Chirp雷达对高速运动目标有效相参积累的算法研究

首先详细分析了包络走动对积累信噪比的影响因子,然后分别给出了最优相参积累和包络插值移位补偿相参积累两种积累途径,通过分析得出后者对包络走动补偿精度要求不敏感的结论,在低信噪比条件下能够实现较长时间有效相参积累。仿真结果显示,包络插值移位补偿相参积累法适合不同的应用需求,在-8dB和200个积累脉冲的条件下输出信噪比损失小于3dB。     

分段采样信号的相位关联技术

分析了分段采样信号在复平面单位圆上的分布特征。针对采样点与分段信号在单位圆上分布不同,在此基础上提出了直接相位积累法和旋转相位积累法将分段采样信号进行相位关联,以实现相参积累和提高频率估计精度。直接相位积累法计算量大,抗噪声能力强,旋转相位积累法计算量小,抗噪声能力弱。这两种方法既可用于多段线性调频连续波探测回波的积累检测,也可用于多个相参脉冲信号的积累与频率估计。通过仿真验证了所提方法的有效性。     

基于MIMO直达波的无人机分布式相参雷达相位同步方法

分布式相参雷达(distributed coherent aperture radar, DCAR)实现信号全相参的前提是相位同步,而各单元雷达的初始时钟参差、机动性引入的位置误差、本地振荡器的初始相位等因素均会导致DCAR相位不同步问题。为解决上述相位不同步问题,提出一种基于多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)直达波的无人机DCAR相位同步方法。该方法对各单元雷达接收的直达波,首先利用包络同步法联合双向时间比对的方式,估计出时间同步误差,再提出坐标线性变换法和偏移线性变换法用于各单元雷达位置误差的估计,并联合同一单元雷达分置辅助天线接收波以提高位置误差的估计精度。最后,利用误差估计值对直达波进行补偿,剩余相位即不同单元雷达收发对下的初相估计。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

毫米波宽带雷达相位误差校正方法研究

为了有效解决相位误差对于步进频信号合成高分辨的影响,在分析步进频雷达相位误差来源的基础上,提出了一种相位误差校正方法。理想情况下,频率步进信号为相参信号,脉冲间的相位具有线性关系,相邻脉冲间的相位差恒定。随机相位误差的存在,破坏了频率步进信号的相参性,导致合成高分辨结果旁瓣峰值电平提高,噪声基底抬高。合成高分辨前,利用相邻脉冲接收信号相位差与均值的差值对采样信号进行相位补偿,可以一定程度上校正相位误差对步进频信号的影响。对仿真数据与实测数据的处理结果表明,该方法可有效提高频率步进体制雷达的检测性能。     

高速机动目标长时间相参积累和参数估计算法研究

长时间相参积累是提高雷达探测性能的重要技术之一。在高速高机动目标的长时间积累过程中引起的距离走动、距离弯曲、多普勒频率走动与多普勒频率弯曲效应会带来严重的积累信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)损失, 进而使得噪声背景下雷达难以有效发现探测目标的存在。针对上述问题, 提出了一种针对高速机动目标的参数化长时间积累算法。首先，使用keystone变换(keystone transform, KT)校正了线性距离走动。然后, 使用相参积累型修正三阶相位函数(coherently integrated modified cubic phase function, CIMCPF)与相参积累型修正高阶模糊函数(coherently integrated modified high-order ambiguous function, CIMHAF)算法分别完成了对一阶和二阶加速度的参数估计。得益于CIMCPF与CIMHAF对信号相参特性的利用, 该算法在低信噪比下依然有效。同时, 由于没有对参数网格搜索的过程, 算法的计算复杂度也较低。仿真实验与分析证实了所提算法的优异性能。     

基于FrFT-Keystone运动补偿的OFDM声纳高速微弱目标相参积累检测算法

针对水下目标探测中使用的正交频分复用信号,提出了一种针对高速微弱目标的相参积累算法,以解决多脉冲积累下由目标机动引起的较大相位变化和由水下环境中信噪比低导致的相参积累增益不足的问题。所提算法利用分数阶傅里叶变换来估计目标的运动参数并进行补偿,并结合Keystone变换,实现对高速微弱目标的多脉冲相参积累。理论推导和仿真实验结果表明,所提算法能够有效补偿高速目标脉冲间的相位移动,并在低信噪比环境下取得较好的能量积累效果。     

基于相位调制的雷达抗假目标干扰方法

针对欺骗式干扰难分辨和难去除的问题, 基于相参积累的原理, 提出一种基于相位调制(Phase Modulation, PM)的雷达抗假目标干扰方法。首先, 雷达发射相位调制的脉冲串信号, 之后根据相位的先验信息在接收时对回波信号进行相位补偿。然后，对回波信号进行脉冲压缩和相参积累, 在处理后形成的距离-多普勒图上对真、假目标进行分辨并提取出目标的多普勒频率。最后，结合自适应波束形成原理以及真实目标的多普勒频率信息, 设计自适应多普勒滤波器, 对回波脉冲串进行处理, 使真目标得到增强, 并在假目标的多普勒频率处形成零陷, 解决了假目标难去除的问题。仿真实验表明, 所提方法能有效分辨并去除回波信号中的假目标。     

一种基于相位补偿处理的积累检测器

主要针对宽带雷达下的距离扩展目标提出了一种基于相位补偿处理的能量积累检测器.现有的单脉冲扩展目标检测方法都是在包络检波或平方率检波后进行的,丢失了信号的相位信息,就不可避免的会造成检测性能的损失.从信号的相位分析入手,通过对目标信号的相位进行补偿处理,然后进行能量积累和CFAR检测,实现对扩展目标的检测.最后通过两个Monte Carlo仿真实验,将提出的方法与能量积累检测器作比较,发现在目标散射中心均匀分布及高斯白噪声的假设下,提出的方法有较好的检测性能.     

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。     

强海杂波背景下低速雷达目标的数字角跟踪

研究了信噪比对角跟踪的影响,针对相参体制的雷达,给出了在强海杂波背景下有效跟踪海面上低速运动目标的具体方法,并在基于ADSP 21161N的信号处理平台上实现了该算法。它利用多个回波脉冲作相参积累有效地改善了提取角误差的条件,即提高了雷达回波信噪比,大大提高了跟踪的稳定度和精度。仿真结果验证了它的有效性。     

非合作双基地雷达中直达波信号的重构

对非合作双基地雷达中直达波参考信号受到噪声干扰和多径干扰影响的问题进行了理论分析和数学建模。在此基础上,仿真分析了这两种干扰对直达波信号波形的影响。针对这一问题,提出了一种直达波信号重构方法,并给出了详细的数学推导。仿真结果表明,该方法重构出的直达波信号波形失真度很低,能有效地去除非合作双基地雷达直达波参考信号中的噪声干扰和多径干扰。     

基于随机共振的高灵敏度GPS信号捕获算法

针对微弱环境下全球定位系统（global position system, GPS）信号捕获问题,提出了基于随机共振（stochastic resonance, SR）的GPS信号捕获算法。该算法首先用部分匹配滤波器对GPS信号进行分段相关预处理,然后利用SR提高预处理后信号的信噪比(signal to noise ratio, SNR),SR中引入了二次采样和自适应技术,解决了传统SR不适合捕获大频率信号(频率远大于1Hz的信号)及SR参数难以与被捕获信号匹配的难题,最后采用快速傅里叶变换（fast Fourier transform, FFT）谱分析技术,实现在较短的相关累积时间内获得较高的捕获灵敏度。实验表明,算法能明显提高系统捕获性能,在相关累积时间为10 ms,信号SNR为-38 dB的情况下,算法捕获GPS信号的正确检测率达到100%。     

基于分数采样的直扩信号滑动相关盲同步方法

详细分析了DS-SS信号在相关域的特征、性能,充分利用DS-SS信号扩频伪码的尖锐自相关特性和噪声的互相关特性,在已知PN码周期的前提下,提取一PN码周期DS-SS/BPSK信号作为已知PN码,采用分数采样构造滑动相关曲线,检测相关峰的位置实现DS-SS/BPSK信号盲同步,并对该算法的同步精度以及其适应的输入信噪比进行了分析。理论分析和仿真实验证明,盲同步精度与信噪比,伪码长度周期,分数采样系数,以及相关数据段密切相关。在一定的计算复杂性条件下,该方法可有效实现负信噪比(SNR<-17dB)DS-SS/BPSK信号盲粗同步,为快速进行精确同步奠定了基础。     

基于DBZP差分相干的GPS信号捕获算法

针对弱信号环境下全球定位系统(global position system, GPS)信号捕获问题,提出了一种基于双块零拓展（double block zero padding, DBZP）差分相干捕获算法。该算法将快速傅里叶变换（fast Fourier transform, FFT)、DBZP、差分相干及频率误差修正等4项技术有机结合,从而有效减小了在FFT计算过程中由大多普勒频移引起的码片速率变化而造成的相关功率损失,同时也削弱了残余多普勒频率造成的功率损失。实验表明,算法能明显提高系统捕获性能,在仿真数据集下,与直接FFT差分相干算法相比,捕获灵敏度提高了约2.8 dB,并在给定的积分时间及载噪比下,捕获频率误差的标准差小于20 Hz;在实验数据集下,与直接FFT差分相干算法相比,捕获结果信噪比提高了约3 dB。     

利用子带提取改善信号检测能力

对低截获概率(LPI)信号和低观察率目标检测的要求越来越高,在低信噪比下检测信号的方法也越来越受到关注。提出了一种基于小波变换的信号子带提取方法。在周期谱估计之前用小波进行信号分解,确定信号所在的子带,从而达到去噪的目的。同时提出相关法与周期谱估计相结合的方法,并证明该方法可进一步改善信号的检测能力。以电视发射信号的无源相干定位系统的回波信号和相位码信号为例进行了仿真实验。仿真结果表明,这种方法能在-21dB信噪比(电视信号)和-24dB信噪比(相位码信号)下检测出信号。     

空域滤波增益可调节的定向性均匀圆形阵列波达角估计

针对定向性均匀圆形阵列因单元天线的位置、主瓣指向及方向函数等因素造成信号来波落入天线旁瓣或零陷内, 从而导致部分单元天线接收的信号信噪比低、信息失效的问题, 首先研究了定向性均匀圆形阵列天线的方向性增益及功率波束角, 随后进一步分析了连续激励在定向性均匀圆阵远场的幅频响应, 最后提出了一种与波数无关的基于半功率波束宽度、增益可调节的空域滤波波达角估计模型。仿真实验结果表明, 与其他模型相比该模型在低信噪比下具有估计精度高、参与天线少的优点。与传统的定向性波达角估计模型相比, 当信噪比为-20 dB时, 该模型的临近空间角度分辨力明显优于前者, 并且随着可调节滤波增益至10 dB, 其临近角度的峰值隔离度可达65 dB。     

基于多分辨率显著性滤波的微动信号增强方法

微动信号是典型的非平稳信号, 时频分析能够获得微动信号的联合时间-频率分布图像, 是微动信号分析的主要工具之一, 良好的时频图像质量能保证后续特征提取和参数估计的准确性。然而在实际场景中, 时频图像通常受到噪声污染, 使得微动信号难以分辨, 严重制约了后续特征提取和参数估计。根据显著性检测和图像金字塔的基本原理, 本文在多分辨率表示图像上分别计算显著性并滤波, 最后进行加权融合获得增强的时频图像, 有效抑制了噪声, 提升了低信噪比(signal to noise ratio, SNR)下时频图像的质量和微动信号的显著性。实验结果表明, 对于仿真信号以及暗室测量信号, 在-7~7 dB SNR下, 采用该方法均能显著提升时频图像质量, 且-3 dB以下时能大幅提高周期估计的准确率, 是一种有效的微动信号增强方法。