基于FDD-OFDM信号外辐射源双基雷达的低空目标微动特征提取

作为当前一种广泛使用的民用移动通信信号,LTE信号是低空目标探测的一种重要外辐射源信号。开展基于LTE信号的低空目标特征分析与提取研究,对于低空监视与要地防护等具有重要意义。LTE移动通信信号的核心技术之一是多载频正交频分复用技术, OFDM,分为时分双工TDD和频分双工FDD 2种模式。针对FDD-OFDM信号,首先建立了带旋翼低空目标雷达回波模型,推导了目标散射点的多普勒和微多普勒参数化表达,并分析了其微多普勒频率的影响因素。在此基础上,使用时频分析和Hough变换结合的方法对目标的微动特征参数进行提取,验证基于FDD-OFDM信号外辐射源双基雷达的低空目标微动特征提取的可行性和有效性。     

基于时变三维坐标重构的空间锥体目标微动特征提取方法

针对现有微动特征提取方法在散射系数复时变条件下不适用的问题,提出了一种基于时变三维坐标重构的微动特征提取方法。首先建立旋转对称空间锥体目标的微动信号模型,其次通过动态规划进行散射点分离,对各个散射点相位干涉处理后获得目标的时变三维像,最后利用高精度的三维坐标重构提取目标的三维微动特征。通过仿真实验在散射系数复时变的情况下进行微动特征提取,结果显示该方法的微动特征提取精度较传统方法有明显提高,可以较好地适用于散射系数复时变的情况。     

基于EMD和SVD的虹膜特征提取及识别

为克服小波变换和Gabor滤波器提取虹膜特征时小波基函数固定和Gabor滤波器参数需优化选择的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的虹膜特征提取方法.首先,对预处理后的虹膜图像进行EMD,将获得的一系列固有模态函数和残差分量构成初始矩阵;然后,对该矩阵进行SVD,以其奇异值作为虹膜特征向量:...     

雷达目标微动特性研究

 雷达目标微动特性是当前目标探测与识别领域的新兴研究方向和热点课题,随着近10年的发展积累了一些研究成果。本文重点综述了微动目标雷达回波调制效应、微动特征提取、微动目标雷达成像、微动特性测量及雷达波形设计等方面的研究成果,部分成果已应用于空间/空中目标探测与识别等领域。本文的研究成果及结论为进一步推动国内微动特性研究提供参考和基础。     

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。     

空间非合作目标特征提取与运动测量方法

在轨服务空间目标通常具有非合作特性,难以提取其特征并测量运动状态,针对这一问题,本文提出了一种空间非合作目标特征提取与运动测量方法.首先,对双目相机采集的目标图像进行阈值分割,将目标对接环区域与背景环境分割开来,采用Canny算子方法来检测星箭对接环边缘;其次,通过对目标边缘外形特点分析,采用Hough变换来提取十字支架直线特征,采用最小二乘法来拟合星箭对接环轮廓;再次,采用平行等效投影结合极线对准的方法,实现汇聚式双目视觉的左右相机图像匹配;最后,通过对星箭对接环和十字支架特征点进行三维重建,获取星箭对接环相对位置,采用双矢量定姿方法来确定星箭对接环相对姿态.地面仿真试验表明,该算法能够有效测量星箭对接环相对位置和姿态,在距目标1.5 m处,相对位置精度优于15 mm,相对姿态精度优于1.12°.本文的研究能够实现非合作目标对接环相对位置和姿态的精确测量,为空间非合作目标抓捕、维修、加注、模块更换、轨道转移等在轨服务任务提供测量基础和重要支撑,具有重要实际应用价值.     

基于EMD和SVD的在线手写签名特征提取方法

为使在线手写签名认证的使用更具实用性,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的在线手写签名特征提取方法.针对在线签名数据的坐标信息,以EMD分解所得的本征模态函数(IMF)分量为初始矩阵,并进行矩阵奇异值分解,以奇异值的能量值作为样本数据的特征分量构成用户特征向量,建立了基于支持向量数据描述(SVDD)的一类认证模型验证该方法效果.在SVC2004签名数据库上的实验结果表明:该方法提取的签名特征区分明显,使用少量的单类真实签名作为训练样本,得到FAR=3.38%,取得了较好的认证识别效果.     

基于RBF网络与OMP重构算法的空间自旋目标成像

针对空间自旋目标的回波特性,提出了一种基于径向基函数(RBF)网络与正交匹配追踪(OMP)算法的自旋目标成像方法,并分析了该方法的成像质量.当空间目标自旋运动时,其等效视角的变化容易产生散射点的周期性遮挡和散射强度显著起伏,而已有的基于散射点投影路径逐点匹配方法未考虑这些效应而导致成像效果的下降.为此采用RBF网络建立了发生散射点遮挡与起伏效应后目标空间到回波序列的非线性投影过程,并利用OMP算法对一维距离像序列进行反投影匹配,实现了结构较复杂的空间自旋目标的成像(目标空间的全局优化解).最后结合电磁仿真软件产生的空间目标回波数据进行了仿真,仿真结果验证了该方法的有效性.     

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。     

窄带雷达网弹道目标微动特征提取

目标微动特征是弹道中段识别的有效特征之一。针对单部雷达获取目标微动信息的局限性,提出了一种利用窄带雷达网进行弹道目标进动特征提取的方法。首先,建立了锥体进动模型和窄带信号模型,得到了散射点微多普勒表达式。然后,在锥体非理性散射点转化为理想散射点的基础上,通过频谱分析,实现了不同视角下散射点的匹配关联。最后,利用锥顶微多普勒信号对锥底进行补偿,在雷达视角方差最小时求得补偿系数。再联立2部雷达的微多普勒信息即可求出参数。仿真结果表明该方法能够精确提取微动参数和结构参数。     

多天线干涉处理的窄带雷达空间旋转目标三维成像

借鉴干涉式逆合成孔径雷达中多天线干涉处理的思想,采用L型三天线成像结构,提出了一种基于多天线干涉处理的窄带雷达空间旋转目标三维成像方法。推导了窄带条件下空间旋转目标回波干涉处理的原理,分析了短时傅里叶变换对回波干涉相位信息的影响,在对各天线回波进行短时傅里叶变换的基础上,在时频平面上有效区分了各散射点对应的回波曲线,获得了不同散射点对应的干涉相位信息,实现了对空间旋转目标的干涉式三维成像。与已有方法相比,该方法仅需利用单部多天线雷达即可获得目标的真实三维信息。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于稀疏字典分解的窄带雷达自旋目标干涉三维成像

空间微动目标干涉三维成像技术研究中,最关键的是对各散射点进行保相分离。当脉冲重复频率（PRF）不满足奈奎斯特采样定律时,基于图像处理的成像方法无法有效分离目标各散射点。提出了一种基于稀疏字典分解的窄带雷达自旋目标干涉三维成像方法,该方法能够直接从回波数据中分离出各散射点。首先,根据自旋目标回波信号特性构建稀疏字典,利用稀疏分解算法分解回波,得到各散射点子回波,其次通过时频分析并利用其保相性,获得各散射点的微动曲线,并提取出它们在时频平面上经过位置的干涉相位差,最后根据干涉相位差与坐标之间的关系重构散射点坐标,对空间自旋目标进行三维成像。仿真结果表明,在PRF不小于0.25倍奈奎斯特频率时,所提方法均能有效实现自旋目标三维成像。     

基于全波数值算法的扩展目标微动特征仿真

针对现有仿真研究对象多为简单目标,由此得到的研究结论不能简单地移植到复杂目标上这一问题,计算电磁学的全波数值算法———合元极,融入到微动复杂目标回波模拟中.以球头锥结构目标为例,研究了金属、涂敷球头锥在不同微动、极化方式下的微多普勒特征.研究表明,极化方式和涂敷影响了微多普勒信号亮度变化,但微多普勒频率变化规律保持不变,此研究工作可对弹道导弹探测、识别应用提供一定的量化参考.     

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。     

含噪图像中动目标轮廓的实时提取

提出用模式和模式分布理论分析活动图像边界的特征以及硬件检测、提取动目标轮廓的方案．在５点处理窗口中，分别检测出当前帧内的水平轮廓和垂直轮廓，再和前一帧的图像轮廓进行异或操作，检测出活动图像轮廓．给出了软件模拟结果，详细论述了硬件设计原理和方法．该检测方法具有一定的抗噪能力、运算量小、速度快、可实时工作、成本低等优点．     

一种基于FCM的微多普勒雷达中频信号检测处理方法

在时域信号中引入FCM算法,以区分运动目标的多普勒频移特性。利用多普勒特性对雷达中频信号进行了模拟研究,并使用FCM算法在一个雷达扫描周期可确定两个聚类中心,分别对应两个静止和运动的目标信号;对多个雷达扫描周期的多个聚类中心点,采用算术平均值滤波的方法构造中心函数C,通过门限判决的方法判定目标,并计算目标的检测概率。该算法简单、易于实现、计算量小,且有良好的目标检测概率。