基于时变三维坐标重构的空间锥体目标微动特征提取方法

针对现有微动特征提取方法在散射系数复时变条件下不适用的问题,提出了一种基于时变三维坐标重构的微动特征提取方法。首先建立旋转对称空间锥体目标的微动信号模型,其次通过动态规划进行散射点分离,对各个散射点相位干涉处理后获得目标的时变三维像,最后利用高精度的三维坐标重构提取目标的三维微动特征。通过仿真实验在散射系数复时变的情况下进行微动特征提取,结果显示该方法的微动特征提取精度较传统方法有明显提高,可以较好地适用于散射系数复时变的情况。     

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。     

基于微多普勒的锥体目标进动和结构参数估计

真假目标识别是弹道导弹防御的一大技术瓶颈,目标识别的正确与否在一定程度上决定了反导系统的成败.微动引起的雷达可观测量微多普勒特征包含了目标的运动、尺寸、形状等大量信息,因此微动特征是当前学术界公认的弹道中段目标识别的有效特征之一,对微动特征的提取为弹道导弹防御目标识别提供了新的解决手段.该文以旋转对称锥形目标为研究对象,根据散射中心理论以及攻防对抗条件,推导了目标两个等效散射中心的位置与回波模型,建立了基于滑动型散射中心的锥体目标进动模型.分析了目标的结构参数与雷达回波微多普勒参数的显式关系,推导出微多普勒随时间变化的解析表达式.结合弹道中段目标识别等应用背景,提出了基于TFDHough变换的联合参数估计的方法.该方法综合两个散射中心的微多普勒参数,联合求解二者的参数空间,对进动和结构参数进行估计.仿真结果表明目标回波的微多普勒时频曲线与解析微多普勒曲线吻合,所提联合参数估计方法可准确估计进动角、进动频率、锥体高度、锥底半径等进动和结构参数.     

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。     

基于距离最近原则的微多普勒曲线分离和特征提取

为了分离微动目标的微多普勒曲线,提取有效的特征参数,提出了一种基于距离最近原则的微多普勒曲线分离和特征提取方法。首先建立了双基地雷达滑动散射点的微动模型,分析了微多普勒特性,然后采用Hough变换剔除锥顶正弦曲线,通过距离最近原则分离出锥底散射点的非正弦微多普勒曲线,对分离出的非正弦曲线求最大值和最小值计算出振幅。通过仿真,验证了该方法的有效性。     

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。     

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。     

基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割

散射中心是描述雷达目标高频散射机理的重要特征,准确提取雷达目标散射中心参数对解析雷达目标有着极其重要的研究意义。为了提高散射中心参数计算速度,通常将整幅SAR图分解为多个包含散射中心的小区域,对每个小区域分别进行特征提取和参数计算。根据雷达目标散射中心的特点,本文提出了一种基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割技术。首先,首先对雷达图像进行Frost滤波、LSM图像分割和面积滤波的一系列图像预处理获得目标ROI区域,然后对预处理后的图像利用局部密度聚类算法检测散射中心并进行区域分割。实验中,采用模拟数据和真实数据对本文方法和传统图像分割算法展开数值实验,实验结果验证了本文方法在雷达目标散射中心区域分割的有效性和优越性。     

MMV模型下无源双基雷达低空目标微动特征提取

基于频分复用模式下的正交频分复用信号外辐射源双基雷达模型,对带旋翼低空目标进行回波建模,得到目标微动参数与回波微多普勒参数间的关系.在此基础上,针对数据缺损条件下的低空目标回波,采用基于多重观测矢量(MMV)模型并结合稀疏重构方法,实现了目标微动特征参数的提取.仿真结果表明:针对低空微动目标,该方法提取参数的均方误差可达到10-3量级.相比于单重观测矢量模型,该方法能更加准确实现数据缺损条件下的微动参数提取,耗时随模型重数的增加而减少,可为实际环境下低空目标微多普勒特征提取提供参考和借鉴.     

曲线合成孔径雷达中散射点三维特征提取方法

为了减少曲线合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)的成像算法计算复杂度,提出一种有效的目标三维特征提取方法。该方法基于松驰思想逐个提取散射点的三维特征,并利用散射点的距离参数与垂直于距离方向上参数(方位和高度)之间的弱耦合性将散射点位置估计解耦为顺序估计。由于采用了一系列的低维优化过程来获得所有散射点的参数估计,该方法具有较低的运算代价。仿真结果表明:该方法可以有效地对三维目标成像,且参数估计性能与其他曲线SAR成像算法相当。所以该算法在降低计算复杂度的同时并未造成性能上的损失。     

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。     

基于正弦调频傅里叶变换的自旋微动群目标分辨

近年来针对孤立目标的微动特征提取技术已较为成熟,但针对群目标的分辨与微动特征提取技术尚有待深入研究。本文以空间自旋微动群目标为例,提出了一种基于正弦调频傅里叶变换的自旋微动群目标分辨方法。首先建立了自旋微动群目标的回波模型,在此基础上采用正弦调频傅里叶变换来提取回波中的微多普勒特征分量。针对正弦调频傅里叶变换在分析多分量正弦调频信号时所特有的交叉项问题,提出了一种有效的交叉项抑制方法。最后,结合交叉项抑制方法,利用正弦调频傅里叶变换处理自旋群目标微动信号,实现了对自旋微动群目标的分辨,并准确地提取出各子目标自旋频率特征。     

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。     

Nonuniform stretch processing for the range profile of a target with micro-motion

Complex motions such as micro-motions induce complex range-Doppler coupling effect in radar imaging. Hence, it is a challenge to reconstruct a clear range profile of a target with micro-motion. Stretch processing with fine motion compensation cannot perform well while it ties to eliminate the distortion of range profile caused by Doppler effect, because it is difficult to accurately estimate each scattering center velocity during coherent processing interval. Based on nonuniform stretch processing (NSP), a new technology is proposed to decouple range, time and Doppler and then achieve range profile of target with micro-motion. The new technology uses a new synthetic wide-band waveform and has an innovative mathematic interpretation. Statistical properties of the new approach are primarily examined. Typical models of target with micro-motion for high resolution radar are presented. Monte Carlo simulations demonstrate the performance of the new technology and the simulation results confirm our expectations.     

对称三角线性调频连续波雷达目标微动特征分析与提取

建立了对称三角线性调频连续波(STLFMCW)雷达目标的微动模型,通过对微动目标回波信号的分析,推导了微动目标的微多普勒表现形式,分析表明微动目标在扫频周期内的连续运动会导致目标的微多普勒曲线出现走动和展宽现象。针对该问题,进一步提出了一种微多普勒曲线展宽抑制及距离走动补偿的方法,完成了对相位的校正,并利用扩展Hough变换提取出了目标的微动参数。最后通过仿真实验验证了文中所提方法的有效性。     

基于灰度共生矩阵的微动干扰分类识别

针对雷达成像中面临的调制转发微动干扰、微动散射波干扰、脉冲卷积微动干扰3种新型微动干扰样式的识别问题,提出一种基于灰度共生矩阵的干扰识别方法。该方法从图像域角度出发,首先对雷达接收信号矩阵进行灰度化处理,然后利用灰度共生矩阵提取其纹理参数并构造特征参数,最后采用KNN分类器实现了对雷达接收信号中目标回波和3种微动干扰样式的检测与识别。仿真实验结果表明,当信噪比为-5 dB时,不同干信比下4种信号样式的识别率均能够达到90%以上,每种信号样式整体识别率在98%以上;当信噪比为5 dB时,不同干信比下4种信号样式的识别率均能够达到95%以上,每种信号样式整体识别率在99%以上。     

一种新的弹道目标成像匹配识别算法

为了能充分利用目标的散射中心对弹道目标进行识别,提出利用解线频调的方法,通过对距离向和方位向进行快速傅里叶变换,实现对目标散射中心成像,然后从目标ISAR像中提取目标特征信息,提出了一种新的匹配识别的方法实现对目标的分类识别。该方法利用提取的散射中心的位置和幅度信息,通过构造匹配度矩阵,进而与预设门限比较,判定目标类别。仿真实验及识别性能评估表明,该方法在设定情况下具有良好的目标识别能力。     

基于时频分析的微动弹道目标ISAR成像方法

为克服弹道目标在微动情况时,其散射点的多普勒频率会随微动而变化,最终影响弹道目标的成像质量问题,提出了利用abor变换进行时间选择成像的方法。通过时频分析的方法,在时频域上找寻多普勒频率近似于直线变化的时间段,并在此时间段中对目标进行成像。仿真结果表明:在目标存在微动情况下,选择多普勒频率近似为直线的时间区间进行成像,能有效地聚集ISAR成像,仿真分析验证了该方法的有效性。