天波超视距雷达机动目标检测方法

天波超视距雷达(over-the-horizon radar,OTHR)通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)实现长时间相干积累,但这种基于目标速度恒定的方法对于机动目标的效果并不好.提出了一种基于目标运动参数估计的OTHR机动目标检测方法.该方法首先确定机动目标的运动参数的大致范围,然后对其运动参数进行估计,之后对其径向加速度进行补偿,最后对经加速度补偿后的目标信号进行相干积累并在距离-多普勒平面上进行二维恒虚誓检测.仿真结果表明,该方法能够增强OTHR对机动目标的检测能力,运算效率高,实用性强.     

分布式MIMO体制天波超视距雷达仿真系统

针对电离层动态性对天波超视距雷达检测概率和探测精度的影响,构建了一种基于分布式多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)体制的完整天波超视距雷达仿真系统。通过搭建模块化仿真框架和可视化展示界面,集成电离层数据接口,实现信号发射、电离层反射、信号接收、信号处理和目标检测的功能。最后对雷达系统探测性能进行评估,利用仿真实例验证了整体雷达仿真系统的可行性。该系统的实现对于分布式MIMO天波超视距雷达的性能评估、布站优化、装备发展论证具有一定的工程指导意义。     

天波超视距雷达缺损信号的频谱重构

天波超视距雷达(over the horizon radar, OTHR)电波通过电离层折射作下视探测,具有观察距离远、观察范围广、反隐身等特点。但由于OTHR通常采用HF频段,电波传播环境复杂,回波存在很强的瞬态干扰。对OTHR信号的瞬态干扰抑制导致信号缺损。同时,现代OTHR需要多目标海空兼容工作,也导致回波信号的非均匀连续采样。针对OTHR信号的部分缺损问题,提出了基于稀疏信号处理的完整频谱重建算法。算法中将OTHR稀缺信号的频谱重建问题转化为一个范数1优化函数的求解问题,直接获得信号的完整频谱。利用仿真和实测数据分别对干扰和非连续采样导致的缺损信号进行频谱恢复,结果验证了算法的有效性。     

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。     

基于减法聚类的动态航迹聚类算法

针对天波超视距雷达"多路径"引起的航迹聚类问题,提出了一种基于减法聚类的自适应动态航迹聚类算法(ADC),定义了评价航迹聚类算法的两类指标.ADC算法在聚类的过程中,动态调整样本集的大小,在获得聚类中心后,根据最近邻法确定每个样本点的归属.仿真结果表明,ADC算法大大提高了航迹聚类的准确性.     

基于修正随机HOUGH变换的快速航迹起始研究

分析了随机Hough变换在特征点合并时的缺陷.以二维雷达为例,通过对特征点计算公式的分析,得到了特征点坐标误差方差的计算方法,并以假设检验为基础,获得了特征点合并的自适应方法.描述了雷达样点保存的数据结构,给出了完整的基于修正Hough变换的航迹起始算法.通过仿真验证,修正随机Hough法的性能比标准Hough法要好.而且,每次数据扫描的处理时间明显减少,这对多目标密集杂波的处理环境非常重要.     

电离层行进式扰动对天波超视距雷达坐标配准的影响

以电离层准抛物线模型为背景,建立了由大气重力波导致的电离层行进式扰动（travelling ionospheric disturbance, TID）模型。基于该模型,利用三维射线追踪计算分析了TID对天波超视距雷达坐标配准（coordinate registration, CR）的影响。结果表明,小尺度TID对CR影响较小;中尺度TID对电波高角射线影响较大;大尺度TID会改变原有的CR关系,严重影响CR精度。从模拟结果中还可以看出,TID对电波方位角的影响较小。     

多传感器异步关联航迹的融合

异步航迹融合是多传感器多目标跟踪系统的一个重要问题。由于多传感器的采样速率和通信延迟不同,因此为了提高跟踪精度和准确性,融合中心必须进行异步目标航迹融合。在分布式模式下,基于各传感器在Kalman滤波器输出本地目标航迹的基础上,提出了一种融合误差均方差矩阵的迹最小意义下的异步目标航迹融合算法。给出了具体的实现步骤。仿真实验结果表明,这种融合方法是有效的。     

基于联合EDF和多模板的天波雷达波位调度方法

天波超视距雷达能够同时探测空中目标和海面目标,具备执行多任务的能力,为优化整体探测效能,必须考虑波位调度问题。借鉴相控阵雷达资源调度思想,结合天波超视距雷达工作方式和任务特点,研究了一种修正截止优先(earliest deadline first, EDF)和多模板相结合的波位调度方法。首先,在经典修正EDF方法基础上对截止期进行重新定义,并改进任务优先级计算方法;然后,设计了三种波位调度模板;最后,根据任务优先级计算结果,自适应选择调度模板。该方法能够使雷达探测资源在复杂任务场景下得到更加精细的配置,从而最大化发挥其探测效能。     

基于航迹关联的STLFMCW雷达多目标配对

首先分析了STLFMCW雷达估计目标径向运动速度的原理。针对利用频谱特征进行目标配对求取速度方法存在的缺陷,将多目标跟踪技术应用于目标配对,分别对上、下扫频段多目标回波起始"局部航迹",在"局部航迹"正确起始后,利用同一目标上、下扫频段内"局部航迹"的相关性实现了多目标配对;并通过配对确认矩阵的拆分减小了配对的多义性,从而显著提高了目标正确配对的概率。仿真结果表明,在复杂多目标与杂波环境下,该方法能有效实现上、下扫频段目标回波的正确配对。     

Coordinate registration algorithms for over-the-horizon radar

1. INTRODUCTION Over-the-horizon radar, which works in shortwave band,performs over-the-horizon wide area surveillance by reflecting via ionosphere. A significant problem is the phenomenon of multi-path propagation[1], which arises from the presence of layers or regions of relatively high electron density in the ionosphere. Radar signals scattered from the same target arrive at the receiver via different propagation paths. Presently, the common method in OTHR tracking system is multi-pat…     

天波超视距雷达的多路径融合多目标跟踪算法

针对天波超视距雷达(over-the-horizon radar, OTHR)的信号多路径传播特点,提出一种融合多路径信息的多目标跟踪算法。该算法利用概率多假设跟踪(probabilistic multi hypothesis tracker, PMHT)算法中量测与目标关联的“软”决策模型优势,并对多路径观测函数显式建模,推导了多路径量测融合处理公式。仿真实验结果表明,相比于标准PMHT算法,所提出算法实现了在低检测概率、高杂波的OTHR环境下对多个目标的更有效跟踪,获得更高的目标状态估计精度和更低的失跟率。     

基于时间谱信息的低分辨雷达飞机目标分类

雷达目标空间状态随时间的变化特性从侧面揭示了的目标的本质,这种目标空间状态随时间呈现的分布特性称之为目标的时间谱,而利用目标的时谱信息(目标的航迹、速度、机动性、空间坐标信息)可以简化(或缩小)待识别目标的范围。用低分辨雷达测量得到的时间谱信息作为特征,采用模糊逻辑规则对五类飞机目标进行分类判决。结果表明:基于时间谱信息的飞机目标分类为低分辨雷达飞机目标识别提供了一个有效的辅助手段。     

基于稀疏表示分类的雷达欺骗干扰识别方法

为了应对基于数字射频存储的各种欺骗干扰信号, 提出了一种基于稀疏表示分类的欺骗干扰识别算法。通过小波包分解重构把信号划分为不同频段, 然后对信号提取三阶累积量切片特征构造特征矩阵, 并利用奇异值分解对特征进行降维, 提取主要分量。最后利用稀疏表示分类在不同频段上对信号进行分类识别, 利用决策融合的方法对分类结果进行整合。经验证, 该方法具有很好的抗噪性能, 能够有效识别几种常见的欺骗干扰信号, 在信噪比为0 dB时, 欺骗干扰平均识别率达到90%以上, 并与其他欺骗干扰识别方法进行了对比, 显示了所提方法的优越性。     

Data association based on target signal classification information

In most of the passive tracking systems, only the target kinematical information is used in the measurement-to-track association, which results in error tracking in a multitarget environment, where the targets are too close to each other. To enhance the tracking accuracy, the target signal classification information （TSCI） should be used to improve the data association. The TSCI is integrated in the data association process using the JPDA （joint probabilistic data association）. The use of the TSCI in the data association can improve discrimination by yielding a purer track and preserving continuity. To verify the validity of the application of TSCI, two simulation experiments are done on an air target-tracing problem, that is, one using the TSCI and the other not using the TSCI. The final comparison shows that the use of the TSCI can effectively improve tracking accuracy.     

基于特征概率分布的低分辨雷达地面目标分类

提取稳定有效的目标特征对于低分辨雷达的目标识别分类有着重要意义。在提取目标基本特征雷达散射截面积(radar cross section,RCS)与频谱熵值的基础上,提出了一种基于特征概率分布曲线的目标分类方法。该方法首先应用快速傅里叶变换计算目标回波频谱,提取目标RCS与频谱熵值,然后滑窗分段计算基本特征的概率分布曲线,从而利用概率分布曲线提取出稳定的目标特征,最后利用支持向量机对目标实现分类。基于实测数据的分类结果表明,该特征具有较好的稳健性和分类性能,同时算法便于工程实现。     

基于关联规则赋权特征选择集成的信用分类研究

针对信用分类数据集中常见的高维性特征,本文基于特征袋装法和关联规则挖掘算法,构建了新的赋权特征选择集成模型AR-WSAB.该模型能根据频繁项集的支持度和置信度,对各特征的重要度进行测度,进而选择出各特征子集,训练子分类器,再通过集成得到最终结果.通过在贷款违约预测数据集上进行实证分析,结果表明该模型分类正确率相对于Bagging集成模型和PCA算法都有显著优势,所提方法能够有效处理高维性特征,并且在各分类算法上都具有普适性.