微波暗室低散射目标RCS测量方法

为提高微波暗室低散射目标雷达散射截面（RCS）的测试精度,采用设置吸波墙、扫频RCS时域测量、匹配滤波和合理选用窗函数的方法测量了低散射目标的RCS,得到了目标宽带RCS数据和精细的频率特性。设置吸波墙的方法使小金属球的回波信杂比提高了20 dB,扫频宽带RCS时域测量值与理论值吻合良好。实测数据分析表明,扫频时域测量目标宽带RCS能减弱杂波叠加导致的不利波动,设置吸波墙和匹配滤波能显著抑制目标近距离处的转台和支架杂波,窗函数的平坦通带特性能减小数据截短影响,从而有效提高低散射目标RCS测试精度。     

基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割

散射中心是描述雷达目标高频散射机理的重要特征,准确提取雷达目标散射中心参数对解析雷达目标有着极其重要的研究意义。为了提高散射中心参数计算速度,通常将整幅SAR图分解为多个包含散射中心的小区域,对每个小区域分别进行特征提取和参数计算。根据雷达目标散射中心的特点,本文提出了一种基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割技术。首先,首先对雷达图像进行Frost滤波、LSM图像分割和面积滤波的一系列图像预处理获得目标ROI区域,然后对预处理后的图像利用局部密度聚类算法检测散射中心并进行区域分割。实验中,采用模拟数据和真实数据对本文方法和传统图像分割算法展开数值实验,实验结果验证了本文方法在雷达目标散射中心区域分割的有效性和优越性。     

天波超视距雷达一阶海杂波后向散射特性分析

为了得到天波超视距雷达一阶海杂波后向散射系数变化范围及总体变化规律,以及雷达频率、海面风速、风波角、海浪有向波高谱关于海面风向的扩展程度等各参数对一阶海杂波后向散射的影响规律,针对天波超视距雷达探测的特点,引入Barrick等给出的高频雷达一阶海杂波后向散射系数模型,运用仿真分析的方法得知,无向幅度谱达到饱和时,一阶海杂波后向散射系数大概在-39 dB--14 dB,无向幅度谱未达到饱和时,一阶海杂波后向散射系数范围在-460 dB--18 dB,且频率与风速的相对大小决定了探测环境处于饱和区或非饱和区,又进一步仿真分析雷达频率、海面风速、风波角、海浪有向波高谱关于海面风向的扩展程度等参数对一阶海杂波后向散射的影响,得出各参数对一阶海杂波后向散射影响的规律,这对天波雷达目标探测策略及高频海杂波建模和滤除有指导意义.     

基于子空间投影SVD的MIMO穿墙雷达杂波抑制方法

在穿墙雷达成像中,墙体的强反射信号会干扰墙后目标的成像与检测,甚至湮没临近墙体的目标.传统的空域滤波法从回波幅值出发,通过空间域线性滤波实现对墙体杂波的抑制.然而,该方法在墙体与目标临近的情况下效果较差,且不适用于MIMO穿墙雷达.本文针对超宽带MIMO穿墙雷达成像过程中墙体杂波抑制问题,提出了一种基于子空间投影的奇异值分解方法,该方法从信号回波的特征出发,通过回波信号矩阵最主要的一个或几个奇异值成分确定墙杂波子空间,再利用正交子空间投影去除回波信号中的墙杂波成分.MATLAB仿真结果表明,提出的墙体杂波抑制方法在消除墙体杂波对目标成像结果的影响方面效果更佳,还能消减随机噪声等弱干扰杂波,抑制多目标探测中的虚假成像,改善成像质量,实现目标的精确成像.     

双基地前向散射雷达机动目标跟踪

为进行基于EKF(Extended Kalman Filter,EKF)的双基地前向散射雷达机动目标跟踪,基于双基地前向散射雷达(Bisktic forward scattering radars,BFSR)在其前向散射区探测隐身目标的能力明显优于单基地雷达的特点,建立常加速度和变加速度2种运动模型,使用扩展卡尔曼滤波进行目标跟踪保持,精确估计了运动目标参数(运动轨迹、速度、加速度),为该体制雷达成像、识别奠定了基础.并使用了高斯-牛顿迭代算法估计初值,提高了滤波的效率和准确性.通过对匀加速、变加速运动目标仿真,验证了提出模型和算法的有效性.     

基于多散射中心联合抽取的步进频雷达成像方法

针对步进频雷达复杂目标抽取一维距离像时存在的多散射中心幅度损失问题,提出了一种基于多散射中心的联合抽取算法.方法根据目标最强散射中心,利用逆向舍弃法得到参考距离像,然后提取目标多散射中心峰值,并由强到弱得出能抽取到相应散射中心峰值的多组抽取起始点集合,依次对这些集合取交集,作为最佳抽取起始点.该方法确定的抽取起始点能够抽取到尽可能多的散射中心峰值,并且各散射中心的测距精度更高.经计算机仿真和实测数据验证,该方法抽取效果优于逆向舍弃法等传统抽取方法.      

高频地波雷达电离层距离方程建模及仿真

针对电离层的空间分布特征,构建了体目标和面目标的雷达距离方程.根据不规则体对高频电波的相干散射原理,估算了电离层RCS的散射系数,进而给出基于电离层物理机制的广义高频地波雷达方程,从而量化了电离层特征参数对高频雷达系统的影响.通过仿真发现,对于面散射情形,斜向散射电离层杂波符合波束限制模型,垂直向的电离层杂波符合脉冲限...     

基于粒子滤波的MIMO雷达目标似然比检测方法

针对多输入多输出（MIMO）雷达在非高斯杂波背景、信号参数随机或未知的情况下,难以建立目标统计检测模型的问题,基于粒子滤波方法,根据参数的概率分布函数抽取粒子,将复杂积分运算转化为求和运算求取似然函数,给出了一种MIMO雷达目标似然比检测的通用模型,解决了非高斯杂波条件下无法得到检测统计量的问题．以复SG-Alpha联合稳定分布作为MIMO雷达非高斯杂波分布模型,给出了基于粒子滤波的似然比检测方法．最后通过仿真实验给出了该方法在不同条件下的检测性能,并与传统MIMO雷达目标检测方法进行了比较,结果表明在非高斯杂波背景下该方法的检测性能要明显优于传统方法的．     

一种机载外辐射源雷达微弱目标检测方法

针对机载外辐射源雷达系统中直达波信号参数估计误差导致的杂波抑制性能下降、微弱目标检测性能恶化的问题,提出了一种机载外辐射源雷达体制下微弱目标检测方法。该方法在建立杂波和微弱运动目标信号模型的基础上,对重叠分段后的两通道信号进行匹配滤波,然后分别对两通道信号进行Keystone变换完成相对径向速度的距离徙动校正,最后构造通道间相位偏差补偿函数,并结合两通道相位中心偏置天线(DPCA)方法解决杂波剩余问题。仿真结果表明:考虑直达波参数估计误差的影响能够提高微弱目标检测能力;在载机偏航角为2°的情况下,该方法与忽略相位偏差的传统DPCA方法和理论值补偿相位偏差的DPCA方法相比,检测信噪比分别提高了12dB和7dB以上。     

一种基于FCM的微多普勒雷达中频信号检测处理方法

在时域信号中引入FCM算法,以区分运动目标的多普勒频移特性。利用多普勒特性对雷达中频信号进行了模拟研究,并使用FCM算法在一个雷达扫描周期可确定两个聚类中心,分别对应两个静止和运动的目标信号;对多个雷达扫描周期的多个聚类中心点,采用算术平均值滤波的方法构造中心函数C,通过门限判决的方法判定目标,并计算目标的检测概率。该算法简单、易于实现、计算量小,且有良好的目标检测概率。     

基于小波变换和K-SVD的探地雷达杂波抑制研究

针对探地雷达原始图像中存在着大量以地表直达波为主的杂波噪声干扰问题,为了有效提取目标信号,提出了一种基于小波变换和K-Means奇异值分解的自适应双边滤波方法.将原始雷达数据进行小波分解,并应用K-SVD算法变换稀疏编码和更新原子,用更新后的稀疏系数和字典重构小块,将小块进行小波逆变换重构图像,然后对重构图像进行自适应...     

粗糙地面上复杂目标的电磁散射特性

粗糙地面与复杂目标的耦合散射特性研究一直是雷达目标识别领域比较有应用价值的课题.针对粗糙地面与目标的复合电磁散射特性进行重构,包括复合模型的雷达截面积(radar cross section,RCS)特性以及合成孔径雷达(synthetic aper-ture radar,SAR)成像特性.首先,对复杂目标进行几何建模并对粗糙面进行数值建模,构建地面与目标的一体化几何模型.然后基于空间射线分集技术、射线追踪技术以及劈边结构识别算法分离出复合模型中散射中心,包括面结构和劈边结构对应的散射中心,基于属性散射中心模型正向的确定散射中心对应的各个参数,最终建立起粗糙地面上复杂目标的散射中心参数化模型.并通过对其重构的散射特性与实测结果进行对比,分析了地面与目标的耦合作用.研究对雷达目标识别领域具有很大的应用价值.     

基于一维散射中心模型的RCS频率全角度外推

目标RCS频率外推是减小目标RCS数据存储的有效手段之一。利用FEKO电磁仿真软件得到目标回波数据,结合经典谱估计算法,提出了一种基于GTD散射中心模型的目标RCS频率全角度外推方法。以弹头目标为例,首先利用1～2GHz频率后向电磁散射数据,提取GTD散射中心模型参数;其次利用RCS频率全角度外推方法,实现了弹头目标在3GHz、4GHz频率上的RCS全角度外推;最后通过将外推数据与FEKO仿真数据进行对比,验证了外推方法的准确性与可靠性。仿真实验表明,外推结果与FEKO的仿真结果在整体趋势及强散射点对应的位置上具有较高的吻合度,可有效描述雷达目标的散射特性。     

真实地形环境下低空雷达目标回波信号分析

针对低空雷达目标与杂波、环境难于一体化建模的问题,提出了一种分析真实地形环境中低空飞行目标的雷达回波信号的实景相干复合方法(CHIAL).以机载脉冲多普勒(PD)雷达为平台,首先将半空间并矢格林函数引入物理光学方法中,结合图形电磁学计算低空目标的雷达散射场强度,然后利用地形高程数据和地形地物分析数据,得到杂波单元的散射特性,通过相干杂波模型产生地杂波,最后将所有雷达回波送入各自的距离门,并加入噪声信号,模拟包含目标特性和杂波特性的有效回波信号.与传统复合建模方法相比,CHIAL方法的目标回波信号和杂波信号更加准确.对机载PD雷达探测低空目标的仿真实验表明,CHIAL方法在处理90m×90m地形高程数据时,杂波分布和信杂比与理论分析基本一致,有很强的系统工程实用价值.     

利用多输入多输出雷达低秩杂波的降维空时自适应算法

为了抑制机载多输入多输出(MIMO)雷达接收信号中的杂波和有源干扰,提出一种利用MIMO雷达低秩杂波进行降维的空时自适应处理算法(LRC-RD).首先根据系统参数离线构造杂波子空间矩阵,再结合有源干扰加噪声协方差矩阵以及目标空时导向矢量来构造降维矩阵,最后用降维后的数据计算自适应权值.LRC-RD算法可将全维数据维数降为杂波的秩加1,从而降低了计算复杂度和计算自适应权值所需的训练样本数,所以收敛速度快,并且其理论性能可以达到全维处理的理论性能.仿真实验表明,LRC-RD算法在没有误差、样本数为降维后的数据维数的2倍时,其信噪比损失在高速区比基于双迭代的算法和基于子阵划分的算法分别高出约5 dB和17 dB.     

一种高增益低RCS微带天线设计

设计了一种基于人工电磁材料的覆层,并将其应用于微带天线。该覆层由介质板及其两侧的人工周期表面构成,上表面是加载集总电阻的方环贴片,具有宽带吸波特性;下表面是开条带缝和圆环缝的金属贴片,具有部分反射特性。将其加载到微带天线的上方,通过上层的吸波表面吸收入射电磁波并结合下层的部分反射表面与金属地板构成Fabry-Perot(F-P)谐振腔增强天线的定向性,以实现微带天线辐射和散射性能的改善。仿真和实测结果表明加载人工电磁材料覆层后,天线的RCS在2~14GHz宽频带范围内实现了明显的减缩,最大减缩量达到28.3dB而天线的增益在工作频带内都得到了提升,最大提高了4.3dB。