分布式雷达超分辨成像的MUSIC方法

多重信号分类(MUSIC)方法已在单基地雷达的超分辨成像中得到较广泛的研究,然而将该方法直接应用到双/多基地形式的分布式雷达超分辨成像上,则会面临收发分置带来的散射信息解相关和波数相位分解等问题.为此利用三维空间平滑和双重线性插值对MUSIC方法进行了改进,给出了分布式雷达超分辨成像的最小信噪比显式表达及其快速计算公式,并据此分析了超分辨成像性能.仿真结果验证了这种基于收发分置形式的MUSIC超分辨成像方法的有效性.     

船舶导航雷达方位超分辨方法

针对船舶导航雷达方位分辨率较低的缺点,提出一种基于约束优化理论的方位超分辨方法,在强目标信号环境下,将方位超分辨问题转化为约束优化问题.通过设计一种基于奇异值分解的正则化模型,使重建后的目标方位信息等同于模型的最小二乘解.在此基础上,采用内点法对模型进行迭代求解,重建目标原始方位信息.仿真结果表明,相比于现有范数正则化超分辨方法,该方法分辨效果良好,当信噪比达到10 d B时,分辨率可提高6倍;信噪比为20 d B时,分辨率可提高9倍;当信噪比为30 d B时,分辨率可提高4倍.因此,本文方法具有良好的噪声适应能力,能够明显提升船舶导航雷达方位分辨精度.     

基于一维卷积循环神经网络的雷达辐射源信号识别

针对人工提取雷达辐射源信号特征不完备、时效性低等问题,提出一种基于一维卷积神经网络和双向门控循环单元的识别方法.首先,提取信号的模糊函数主脊并进行去噪处理;其次,利用一维卷积神经网络学习模糊函数主脊的内在抽象特征;然后引入双向门控循环单元对一维卷积神经网络提取到的特征进行再处理;最后,将特征映射到特征空间并通过Softmax分类器进行分类识别.实验结果表明,该方法在信噪比为0 dB时能保持99.67%的识别率,即使在-6 dB环境中识别率仍能达到90%左右,证实了该方法的有效性和在低信噪比下的稳定性.     

逆合成孔径雷达相位补偿及优化成像

对逆合成孔径雷达成像中的相位补偿和小角度成像两个关键问题进行了讨论。提出了一种可望完全避免相位补偿的新方法——幅度谱成像法,并在理论上证明了其可行性.同时提出了用凸集合投影算法得到方位向超分辨的方法,并通过微波暗室实验证实了其有效性。     

脉冲多普勒雷达杂波信号的实时重构方法研究

针对脉冲多普勒雷达信号处理机在杂波半实物仿真时由重构算法带来的噪声应低于主瓣杂波60dB这一特殊要求,提出了一种给定功率谱的杂波产生方法,即先将功率谱转换为矢量频谱,并进行相位随化和傅里叶反变换,然后对得到的一系列时域数据组加窗,搭接,保证随机数据的数学期望和方差边疆,从而得到缓变的非平衡杂波信号,仿真结果表明,采用此方法得到的杂波信号与简单组合时域数据组得到的杂波信号相比,信噪比可由30dB提高到60dB。     

Transformer网络在雷达辐射源识别中的应用

由于雷达辐射源信号在时序上具有强相关性,针对卷积神经网络难以提取信号的时序逻辑相关性特征的缺点,本文提出了基于Transformer网络的雷达辐射源个体识别的方法。该方法首先以3台信号发生器模拟雷达辐射源信号,同时采集数据并建立数据库;然后对原始信号提取相位特征以及包络特征;最后采用基于注意力机制的Transformer网络对信号进行进一步的特征提取并分类。实验结果表明,该算法对于包络特征以及相位特征敏感度不同,同时数据样本长度对于识别效果会产生影响,最终结合相位特征的网络模型在信噪比为15 dB时识别率可以达到98.9%。     

接收阵列天线的时-空二维谱估计

该文对二维信号应用空间平滑技术进行谱估计，解决相干信号源的频率一方位超分辨估计问题。将该方法应用于车载雷达自动目标识别系统中，仿真结果表明。该方法是可行和有效的。     

被动雷达导引头非相干两点源角度测量

在非相干两点源存在的情况下,对被动雷达导引头的干涉仪测角进行了研究.在一定条件下,由比相均值得到的测角结果将会指向大功率源,提出了一种基于双采样点的角度测量方法,该方法利用干涉仪两通道在两个采样点的信号就能得到两点源的角度.通过仿真对该方法的有效性进行验证.结果表明,该方法可以对非相干两点源进行分辨,并且在一定相位条件下能够得到比传统比相方法更高的测角精度.     

编队目标架次检测方法研究

针对常规低分辨雷达无法直接在距离和方位上分辨同一批次中目标的缺陷，分析了编队目标雷达回波信号的时频特征，提出了一种基于平滑的伪Wigner-Ville分布来提取编队目标雷达回波中的架次信息的方法。该方法不仅能可靠检测目标架数，而且有一定的抗噪声和抗干扰能力。仿真试验验证了该方法的有效性，优于常规的WVD分布。     

基于RV模糊函数的双基地相位编码信号设计

针对双基地雷达的距离速度(RV)模糊函数形状和分辨能力随目标位置变化的问题,提出了一种基于RV模糊函数的双基地相位编码信号设计方法。分析了双基地雷达的几何结构和模糊函数,推导了双基地相位编码雷达信号的RV模糊函数、距离分辨力和速度分辨力,在根据目标位置确定相位编码的码元宽度和个数的基础上,通过模拟退火优化算法实现了相位编码的优化,优化后的信号在保持所需距离速度分辨力的同时使相关输出的积分旁瓣电平最小化。仿真结果表明,该方法有效地提高了双基地雷达信号的探测性能。     

采用高阶累积量的调频步进信号逆合成孔径雷达成像新方法

针对在调频步进信号逆合成孔径雷达(ISAR)成像中回波脉冲综合相参化变弱的问题,提出了一种高阶累积量(HOC)频域带宽合成方法.首先建立回波信号在噪声下的HOC表达式,然后对脉组内子脉冲间的误差相位进行估计,再合成一个大带宽线性调频信号,从而获得高分辨一维距离像,最后在方位多普勒域用距离瞬时多普勒方法获得高分辨ISAR图像.与传统方法相比,HOC方法可较好地用于在低信噪比下调频步进信号频带综合.仿真数据处理结果表明,HOC方法在信噪比低于5dB时,其成像效果明显优于传统方法.     

保持信噪比的相位分解反褶积方法研究

反褶积是目前提高地震数据分辨率的主要方法,传统的反褶积大都建立在地震子波最小相位的假设之上,这 与实际情况下地震子波更接近混合相位的事实不符。由于地层的吸收作用,实际地震信号中的高频成分较弱,很容易 受到高频噪声的污染。地震记录经过常规反褶积处理之后,在提高分辨率的同时,降低了地震记录的信噪比,信噪比 与分辨率的矛盾在实际地震勘探中十分突出。为此,提出一种基于相位分解并能保持信噪比的混合相位子波反褶积 方法,实现混合相位子波反褶积,在提高地震记录分辨率的同时,能自动控制高频噪声对地震资料信噪比的影响,使得 分辨率和信噪比达到相对和谐,提高地震记录表征地下构造的能力。     

基于U-net卷积神经网络的大转角ISAR成像方法

针对ISAR成像在大转角条件下产生严重的越距离单元徙动从而使得ISAR图像散焦的问题，提出一种基于U-net卷积神经网络的大转角ISAR成像方法。首先利用快速傅里叶变换对大转角条件下的回波数据进行预处理，得到散焦的ISAR复值图像作为训练样本，其次，根据ISAR成像特点对U net网络结构进行了改进，训练后得到具有良好聚焦能力的成像网络。仿真实验表明：与传统大转角ISAR成像方法相比，所提方法将ISAR图像的峰值旁瓣比降至-18 dB以下，具有更小的图像熵和最小均方误差，成像时间缩减至0.28 s左右，在低信噪比条件下仍可以实现ISAR图像的快速、准确重建。     

低信噪比实孔径雷达机场目标图像匹配算法

提出了一种适用于低信噪比条件下的实孔径雷达机场目标图像匹配定位算法.通过对实孔径雷达图像中机场目标的检测识别,实现匹配定位.算法包括机场跑道检测及跑道端点定位两个阶段,分别采用了线特征滤波技术及目标背景的对比度信息.首先通过线特征滤波预处理和投影变换检测机场跑道所在的直线,然后利用机场在实孔径雷达图中的结构特征,根据机场及周围背景的对比度来定位跑道端点.实验结果表明:在成像条件较差的情况下,该算法仍能保证较高的匹配定位准确度.     

部分发射天线损毁时 MIMO 雷达信号认知优化

针对电子战环境中多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达部分发射天线遭受摧毁时目标检测问题,提出基于互信息量(mutual information,MI)准则的雷达感知天线状态并再次优化的算法.作为MIMO雷达信号优化设计方法之一,注水法能依据环境状况自适应分配发射信号功率,所提算法能提升分配功率的注水水位,降低天线损毁时目标脉冲响应与目标回波间互信息量损失,进而改善目标检测概率(target detection probability,TDP).仿真结果表明,低检测性能天线损毁时,当信噪比大于0 dB时采用所提方法能提升互信息量;高检测性能天线损毁时,采用所提算法能有效提升互信息量和目标检测概率.信噪比为20 dB时,互信息量提升4.96 nat;若以达到同一检测概率时所需信噪比的减少量表示性能增益,则检测概率为0.8时,性能增益为3.73 dB.     

双发双收双偏振天气雷达信噪比改善方法研究

针对双偏振天气雷达在同时发射同时接收体制下,存在信噪比损失3 d B的现象,分析了信噪比损失对雷达回波产品显示的影响,并详细介绍了一种在信号处理器中对水平和垂直通道内的I/Q回波信号进行相干叠加,改善雷达回波信噪比的方法。理论分析和计算表明,该方法可以提高雷达信噪比2~3 d B;观测结果证实,该方法可以增强双偏振天气雷达对弱信号的探测能力。     

一种基于正交脉冲分集的ISAR欺骗干扰消除与识别方法

延时转发欺骗性干扰是针对逆合成孔径雷达(ISAR)成像的一种重要干扰方法,为了对抗干扰产生的假目标,提出一种基于正交脉冲分集的ISAR欺骗干扰识别与消除方法。首先建立了逆合成孔径雷达干扰信号模型,研究并给出了针对此干扰的正交脉冲设计应当满足的约束条件,通过设计一组半正交化的脉冲实现了对于延迟转发欺骗干扰的消除与识别。该方法通过对逆合成孔径雷达波形的正交化设计,可以检测并消除延时转发干扰产生的假目标,实现相应的逆合成孔径雷达抗干扰。最后通过仿真实验在20 dB的干信比条件下,产生了0.3倍峰值的旁瓣波形,并成功得到ISAR图像。同时在5 dB以上的高信噪比条件下,将文中方法与已有方法进行对比,ISAR图像的峰值信噪比提升了约5 dB,验证了所提方法的有效性。     

MIMO雷达双向空间平滑的多径目标DOA估计算法

针对多径情况下MIMO雷达低角目标DOA估计问题,提出了一种基于双向空间平滑FBSS的样本复用MIMO雷达低角多径目标DOA估计算法。考虑到MIMO雷达相干信号测角时与多径信号测角时情况的不同,算法采用了MIMO雷达四路径回波信号模型,首先依据MIMO雷达波形分集的特性对接收信号匹配滤波得到虚拟阵列,在此基础上对虚拟阵列采取行列复用并分别进行双向空间平滑,有效提高了低信噪比条件下低角目标DOA估计精度。计算机仿真结果表明,在信噪比小于-12dB条件下,该算法比M-SSMUSIC算法的均方根误差平均减小了1°。