基于高分辨距离像的UWB雷达信号设计

根据目标冲激响应设计相应的雷达信号,可使回波能量最大化,从而提高检测性能.本文针对目标检测的超宽带雷达信号设计发射-接收联合优化的问题,提出基于相位编码的超宽带雷达波形优化方法.该方法充分发挥了雷达发射机的发射能力,即对于固定的发射机来说,以发射更大的能量来得到更大的输出信干噪比.首先针对目标高分辨率距离像的多相编码超宽带雷达信号设计,建立了信号设计优化计算的目标函数,提出了一种恒模共轭梯度(CM-CG)算法实现优化计算.最后仿真结果表明,该方法设计得到的多相编码雷达信号性能很好地逼近最优发射波形,该方法具有收敛速度快、运算量小的特点. 号,可使回波能量最大化,从而提高检测性能.本文针对目标检测的超宽带雷达信号设计发射一接收联合优化的问题,提出基于相位编码的超宽带雷达波形优化方法.该方法充分发挥了雷达发射机的发射能力,即对于固定的发射机来说,以发射更大的能量来得到更大的输出信干噪比.首先针对目标高分辨率距离像的多相编码超宽带雷达信号设计,建立了信号设计优化计算的目标函数,提出了一种恒模共轭梯度(CM-CG)算法实现优化计算.最后仿真结果表明,该方法设计得到的多相编码雷达信号性能很好地逼近最优发射波形,该方法具 收敛速度快、运算     

基于双互信息准则的雷达自适应波形设计方法

自适应波形优化技术是认知雷达的关键技术之一,通过优化发射波形能够提高雷达系统性能.针对目标检测问题,在杂波环境下,提出一种基于双互信息优化准则的自适应波形优化方法.该方法同时以接收信号与目标冲激响应之间的互信息最大和接收信号与杂波冲激响应之间的互信息最小为优化准则,在发射信号能量有限的约束条件下,建立优化模型,通过最大边缘分配算法求解最优波形.仿真结果表明,相对于固定波形,所提方法优化发射波形能够提高目标检测性能.     

面向多目标ISAR成像的MIMO雷达波形优化

现有MIMO雷达波形优化设计大都是根据跟踪、检测等雷达任务的需要而设计的窄带发射信号,没有考虑成像任务的要求。提出一种面向多目标ISAR成像任务的MIMO雷达波形优化设计方法,将雷达获取的关于目标的位置、雷达散射截面积(RCS)、速度等先验信息以及成像对雷达发射波形的带宽限制作为波形优化的重要约束条件,建立了面向多目标成像任务的波形优化模型,并通过共轭梯度算法进行求解。所设计波形可同时实现对不同方向的目标的成像。     

杂波环境下面向扩展目标检测的自适应波形设计方法

为了提高杂波环境下的扩展目标检测性能,提出了一种雷达发射波形的自适应设计方法。建立了参数化模型来表征雷达接收端的观测。根据对回波统计特性的分析,提出了目标冲激响应和杂波协方差的估计方法,并构建了一种广义似然比检测器。为了充分发挥雷达发射机的功率极限,进一步提出了一种相位调制波形的自适应设计方法,使所设计的波形应用在下一次发射时能够抑制杂波的影响,提高目标检测性能。仿真实验结果表明:相比传统雷达系统中广泛采用的固定波形,该自适应波形设计算法能够获得更高的回波信杂噪比,改善了扩展目标的检测性能。     

基于存储扫描方式的任意波形信号发生器卡的设计

设计一种基于PC总线的任意波形信号发生器板卡.该板卡采用大容量存储器,自动扫描电路,16 bit高精度D/A转换实现了在不占用CPU资源的情况下输出任意波形.通过对输出波形的理论误差分析,得到了采样点数、扫描频率对波形输出精度影响的规律,并进行了试验,试验结果表明,该信号发生器板卡可以精确地产生任意波形,输出信号的频带宽度为10-5 Hz～200 kHz,输出信号幅值精度2 mV,在200采样点时频率准确度为99.51%.该卡可以应用在虚拟仪器领域.     

基于深层神经网络的雷达波形设计

针对雷达波形多准则优化目标函数难以建立的问题,降低目标响应的不确定性,提高雷达检测性能,提出了一种基于深层神经网络的雷达波形设计方法。首先,根据雷达回波数据形式进行深层神经网络(DNNs)结构设计;然后,将基于信噪比(SNR)和互信息(MI)准则产生的信号随机混合并与其所对应的环境信息组成训练集,对DNNs训练;最后将另一部分基于互信息准则产生的信号与其对应的环境信息作为测试集,利用DNNs生成信号并进行测试。实验结果表明,使用该方法产生的信号作为雷达发射波形与仅基于MI准则产生的信号作为雷达发射波形相比,雷达回波与目标的互信息量最大提高了21.37nat,雷达接收信号的信干噪比最大提高了1.35dB。与线性调频信号相比,相应的互信息量最大提高了950.76nat,相应的信干噪比最大提高了18.23dB。     

脉间码捷变相位编码脉压雷达波形设计

本文研究了脉间码捷变相位编码脉压雷达波形设计问题。提出了一种波形优化准则,这一准则是对同时考虑四个波形参量,即波形自相关旁瓣能量和旁瓣峰值,互相关能量及峰值的最佳折衷。本文给出了一种得到最佳码集的算法,并在码集尺寸k=6和k=32的情况下给出了优化计算结果。     

基于相位调制与OTRD的雷达波形设计

基于噪声与杂波背景下,雷达对微弱目标探测的波形优化问题,以最大化目标回波信干噪比(SINR)为准则,结合相位调制与最优发射接收波形优化方法(OTRD)的各自技术优势,在相位调制信号的基础上进行最优调幅,提出了一种基于相位调制与OTRD的综合雷达波形设计方法。通过仿真,得到了相较于前2种算法更大的SINR,特别在较强的杂波环境下,对低可探测目标的探测中,效果尤为明显,雷达的探测性能得到了显著提升。     

一类混合波形的构造及模糊特性分析

该文利用ＣｏｓｔａｓＴＨ和互补充邓列集脉冲压缩相结合设计出了一类新的混合波形；通过对两种不同的ＴＨ模式与互补充邓列脉冲压缩混合波形的结构和模糊特性的分析。     

星载激光测高仪海面回波的仿真与分析

星载激光测高仪发射的1 064 nm波长激光被波动海洋表面反射,系统接收的时间波形与瞬时海面波浪分布相关。而海面波浪又直接受海面风速影响,因此可以通过观测激光测高仪回波变化监测不同风速下海态变化。本文依据激光雷达方程,利用蒙特卡洛法模拟不同风速下的海面波浪分布,通过光线追击建立海面回波波形仿真器;以地球科学激光测高系统(geo-science laser altimeter system,GLAS)参数为输入,仿真得到不同风速下的海面回波:发现当海面风速在3~10 m/s之间时,回波呈单峰高斯波形,与GLAS发布的实际回波相符;且回波脉宽,以及有效能量反射率(即有效回波能量与发射能量之比)与实测参数误差小于10%。进一步分析可知,回波特征参数与海面风速之间存在显著关联,为利用激光测高仪大规模精确反演海洋表面风速奠定了基础。     

基于形状和位置可调非参数原子的信号波形提取方法

提出一种基于非参数原子的信号波形提取方法．将具有先验知识的模板信号通过一个均匀滤波器组得到一组基函数，并由此构造出用离散序列表示的非参数原子．滤波器组的采用以及子带信号的延时扩展使得构造的波形原子的形状和位置可以自适应地调节．基于奇异值分解技术导出了用非参数原子实现信号波形提取的算法．所提出的方法可以构造出无法用公式和参数描述的波形原子，可从信号中提取任意复杂的波形．实验结果表明，即使在模板信号的幅度、相位或频率与待分析波形存在较大差异时，仍可有效地将相应波形从信号中提取出来．     

波形对气象雷达探测的影响研究

对于雷达系统来说,发射波形决定了雷达系统的信号处理方式,因此发射的波形对于雷达系统来说十分重要。常规的气象雷达波形单一,在气象探测中存在不足;基于这个问题,从改变气象雷达波形的角度出发,研究波形对气象雷达探测的影响。分别从脉冲压缩后主旁瓣比、波形对雨量的衰减程度以及多普勒效应方面对三种波形进行仿真和分析,得出当降雨强度为中雨以上和小雨时分别采用线性调频波形信号和13位巴克码波形信号进行探测较为理想,当降雨强度在短时间内变化较大时则采用组合波形信号探测较为合适。     

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.     

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。     

模式识别在波形分析中的应用

根据波形自动分析的需要,将典型波形进行傅立叶变换,所得数据形成波形模式,继而形成典型波形空间,然后利用空间模式识别方法,把测试波形模式与典型波形空间中的模式进行比较,按离差度给出测试波形与典型波形的匹配程度,从而确定测试波形类型。文中还讨论了加权法模式识别在测试波形出现噪声时的应用。最后用实际应用中的波形数据进行了分析验证,结果表明空间模式识别方法的波形分析中具有良好性能。     

脉间波形变换信号分选跟踪器的设计与实现

针对目前普遍存在的LPI雷达信号识别截获难的情况,提出了一种脉间波形变换信号的分选跟踪器的设计方案．在多脉宽和捷变分析的基础上,采用了改进的概率统计算法和动态关联扩展法进行分选,在跟踪器中采用了“多波门”和“少波门”2种波门给出方式,并进行了软硬件设计和测试．实践证明,此分选跟踪器对于脉间波形变换信号有着较强的识别能力．     

干扰条件下基于互信息量准则的弹载雷达波形优化

弹载雷达发射波形设计在导弹制导系统中有着重要作用。为解决复杂电磁环境下,弹载雷达受到噪声、杂波和干扰影响导致目标探测性能降低的问题,基于互信息量（mutual information,MI）准则提出了一种新的同时存在噪声、杂波和电子干扰影响时的发射波形优化算法,通过拉格朗日乘子法得到最大化目标响应与雷达回波间互信息量的最优波形表达式,并利用一阶泰勒级数近似简化该表达式。仿真实验对比了不同杂波和压制干扰、不同发射能量约束下优化前后所获互信息量;结果表明,当平均功率限制为100 W时,相比于原始波形,采用优化信号情况下所获互信息量翻倍。优化发射波形能够通过优化信号的频域能量分布,主动避开干扰和杂波影响大的频率,使接收回波包含更多目标信息。     

基于混合罚函数法的认知雷达波形设计

针对认知雷达发射波形的信杂噪比(SINR: Signal to Interference plus Noise Ratio) 往往需要大于一定阈值的问题, 在传统波形设计准则的基础上建立一种新的认知雷达波形发射系统模型。此模型以目标与回波间的互信息为目标函数, 以信杂噪比和能量作为约束条件, 通过混合罚函数法对模型求解, 最终获得认知雷达的最优波形。仿真实验证明, 该波形可以将波束能量分配给杂波响应较弱、目标响应较强的频段, 满足认知雷达对发射波形的要求, 从而解决了发射波形的SINR 阈值问题, 并最大化目标与回波间的互信息, 具有较强的应用性。     

K脉冲在目标识别中的应用

在雷达波形综合法的基础上,引入了K脉冲的概念,进一步扩展了识别目标的一种新方法.     

基于时延空时滤波的P300波形提取及目标分类算法

提出一种基于时延空时滤波的P300波形提取及目标分类算法.将多通道脑电信号进行时延,利用最小二乘法思想构造代价函数,通过交替优化的方式估计空时滤波器和源信号,使代价函数收敛并得到空时滤波器,实现空域的源分离和时域的波形提取.经过仿真P300数据对算法性能进行验证,结果表明,该算法对P300波形恢复效果优于同类型的相关算法.对真实脑电数据进行处理,用算法得到的空时滤波器提取P300源成分作为分类特征,利用训练集得到的P300源成分训练Fisher分类器进行目标分类.结果表明,算法的P300波形提取效果、目标分类准确率及AUC值均优于同类型的相关算法.因此,该算法可有效提取P300波形并进行目标分类.