基于微多普勒估计进动锥体目标特征参数

锥体目标时频分布是目标的微动及结构信息的联合表征,针对此提出了一种利用微多普勒估计进动锥体目标特征参数的方法。首先分析了进动锥体目标散射源微多普勒的理论解,并利用三角函数降幂公式将其归纳整理为多阶谐波分量的合成,然后利用目标跟踪技术获取了不同散射源的微多普勒,最后依据锥顶及锥底不同谐波分量与目标特征参数的关系,提出了一种特征参数的估算方法。可为空间进动锥体目标识别提供一定参考。     

中段弹道目标宽带回波仿真与速度补偿

中段弹道目标的主要特征是高速平动和微动。因此测量得到的目标多普勒频移值是模糊的,而且同时被目标微多普勒调制。这给估计目标微多普勒带宽和提取目标微多普勒参数造成了困难。在充分考虑目标运动特征的条件下,首先研究和建立了目标的宽带雷达回波数学模型。然后提出了基于简化分数阶傅里叶变换（simplified fractional Fourier transform, SFRFT）的速度补偿方法。推导了方位向信号起始频率和调频斜率的估计误差方差,证明了算法的有效性。仿真结〖JP3〗果表明,该方法能够给出精确的参数估计结果,并能对平动多普勒频率进行准确补偿。即使在信噪比较低的情况下,该方法仍表现出较好性能。该方法为目标微多普勒参数的提取提供了前提条件     

基于微多普勒的弹道多目标分离方法

弹道多目标分离对弹道导弹早期预警和识别具有重大意义。目前弹道目标微动提取与识别的研究都是基于“单目标多散射点”和“多目标单散射点”的假设,而对实际中弹道“多目标多散射点”的情况缺乏考虑。针对这一问题,首先分析了进动锥体弹头和摆动锥体诱饵的微多普勒形式,得到了同一目标不同散射点的微多普勒具有相同的周期性。对于多目标分离问题,首先利用Radon变换估计平动参数实现了多目标平动补偿;之后通过分析多目标时频图循环平稳性,发现弹道多目标分离本质上是多个二维一阶循环平稳(first order cyclostationary,FOCS)分量的分离问题;其次,提出了一种基于二维FOCS处理的多目标分离方法;最后,通过仿真验证了该方法的有效性和在强噪声下的稳定性。     

宽带弹道高速群目标运动精补偿方法

外场实验中宽带直采模式使得回波数据量较大,弹道目标的微动使散射点徙动严重,频谱变化剧烈。针对此时传统运动补偿不再适用和宽带直采数据处理困难的问题,本文提出宽带弹道高速群目标运动精补偿的方法。首先对宽带数据进行降采样,降低数据量。对降采样的数据使用区域Hough变换进行群目标轨迹分离并计算出对应到原始宽带数据的位置,进行粗运动补偿与信号提取。然后对提取的目标信号采用重心法进一步作运动补偿,再通过时变自回归模型进行时频分析,得到剩余平动参数与光滑的微动特征曲线。利用所得微动参数对目标信号进行精确的运动补偿。最后采用CADFEKO仿真模型实验验证了所提方法的有效性。     

基于时频分布的空间锥体目标微动形式分类

空间锥体目标的微动形式分类对空间目标识别、参数估计等有着重要意义。针对这一问题,提出了一种从雷达回波时频分布中提取特征对微动形式进行分类的方法。首先分析了空间锥体目标的散射特性,在此基础上建立了等效散射点模型,并与传统的一般散射点模型比较,电磁计算结果进一步证明了提出模型的正确性;在特征提取阶段,基于能量强弱提取了回波时频分布中包含微动信息的区域,并针对自旋、进动、章动3种微动形式下瞬时频率变化的差别提取了4种特征;最后基于等效散射点模型仿真产生训练数据集、电磁计算产生测试数据集的模式,使用支持矢量机（support vector machine, SVM）分类器的分类实验结果表明新方法在一定信噪比条件下可有效实现对微动形式的分类。     

基于通用复时频分布的进动目标微多普勒提取

首先建立了进动锥体目标的雷达回波模型,推导了目标微多普勒频率与进动参数的定量关系。针对进动目标雷达回波具有的多分量非线性调频特点,提出了通用复时频分布(generalized complex time frequency distribution, GCD)的微多普勒提取方法,与线性和二次Cohen类时频分布相比,GCD具备高时频分辨力、低交叉项的优点。同时针对峰值估计微多普勒瞬时频率(instantaeous frequency, IF)方法受信号频率交叉覆盖和噪声干扰严重的问题,提出基于Viterbi算法的微多普勒IF估计方法,有效提高了微多普勒IF估计精度。实验中利用仿真和暗室测量数据验证了GCD Viterbi方法的性能。     

基于多站微多普勒融合的弹道目标特征提取

宽、窄带混合组网雷达数据融合处理是弹道中段目标特征提取的重要途径。提出了一种基于宽、窄带雷达混合组网的弹道目标融合提取算法,该算法通过窄带自相关处理,获得锥体弹头的进动周期,并结合非线性最小二乘估计,分别估计出组网雷达中各散射中心的幅相参数。然后根据宽、窄带雷达微多普勒特征的融合特性和关联特性,利用加权平均和散射中心关联相结合的方法,提取出锥体弹头的三维进动特征及结构参数,从而实现宽、窄带混合组网雷达的数据融合。计算机仿真验证了该方法的可行性与有效性。     

基于机载窄带雷达的舰船目标多普勒特性分析

针对机载窄带雷达探测海面非合作舰船目标识别能力不足问题,首先建立了舰船横滚、俯仰和偏航三维微动下舰船运动方程,在此基础上建立了窄带雷达探测舰船的回波信号模型,分析了回波信号多普勒频率成分及其特征。理论分析结果表明,舰船三维微动会导致雷达回波信号的多普勒频率相对无微动情况下出现频谱展宽;并且不同位置的散射点具有不同的时频变化曲线;在短时间内,各散射点微多普勒时频曲线以类似LFM形式的线性关系变化,在较长时间内以类似正弦信号形式周期性变化,其周期与横滚角变化周期相同。     

空间微动目标极化欺骗式干扰信号合成方法

基于宽带逆合成孔径雷达原理,提出一种动态产生微动目标有源欺骗式干扰信号的合成方法。在多散射中心假目标模板中引入了目标全姿态运动模型、全极化散射模型,推导了与进动参数直接相关的微多普勒及姿态角表达式,建立了目标本地极化基到任意雷达极化基下的散射矩阵变换关系,基于瞬时姿态角动态生成了虚假的微动相位和极化散射调制因子,实现了距离或速度欺骗干扰。对进动假目标合成信号的时频分析和雷达成像结果表明,该方法可有效合成具有特定的微动效应、极化散射特性和结构特征的假目标信号。     

弹道目标微动特征分析与提取方法

进动特征对导弹防御目标识别具有重要意义。建立了单频信号下雷达观测弹头的进动模型和回波模型,通过对进动弹头回波频谱与微多普勒调制特性的定量分析,提出了利用回波相关方法和频谱展宽估计进动参数的方法,并利用暗室测量数据对该方法的性能进行了实验验证。实验结果表明,该方法在目标进动角不大条件下可以有效估计目标的进动角和进动周期。     

基于FMCW雷达的旋转目标微动参数提取方法

针对旋转目标微多普勒频率相互交叠、重合难以提取的问题, 提出了一种基于调频连续波(frequency modulated continuous wave, FMCW)雷达的微动参数提取方法。考虑到旋转目标微多普勒频率具有正弦形式的特征, 利用多普勒信号构造了矩阵并进行奇异值分解, 使得奇异值比谱在旋转频率处的比值达到最大。为了估计旋转半径和初始相位, 对多普勒信号时频分析结果进行逆Radon变换, 将正弦曲线的参数估计问题转化成了参数空间中的峰值检测问题。仿真和实验数据结果表明, 结合奇异值分解、时频分析技术和逆Radon变换的旋转目标微动参数提取方法具有在低信噪比条件下提取高精度参数值的能力, 有效解决了相互交叉的微多普勒频率参数提取问题。     

宽带信号及其特征的微多普勒提取技术研究

雷迭目标的微多普勒特性正成为目标识别领域的一个研究熬点,而宽带信号能够提供目标更多的精细结构信息和微动信息,因此宽带信号下微多普勒及其特征提取技术时目标识别来说是至关重要的.从宽带线性调频(LFM)信号成像理论出发,推导出了宽带LFM信号微多普勒提取方法.首次提出了用时域自相关法和频域倒谱法来提取微多普勒变化周期,井用傅里叶变换法提取微多普勒的最大值.仿真结果证明了上述方法的正确性和有效性.     

基于TFD-Hough变换的毫米波导引头微运动参数提取算法

分析了旋转目标的微多普勒特性与微运动参数的关系,指出其微多普勒信号为三参数的正弦调频信号。针对这一信号形式,推导了多分量正弦调频信号的时频分布特性,提出了一种在时频图上检测三参数正弦曲线的Hough变换方法,进而提出了一种基于TFD-Hough(time frequency distribution-Hough)变换的微运动参数提取算法。仿真实验和外场试验数据处理表明了该方法的有效性和鲁棒性。     

强杂波下含旋转部件的目标成像及微多普勒提取

目标结构中的旋转部件引起的雷达回波信号的附加频率调制称为微多普勒现象,其反映了目标独一无二的结构特征,同时也给目标主体的成像带来了污染.提出了一种强地杂波背景下含旋转部件目标成像及微多普勒信号提取的方法.在对目标回波解线调时,采用一次相消技术剔除地杂波,获得清晰的目标谱图;再对谱图进行处理,分离目标主体信息和微多普勒信息,实现目标主体的清晰成像;对微多普勒信息进行分析还可以获取目标的一些微动特征.最后的仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于弹跳射线技术的三维GTD模型构建方法

传统的基于弹跳射线(shooting and bouncing ray, SBR)技术的散射中心提取方法只考虑了理想点模型, 但理想点模型无法描述散射中心的频率依赖特性。对此, 提出一种基于弹跳射线技术的三维几何绕射理论(geometrical theory of diffraction, GTD)模型构建方法, 在通过传统方法获取的理想点模型的基础上, 利用射线管数据正向推算散射中心的频率依赖参数并修正其径向位置, 实现了高精度三维GTD模型构建。仿真结果表明, 点频、单视角下构建的三维GTD模型不仅能准确重构相同条件下的雷达散射截面(radar cross section, RCS), 还能实现宽带RCS外推, 能够满足目标宽带散射数据高效压缩和快速重构的应用需求。