基于图像描述技术的飞机目标架次判别方法

利用图像描述技术对非相参回波信号波形作了一定的分析,提取出反映飞机目标不同机型(大、小)和不同编队(架次)可资分类识别的图像特征信息。采用极大极小模糊神经网络对提取出的特征进行了训练和分类识别试验,验证了图像特征信息的有效性。结果表明,基于图像描述技术的架次判别方法,为解决常规非相参雷达编队飞机目标架次判别问题提供了一条新的途径。     

空间目标成像中基于FrFT的高精度距离压缩方法

针对星载雷达空间目标成像遇到的距离向回波调制问题,通过对星载平台下空间高速平稳目标运动特性的分析,提出基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FrFT)和多项式拟合的高精度距离向压缩方法。该方法利用FrFT对空间目标的部分解调回波进行距离向压缩,并结合多项式拟合迭代获取随方位时间变化的径向速度,为距离向压缩提供精确的分数阶旋转角。与传统逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)距离向压缩方法相比,该方法能够实现高精度距离向压缩,从而提高成像质量。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于时间-距离-多普勒像的编队目标架次检测

针对实际编队目标在距离上的分布特性和目标多普勒频率的变化规律,利用联合时频变换代替传统傅立叶变换,建立目标时间-距离-多普勒立体像,提出一种基于立体像的目标架次检测方法。该方法不仅能给出清晰的瞬时距离-多普勒像,而且能反映目标距离-多普勒像的时间演变特性,较好地解决了目标在距离上的分布和多普勒像的模糊。实测回波数据验证了该方法的有效性,成功地实现了4架编队飞机目标的架次检测。     

一种编队目标架次检测方法

针对常规低分辨雷达无法直接在距离和方位上分辨编队目标的缺陷,分析了编队目标间距引起目标间多普勒频率的差异和目标多普勒频率的变化规律,探讨了用时频分布分辨目标的可能性.提出了一种基于编队目标回波时频分布生成的图像,利用图像描述技术,实现编队目标架次检测的方法.实测目标回波数据实验结果表明,该方法能可靠检测目标架数,具有一定的抗噪声和抗干扰能力,同时计算量小,易于实时实现,优于常规Radon变换方法.     

基于目标一维距离像的雷达目标识别方法

讨论了马氏距离的性质,利用目标的一维距离像,提出了一种雷达目标识别方法.对雷达回波进行快速傅立叶变换,得到目标的一维距离像,计算其马氏距离,得到目标的稳定特征向量,根据相关算法进行目标识别.3种不同类型飞机回波的实测数据的识别结果,表明该方法是切实可行的.     

基于稀疏分解的雷达信号抗噪声干扰方法研究

针对雷达在强噪声干扰下难以提取回波信号特征的问题,提出利用稀疏分解方法和基追踪去噪(basis pursuit denoising, BPDN）算法实现抗噪声干扰。该方法构造一组线性调频时移信号作为过完备库,对线性调频雷达回波信号进行稀疏分解,滤除噪声干扰;根据稀疏系数与雷达目标距离之间的关系,提取目标的距离信息。实验结果表明了该方法在雷达信号抗干扰和目标距离信息提取方面的有效性。     

窄带相参雷达调制谱超分辨处理方法

针对采用时分体制下窄带相参雷达对单个目标的连续跟踪时间变短,导致频谱分辨率降低的问题,提出了一种连接不同时间段回波信号的方法。该方法利用MUSIC算法估计窄带雷达时域回波的模型参数,然后用该模型连接不同时间段信号。通过该方法,可以提高窄带相参雷达时分多目标跟踪时的频谱分辨率,有利于调制谱特征的提取。对仿真和实测数据的分析处理验证了该方法的有效性。     

基于小波变换的雷达目标回波信号提取算法

随着雷达技术的快速发展,低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)条件下的雷达目标信号提取越来越重要。传统的脉冲压缩算法在低SNR条件下作用不明显。提出了一种新的在低SNR条件下的雷达目标回波信号提取算法。该算法在传统脉冲压缩算法的基础之上,采用小波变换对脉冲压缩后的信号进行分解,提取信号高频信息的小波系数。再用改进的小波变换模极大值算法对信号的高频信息进行去噪,然后重构信号的高频信息,最后再重构完整的雷达目标回波信号。仿真结果表明,该算法能够有效地去除噪声,提取出雷达目标的回波信号,相比于脉冲压缩算法及其他算法性能得到了很大的提升。     

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。     

雷达动目标短时稀疏分数阶表示域探测方法

机动目标检测和精细化运动状态估计始终是雷达信号处理的热点和难点问题,基于时频分布的动目标检测方法难以同时获得高时频分辨率,且参数估计精度受搜索步长的限制。稀疏时频分布技术结合了经典时频分析技术和高分辨稀疏域信号处理的优势,是传统变换域处理技术的扩展。构建了短时稀疏分数阶表示域信号处理框架,并在此基础上,提出了两种雷达机动目标检测和估计方法,即短时稀疏分数阶变换和短时稀疏分数阶模糊函数,实现了时变信号的时间稀疏变换域高分辨表示。对海雷达目标探测试验验证表明,所提方法适用于复杂背景下雷达机动目标的探测,并能获得目标运动状态的精细估计。     

稀疏场景下SAR方位向随机丢失数据的迭代成像算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)方位向随机丢失部分数据导致目标模糊和能量分散的问题, 提出基于稀疏优化理论的重建成像方法。该方法主要针对稀疏观测场景的SAR方位向随机缺失数据的回波信号进行成像处理, 利用SAR回波模拟算子, 避免了二维回波信号矩阵变成向量的操作, 从而减小了内存占用和计算量。所提出的基于SAR近似观测模型的迭代优化重建算法能够实现对观测目标幅度的高精度重建。和传统基于匹配滤波的SAR成像算法相比, 提出的算法能够明显地消除SAR方位向随机丢失部分数据引起的目标模糊和目标能量分散。和迭代软阈值收缩算法相比, 提出的算法重建的目标幅度误差更小。理想的点目标回波数据和真实的星载SAR稀疏观测场景的回波数据处理表明了所提算法在减少重建目标误差、提高观测目标区域的目标背景比等方面有较大的优势。     

基于相参积累的捷变频雷达系统相位误差估计与稀疏场景重构算法

针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小ℓ₁范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时，相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。     

基于频谱旋转ωk算法的大斜视SAR地面动目标成像

针对大斜视条件下合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)地面运动目标成像存在的聚焦困难、几何形变严重、十字旁瓣大等问题, 提出一种基于频谱旋转ωk算法的大斜视SAR动目标成像算法。首先, 在推导具有精确斜距表达式的斜视动目标回波信号模型的基础上, 获得了初步成像结果并提取动目标的感兴趣区域(region of interest, ROI)数据。然后, 构造相位补偿函数并利用最小熵算法完成动目标参数估计, 再根据估计的参数对ROI数据进行相位补偿, 获得聚焦的动目标图像。进一步利用频谱旋转消除了几何形变, 利用稀疏增强方法减小了动目标旁瓣, 最终得到聚焦、无几何形变、低旁瓣的动目标图像。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于加权l1范数优化的双基地ISAR稀疏成像算法

针对低信噪比条件下实现双基地逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)稀疏孔径成像时重构质量较差的问题, 提出了一种基于加权l₁范数优化的高分辨成像算法。首先, 假设各像元稀疏非同分布, 利用贝叶斯准则和最大后验概率估计将双基地ISAR稀疏孔径成像问题转化为加权l₁范数约束问题, 建立成像模型; 然后, 利用柯西-牛顿算法进行加权l₁范数约束最优化问题的求解, 实现目标图像重构。由于假设各像元独立非同分布, 故通过像元加权的方式更好地利用了目标的能量聚集和结构特性, 提高了成像质量。最后, 仿真实验验证了算法的有效性和优越性。     

基于块稀疏矩阵恢复的MIMO雷达扩展目标高分辨成像算法

针对现有多输入多输出(multiple input multiple output,MIM O)雷达稀疏恢复成像算法中存在的运算量大、对扩展目标成像质量低的问题,提出一种基于块稀疏矩阵恢复的MIMO雷达扩展目标高分辨成像算法,通过引入目标块稀疏特征,提高对空间扩展目标的成像质量.首先,通过构造距离向和方位向感知矩阵,建...     

捷变频联合波形熵的密集假目标干扰抑制算法

密集假目标干扰具备欺骗性和压制性的双重特性, 严重影响雷达作战效能。对此, 提出一种捷变频联合波形熵的密集假目标干扰抑制算法。首先采用Kittler算法进行二值化处理;其次利用波形熵识别目标和干扰;然后采用局部离群因子检测算法对目标回波中叠加有较强干扰旁瓣的数据进行剔除; 最后采用稀疏重构算法进行脉间相参处理。数字仿真实验和外场实测数据处理结果验证了所提算法的有效性。算法性能分析结果表明, 当干信比为58 dB时, 所提算法仍能有效抑制干扰, 正确检测目标。     

基于外辐射源的机载无源SAR成像算法

提出一种基于外辐射源的单发单收模式的机载无源SAR成像方法。该方法基于单个外辐射源,利用载机作规则的环形运动来合成等效雷达孔径对地面静止目标进行成像。由于接收到的数据非均匀且数据量较少,通过对接收回波数据进行坐标变换和插值运算,直接在频域数据空间利用二维傅里叶变换重建目标的散射函数分布。理论推导和计算机仿真结果证明该方法是有效的。