基于联合调频傅里叶变换的步进频雷达目标运动的补偿

针对频率步进雷达目标成像过程中运动参数精确估计及补偿问题,提出了基于脉间和脉内联合调频傅里叶变换的参数估计方法. 目标回波信号与本振信号混频后看作线性调频信号,将其作调频傅里叶变换,并在脉组间进行相干累积. 通过对调频率的搜索得到目标速度的精确估计,从而实现了低信噪比下目标运动的补偿. 由于该方法在调频傅里叶变换过程中,频率维采用了IFFT操作,运算效率较高. 计算机仿真结果进一步表明了该方法的有效性和实用性.      

线性调频脉冲压缩雷达信号参数估计方法

针对低信噪比下,瞬时自相关谱算法对调频率估计精度不够高及基于传统的包络检波方法对线性调频(LFM)脉宽和重复间隔估计不准确的问题,提出了以分数阶傅里叶变换为核心的多参数估计方法.利用分数阶傅里叶变换对LFM信号的聚集特性,精确估计LFM脉冲压缩雷达信号各主要参数,设计LFM脉冲压缩信号发射接收实验以验证本算法.实验结果表明,在较低信噪比条件下,能够实现线性调频脉冲雷达信号主要参数的准确估计.     

一种完全数据驱动的高精度机载L-SAR成像处理方法

雷达机载平台运动误差严重影响成像质量．为了在缺乏高精度运动补偿系统下,实现完全数据驱动的L波段合成孔径雷达（L—SAR）高精度数字重聚焦成像,进行了基于相位梯度自动聚焦的高分辨率机载L-SAR成像处理方法试验．整个方法可分为以下步骤：SAR复图像生成;最强点目标的中心循环移位;加窗;方位向的快速傅里叶变换;相位误差估计;相位矫正;傅里叶逆变换返回复图像域．机载L-SAR信号数据成像处理试验表明：该重聚焦成像方法无须机载平台运动补偿系统提供飞机的运动信息,能够有效地估计和补偿相位误差．相位误差补偿后,信噪比显著改善,可获得方位向分辨率明显提高的机载L—SAR图像,是一种可以满足仅靠数据驱动实现高精度机载L—SAR成像处理的有效方法．     

STFT和Zoom-FRFT联合的多分量LFM信号参数估计方法

针对传统基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的多分量线性调频信号(MLFM)参数估计方法中计算量大,估计精度低等问题,提出了一种短时傅里叶变换(STFT)和Zoom-FRFT联合的参数估计方法.首先,利用STFT得到MLFM信号的短时傅里叶域频谱图,对其进行直线检测得到各个分量参数的粗略估计.然后,利用LFM信号在FRFT域的频谱分布特征和STFT窗函数的主瓣带宽,计算得到待估计信号在FRFT域变换阶次和频谱的分析范围;最后,在Zoom-FRFT域采用优选法对各个分量进行精估计,得到精确的变换阶次和峰值位置.仿真结果表明,该方法可以有效地对MLFM信号进行参数估计,可以根据实际需要灵活选择窗函数的宽度和细化倍数,与传统方法相比,提高参数估计精度的同时大大减小了计算量.     

一种低信噪比下LFM信号参数快速估计算法

为了对线性调频(LFM)信号参数进行快速、准确的估计,提出了一种新算法.该算法根据LFM信号当能量一定时在相同时宽范围内频谱幅度平方与调频斜率成反比的特点,通过对若干组快速傅里叶变换(FFT)结果进行模值选大,同时给出了起始频率和调频斜率的估计.仿真结果表明,通过合理设置算法参数,算法可以用于信噪比低至-38dB的LFM信号的参数估计.     

一种多分量线性调频信号参数估计方法

为解决目前传统方法在低信噪比时对多分量线性调频信号参数估计不理想的问题,提出一种新的参数估计算法.该算法将分数阶傅里叶变换和小波变换很好地结合起来,对经过分数阶傅里叶变换后的信号用小波进行滤波,并最终估计信号参数.仿真结果验证了该算法的有效性,可适用于低信噪比环境.     

GPS辅助的FMCW SAR成像运动补偿

针对小型无人机装载FMCW SAR脉内运动误差较大的情况,提出GPS数据辅助的SAR成像运动补偿方法。运用新的补偿函数对全成像场景分步骤补偿航迹法平面运动误差,采用非均匀的离散傅里叶变换校正航迹前向速度误差,从而正确补偿三维方向的运动误差,实现一定分辨力要求下的成像。仿真证明了方法有效性。     

基于匹配傅里叶变换的舰船目标成像算法

为解决逆合成孔径雷达(ISAR)对非合作、机动目标成像时的散焦问题,提出利用瞬时多普勒参数估计补偿相位的成像方法.分析舰船目标的回波特性及其偏航、俯仰、侧摆等转动分量引起的多普勒非线性变化,将回波近似为噪声和杂波背景下的多分量线性调频信号.比较二阶、二步两种匹配傅里叶变换的多普勒参数估计精度.蒙特卡罗实验验证.二步匹配傅里叶变换均具有更好的多普勒分辨力,估计误差较小.利用匹配傅里叶变换估计多普勒频率完成瞬时成像的方法,去除了传统算法中的严重散焦现象,提高了聚焦性能,可获得舰船目标在观测时间内的姿态变化.仿真实验及实测结果验证了该方法的有效性.     

基于加权型三次相位函数和FRFT的LPI信号识别研究

针对低截获概率雷达信号难以识别和分类的问题,提出了基于加权型三次相位函数和分数阶傅里叶变换的低截获概率雷达信号识别算法。用短时傅里叶变换剖析了应用较广的八种低截获概率雷达信号的时频特性,然后依据调频率将其分为两类。先用加权型三次相位函数估计信号的调频率,然后再用分数阶傅里叶变换获得信号的各分量峰值,根据峰值能量比进行细分类。通过大量的实验仿真验证,本算法在信噪比为0 d B的条件下,正确识别率能够达到95%以上。     

基于MCMC的线性调频信号最大似然参数估计

为实现合成孔径雷达对运动目标有效地成像,需要对运动目标的线性调频(chirp)回波信号的参数进行准确地估计。该文将马尔可夫链蒙特卡洛(MarkovchainMonteCarlo,MCMC)方法和均值似然估计相结合,利用离散调频图(chirpogram)作为起始点的选择方法,提出了一种实现单分量chirp信号最大似然参数估计的新方法。仿真和分析表明这种方法的参数估计性能可以在较低信噪比时达到CramerRao界(CRB)。该方法结构简单,计算量适中,可以联合估计各参数,无误差传递效应,估计性能良好。     

基于脉间码型捷变的相位编码旁瓣抑制方法

针对低重频动目标检测雷达,提出了一种基于脉间码型捷变的相位编码旁瓣抑制方法. 该方法将信号设计与信号处理相结合,在相参积累帧内的各个脉冲重复周期发射捷变的编码序列,利用不同编码序列脉压后主瓣位置相同而旁瓣位置不同的性质,经过相参积累达到抑制旁瓣的目的. 计算机仿真与测试结果表明,该方法可以有效地抑制相位编码的距离旁瓣,而且在存在回波遮挡的情况下仍然具有较好的旁瓣抑制性能.     

基于U-net卷积神经网络的大转角ISAR成像方法

针对ISAR成像在大转角条件下产生严重的越距离单元徙动从而使得ISAR图像散焦的问题，提出一种基于U-net卷积神经网络的大转角ISAR成像方法。首先利用快速傅里叶变换对大转角条件下的回波数据进行预处理，得到散焦的ISAR复值图像作为训练样本，其次，根据ISAR成像特点对U net网络结构进行了改进，训练后得到具有良好聚焦能力的成像网络。仿真实验表明：与传统大转角ISAR成像方法相比，所提方法将ISAR图像的峰值旁瓣比降至-18 dB以下，具有更小的图像熵和最小均方误差，成像时间缩减至0.28 s左右，在低信噪比条件下仍可以实现ISAR图像的快速、准确重建。     

润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪

针对润滑油磨粒含有强噪声的回波信号的问题,采用基于双树复小波变换(DT-CWT)的自适应降噪方法,从而提取清晰的磨粒回波信号. 该方法结合奇异谱分析(SSA)和小波熵理论,分别对双树复小波变换后的近似部分和细节部分进行分析. 奇异谱分析去除了近似部分包含的噪声,同时,小波熵理论能够自适应选取不同分解层上的阈值,实现了细节部分系数的自适应选择. 仿真表明,对于润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪,输出信号信噪比(SNR)高、均方根误差(RMSE)小、相似系数(NCC)大,算法运算时间能够满足在线检测要求. 实验分析表明,该方法降低了信号中的噪声,还原了准确的波形特征.      

一种基于窄带自相关的实信号频率估计算法

单频含噪实正弦信号的自相关函数和其原信号的频率一致,且自相关可去除一部分噪声影响,因此基于自相关的频率估计算法一直备受关注。由于自相关可以从时域获得也可以从频域获得,基于自相关的频率估计算法有比较简单的基于时域的方法和性能比较好的基于频域的算法。结合时域和频域自相关的特点,提出一种基于窄带自相关的实信号频率估计算法,该算法在频域进行谱峰搜索后,利用信号的窄带功率谱来计算自相关,进而用简单的时域自相关的改进协方差算法(modified covariance,MC)来得到频率估计,推导出频率估计闭式解。仿真结果表明该算法性能优于传统的自相关时域算法和频域算法,在信噪比高于-7 dB时就能逼近CRB界。     

正交频分复用调制雷达高速弱目标检测算法

为提高正交频分复用(OFDM)调制雷达对高速弱目标的检测能力,提出了一种基于相参Radon变换的OFDM调制雷达高速弱目标检测算法。首先分析了高速弱目标回波信号模型以及对其进行长时间相参积累时出现的跨距离单元走动问题,然后采用相参Radon变换算法沿距离单元走动斜线对其进行长时间相参积累,并研究了其存在速度模糊情况时的参数估计方法。理论分析和仿真结果表明,该算法具有比非相参Radon变换和动目标检测(MTD)更优的低信噪比(SNR)背景下的目标检测性能,并能进行有效的参数估计。     

杂波下频率步进信号参数设计及处理算法研究

针对杂波环境下目标检测与成像问题,给出了频率步进信号参数设计的约束条件与优化准则,分析了帧间脉冲多普勒处理的测速性能,深入研究了在频域上进行杂波抑制、回波补偿及合成高分辨的处理方法. 基于实际的雷达系统参数进行了计算机仿真,结果表明该算法可有效提取杂波环境下的微弱运动目标信息,并合成了正确的一维高距离分辨像,且抗噪声性能好,运算量小,工程易实现.      

基于平面变换技术的脉冲信号分选

针对平面变换分选信号方法中人工检测特征曲线的缺点,对平面变换后特征曲线的检测方法进行了研究.将随机Hough变换引入平面显示变换后的特征曲线检测,导出了检测曲线参数与待分选脉冲序列的脉冲重复间隔(PRI)之间的关系,利用该技术可实现对平面变换后特征曲线的自动检测与分离,该方法适用于固定PRI、参差PRI和随机抖动PRI脉冲序列的分选.     

逆合成孔径雷达的成像技术研究

针对逆合成孔径雷达(ISAR)在成像上遇到的由于一维距离像随机平移造成成像效果变坏的问题,通过分析得出增加横向分辨率能够提高ISAR图像的信噪比这一结论,从而可以把随机平移对成像的影响视为噪声干扰,提高横向分辨率可以降低运动补偿精度要求的同时,还可以在做运动补偿成像后使目标像达到一定效果的情况下,放松对ISAR信号信噪比的要求。结果表明上述方法可行。     

穿墙雷达系统中信号检测的新算法

针对冲击体制穿墙雷达系统中回波信号结构复杂、信噪比低、信号检测困难等问题,提出一种小波-双谱联合检测新算法.在对穿墙雷达回波信号建模的基础上,用联合算法将非相干累积后的回波信号经过小波包变换提高信噪比,再用双谱算法进行信号检测.实验结果验证了新算法的有效性,能提供比单独使用其中任一算法更高的检测精度.该算法能反映墙壁后物体的距离-方位信息,为穿墙雷达系统成像提供了可能.