基于微多普勒的弹道多目标分离方法

弹道多目标分离对弹道导弹早期预警和识别具有重大意义。目前弹道目标微动提取与识别的研究都是基于“单目标多散射点”和“多目标单散射点”的假设,而对实际中弹道“多目标多散射点”的情况缺乏考虑。针对这一问题,首先分析了进动锥体弹头和摆动锥体诱饵的微多普勒形式,得到了同一目标不同散射点的微多普勒具有相同的周期性。对于多目标分离问题,首先利用Radon变换估计平动参数实现了多目标平动补偿;之后通过分析多目标时频图循环平稳性,发现弹道多目标分离本质上是多个二维一阶循环平稳(first order cyclostationary,FOCS)分量的分离问题;其次,提出了一种基于二维FOCS处理的多目标分离方法;最后,通过仿真验证了该方法的有效性和在强噪声下的稳定性。     

自旋进动目标的微多普勒特征分析

针对弹道导弹防御系统中弹头目标的自旋进动特性,建立了锥体目标的自旋进动模型,引入微多普勒效应的有关概念,推导出了由自旋进动产生的微多普勒频率的数学表达式,利用高分辨的时频变换对微多普勒特征进行分析,并用仿真实验验证了该模型的正确性.针对时频图,提取能反映目标质量特性的特征量,为识别此类目标提供了新的途径.通过仿真实验证明了在低信噪比时所提取特征的有效性.     

基于多站微多普勒融合的弹道目标特征提取

宽、窄带混合组网雷达数据融合处理是弹道中段目标特征提取的重要途径。提出了一种基于宽、窄带雷达混合组网的弹道目标融合提取算法,该算法通过窄带自相关处理,获得锥体弹头的进动周期,并结合非线性最小二乘估计,分别估计出组网雷达中各散射中心的幅相参数。然后根据宽、窄带雷达微多普勒特征的融合特性和关联特性,利用加权平均和散射中心关联相结合的方法,提取出锥体弹头的三维进动特征及结构参数,从而实现宽、窄带混合组网雷达的数据融合。计算机仿真验证了该方法的可行性与有效性。     

基于方向性S变换的多分量FM信号瞬时频率估计

针对复杂多分量调频信号的瞬时频率估计问题,提出一种基于方向性S变换的瞬时频率估计方法。首先,在S变换中引入变趋势窗,有效改善了高频区的频率分辨率;其次,提出了方向性S变换,该变换在引入方向性参数的基础上,利用最大化准则实现了复杂调频信号的时频方向匹配;最后,由于传统时频脊线及相应的均方根误差准则无法适用于多分量信号瞬时频率估计的性能评估,提出一种基于支撑域的置信度准则。仿真实验通过线性与非线性的多分量混合调频信号证明了该方法的有效性。     

基于广义特征分析的模数统一测试故障隔离方法

在采用诊断专家系统的测试系统中,由于模拟和数字测试存在的差异,为了达到测试模数混合电路的目的,往往需采用不同的库结构,从而导致模数混合电路的故障诊断建库麻烦,运行繁琐。针对该问题,提出了一种基于广义特征分析的模数混合统一测试故障隔离方法。在介绍了模拟和数字电路测试的统一表述的基础上,介绍了该方法在模数混合电路单元故障诊断专家系统中的实际应用及效果。     

基于广义一致性变换的模糊矩阵的合成及排序

针对模糊矩阵的一致性检验问题,给出了模糊矩阵广义一致性变换的定义,并论证了模糊矩阵经广义一致性变换后所具有的性质。得出了模糊矩阵群体决策的排序计算公式,利用此模型深化了对参数β的理解,并给出了该参数取值范围的合理区间。     

基于扰动方法和广义K-L变换的人脸特征抽取

对广义最佳鉴别矢量的求解方法进行研究,根据矩阵的扰动理论和广义K-L变换,提出了一种改进的求解广义最佳鉴别矢量集的解析算法。由于该算法一次性地求出了所有广义最佳鉴别矢量,而无需迭代,因而节约了计算时间,且识别率高。在ORL人脸数据库的数值实验,验证了上述论断的正确性。     

基于多普勒谱的多目标鉴别技术

多目标鉴别是雷达信号处理中迫切需要解决的技术难题。针对Chirp脉冲雷达体制及其相参积累处理的原理和特点,利用多个目标的多普勒谱分布特性,提出了应用CLEAN算法的多普勒谱旁瓣抑制技术实现多目标鉴别。仿真结果表明了这种技术的有效性,且在信噪比较低的情况下仍然非常稳健。     

基于S变换的机载雷达稳健空时自适应算法

非均匀杂波环境中的离群点会导致空时自适应处理(space time adaptive processing,STAP)性能的下降。针对此问题,该文提出一种新的基于S变换的稳健STAP(S transform STAP, ST-STAP)算法。该算法主要利用杂波和离群点的S变换在时频平面上分布特性的不同来实现非均匀杂波的抑制。ST-STAP算法首先将样本数据对应的快时间序列作S变换得到时频分布矩阵,舍弃部分高频分量以去掉离群点的影响,然后用时频矩阵的剩余部分计算相关矩阵和自适应滤波权。蒙特卡罗实验证明ST STAP方法的稳健性和动目标检测性能均优于传统的STAP算法。     

基于小波变换的多目标模糊分辨

硬件距离门与中国的余数定理是常用的多目标模糊分辨算法 ,但这种处理系统硬件比较复杂 ,并且在单一PRF上较小的距离误差也可能导致很大的测距偏差。讨论了利用小波变换来估计多回波信号的时延信息 ,并利用聚集算法解多目标的距离模糊 ,再利用最大似然法分辨不同目标的算法。最后给出了计算机仿真结果。     

基于部分周期的扫描雷达目标微多普勒参数估计

针对雷达单次扫描时间小于目标转动周期的情况,提出了一种基于部分周期的扫描雷达目标微多普勒参数估计方法。转动目标的微多普勒信号可以通过正弦信号的形式表示。该方法从回波信号的时频域中提取出部分周期的微多普勒信号,利用正弦函数的性质,估计出目标转动频率和转动幅度,从而可以估计出目标转动半径。转动半径作为目标的固有特性,反映目标的结构信息和运动特征,为目标识别和分类提供有力依据,通过仿真实验和实测数据验证了该方法的鲁棒性和有效性。     

基于趋势估计的微多普勒分离与特征提取算法

微动目标特征提取与辨识一直是弹道目标识别的研究热点与难点。针对复杂运动目标微多普勒(micro-Doppler, m-D)曲线交叠耦合导致的微动辨识难点, 提出一种基于曲线趋势估计的分离算法。该算法首先通过骨架提取获得稳定精细的二值化曲线数据, 再基于曲线光滑性和插值法对曲线趋势进行精确估计并分离, 最后利用变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)及经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)算法分解每条m-D曲线并计算相应的微动特性。仿真实验表明, 所提算法能够在信噪比大于-15 dB条件下稳定分离m-D曲线, 进而提取目标的微动特性。     

基于调制谱超分辨重构的微多普勒参数估计

调制谱间隔是气动目标识别的重要特征,在雷达波形资源受限的情况下存在估计精度差且噪声鲁棒性弱的问题。针对此问题,利用稀疏迭代协方差谱估计方法进行调制谱超分辨,根据调制谱谱线等间隔的原理提出用基频组功率累积占比表征基频谱,进而实现基频的超分辨估计。基于甚高频波段雷达的仿真和实测数据分析证明了该方法抗噪能力强,且在相参积累时间大于1.5倍微动周期、调制谱折叠、重频参差等场景下均可有效提高调制谱间隔参数估计准确率。     

基于微多普勒估计进动锥体目标特征参数

锥体目标时频分布是目标的微动及结构信息的联合表征,针对此提出了一种利用微多普勒估计进动锥体目标特征参数的方法。首先分析了进动锥体目标散射源微多普勒的理论解,并利用三角函数降幂公式将其归纳整理为多阶谐波分量的合成,然后利用目标跟踪技术获取了不同散射源的微多普勒,最后依据锥顶及锥底不同谐波分量与目标特征参数的关系,提出了一种特征参数的估算方法。可为空间进动锥体目标识别提供一定参考。     

基于聚类求解TVAR模型的目标微多普勒分析

现有时频分析方法对目标进行微多普勒分析时的时频分辨率不足。针对该问题,提出了基于聚类先验求解前后向时变自回归(time-varying autoregressive, TVAR)模型的时频分析算法,来进行空间锥体目标的微多普勒分析。使用基于扩展块稀疏贝叶斯学习(extended block sparse Bayesian learning, EBSBL)的改进算法对TVAR模型的时不变块稀疏系数采用了聚类结构的先验,通过适当处理邻域的超参数来促进相邻稀疏系数之间的相关性,并结合刚体目标的时不变块稀疏系数的块边界已知的先验信息来求解时不变系数。电磁仿真和实测数据实验结果表明,所提算法在微多普勒分析时能够得到较传统方法更高的时频分辨率,时频聚集性更高,并且抗噪声性能较好。     

基于DPCA杂波抑制的地面振动目标微多普勒提取

地面微动目标激励的雷达回波信号的微多普勒调制,反映了该目标的独有特征,因此可用于目标检测与识别。合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)对地面振动目标检测时,回波信号中不可避免地包含大量地杂波,给其微多普勒信息提取造成很大困难。为此,提出一种基于双通道SAR/DPCA杂波抑制的地面振动目标的微多普勒信息提取方法。首先利用双通道DPCA技术在复原始数据域对消地杂波以获取振动目标的回波信息,然后详细推导了杂波对消后微多普勒频率的参数化表达式。最后,通过数值仿真验证了该方法的有效性和正确性。     

基于微多普勒分析的弹道导弹目标进动特性研究

进动是弹道导弹目标的一种微运动,介绍了微多普勒的相关概念,然后建立了进动的数学模型,并推导了进动的微多普勒理论公式,最后进行了仿真实验,并采用时频分析方法提取出微多普勒特征。理论计算与仿真实验的结果吻合良好,表明了该进动数学模型和理论公式推导的正确性。同时,进动的微多普勒特征可用于识别真假目标。     

一种基于小波变换的多普勒胎儿心率信号去噪算法

为了有效的从超声多普勒胎儿心脏回波信号中提取胎心率,分析了多普勒回波信号的特点,通过空域相关法估计了原始噪声方差,提出了一种自适应去噪阈值计算方法,该算法能根据实际信号的强度、噪声的方差以及分解的层数,自适应的得到不同尺度的去噪阈值.最后通过对实际超声多普勒回波信号的处理,能有效地降低噪声,提取出胎儿心音信号,较准确地计算出胎儿心率值.     

基于TFD-Hough变换的毫米波导引头微运动参数提取算法

分析了旋转目标的微多普勒特性与微运动参数的关系,指出其微多普勒信号为三参数的正弦调频信号。针对这一信号形式,推导了多分量正弦调频信号的时频分布特性,提出了一种在时频图上检测三参数正弦曲线的Hough变换方法,进而提出了一种基于TFD-Hough(time frequency distribution-Hough)变换的微运动参数提取算法。仿真实验和外场试验数据处理表明了该方法的有效性和鲁棒性。