分布式OFDM-MIMO雷达包络对齐方法

针对分布式多输入多输出(MIMO)雷达多子站回波包络对齐问题,提出了一种基于正交频分调制(OFDM)波形的分布式MIMO雷达的包络对齐方法.首先建立了该雷达的信号模型,然后根据不同子阵回波距离走动的差异,提出了回波包络走动校正方法,并给出了相应的适用条件.仿真实验测试了不同信噪比、不同多普勒频率下的包络对齐效果,证实了提出方法的有效性.     

天空双基雷达回波空时二维建模与分析

天空双基地雷达作为一种新型预警雷达体制,具有探测范围大、抗干扰能力强等优点。本文首先建立了天空双基地雷达的几何模型,然后对目标回波、杂波及直达波进行建模,并分别分析了三者的距离特性与多普勒特性,最后对有无地球自转情况下多普勒频率与目标飞行速度角度的关系、空时二维杂波谱以及目标回波与直达波的空时二维谱进行了仿真。综合理论与仿真结果,表明所建模型是合理的,能为天空双基地雷达关键技术研究提供参考。     

基于电磁散射数据的弹道目标宽带回波仿真

弹道目标宽带回波是进行目标特征分析与识别研究的基础.针对实测弹道目标宽带回波数据获取代价昂贵的问题,建立了锥体目标轨道运动和进动模型,结合电磁场相对变换理论推导了高速运动目标雷达回波公式,分析了目标高速运动对宽带解线频调回波的影响.在此基础上给出了一种由静态电磁散射数据乘以相位影响因子仿真生成弹道目标动态宽带回波的方案,仿真实验验证了该方案的可行性.     

一种基于旋转最小-最大超盒的聚类算法

针对传统聚类算法无法解决复杂分布数据聚类的问题，本文提出了一种基于旋转最小-最大超盒的聚类算法。该算法首先对数据急归一化处理，然后借助旋转最小-最大超盒对样本空间进行划分，从而生成一系列的初始分类，最后利用类别间的可融合度概念将初始类别融合为最终的聚类。仿真结果表明，该算法在无需聚类数目的前提下，对复杂分布数据具有很好的聚类效果，其聚类性能与传统的FCA相比有极大的提高。     

利用RBF神经网络实现对非相参积累检测系统中阈值的精确估计

在非相参积累检测系统中 ,容易得到雷达虚警概率关于阈值的解析表达式 ,但难以得到阈值关于虚警概率的解析表达式 ,利用径向基函数 (RBF)神经网络具有良好的逼近任意非线性映射和快速收敛的特点 ,提出了一种精确估计阈值的RBF神经网络方法。仿真结果表明 ,本方法可得到较高的阈值估计精度     

利用RBF神经网络实现高斯型函数积分

导出了在一定精度下高斯型函数积分近似表达式,利用径向基函数(RBF)网络具有良好的逼近任意非线性映射的特点,提出了一种改进的RBF网络方法以实现对高斯型函数积分。实验结果表明所提出方法具有较高的逼近计算精度。     

天波超视距雷达非均匀采样信号频谱重构

受瞬态干扰影响和空海同时探测的需求,在长相参积累时间条件下,天波超视距雷达(over-the-horizon radar, OTHR)回波信号的有效采样点往往缺损且非均匀,严重影响目标检测性能。针对此问题,提出了一种基于压缩感知的OTHR频谱重构方法。首先,建立了OTHR频域信号的稀疏模型;然后,提出了快速自适应复近似消息传递(fast adaptive complex approximate message passing, FACAMP)频谱重构算法并给出了算法实现步骤;最后,利用FACAMP算法实现了OTHR频谱重构并分析了重构性能。与现有重构算法相比,FACAMP算法具有重构精度高、运算复杂度低、可自适应调整参数和保留背景噪声高斯性的优势。理论分析和仿真实验均验证了所提算法的有效性。     

分布式OFDM-MIMO雷达非相参积累目标检测方法

针对目标雷达截面积(radar cross section, RCS)空间起伏,不易于常规雷达进行长时间积累检测的问题,结合正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)波形与分布式多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达的特点,提出了一种基于分布式OFDM MIMO雷达的非相参积累目标检测方法。该方法使获得的多路回波信号短时间内非相参并行处理,削弱了长时间积累、复杂的相位补偿以及RCS快起伏对检测性能的影响,有效实现了多个目标的积累和检测。仿真结果证实了提出方法的有效性。     

基于时频重排多分量辐射源信号分析研究

针对常规时频方法用于多分量信号分析的不足,基于时频重排方法克服多分量信号交叉项干扰和时频聚集性之间的矛盾且具有较好抗噪声性能的特点,在对时频重排原理进行综述的基础上,将其用于对多分量辐射源信号进行时频分析,并与其它方法进行了比较。仿真实验表明,时频重排方法不仅提高了时频聚集性,有效抑制了多分量的交叉项干扰,具有较好的抗噪声性能。     

基于WFFT/FFT-DWT并行处理提高MTD检测性能的新方法

MTD雷达的多普勒滤波器组常用FFT或加权FFT(WFFT)来实现。当回波的输入信号未被加权,且其频率恰好等于FFT滤波器组的某一中心频率时,称为匹配状态,其输出信噪比最大,检测性能最好。针对雷达常常工作于失配状态,文献［1］介绍了一种利用离散小波变换(DWT)补偿信噪比损失的方法,但这种方法仅在频率偏移比较大时才有效。提出了一种基于WFFT与FFT-DWT并行处理的新方法,该方法能在整个频率范围内获得优异的检测性能。