基于穿越时刻的前向散射雷达网目标参数估计

基于全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)的外辐射源雷达是当前雷达界关注的热点。本文首先建立了以GNSS为辐射源的前向散射雷达(forward scatter radar, FSR)网模型，实现了仅利用目标穿越多个基线时刻来估计目标运动参数，并从理论上证明了最小组网构型；然后推导了参数估计的精度，并通过仿真分析了穿越时刻误差、站址误差、发射/接收站布局、目标高度等对目标参数估计精度的影响。仿真结果表明，在考虑系统实际参数测量误差和站址误差条件下，目标位置估计误差可达百米量级，可以满足预警要求，所得结论对天发地收模式下FSR网系统构建具有参考意义。     

基于高分辨雷达的运动目标参数估计方法研究

根据运动目标的频域回波的特点，深入研究了一种具有多项式相位结构的运动目标回波仿真模型，并提出了基于该模型的多特征参数提取方法。该方法基于匹配傅立叶变换理论，依据频域雷达目标回波特征构造匹配函数，对目标回波数据进行匹配傅立叶变换，变换结果的主瓣坐标反映了目标散射点的距离及速度信息。大量的仿真实验结果证明，该方法十分有利于进行运动目标的特征提取。根据对仿真结果的分析，进一步给出了改进算法，使得在较低信噪比情况下也能够有效的检测出目标上的散射点的距离与速度参数。     

对微弱线状分布目标的雷达检测方法

针对飞机尾流等空间分布式目标所具有的线性特征,提出一种基于Hough变换的微弱线状分布目标检测方法。首先描述了Hough变换直线检测的一般原理,推导建立了线状微弱分布式目标的雷达回波信号模型,给出了利用Hough变换技术对线状目标回波能量进行空域非相参积累的方法。结合某L波段典型雷达系统参数进行仿真实验,仿真结果表明该方法能够有效地实现对噪声图像中线状微弱分布式目标的检测。根据检测结果,利用逆Hough变换可以对目标空间位置进行较为准确的判断。     

基于目标不变信息量的模糊航迹对准关联算法

探讨了在组网雷达存在系统误差情况时的目标航迹对准关联问题。通过将探测系统误差对目标航迹的影响表示为各目标航迹数据的旋转和平移,从而说明了目标之间的相对拓扑关系不受系统误差影响;由此提出了一种雷达组网模糊航迹对准关联算法,该算法通过提取包括目标间拓扑信息在内的各种不受系统误差影响的目标不变信息量,采用模糊信息处理理论来解决目标航迹的对准关联问题,从而较好地实现了误差配准前的准确航迹对准关联。     

FMCW雷达周期非线性相位估计与矫正

为获取高质量距离像,解线频调接收体制的调频连续波雷达通常需要进行非线性矫正。传统基于多项式模型的方法虽然能够矫正系统中绝大部分的非线性失真,但难以抑制由周期非线性引起的成对回波,距离压缩质量仍有较大提升空间。本文将剩余的周期非线性误差建模为多分量正弦调频信号,提出一种匹配初值与非线性最小二乘相结合的参数估计方法。所提算法仅采用傅里叶变换以及一维相位搜索即可实现正弦调频参数的快速估计,然后利用非线性最小二乘进一步提高估计精度,最后利用匹配傅里叶变换进行空变非线性矫正。仿真以及实测数据均表明,本文所提算法能够有效消除周期相位误差,抑制成对回波,显著改善距离压缩质量。     

一种时空联合约束的多源航迹相似性度量模型

针对传统方法无法有效度量多源异步航迹时空相似性的问题,该文提出了一种适用于多源异步航迹的相似性度量模型。基于时间和空间联合约束下寻找近似时空特征匹配点的思想,通过设置时间和空间阈值上寻找符合要求的匹配点,并通过空间相似函数度量匹配点的相似性,确定最优匹配点并计算多源航迹间的航迹时空相似度。实测数据表明,该模型可以有效度量异类传感器航迹的相似性,且时间性能较优。基于该模型的航迹关联算法在仿真的复杂多目标环境中的关联准确性优于现有算法,且在对海雷达误差估计中得到了应用。     

基于Chirp Z变换的海面目标帧间非相参积累技术

为提升雷达对海面微弱目标的探测能力,提出基于Chirp Z变换的多圈扫描帧间非相参积累技术.首先,建立多圈扫描采用不同载频时的雷达回波信号模型.然后,提出基于Chirp Z变换的运动目标帧间多普勒校正和距离走动补偿方法,使得多圈扫描数据经过处理后,目标出现在相同的距离-多普勒检测单元内,从而可以直接进行帧间的非相参积累...     

基于时域特性的非相参雷达目标检测与跟踪

将跟踪雷达的目标检测策略应用于搜索雷达数据处理,提升对复杂低空空域非相参雷达图像中小弱目标的检测与跟踪能力。首先,根据跟踪目标的生命周期等时域特性,修正“最优分类面”中目标预估位置邻域内的分割阈值,以提高目标检测灵敏度。然后,利用杂波在雷达图像序列中的时域特性进一步修正“最优分类面”,剔除剩余杂波。最后,将本算法与已经实现的基于空域特性的杂波抑制算法相结合,分别应用于仿真和实测数据,并采用多种方法评价检测结果。检测结果表明,本算法能够在提高检测率的同时,进一步降低虚警率。     

空中目标编队自动分析挖掘算法

针对战场态势数据分析与规律知识挖掘需求，基于掌握的战场目标历史活动信息，分析目标间深层次关联特征，运用Prim算法和模板匹配思想构建目标关联性研判、目标编队自动提取以及编队特征匹配识别模型，提出了一种快速实用的空中目标编队自动分析挖掘算法。通过若干案例仿真验证了该算法模型的可行性和有效性。所提算法能够快速有效地从海量历史活动数据中挖掘出存在关联性的目标编队，给出目标关联可信度，能够对目标间关联关系、编队类型等编队特征进行有效识别，并且该算法计算量小，易于工程实现。     

弹载双基前视成像雷达解析-迭代定位方法

在弹载寻的制导阶段, 针对传统双基定位方法受限于速度、角度等参数精度的问题, 提出一种最优解析-迭代双基定位方法。该方法首先建立基于图像匹配的弹载双基前视成像定位模型, 并分析推导出定位模型的解析解集, 然后结合惯导参数与初始迭代点的选取准则, 确立最优初始迭代点, 实现快速迭代搜索, 获取接收雷达最优三维坐标, 完成双基雷达的精确定位。在此基础上, 建立运动误差和匹配误差模型, 并通过仿真实验分析其对定位精度的影响。仿真实验验证了在相同实验环境和条件下, 最优解析-迭代定位方法的有效性和准确性。     

用于SAR图像小目标舰船检测的改进SSD算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像小目标舰船检测中存在的检测率较低、虚警较高等缺点,提出了用于SAR图像小目标舰船检测的改进单步多框检测(single shot multibox detector,SSD)算法。首先,制作了一个专门用于SAR图像小目标舰船检测的数据集,在SSD目标检测算法的基础上,提出了迁移学习、浅层特征增强和数据增广3个方面的改进;利用性能更好的ResNet50作为特征提取结构,在浅层特征增强网络结构中采用了inception模块的分支结构,同时使用了空洞卷积扩大特征图的视觉感受野,增强了网络对小尺寸舰船目标的适应性;最后在数据集上进行了多组对比分析实验,实验结果表明所提方法相比于原始的SSD,平均准确率提高了5.4%,并且对SAR小目标舰船的漏检和误报明显减少。     

Adaptive modified hough transform track initiator forHFSWR tracking of fast and small targets

1.INTRODUCTION Asoneofthelong distanceweapons,fastandsmall aircrafts,suchasconcealedairplanesorcruisemis siles,isbecomingagreatthreattonavalvesselsand radarstationsinthemodernwarfare.Thiskindof smallaircraftsbelongstoweaktargets,whichhave smallradarcrosssection(RCS)andcanflyatahigh speedonasuper lowlevel.It’shardforshortrange radartodetectthiskindofweaktargets.Wheniten tersthefieldofshortrangeradar’svision,itisdiffi culttointerceptfortheshortreactiontimeofthe radarsystem.HFSWRisthemo…     

复杂背景下SAR图像近岸舰船目标检测

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像近岸舰船目标易受背景杂波的影响, 造成SAR图像近岸舰船目标检测检测率低、虚警率和漏检率高的问题，提出一种适用于复杂背景下SAR图像近岸舰船目标检测的DFF-Yolov5(deformable feature fusion you only look once 5)算法。构建了一个专门用于SAR图像复杂背景近岸舰船目标检测的数据集, 基于Yolov5目标检测算法, 在特征提取网络中进行特征细化和多特征融合两个方面的改进。在特征提取网络中利用可变形卷积神经网络改变卷积对目标采样点的位置, 增强目标的特征提取能力, 提高复杂背景下SAR图像舰船目标的检测率。在多特征融合网络结构中采用级联和并列金字塔, 进行不同层级的特征融合。同时，使用空洞卷积扩大特征提取的视觉感受野, 增强网络对复杂背景近岸多尺度舰船目标的适应性, 降低复杂背景下SAR图像舰船目标检测的虚警率。通过在构建的复杂背景近岸舰船检测数据集上的测试实验, 结果表明: DFF-Yolov5的平均准确率为85.99%, 相比于原始的Yolov5, 所提方法平均准确率提高了5.09%, 精度提高了1.4%。     

基于相位补偿和等效运动的太赫兹SAR运动目标成像方法

太赫兹合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)带宽大,能够对运动目标高分辨成像,但目标运动导致成像移位和模糊。针对不同的运动形式,分别提出基于相位补偿和等效运动的运动目标成像方法。首先分析不同运动参数对成像的影响,然后通过补偿相位和等效载机速度获得运动目标聚焦、背景模糊的图像。通过恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测和逆成像处理获得目标和背景分别聚焦的图像。最后对两幅图像进行叠加,实现了在静止背景上对运动目标的准确成像。不同信噪比条件下的电磁计算数据仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于模型转换频率估计的低空目标分类

为解决传统机械扫描预警雷达的低空目标分类问题, 提出一种利用模型转换频率估计的飞鸟与无人机目标分类方法。首先, 建立可能的无人机和飞鸟目标运动模型, 进而对目标轨迹进行多模型滤波和平滑处理。然后, 通过估计目标的模型转换频率实现目标分类。仿真结果验证了所提方法的鲁棒性和有效性, 证明经过平滑处理的目标分类结果优于仅经过滤波处理。针对低空预警雷达在机场和海岸环境中采集的真实数据, 在无人机频繁改变飞行方向模拟飞鸟机动性特征的情况下, 所提方法仍然可以较好地跟踪和区分无人机与飞鸟目标, 大幅降低了雷达系统的虚警率。     

频率捷变雷达的扩展目标检测

本文研究频率捷变雷达的扩展目标检测问题。当频率捷变雷达的合成带宽较大时, 雷达目标会变成扩展目标, 导致雷达无法直接应用传统的恒虚警检测算法。针对这一问题, 本文建立了频率捷变雷达的扩展目标检测模型, 推导了基于广义似然比的检验统计量, 并且通过数值仿真展示了相应的检测概率和虚警概率。为了提升雷达的抗干扰能力和频谱利用率, 本文考虑了雷达只使用一部分发射频点的场景。数值结果表明, 在高信噪比下, 频率捷变雷达使用的发射频点越多、合成带宽越大时, 扩展目标检测的性能越好。     

基于因子图协同定位辅助的单星定位方法

在诸如行星探测,战争损毁等导航星座拒止环境下,单星定位系统可以快速部署为目标提供定位支持,但单星定位系统较大的定轨误差导致定位误差较大。针对上述问题,提出了一种基于因子图协同定位辅助的单星定位方法。首先,通过多组卫星不同时刻的伪距差值构建定位双曲面为定位目标提供连续定位并减小卫星和接收机钟差的影响;其次,利用多个定位目标之间的高精度测距信息建立协作因子图,并利用该协作因子图辅助单星定位系统的定位结果,从而提高定位精度。将所提出的单星定位方法与现有的多普勒单星定位方法和径向加速度单星定位方法从卫星定轨误差、测距误差和定位误差3方面进行对比。仿真结果表明,所提出方法的定位误差仅为其他两种方法的1%～10%。     

舰载雷达实时虚警仿真技术研究

虚警仿真是雷达系统建模仿真和跟踪算法测试评估中一个重要组成部分。现代舰载雷达接收机通常具有恒虚警(CFAR)检测功能，可以根据回波自适应地调整检测门限以达到恒定的虚警率。本文针对舰载雷达提出了一种通用的实时虚警仿真模型，在仿真模型中主要考虑了系统噪声和海杂波对雷达接收机的影响。最后以K分布海杂波为例，通过计算机仿真验证了虚警仿真模型的有效性。     

高斯杂波中距离扩展目标的模糊CFAR检测

为提高高分辨雷达的检测性能,提出了一种高斯杂波背景下距离扩展目标的模糊检测方法。该方法采用模糊恒虚警率(constant false alarm rate, CFAR)检测器代替传统的二进制CFAR检测器,将距离单元值转换成映射到虚警空间的模糊隶属函数值,然后采用模糊积累准则进行积累,得到检测统计量。研究了模糊代数积、模糊代数和两种积累准则,推导出这两种方法虚警概率的数学解析式。仿真结果表明,高斯杂波背景下模糊代数积积累较双门限二进制积累可获得近2 dB的性能改善。同时,模糊检测方法只采用单个检测门限,具有易于调节的优点。     

基于改进的深度学习网络的SAR图像瞬时海岸线自动提取算法

针对目前合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在对大尺度瞬时海岸线提取方面的图像解译过程中, 仍然存在精度低与自动化水平差的问题, 提出一种基于深度学习网络的瞬时海岸线自动提取算法。首先, 将SAR图像进行Lee滤波增强来抑制相干斑。其次, 通过升级残差网络为主干网络,分4级提取海水目标的特征。然后, 将4级特征经过全局卷积网络、密集连接网络和解码器网络配合,充分提取目标的本质特征, 并通过上采样产生海水分割结果。最后, 利用Sobel算子分离出海岸线并和原SAR图像融合以便清晰查看结果。通过与全卷积网络与细化网络的海岸线提取实验结果进行对比, 证明所提算法对海岸线的提取更加准确, 能够减少虚警和漏警, 具有更好的性能。