FMCW毫米波雷达高分辨率目标距离像及其处理

在毫米波照射下,目标回波可模型化为多个散射中心回波的合成;宽带线性调频连续波(LFMCW)工作体制可以获得目标多散射中心在雷达径向距离轴上的投影分布,即高距离分辨率目标距离像(high range resolution range profile);综合利用距离像所提供的目标多散射中心空间分布和截面积信息,可以改善信号检测和跟踪性能,并完成目标识别。     

目标一维距离像特征提取方法研究

针对雷达目标一维距离像的姿态敏感性和平移敏感性,直接将一维距离像用于目标识别很难取得好的识别效果,用目前的普遍做法进行目标识别存在计算量和存储量大的问题,提出把一维距离像作为随姿态变化的序列及强散射中心维数、目标特征尺寸、散射中心分布熵三个特征,并以这三个特征采用外场实测数据进行目标识别实验,取得了较好的识别效果。     

基于复值HRRP CICA特征的多方位SAR目标识别

提出了一种基于雷达目标复距离像复值独立分量分析（complex independent component analysis, CICA）的合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）目标多方位散射特征提取和识别方法。根据雷达目标散射机理,将目标高分辨率复距离像建模为多个散射中心的复相干叠加。在分析复距离像的基础上,采用CICA方法实现了距离像中每个散射中心响应的分离。针对每个散射中心响应,利用高阶矩方法提取特征矢量。分类器基于隐马尔可夫模型（hidden Markov model, HMM）设计。采用美国运动和静止目标获取与识别（moving and stationary target acquistion and recognition, MSTAR）计划公开发布的目标实测数据进行算法实验,实验结果说明了提出方法具有较好的识别率。     

高分辨阶梯变频毫米波雷达目标信号仿真研究

首先分析了雷达目标一维距离像形成原理。针对高分辨阶梯变频毫米波雷达 ,将目标看成是由若干个可以单独分辨开的强散射中心组成。并具体分析了目标的散射中心模型、角运动模型及根据这些模型进行目标一维距离像仿真的方法。最后给出了一典型目标的仿真结果。     

双基地雷达系统中的高分辨距离像

采取宽带发射信号,双基地雷达系统获取的目标一维高分辨距离像与单基地雷达下的距离像存在很大差别。首先从回波信号的相位出发,建立了双基地雷达回波信号模型。分析了双基地雷达系统中距离像的特点,并给出了对运动目标双基地距离像的补偿因子。分析了对多散射中心目标的双基地距离像与单基地距离像之间的关系,最后对双基地距离像进行了仿真。所提出的结论为多基地雷达系统利用多站同时获取的双基地距离像构造目标散射点三维结构图奠定了基础。     

雷达目标散射中心模型反演及其在识别中的应用

提出了一种基于散射中心模型的距离像识别方法。首先采用稀疏空间网格上的宽带测量数据离线反演目标散射中心模型,再将从距离像中实时提取的一维散射中心特征与该散射中心模型的一维投影进行匹配完成在线识别。在散射中心模型反演中,提出了稳定散射中心的概念并基于此完成稀疏空间网格下的一维散射中心投影关联。在识别过程中,通过设计合适的匹配函数解决散射中心参数估计误差和模型误差造成的散射中心数目、幅度和位置不完全匹配问题。仿真实验表明,对于精度较高的模型,基于模型的识别方法与基于距离像模板的方法识别率相当,而在存储量和灵活性方面优势突出。     

扩展目标的最优二进制检测

研究了高斯白噪声背景下扩展目标二进制检测器的优化问题。散射中心展布特性是制约二进制检测器检测性能的重要因素之一。首先从理论上系统分析了不同的散射中心展布对二进制检测器检测性能的影响,然后采用经验拟合的办法给出了设计最优二进制参数的经验公式,进而得到最优二进制参数设计的一般原则。仿真结果证明,最优二进制参数和距离像的长度及散射中心的个数有关。     

雷达目标-维散射中心识别特征提取研究

针对雷达目标高分辨一维距离像在目标识别中存在计算量和存储量过大的问题,研究了基于一维散射中心的目标识别特征。在使用矩阵束法提取散射中心的基础上,定义了散射中心阶数、散射中心相对位置和中心矩三个平移不变特征用于目标识别,较好地描述了目标散射特性。三类目标外场实测数据的识别试验结果显示,相对于单一特征的目标识别,综合上述三个特征的识别不但能获得更好的目标识别率,而且识别结果对高斯白噪声不敏感。     

基于预分类的全极化HRRP模型匹配目标识别方法

全极化三维散射中心模型可准确描述目标的空间几何以及极化特征,已成为目标识别的有效手段之一。针对传统高分辨距离像的匹配算法计算量大、耗时长的不足,提出一种基于预分类的模型匹配目标识别方法,通过目标散射机理分析,对目标进行预分类,减小匹配模型数,然后利用全极化高分辨距离像的散射中心位置与极化信息构造模型匹配函数,实现了目标类别的判定。基于电磁仿真计算数据的识别实验表明,该方法具有良好的目标识别能力,相比于传统方法具有更高的识别正确率以及更低的存储量和计算量。     

基于相干Doppler干涉的微动目标宽带成像方法

二维像是雷达目标最重要的特征之一,它反映了目标的几何形状、散射结构等特性。在目标存在微动的情况下,即使目标散射中心不发生越距离单元走动,微动带来宽带回波的非线性相位也会导致方位向的散焦。针对这一问题,提出了基于相干多普勒干涉的微动目标宽带雷达成像算法,其核心思想是在对强散射中心所在的距离单元进行相干多普勒干涉成像的基础上,再进行目标二维像重构。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于二维积累的雷达分布式目标检测新方法

利用单元积累的思想,先在各个方位上提取目标散射中心后,对分布式目标进行一维化处理,然后对各个方位的目标散射中心能量进行非相干积累,得到了高斯背景中高分辨率雷达分布式目标的检验统计量。仿真结果表明,该方法较距离扩展目标检测方法的检测性能有明显改善,且其检测性能随着角分辨率的提高而进一步改善。此方法可用于信号级检测SARI、SAR等分布式目标。     

基于压缩感知测量值的扩展目标检测

针对宽带雷达扩展目标检测这一问题,提出了一种在复高斯白噪声背景下基于压缩感知(compressed sensing, CS)测量值的检测新方法。新方法将CS理论引入到宽带雷达扩展目标检测领域,首先通过构造sinc基来稀疏表示扩展目标的一维距离像(high resolution range profile, HRRP),再由复杂的近似消息传递(complex approximate message passing, CAMP) 算法从被复高斯白噪声污染的CS测量值中得到HRRP由sinc基线性表示的相关系数,最后由基于l-0范数的检测器实现扩展目标检测,同时经过推导得到虚警概率和检测概率。基于实测宽带雷达回波数据的实验结果表明,所构造的sinc基可以较好地稀疏表示扩展目标的HRRP；和传统的检测器相比,所提出的新方法可以更好地实现扩展目标检测。     

Analysis and application of wavelet transform in target imaging and detection of stepped frequency MMW radar

1.INTRODUCTION InMMWradar,steppedfrequencysignalisoften chosentobetheemissionwaveform,andthetarget scatteringpropertiescanbedescribedasmultiscatter ingcenters.Modernspectrumanalysiscanimprove therangeresolution,butitneedscomplexsignal modeling,sufficientSNRandheavycomputation. Becauseofthegoodpropertiesoftime frequencylo calizationandapproximation,wavelettheoryhasbeen widelyappliedintotheimagingoftargetrangeprofile inthefieldofhighresolutionradar.InRefs.[1,2] thewaveletanalysisisperf…     

一种基于谐波数估计的距离扩展目标检测算法

宽带雷达的目标回波信号分布在多个距离分辨单元内,被称为距离扩展目标。距离扩展目标信号傅里叶变换后在距离频率域可表示为由散射点强度和相对位置决定的不同幅度、频率和相位谐波叠加的谐波过程。将高斯白噪声中距离扩展目标检测问题转换为谐波过程的谐波数估计问题来进行目标检测。给出了高斯白噪声中使用总体最小二乘奇异值分解的谐波数估计的距离扩展目标检测器,对检测器的性能分析表明该检测器具有恒虚警性能。使用模拟数据和实测飞机数据的计算机仿真实验表明,本文提出的检测器比能量积累检测器有更好的检测能力。     

基于距离-方位二维聚类的海上编队目标距离像提取

在观测编队目标时波束内容易出现多个目标,可能引起距离像邻近甚至混叠,难以判断距离像簇与目标之间的对应关系,导致无法准确提取单个目标的距离像信息。本文基于距离像目标识别的需求,在海面编队结构信息的约束下,分析了波束内多目标出现概率,定义了多目标距离像之间的4 种关系,利用目标的距离和方位角信息进行二维聚类来判断距离像簇与多目标之间的对应关系,从而实现波束内多个舰船目标的距离像提取。仿真实验表明该算法能够在不同信噪比和带宽条件下很好地区分编队内不同目标的距离像,为下一步基于距离像信息的目标识别和稳定跟踪提供了重要条件。     

基于高分辨距离像的MIMO雷达波形设计

波形设计关系到多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达目标检测和参数估计的性能,设计与目标高分辨距离像相匹配的发射波形可以提高雷达目标探测效果。在建立单站MIMO雷达模型的基础上,以最大化系统输出信号与干扰噪声比为准则,研究了波形设计的目标函数和约束条件,并在推导目标函数相位梯度的基础上提出了一种相位域恒模共轭梯度算法来解决该波形设计问题。仿真实验表明,由该算法设计的MIMO雷达相位编码信号可以在多次迭代后逼近理论最优波形的性能,该算法具有收敛速度快、性能稳定、运算量低的特点。     

基于两次异常检测的雷达HRRP杂波稳健目标识别方法

对地目标识别中,目标回波中将不可避免的含有大量杂波,严重影响识别性能。针对该问题,提出了杂波稳健识别方法,该方法首先采用基于球形假设聚类的异常检测方法,完成小簇杂波的抑制;然后利用参数非依赖局部异常因子异常检测法对剩余散射点进行异常检测,完成点杂波的抑制;最后利用杂波抑制后的高分辨距离像进行特征提取和目标识别。本文方法对目标是否运动无要求,算法涉及参数不需要人为设定。实测数据验证表明,所提方法的识别率优于传统方法,随着信杂噪比降低识别性能稳健,且运算量较小。     

噪声中目标距离剖面像识别的修正特征子空间法

以噪声背景下高分辨雷达目标的距离剖面像为测量矢量 ,提出了基于修正特征子空间而进行特征抽取的目标识别方法。对每类目标 ,由训练样本矩阵经奇异值分解 (SVD) ,建立各自的特征子空间 ,并提取相应的降噪算子。对未知目标 ,其距离剖面像在各特征子空间中的投影 ,经相应降噪算子作用后 ,以能量最大为准则进行识别。模拟实验结果表明了所提方法的有效性