复杂背景下毫米波雷达目标识别的一种方法

针对毫米波雷达工作背景复杂、回波信号信杂比较低的情况，本文在对杂波信号双谱特性进行分析的基础上，提出一种基于双谱理论与假设检验思想的适用于强杂波下的目标识别方法。首先，对回波信号作双谱估计，然后根据回波双谱估计出杂波的分布，自适应地设定门限，以对双谱作相应处理，用于特征提取、目标识别。实验结果表明，经过处理的双谱抑制了大部分的杂波，保留了丰富的目标信息；识别系统在强杂波下仍然具有良好的识别结果。     

基于多特征的密集假目标干扰融合识别与抑制

密集假目标干扰通过产生大量虚假回波扰乱雷达对真实目标的有效检测和识别,由于虚假回波信号与真实信号的高度相关性,雷达很难对其进行有效识别和抑制。针对该问题,提出了基于信号数据多特征的脉冲多普勒雷达密集假目标干扰融合识别与抑制技术,通过速度量测统计分布特征提取、峰值邻域谱线抑制、谱线分布信号幅度基本概率赋值构建及D-S证据理论融合判别实现了干扰的识别与抑制,仿真验证了该方法的有效性。     

强杂波下基于压缩感知的低空风切变速度解模糊

毫米波线性调频连续波(linear frequency modulated continuous wave, LFMCW)雷达进行低空风切变检测时, 会严重受到地杂波信号干扰, 并且风速估值模糊。针对该问题, 本文提出强杂波背景下利用压缩感知实现低空风切变速度解模糊。该方法依据多重频脉组参差方式下雷达回波的非均匀欠采样特性在角度-多普勒域中构建无模糊冗余字典(感知矩阵), 之后利用压缩感知技术提取杂波谱主要分量, 估计杂波能量支撑区, 建立杂波抑制矩阵, 接着基于加权的最小l₁范数优化模型实现杂波抑制并恢复出低空风切变在角度-多普勒域中不模糊的稀疏向量, 得到风场无模糊多普勒信息, 最终求得准确的速度值。     

多杂波抑制技术

研究雷达在多杂波环境下的自适应杂波抑制技术。针对多个或杂波功率谱具有多谱峰的气象杂波 ,导出了基于DSP实现的多级杂波抑制滤波器技术。仿真结果表明 ,此种方法对雷达回波中的多谱杂波具有良好的抑制效果 ,可较好地解决传统的单个杂波抑制滤波器对较复杂杂波谱抑制不够理想的问题。     

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。     

适用于抗高频突发性冲击干扰的有效算法

提出了一种抗突发性冲击干扰的处理算法。该算法主要用于抑制高频雷达探测飞机目标时随机出现的冲击干扰对目标谱线产生的遮盖。由于时域海面回波一般情况下绝对占优 ,因此 ,该算法利用海杂波谱分布结构上的特点 ,通过常规的频域处理滤除海杂波谱 ,从而使滤除海杂波并反变换到时域的信号中突发冲击干扰能够占优 ,进而利用野值判别与剔除方法将幅度较突出的冲击干扰予以剔除 ,达到抑制突发冲击干扰的目的 ,使雷达在突发干扰情况下也能有效地发现和跟踪目标     

基于时频分析的高频地波雷达电离层杂波抑制

针对高频地波雷达回波信号中的电离层杂波,提出了利用时频分析与特征值分解抑制杂波的方法.该方法首先通过时频分析合理地选择扫频脉冲时段和多普勒频率区间;然后对选定的时频域区间,采用特征值梯度准则与相邻距离元插值估计相结合的方法,分别在阵元-脉冲域和阵元-多普勒域进行特征值分解,更好地抑制了电离层杂渡.实测数据处理结果表明,该方法对电离层杂波具有很好的抑制效果.     

天空双基雷达回波空时二维建模与分析

天空双基地雷达作为一种新型预警雷达体制,具有探测范围大、抗干扰能力强等优点。本文首先建立了天空双基地雷达的几何模型,然后对目标回波、杂波及直达波进行建模,并分别分析了三者的距离特性与多普勒特性,最后对有无地球自转情况下多普勒频率与目标飞行速度角度的关系、空时二维杂波谱以及目标回波与直达波的空时二维谱进行了仿真。综合理论与仿真结果,表明所建模型是合理的,能为天空双基地雷达关键技术研究提供参考。     

基于keystone变换的宽带目标识别雷达杂波抑制

对宽带雷达,相邻回波间会出现越距离单元走动现象,传统杂波抑制方法不适用。keystone变换在校正越距离单元走动时,无法同时校正模糊次数不等的多个目标。基于上述思想,提出了一种结合keystone变换在频率域-多普勒域联合提取目标信号和抑制杂波的适合于宽带目标识别雷达的杂波抑制新方法。该方法较好地解决了当keystone变换过程中目标和杂波出现不同的模糊因子时,如何校正越距离单元走动的这一难题。计算机仿真结果表明,该方法在低信杂比情况下仍可保持较好的识别性能。     

基于杂波脊先验信息的非均匀杂波抑制方法

机载雷达回波数据非均匀会在很大程度上削弱传统空时自适应处理算法的杂波抑制性能。为此,提出一种基于杂波脊先验信息的非均匀杂波抑制方法,利用机载雷达杂波信号在角度多普勒平面的谱分布信息构造导向矢量基,并在考虑阵元误差影响情况下,对待检测单元数据进行迭代的最小二乘拟合,最后对拟合后的剩余数据进行恒虚警检测处理。该方法充分利用了雷达系统参数及杂波谱分布等先验信息,并且不需要训练样本,可以较好地抑制非均匀杂波,从而改善机载雷达的检测性能。仿真实验验证了该方法的有效性。     

机载脉冲多普勒雷达湍流信号的仿真分析

为了分析湍流特性和有效地对湍流信号进行检测以及研究地杂波对湍流检测的影响,采用快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)对湍流回波信号的风速与谱宽进行了计算,建立了相应的湍流模型,在湍流风速和谱宽的检测中引入了地杂波因素。提出了湍流信号处理的FFT方法,重新定义了湍流的风速和谱宽和最小信号检测门限以及相关变量。仿真结果表明,湍流的风速具有脉动特征,该方法能够很好地估计出湍流风场里的风速分布,无地杂波情况下的湍流回波信号的风速与谱宽要优于有地杂波情况。     

基于知识辅助的天波雷达海杂波抑制方法

针对天波雷达海杂波难以抑制且现有方法未充分利用先验知识的问题,提出基于知识的天波雷达海杂波抑制方法。所提方法利用脉冲重复周期、雷达工作频率、海平面风向、风速作为先验知识,结合海杂波谱模型及提出的基于知识的海杂波协方差矩阵估计方法,构造出基于知识的天波雷达海杂波协方差矩阵,将该矩阵加入最优滤波器设计中,得到基于知识辅助的天波雷达海杂波抑制方法。仿真结果表明,与现有方法相比,所提方法的海杂波抑制效果可提升3 dB以上。     

基于稀疏采样的双基地机载雷达杂波谱补偿方法

在双基地机载雷达中,由于地面杂波存在距离依赖性,使得基于距离单元回波数据平均的杂波协方差矩阵估计存在误差,导致空时自适应处理的杂波抑制性能严重下降。基于配准的方法沿杂波空时分布曲线采样,补偿杂波距离依赖性,然而该方法由于采样点过多导致运算量巨大。针对该问题,利用双基地机载雷达杂波散射点的复幅度受收发天线调制,具有稀疏分布的特点,提出了一种基于稀疏采样的杂波谱补偿方法,该方法通过设置采样门限来降低采样点数,减小重构杂波数据的运算量。计算机仿真结果表明,该方法能够有效地降低重构杂波的运算量,减小双基地机载雷达杂波的距离依赖性,提高空时自适应信号处理的杂波抑制性能。     

机身共形圆台阵结构对地杂波谱特性影响分析

针对共形阵情形下,采样协方差矩阵求逆(sampling matrix inversion, SMI)得到的最小方差谱会发生很大程度的展宽,进而影响目标检测性能的问题,提出了增益谱分析方法。该方法利用增益权进行杂波处理,即在权中考虑了阵元增益,因此能够更好地对实际杂波进行匹配。在所提方法的基础上,重点分析了机身共形圆台阵圆心角和阵元主瓣宽度对杂波特征值、最小方差谱及增益谱的影响,为实际共形阵杂波抑制时共形阵结构的选择提供了重要的指导意义。仿真结果表明,较大的主瓣宽度可以使最小方差谱展宽减小,而较大的圆心角可以使增益谱的性能更优,并且,利用增益权处理可以有效提高主瓣杂波下目标的检测性能,且当圆心角较大时,增益权的处理结果明显优于传统SMI。     

双基地高频雷达一阶海杂波多普勒频移展宽效应

通过分析杂波单元上双基地角的变化,定量分析了双基地高频地波雷达一阶海杂波多普勒频移展宽效应,给出了展宽效应在雷达探测区域上的空间分布,分析了展宽效应的影响因素。同时分析了极限双基地角时的谱展宽效应和零频附近的一阶海杂波能量分布。分析表明,双基地杂波单元上的一阶海杂波Bragg峰多普勒频移是一个连续谱,因而在基线和发射机附近会形成雷达盲区。     

基于线性调频z变换的机载斜视阵杂波谱补偿方法

根据机载斜视中的杂波模型,提出一种线性调频z变换(Chirp z transform, CZT)和空域导向矢量拟合的杂波谱补偿方法。该方法利用CZT将数据从阵元脉冲域变换到阵元〖CD*2〗多普勒域,对杂波谱进行有效采样,可以得到新的数据矩阵,对变换后的数据采用空域导向矢量拟合的方法进行处理,消除了杂波的非平稳性并得到足够的统计数据,然后使用传统的空时自适应处理方法进行杂波抑制。理论分析和仿真结果表明,方法不但提高了对杂波谱的分析效率,并且有效地消除杂波谱的非平稳性,该方法在杂波抑制上有较好的改善性能。     

基于数值仿真的X波段极化SAR海杂波统计建模与特性分析

针对3~5级海况下X波段极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)海杂波的仿真和统计建模, 首先利用Apel海浪谱模型和Monte Carlo方法仿真不同风速下的大尺寸二维粗糙海面, 进而分别利用物理光学模型和弹跳射线法两种高频电磁散射模型考虑海面的单次散射和多次散射, 实现大尺寸海面的极化SAR海杂波仿真, 并利用X波段地球物理模式函数和岸基实测海杂波对仿真海杂波的精度和统计分布进行验证。基于仿真海杂波数据, 利用典型的乘积模型和Mellin类统计量开展海杂波统计建模和特性分析。仿真结果表明, 在2 m×2 m的高分辨率条件下, X波段同极化海杂波并不服从适用于中低分辨率海杂波的K分布, 且在不同风速风向下呈现出不同的纹理特征; X波段交叉极化海杂波表现出较弱的纹理特征, 服从Wishart分布; 随着入射角和雷达视数的增大, 海杂波的纹理特征逐渐减弱。     

基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测

针对复杂背景红外图像弱目标检测问题,提出了一种基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法。该方法在对红外图像进行离散小波框架变换的基础上,提取目标在各子带图像上的多个特征;然后对各子带图像上的多个特征分别进行融合,获得相应的目标检测判决置信度图;接着采用自适应加权方法对各个目标检测判决置信度图进行融合,得到目标检测判决总置信度图,并对其进行目标区域分割,获得最终的目标检测结果。实验结果显示,该方法对高杂波条件下红外弱目标检测具有良好效果。     

机载气象雷达的三维湍流模型和探测仿真方法

对湍流等复杂气象目标的探测仿真是研究复杂气象目标的有效方法,为了提高机载气象雷达对湍流目标的探测仿真系统的精度,提出一种新的基于蒙特卡罗原理的大气湍流三维建模方法。基于相关函数矩阵生成了Von Karman湍流模型,将该模型应用到机载气象雷达湍流目标检测系统中,通过该数学模型生成湍流的雷达回波模型,对湍流目标的多普勒速度和谱宽进行估计和分析。仿真结果表明,该模型可以满足机载气象雷达湍流目标仿真时对湍流风场数值的要求,通过理论分析与仿真数值的相关性检验对比,证明所提仿真模型符合理论模型特征且具有较高的仿真精度,满足大气湍流的统计特性。通过与Dryden模型在湍流探测仿真结果进行对比,所提模型更接近于真实风场特点。