一种基于GTD模型的目标散射中心提取方法

随着隐身技术的发展,臆身目标的镜面散射已基本消除.边缘绕射等上升为主要散射源.用基于几何绕射理论的GTD模型取代以镜面散射为主的常规目标的指数和散射模型,来精确描述隐身目标的高频电磁散射特性.并且采用旋转不变技术(TIS_ESPRIT)替代多重信号分类(MUSIC)算法,精确估计目标散射中心的位置信息,避免了MUSIC算法用谱峰搜索提取参数的过程.并时TLS_ESPRIT算法进行了改进,有效降低其计算量.同时,利用特征分析法的信号与噪声子空间正交特性、二项式近似两种方法来提取散射中心的类型参数.仿真结果表明,该算法高效、精确、具有良好的分辨率,可以有效地提取以边缘绕射等为主要散射形式的臆身目标的散射中心.     

基于全极化GTD模型的雷达目标二维散射中心提取

针对全极化二维GTD散射中心模型,首先提出一种二维极化线性变化(polarization linear variation PL)的ESPRIT算法(2D-PL-ESPRIT)用于提取雷达目标散射中心参数;其次,就2D-PL-ESPRIT算法提取目标散射中心的可行性进行了理论分析。相比通过多个单极化通道方法提取散射中心,2D-PL-ESPRIT算法可以有效提高参数估计精度,降低计算复杂度;相比二维极化并行(parallel polarization, PP)的全极化MUSIC方法(2D-PP-MUSIC),2D-PL-ESPRIT算法避免了复杂的二维谱峰搜索以及通过子空间正交方法判断散射类型的步骤,有效降低了运算量。之后,对三种算法进行了复乘计算量的比较以说明2D-PL-ESPRIT算法具有较高的运算效率。最后,通过仿真实验验证了2D-PL-ESPRIT方法用于全极化2D-GTD模型散射中心提取的有效性。     

基于舰船雷达散射特性的对消隐身仿真研究

提出了基于舰船强散射场减缩的有源对消方法.用多层快速多级子算法(MLFMA)分析了舰船的散射特性并对数据作平滑处理,直接从散射场中提取强散射源点的幅值、相位和极化信息,避免了估计散射中心的误差.分析了空间电磁信号的干涉特性,通过对消信号同回波信号在半空间的相干抵消实现了舰船隐身.仿真表明:对消后向散射场可以有效地降低单站雷达对舰船的探测能力,对消其它方向峰值散射场可以有效地降低舰船的总散射场.所提方法可为舰船有源对消隐身的工程实现提供重要的参考.     

船舶尾迹SAR成像仿真与散射特性分析

分析船舶尾迹后向散射特性,可以进一步理解合成孔径雷达(SAR)图像上尾迹的雷达特征。基于双尺度法(TSM)给出了一种分析船舶尾迹微波后向散射特性的简化数值计算模型,并提出将尾迹海面波高函数用于模型的计算。同时得到尾迹的成像仿真结果。结果表明,探测参数对船舶尾迹散射特性与对无尾迹海面散射特性的影响是一致的。通过与海上试验得到的SAR图像比较,进一步分析和验证了雷达视向与船舶航向夹角的变化对尾迹散射特性的影响。     

基于电流相位特性的滑动散射中心建模方法

复杂流线型目标通常包含多个滑动型散射中心(sliding scattering center, SSC)。由于SSC位置随观测方位变化而改变, 采用现有的散射中心建模方法所获得的SSC属性参数精度受到雷达图像分辨率、多散射中心图像混叠和参数估计精度的限制。本文提出一种基于表面电流相位特性的散射中心建模方法。该方法基于全波法计算的稀疏采样角度下的表面等效电流数据, 通过驻相点自适应提取、电流分区, 实现目标散射中心的参数化建模。驻相点自适应提取可以精确确定散射中心位置, 电流分区计算可以避免多散射中心成分混叠造成的参数提取困难, 从而保证了散射中心的建模精度。本文以某导弹和飞机模型为例, 采用全波法和传统方法建模计算结果对使用该方法建模的效率和精度进行了验证。     

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。     

基于距离像幅度信息和Boosting的目标识别研究

在基于高分辨雷达距离像的目标识别中,有研究者指出散射点的位置信息具有比幅度信息更好的鉴别能力。对此,将距离像各距离单元按照幅度大小进行重排,得到只保留散射点幅度信息而去除散射点位置信息的平移不变特征,它反映了目标的反射特性,并利用Boosting算法和支持矢量机(SVM)进行了分类试验。基于实测数据的仿真结果表明,散射点的幅度同样是一种重要的识别信息。     

基于伪群交叉算法的细金属柱体目标识别

从线性分布细金属柱体的散射模型出发,利用多极子展开技术求解电磁散射问题,以测量的散射场和计算散射场间的偏差作为目标函数,将待优化变量设置为描述细金属柱体中心位置的向径和幅角,通过伪群交叉算法(pseudo swarm crossover,PSC)对待优化变量进行优化,使目标函数达到最小值来对自由空间中线性分布的细金属柱体族进行电磁成像。研究结果证实了PSC比多相粒子群算法(multi-phase particle swarm optimiza-tion,MPPSO)有更好的收敛性能、成像精度和更强的抗随机噪声干扰能力。     

基于时隙差的电磁散射机理分解技术

目标总散射场往往包含多种不同的散射机理,分解不同的散射机理,对于复杂目标电磁散射认知、特征和目标识别及散射特性控制具有重要意义。基于不同散射机理回波到达接收机具有时隙差这一物理基础,实现了镜面散射、多次散射等散射机理的分解。最后给出了多个模型的仿真实例,在其时频分析结果、雷达成像和雷达散射截面对比结果中,可以清楚地观察到不同散射机理得到了有效的分解,验证了本文方法的可行性和正确性。     

低频UWB SAR图像的辐射校准

常规SAR辐射校准技术不能适用于低频超宽带合成孔径雷达(ultrawidebandsyntheticapertureradar,UWBSAR)系统。提出低频UWBSAR的辐射校准必须考虑定标体的低频散射特性,并建立基于ω-κ成像算法的理想点目标回波模型。利用矩量法(methodofmoment,MoM)和渐近波形估计(asymptoticwaveformevaluation,AWE)方法获得定标体散射特性后,对目标回波模型进行修正使之能够正确反映目标的散射特性。最后给出辐射校准的方法,并通过计算机仿真验证了该方法的有效性。     

基于改进3D-ESPRIT算法的GTD模型参数估计与目标识别

针对低信噪比条件下,传统的基于旋转不变技术的三维信号参数估计(three-dimensional estimating signal parameter via rotational invariance techniques,3D-ESPRIT)算法和平方前后向平滑的3D-ESPRIT(quadratic-forwa...     

二维GTD模型参数估计的PQ-FB-2D-ESPRIT算法

二维基于旋转不变技术信号参数估计(2D-estimating signal parameter via rotational invariance techniques, 2D-ESPRIT)算法是估计几何绕射理论(geometric theory of diffraction, GTD)模型参数的一种经典算法,但在信噪比较低的条件下, 2D-ESPRIT算法的参数估计精度明显下降,噪声鲁棒性较差。针对这一问题,提出一种极化平方前后向平滑2D-ESPRIT(polarized-quadratic-forward-backward 2D-ESPRIT, PQ-FB-2D-ESPRIT)算法,有效地提高了算法的噪声鲁棒性与参数估计性能。改进算法利用目标散射回波数据的极化信息,并通过对协方差矩阵平方处理和前后向空间平滑处理,提高了算法的参数估计性能与数据利用率,同时达到了去相关的效果。仿真结果表明,提出的PQ-FB-2D-ESPRIT算法的参数估计性能及噪声鲁棒性要优于经典2D-ESPRIT算法、前后向平滑2D-ESPRIT(forward-backward 2D-ESPRIT, FB-2D-ESPRIT)算法及平方FB-2D-ESPRIT(quadratic-FB-2D-ESPRIT, Q-FB-2D-ESPRIT)算法。基于不同算法估计得到的GTD模型参数对散射中心的定位精度进行比较,进一步验证了改进算法的优越性与有效性。     

一种基于DWT-CWT的CPFSK信号盲符号速率估计算法

提出一种综合利用离散小波变换和连续小波变换来估计CPFSK信号符号速率的新算法.对离散小波变换后的细节信号进行连续小波变换,能够有效地减小噪声的影响,从而实现低信噪比下的符号速率估计.实验结果表明,与单纯使用连续小波变换的方法相比,新算法在低信噪比时具有较好的估计性能.     

Fast method for spreading sequence estimation of DSSS signal based on maximum likelihood function

To estimate the spreading sequence of the direct sequence spread spectrum (DSSS) signal, a fast algorithm based on maximum likelihood function is proposed, and the theoretical derivation of the algorithm is provided. By simplifying the objective function of maximum likelihood estimation, the algorithm can realize sequence synchronization and sequence estimation via adaptive iteration and sliding window.since it avoids the correlation matrix computation, the algorithm significantly reduces the storage requirement and the computation complexity. Simulations show that it is a fast convergent algorithm, and can perform well in low signal to noise ratio (SNR).     

基于去噪盲分离的多个直扩信号参数估计

噪声条件下多个直扩信号混合情况下的参数估计是传统算法所无法处理的,为此提出将去噪盲分离算法应用于此问题,达到噪声消除和使多个扩频信号相互分离的目的。首先回顾了在低信噪比条件下估计单个直扩信号参数的循环谱估计技术,并且说明了盲分离算法在估计多个混合直扩信号参数的可行性。然后给出了含噪盲分离的基本模型和一种有效算法移偏快速独立分量分析(fast independent component analysis, FASTICA)。接着引出了一个算法框架--去噪盲分离,证明了经典独立成分分析(independent component analysis, ICA)算法可以统一到这个框架中。仿真结果表明了算法的有效性和实用性。     

基于互质阵虚拟阵列空间平滑的相干信号DOA估计方法

针对相干信号波达方向(direction of arrival, DOA)以空间平滑方法为基础的算法中阵列孔径损失严重以及低信噪比环境下算法估计性能较差等问题,提出一种无需信源数先验信息的互质阵列相干信号DOA估计方法。首先,对互质阵列得到的协方差矩阵矢量化,在虚拟阵元空洞位置内插天线零元,重构协方差矩阵为Toeplitz矩阵,拓展阵列孔径。然后,对重构阵列进行前后向空间平滑处理,消除信号相干性,提高算法估计性能。最后,将前后向平滑矩阵类比均匀对称阵列的协方差矩阵,设计代价函数转化为凸优化问题,通过谱峰搜索进行DOA估计。理论分析及仿真结果表明,该方法无需入射信号信源数,计算复杂度低,且在低信噪比环境下相干信号DOA估计数、估计分辨率以及估计精度都得到了明显改善。     

基于分形盒维数的线性调频信号参数估计

针对当前线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号参数估计算法中对调频斜率的估计复杂度高、实时性差且信噪比适应范围较小等缺点,提出了基于分形盒维数的LFM信号调频斜率估计方法。该方法通过计算信号调频斜率与盒维数的关系曲线,利用盒维数对LFM信号的调频斜率进行估计,探讨了信号的幅度和相位对信号盒维数的影响,计算了不同信噪比下的估计误差,并与传统的基于匹配傅里叶变换（matching Fourier transform, MFT）的LFM信号参数估计算法进行了对比仿真,绘制了脉冲宽度、调频带宽与盒维数三者的关系曲线图。仿真结果表明,该算法在建立了对应关系数据库后,在信噪比变化范围比较大的情况下的估计误差仍然比较小,且算法简单,对于实时性估计具有很好的应用价值。     

Parametric estimation of ultra wideband radar targets

Based on the analysis of impulse response properties, a scattering model of ultra wideband (UWB) radar targets is developed to estimate the target parameters exactly. With this model, two algorithms of multiple signal classification (MUSIC), and matrix pencil (MP), are introduced to calculate the scattering center parame-ters of targets and their performances are compared. The simulation experiments show that there are no differ-ences in the estimation precision of MUSIC and MP methods when the signal-to-noise ratio (SNR) is larger than 13 dB. However, the MP method has a better performance than that of MUSIC method when the SNR is smaller than 13 dB. Besides, the time consuming of MP method is leas than that of MUSIC method. Therefore, the MP algorithm is preferred for the parametric estimation of UWB radar targets.     

Nakagami信道基于16APSK的加权信噪比估计算法

自适应编码调制(adaptive coded modulation, ACM)技术是一种提高无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)数据链吞吐量性能的有效方法,信道估计的准确性是决定ACM系统性能的关键因素之一,直接影响UAV数据链的吞吐量性能。首先对Nakagami衰落信道进行分析建模,推导了信号经过衰落信道后的表示方法。其次对Nakagami衰落信道下基于多进制数字相位调制(multiple phase shift keying, MPSK)的信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)估计算法进行推导和分析,仿真结果表明三阶矩(third order moments, M3)SNR估计算法比传统的二〖JP2〗阶矩四阶矩(second and fourth moments, M2M4)SNR估计算法具有更好的估计性能。最后,针对Nakagami衰落信道下的现有估计算法对非恒包络调制信号估计性能差的问题,提出了一种适用于非恒包络的16阶振幅移相键控(amplitude phase shift keying, APSK)信号的加权SNR估计算法,该算法利用接收信号的先验信息和信号的阶矩关系进行SNR估计,具有复杂度低,估计精度高等优势。理论分析与仿真结果表明:所提出的算法可以有效地对16APSK调制信号进行SNR估计,且相比于M2M4算法,利用M3信息进行信道估计的加权SNR估计算法具有更高的估计精度。