窄带雷达网弹道目标微动特征提取

目标微动特征是弹道中段识别的有效特征之一。针对单部雷达获取目标微动信息的局限性,提出了一种利用窄带雷达网进行弹道目标进动特征提取的方法。首先,建立了锥体进动模型和窄带信号模型,得到了散射点微多普勒表达式。然后,在锥体非理性散射点转化为理想散射点的基础上,通过频谱分析,实现了不同视角下散射点的匹配关联。最后,利用锥顶微多普勒信号对锥底进行补偿,在雷达视角方差最小时求得补偿系数。再联立2部雷达的微多普勒信息即可求出参数。仿真结果表明该方法能够精确提取微动参数和结构参数。     

空间目标进动特性及在雷达识别中的应用

针对弹道导弹防御系统中弹头目标的自旋特性,建立了锥体目标的进动数学模型,并基于进动参数推导出反映目标质量特性的特征量.通过对锥体目标RCS回波数据进行多项式拟合来估计进动参数,以此为弹道导弹目标雷达识别提供可靠的技术途径.实验结果表明在低信噪比、考虑目标平动条件下算法能够有效估计出目标的章动角.     

基于一维距离像和微动特征的弹道导弹识别方法

弹道导弹目标识别是导弹防御系统的重要环节.用于弹道导弹识别的特征通常包括RCS特征、极化特征、雷达高分辨一维距离像(HRRP)、ISAR像、微动特征等.研究目标散射中心模型,给出了基于散射中心理论的HRRP特征.弹道导弹在释放诱饵过程中,弹头和诱饵在结构和质量上的差别会表现在微运动特征上,据此构建了弹头及诱饵的微运动模型,得到弹头进动模型及诱饵摆动模型,对所建模型回波进行短时傅里叶变换(STFT),提取时频脊得到微动特征.弹头及其诱饵有着丰富的结构信息,仅依靠单一特征识别弹头目标效果并不理想.提出综合HRRP特征与微动特征的多特征联合识别方法,对联合的多特征采用主成分分析(PCA)降维,采用支持向量机(SVM)作为分类算法,仿真结果表明,联合HRRP特征与微动特征并通过PCA降维后弹头识别率得到明显提升.     

宽带雷达弹头目标遮挡效应建模与微多普勒仿真分析

微多普勒特征是弹道导弹目标识别的重要依据。高频雷达体制下，弹头目标与雷达的位置关系直接影响雷达回波生成及后续的微多普勒特征提取，因此必须考虑遮挡效应的影响。首先，使用3D-Max软件对锥体弹头进行几何建模，得到三维网格模型；其次，对于弹头顶点和尾翼散射点，在计算机图形学面消隐算法的基础上，采用平均法向量法进行遮挡判断，得到较为真实的目标仿真回波，对遮挡条件下的弹道目标回波建模与微动特征分析进行了初步探索。仿真结果表明，该方法可以完成弹头目标的遮挡效应建模。     

基于宽窄带微多普勒融合的锥体目标三维重构

目标三维特征包含更为精细的结构和微动信息,以锥体弹头为研究对象,提出了一种基于宽、窄带混合体制雷达组网的锥体目标三维重构方法。首先建立锥体目标进动模型,详细分析了目标在不同体制雷达回波中的微多普勒调制特性,然后,使用改进的viterbi算法和最小二乘法对各散射中心的幅相信息进行提取和估计,并通过灰色关联度分析实现非理想散射中心的匹配。在此基础上,构建宽、窄带微多普勒信息融合方程组,解算出锥体目标的进动和结构参数,进而确定目标空间位置,实现三维重构。仿真结果表明,在信噪比为5dB情况下,目标的三维重构精度在91%左右。     

弹道目标雷达微动特征提取与识别研究综述

弹道目标雷达微动特征提取与识别是雷达目标识别领域的重要研究方向之一。在简要阐述弹道目标识别重要研究价值的基础上，结合国内外研究现状，从点散射模型、滑动散射模型、属性散射中心模型等出发，总结了现有的弹道目标微动回波建模方法，进一步分别从单基、双基、多基等不同雷达观测视角出发，梳理了弹道目标微动特征提取与成像方法，对基于人工特征和传统分类器、及基于深度学习的弹道目标分类识别方法进行了总结，最后对弹道目标雷达微动特征提取与识别方向的技术难点和未来发展趋势进行了分析与展望。     

基于逆Radon变换的多散射点微动检测与测量

为将微动特性用于雷达目标识别,提出一种多散射点微动检测与测量算法.推导了典型微动对雷达回波调制的微多普勒,在此基础上,给出基于逆Radon变换的目标微动检测与测量原理;结合逐次消去法,研究了大动态范围下多散射点的微动检测与测量算法并给出相应的处理流程.定量仿真实验结果证明了该算法的有效性.     

目标微运动与宽带雷达散射特性

针对弹道中段目标的雷达特征信号难以实测的问题,建立了弹道微运动目标雷达特征信号仿真模型.通过分析弹道目标微运动特性推导出锥旋运动方程.阐述了宽带目标散射特性的基本物理意义,给出了锥形目标进动的雷达散射截面计算公式和动态目标宽带电磁散射剖分建模方法.利用提出的模型对微运动目标的雷达特征信号进行了仿真分析,仿真结果验证了模型的正确性.     

基于RCS的弹道导弹中段目标联合识别研究

弹道导弹中段目标识别是导弹防御系统的核心环节.中段目标外形简单,特征不明显,干扰较多,但是在实际防御过程中,导弹飞行中段是反导防御最适合阶段,因此需要研究新的导弹中段目标特征.本文研究基于动态雷达散射截面积(RCS)的中段目标联合识别方法.在实际仿真过程中,本文以美国民兵洲际导弹作为模型,进行实物尺寸的RCS仿真.根据弹道导弹在中段飞行中特有的进动特点,给出设定场景条件,得到目标在该场景下的RCS动态特性.最后根据得到的仿真数据,对弹道导弹中段动态目标识别提出了一种新的可行性方法.     

组网雷达弹道目标三维微动特征提取

研究弹道目标中的滑动型散射中心三维微动特征提取问题。分析滑动型散射中心的特点,介绍一种基于半周期时延相乘的散射中心微动特征提取方法,建立滑动型散射中心和理想散射中心微动的数学联系,利用组网雷达的多视角特性,从回波信号中提取参数,通过构造多元非线性方程组,以提取的参数作为变量,求解目标三维微动参数和部分结构特征。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于DirectX的弹头进动3D视景及微多普勒特征仿真软件的实现

利用VC++6.0,基于短时傅里叶变换对弹头回波进行时频分析,得到弹头回波微动信息,利用兼容位图将回波微动信息进行可视化显示,采用DirectX三维显示技术,开发出弹头进动微多普勒特征分析及相应的弹头运动形态三维视景仿真软件。软件可提供弹头目标在不同雷达载频、自旋频率、锥旋频率、进动角等参数下的弹头理论微多普勒曲线,以及对回波时频分析得出的微多普勒曲线,实现了弹头目标三维视景与弹头微多普勒曲线的同步实时显示。软件运行表明:该软件运行流畅、理论推导结果与通过时频分析进行仿真验证的结果一致,软件对操作人员的响应迅速,三维视景显示与微动显示相一致。     

基于Gabor变换的微动目标微多普勒分析与仿真

由于目标微动特征信号具有非线性和非平稳的特点,为有效提取雷达目标的微动特征,为雷达目标的分类与识别提供依据,在单频信号体制下,以旋转散射点目标为例,基于时频分析的方法提取了旋转目标的微多普勒信息,通过仿真验证,得到了微动目标的微多普勒特征,比较了几种常见时频分析工具的变换结果及性能差异.仿真结果表明,Gabor变换方法在微动目标微多普勒提取方面是可行而稳健的,Gabor变换的巨大潜力将为微动目标特征识别提供新的途径.     

基于微多普勒的雷达目标特征参数提取方法比较

从雷达探测到的众多目标中识别出真目标,进而进行有效的拦截是导弹防御系统中的关键技术。利用雷达获得的微多普勒效应进行真伪目标判定是目前较为先进的目标识别方法之一。选择弹道导弹的弹头目标建立其运动模型,通过对基于微多普勒的时频分析法、频谱与倒谱法、延时共轭法等三种常用方法对弹头目标的微多普勒特征参数提取的计算、仿真和分析,给出了各种方法的优缺点和适用范围。仿真结果表明:在散射点数目较少时,延时共轭法可以快速准确地估计目标的微动特性。     

基于微动散射点分离的角闪烁抑制方法

针对近程毫米波雷达中目标角闪烁引起的测角误差问题,提出了一种基于微多普勒效应的多散射点分离角闪烁抑制方法.建立了多散射点目标的微多普勒回波模型,利用不同微动散射点微多普勒谱的区别,给出了一种基于重排平滑伪魏格纳维尔分布( Reassign smoothed pseudo Wigner-Ville distribution,RSPWVD)的多散射点角度信号分离和测量方法,研究了基于散射点回波幅度自适应融合加权的角闪烁抑制方法.仿真结果表明,此种方法能够有效抑制毫米波连续波雷达与微动目标在近距离的测角误差.     

弹道中段进动目标动态RCS仿真研究

为计算弹道中段进动锥体目标的动态RCS,根据中段弹道目标的运动学特性,利用椭圆弹道理论仿真计算出了中段弹道;同时根据导弹与雷达的空间几何关系,求得弹头实时视角值。然后利用高频区理论计算方法计算出弹道中段进动目标的实时RCS值。仿真结果与理论分析相比较,证明了所提方法的有效性。     

基于全波数值算法的扩展目标微动特征仿真

针对现有仿真研究对象多为简单目标,由此得到的研究结论不能简单地移植到复杂目标上这一问题,计算电磁学的全波数值算法———合元极,融入到微动复杂目标回波模拟中.以球头锥结构目标为例,研究了金属、涂敷球头锥在不同微动、极化方式下的微多普勒特征.研究表明,极化方式和涂敷影响了微多普勒信号亮度变化,但微多普勒频率变化规律保持不变,此研究工作可对弹道导弹探测、识别应用提供一定的量化参考.     

基于循环自相关/平均幅度差函数的弹道目标微动周期估计

雷达微多普勒(m-D)是弹道目标的突出特征,为弹头识别提供了重要手段.然而,当弹道目标的微动伴随平动时,时频分布不再表现为正弦调制曲线,此时基于时频分布正弦假设的微多普勒特征提取方法可能失效.针对这一问题,提出了一种循环自相关函数(CACF)和循环平均幅度差函数(CAMDF)相结合的估计算法,来获取时频分布的循环系数矩阵和该矩阵的平均循环系数,从而估计出弹道目标的微动周期.该算法以时频分布的循环周期性代替正弦调制的周期性,不需要假设目标平动已被准确补偿,有效克服了传统微动周期估计方法的不足.理论推导论证了该算法的可行性,仿真实验验证了该算法的有效性和抗噪性.     

组网雷达中旋转目标微多普勒效应分析及三维微动特征提取

目标微动特征提取是当前研究的一个热点,在组网雷达技术中研究了旋转目标的微多普勒效应,分别分析了组网雷达中不同信号形式下的目标微多普勒效应,并给出了其参数化表达。利用组网雷达的多视角特性,将不同信号形式下分布在不同位置的雷达获得的回波信号进行参数提取,通过构造多元非线性方程组,以提取的参数作为变量,进行目标3维微动参数解算,实现了目标3维微动特征的提取。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于多视角距离像的弹道目标三维微动特征提取

针对现有估计方法提取散射点类型单一以及工程实现较为困难的问题,提出了一种基于组网雷达的多视角距离像提取三维进动特征方法。利用雷达网中各雷达多视角观测弹道目标,提取目标的距离像序列信号,求得最强2散射点在雷达视线上的投影长度,提取目标投影长度随时间变化的关系,利用最小二乘估计对关系式中的参数进行估计。运用组网雷达的多视角特性,根据不同视线方向上不同进动角频率的投影分量,提取目标三维微动特征。计算机仿真验证了提取方法的可行性与有用性,估计效果达到预期目的。     

运动目标微多普勒特征提取方法

雷达目标的微多普勒效应为目标精确识别提供了新的技术途径;近年来获得了广泛研究。为了实现对目标微多普勒特征的快速准确提取,在对逆合成孔径雷达系统中含旋转部件运动目标雷达回波信号距离-慢时间二维谱图域分析的基础上,提出了一种基于图像域的微多普勒特征提取方法。利用二维谱图上微多普勒曲线的正弦周期特性,实现对不同微多普勒曲线的分离和参数的快速提取,从而获得目标真实的微动信息,为目标的快速准确识别提供了依据。最后,仿真实验验证了该方法的有效性。