点迹-曲线关联算法的旋转对称群目标分辨

基于微多普勒效应分析的弹道目标识别得到了广泛研究,然而传统的微多普勒特征提取技术大都难以解决空间群目标的分辨与识别。针对这一问题,提出了一种基于点迹-曲线关联算法的空间群目标分辨方法。在以旋转对称群目标为研究对象的前提下,建立了具有滑动散射特性的目标模型并分析推导了散射点的微动表达式,利用点迹凝聚处理抑制了一维距离像旁瓣,在此基础上,提出了点迹-曲线关联算法分离出混叠的群目标微多普勒曲线,通过各曲线的极值包络特性差异实现了旋转对称群目标分辨。实验仿真验证了本方法的正确性和可行性。     

弹道目标雷达微动特征提取与识别研究综述

弹道目标雷达微动特征提取与识别是雷达目标识别领域的重要研究方向之一。在简要阐述弹道目标识别重要研究价值的基础上，结合国内外研究现状，从点散射模型、滑动散射模型、属性散射中心模型等出发，总结了现有的弹道目标微动回波建模方法，进一步分别从单基、双基、多基等不同雷达观测视角出发，梳理了弹道目标微动特征提取与成像方法，对基于人工特征和传统分类器、及基于深度学习的弹道目标分类识别方法进行了总结，最后对弹道目标雷达微动特征提取与识别方向的技术难点和未来发展趋势进行了分析与展望。     

组网雷达中旋转目标微多普勒效应分析及三维微动特征提取

目标微动特征提取是当前研究的一个热点,在组网雷达技术中研究了旋转目标的微多普勒效应,分别分析了组网雷达中不同信号形式下的目标微多普勒效应,并给出了其参数化表达。利用组网雷达的多视角特性,将不同信号形式下分布在不同位置的雷达获得的回波信号进行参数提取,通过构造多元非线性方程组,以提取的参数作为变量,进行目标3维微动参数解算,实现了目标3维微动特征的提取。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于k-分辨-FB级数展开的多分量LFM信号分离

针对傅里叶-贝塞尔变换(FBT)难以估计和有效分离多分量LFM信号的问题,提出了一种k分辨-FB(k-FB)级数展开结合dechirp的信号分离与估计算法。在FB级数的基础上引入k分辨参数,通过理论推导,得出了信号频率与级数的关系,证明了参数估计精度与k取值正相关。通过解线频调和k-FB级数计算,实现了信号分离重构和参数估计。在不同信噪比、信号功率比和k分辨条件下对信号的分离精度进行了仿真研究,并与基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的方法进行了对比。仿真结果验证了算法的有效性。     

强杂波下含旋转部件的目标成像及微多普勒提取

目标结构中的旋转部件引起的雷达回波信号的附加频率调制称为微多普勒现象,其反映了目标独一无二的结构特征,同时也给目标主体的成像带来了污染.提出了一种强地杂波背景下含旋转部件目标成像及微多普勒信号提取的方法.在对目标回波解线调时,采用一次相消技术剔除地杂波,获得清晰的目标谱图;再对谱图进行处理,分离目标主体信息和微多普勒信息,实现目标主体的清晰成像;对微多普勒信息进行分析还可以获取目标的一些微动特征.最后的仿真实验验证了该方法的有效性.     

雷达目标微多普勒效应研究概述

近年来雷达目标微多普勒效应得到了较为广泛的关注,基于微多普勒特征的目标识别技术被认为是雷达目标精确识别领域中极具发展潜力的技术途径之一。从微多普勒效应概念、微多普勒分析及特征提取、微多普勒应用等方面论综述了当前国内外雷达目标微多普勒效应研究的发展和应用现状,并对未来的技术发展趋势做了进一步展望。     

基于U-net卷积神经网络的大转角ISAR成像方法

针对ISAR成像在大转角条件下产生严重的越距离单元徙动从而使得ISAR图像散焦的问题，提出一种基于U-net卷积神经网络的大转角ISAR成像方法。首先利用快速傅里叶变换对大转角条件下的回波数据进行预处理，得到散焦的ISAR复值图像作为训练样本，其次，根据ISAR成像特点对U net网络结构进行了改进，训练后得到具有良好聚焦能力的成像网络。仿真实验表明：与传统大转角ISAR成像方法相比，所提方法将ISAR图像的峰值旁瓣比降至-18 dB以下，具有更小的图像熵和最小均方误差，成像时间缩减至0.28 s左右，在低信噪比条件下仍可以实现ISAR图像的快速、准确重建。     

调频连续波雷达自旋目标干涉三维成像方法

相比脉冲体制雷达,调频连续波雷达具有功耗低、成本低、重量轻等优点,发展前景广阔,同时雷达三维成像技术可为目标的分类识别提供重要的特征信息。但是自旋目标在调频连续波信号条件下会产生一维距离走动以及回波相位的改变,这对干涉三维成像产生了影响。针对自旋目标在线性调频连续波雷达中的干涉三维成像技术进行了研究,分析了自旋产生的回波调制效应与相位变化,结合分析所得的调制前后目标在距离 慢时间像上微动特征的变化关系与扩展Hough变换提取的微动参数,解决了干涉三维成像中由于回波调制效应导致的目标坐标畸变问题,提出了基于调频连续波雷达的自旋目标干涉三维成像的具体处理方法。仿真实验证明,所提方法有效提高了自旋目标的干涉三维成像质量。     

含旋转部件目标稀疏孔径ISAR成像方法

针对稀疏孔径条件下含旋转部件目标(ISAR)成像质量较差的问题，提出了一种基于子孔径Chirplet变换和压缩感知(CS)的含旋转部件目标稀疏孔径ISAR成像方法：首先，建立了含旋转部件目标的稀疏ISAR成像模型，推导了宽带雷达条件下含旋转部件目标的微多普勒效应，并分析了孔径的稀疏与微多普勒效应共存时对成像的影响；其次将回波信号投影到Chirplet变换基，利用目标主体回波信号和微动部件回波信号在Chirplet变换投影参数上的差异，有效剔除有效子孔径中的微多普勒调制信号;最后，采用基于正交匹配追踪(OMP)算法的CS方法对有效子孔径进行恢复成像，获得了含旋转部件目标的高质量成像结果。仿真实验表明，该方法可以有效消除微多普勒效应和孔径稀疏的干扰，并实现高质量的ISAR成像。     

基于正弦调频傅里叶变换的自旋微动群目标分辨

近年来针对孤立目标的微动特征提取技术已较为成熟,但针对群目标的分辨与微动特征提取技术尚有待深入研究。本文以空间自旋微动群目标为例,提出了一种基于正弦调频傅里叶变换的自旋微动群目标分辨方法。首先建立了自旋微动群目标的回波模型,在此基础上采用正弦调频傅里叶变换来提取回波中的微多普勒特征分量。针对正弦调频傅里叶变换在分析多分量正弦调频信号时所特有的交叉项问题,提出了一种有效的交叉项抑制方法。最后,结合交叉项抑制方法,利用正弦调频傅里叶变换处理自旋群目标微动信号,实现了对自旋微动群目标的分辨,并准确地提取出各子目标自旋频率特征。