P波段ISAR信号电离层污染相位校正方法

P波段合成孔径雷达具有一定的穿透性,在军事和民用具有重要前景。利用地基P波段雷达对电离层中空间目标进行监测时,电离层会影响雷达回波信号相位。通过建模和仿真,对电离层的时空变化对雷达回波相位的影响进行了定性和定量分析,基于平移相关法提出了一种电离层参数估计方法,并利用估计的电离层参数对雷达回波相位进行校正,消除了电离层对雷达回波的污染,还原了目标图像。仿真实验及实测结果验证了该算法的有效性。     

一种电离层慢相径扰动提取与补偿改进算法

针对采用调频连续波(FMCW)体制的天波超视距雷达的应用场合,提出了一种电离层扰动(慢相径变化)补偿改进算法。该算法利用雷达回波谱中海浪在空间上的独立性来获取统计样本,因而在无需对雷达系统作任何改动的情况下,可获得对电离层扰动瞬时频率变化的统计估计。通过相位补偿有效地抑制了电离层扰动造成的多普勒谱展宽和频率漂移。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

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。     

长观测时间内机动目标检测方法

为了检测天波地波超视距雷达(OTHR)长积累时间中是否存在机动目标,提出了一种基于时频分布(TFD)和形态学滤波检测OTHR系统中的机动目标的新方法。该方法根据机动目标的机动性确定时频分布的最优核,计算相应的时频分布以突显信号的时频特征,然后通过阈值处理和形态学滤波进一步滤除背景噪声,累加二值时频分布亮时频点的数目构造检测统计量来进行恒虚警检测。仿真结果表明,该方法能够增强OTHR对机动目标的检测能力。     

基于权矩阵低秩逼近的MIMO OTHR多模SDC抑制算法

扩展多普勒杂波是天波超视距雷达(over the horizon radar,OTHR)慢速舰船目标检测面临的关键问题。在新一代多输入多输出天波超视距雷达系统下,基于最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)权矢量,提出一种权矩阵低秩逼近的多模扩展多普勒杂波抑制算法。利用阻塞矩阵进行数据预处理,并利用“发射〖CD*2〗接收”二维权矩阵的特征分解对双迭代MVDR算法进行了多级扩展,在减小了计算量和样本需求的基础上,进一步改善俯仰空域滤波的输出信杂噪比,提升OTHR对低可探测慢速舰船目标的检测性能。理论分析和仿真验证了算法的有效性。     

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.     

北斗多波段多频相位测量值组合模型研究

在多波段导航模式下,研究了北斗L,S和C波段多频相位测量值组合模型。通过巷数,电离层因子以及观测噪声因子,在维持模糊度整数特性条件下,优选长波长、弱电离层时延和低观测噪声的独立线性组合。针对长基线和短基线情境,分别提出基于超宽巷、宽巷、中巷和窄巷的多波段多频相位测量值组合。结果表明,相比于L波段多频,北斗多波段多频相位测量值组合有助于模糊度解算和降低电离层时延,其最大波长为293.05 m,最小一阶电离层因子为0.000 14。所优选的多波段多频相位测量值组合具有长波长,弱电离层时延和低观测噪声整体较优的特性。     

一种改进的OTHR自适应海杂波抑制方法

海杂波抑制严重限制天波超视距雷达(over the horizon radar, OTHR)系统对低速舰船目标检测能力的主要原因之一。针对自适应海杂波抑制方法中当杂波与目标多普勒频率接近时存在目标谱峰分裂或目标谱峰偏移的问题,提出一种采用运动目标显示（moving targetindication, MTI）与基于特征值分解的自适应杂波抑制相结合的改进的特征值分解（modified eigen value decomposition, MEVD）海杂波抑制方法。该方法通过MTI滤波器抑制目标谱峰内杂波,之后通过自适应抑制方法抑制其他杂波,具有同时抑制一阶和高阶海杂波的能力,提高了目标信杂噪比,有助于提高OTHR对舰船目标的检测性能。理论分析、仿真实验和实测数据处理结果均验证了MEVD方法的有效性。     

基于贝叶斯压缩感知的CSR稳健参数估计方法

针对“完全扰动”情况下压缩感知雷达(compressed sensing radar, CSR)观测矢量和感知矩阵严重失配,进而引起参数估计性能急剧下降的问题,提出了一种基于贝叶斯压缩感知(Bayesian compressed sensing, BCS)的稳健参数估计方法。首先构造“完全扰动”情况下CSR参数估计的稀疏线性模型,并从稀疏矢量的最大后验概率(maximum a posteriori, MAP)出发,推导了完全扰动矩阵服从柯西分布时的优化目标函数;随后通过稀疏矢量和尺度参数的交替迭代,求得稀疏矢量的最优解。与现有重构算法及其改进算法相比,该方法能够有效改善CSR系统应对失配误差的稳健性,提高目标成功检测的概率和参数估计的精度。计算机仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

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。     

天波雷达对空探测任务下积累时间自适应优化设置研究

针对人工设置天波雷达相干积累时间存在盲目性, 不能充分发挥雷达探测性能的问题, 以空中目标探测为研究对象, 提出了自适应积累时间设置优化方法。首先, 分析了积累时间对天波超视距雷达探测性能的影响。其次, 计算了影响相干积累时间的信号时宽和积累点数的最优值。然后, 提出了自适应设置积累点数的方法。最后, 通过实验证明了本文方法比人工方法更能提高天波雷达探测性能。     

最大熵法在高频雷达角度超分辨中的应用

角度超分辨技术近年来得到了迅速的发展,但是大部分的研究工作都是在假定阵元间噪声不相关的情况下进行的,而对于阵元间噪声(干扰)相关的情况的研究还没有看到。 本文在研究了各种角度超分辨算法的基础上,针对地波超视距雷达的海杂波干扰背景,采用最大熵法作为实现角度超分辨的主要手段,进行了计算机仿真。根据大量的仿真结果,分析了海杂波、信杂比、目标的起始相位等因素对于分辨效果的影响。最后得出结论:最大熵法能够有效地解决海杂波背景下,高频雷达的多目标分辨问题。     

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FRFT的天波雷达多机动目标检测

天波超视距雷达（over-the-horizon radar, OTHR）中,机动目标信号存在频谱扩展,导致目标检测性能下降。强的海杂波进一步增加了机动目标的检测难度。针对该问题,考虑到海杂波信号能量主要集中在零频附近,而且可以建模为一个自回归（auto-regressive, AR）过程,用AR滤波器抑制海杂波;考虑到机动目标信号近似为线性调频信号,而分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)能有效积累线性调频信号的能量,因此采用FRFT算法估计目标运动参数,实现机动目标检测;在此基础上用分级迭代的FRFT进一步降低运算量;针对多目标检测问题,用“CLEAN”方法逐个检测机动目标。仿真结果表明,与已有的离散多项式变换（discrete polynomial transform, DPT）算法相比,本文算法可以更好地适用于多目标检测;与Radon Wigner变换算法相比,本文算法可以达到更高的参数估计精度。     

复杂背景下SAR图像近岸舰船目标检测

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像近岸舰船目标易受背景杂波的影响, 造成SAR图像近岸舰船目标检测检测率低、虚警率和漏检率高的问题，提出一种适用于复杂背景下SAR图像近岸舰船目标检测的DFF-Yolov5(deformable feature fusion you only look once 5)算法。构建了一个专门用于SAR图像复杂背景近岸舰船目标检测的数据集, 基于Yolov5目标检测算法, 在特征提取网络中进行特征细化和多特征融合两个方面的改进。在特征提取网络中利用可变形卷积神经网络改变卷积对目标采样点的位置, 增强目标的特征提取能力, 提高复杂背景下SAR图像舰船目标的检测率。在多特征融合网络结构中采用级联和并列金字塔, 进行不同层级的特征融合。同时，使用空洞卷积扩大特征提取的视觉感受野, 增强网络对复杂背景近岸多尺度舰船目标的适应性, 降低复杂背景下SAR图像舰船目标检测的虚警率。通过在构建的复杂背景近岸舰船检测数据集上的测试实验, 结果表明: DFF-Yolov5的平均准确率为85.99%, 相比于原始的Yolov5, 所提方法平均准确率提高了5.09%, 精度提高了1.4%。