基于多通道补偿的毫米波雷达高速目标检测方法

目标检测是雷达的重要任务之一,利用长时间信号积累能有效提高低信噪比时的检测性能.对于高速运动目标,脉间回波存在相位差,及严重的距离走动现象,影响相参积累的效果.针对雷达系统高速运动目标检测的问题,提出一种基于多通道补偿的方法,提高毫米波雷达脉间相参积累性能.该方法将目标速度范围划分成若干区间,对每一区间设置一个补偿通道,各通道按对应速度区间的中值对输入信号进行走动校正及相位补偿,补偿后经过匹配滤波器输出;选取所有通道输出值的最大值,与预先设定的阈值的判决器进行比较,以确定有无目标.该方法与恒虚警检测结合,无需预先估计目标速度.用Matlab构造毫米波雷达发射与接收回波的模型,对接收信号进行多通道补偿高速目标检测进行了仿真.仿真结果表明,在毫米波雷达高速目标检测中,多通道补偿方法能有效的检测出微弱高速运动目标,与直接相参积累方法相比,可提高7dB的信噪比,增强毫米波雷达系统的检测性能.     

用于扩展目标检测的OFDM-MIMO雷达波形设计

为了检测扩展目标,该文提出一种已知统计特性的杂波和噪声背景下提高正交频率分集复用-多输入多输出(OFDM-MIMO)雷达检测性能的波形设计方法.利用扩展目标一维距离像的频率特性,基于匹配照射理论给出了雷达回波向量模型,在此基础上建立最大化检测信杂噪比的目标函数;通过交替迭代搜索获得优化发射波形和最优接收滤波器.仿真结果表明,经调制的OFDM-MIMO雷达发射波形具有稳健的抗杂波性能,可提高检测信杂噪比,改善OFDM-MIMO雷达检测性能.     

基于CRPF的MIMO雷达目标检测前跟踪算法

在对机动弱目标进行检测过程中,由于回波信号含有杂波、干扰等噪声,其统计特性未知,难以对回波信号进行数学建模,无法得到后验概率密度函数,传统的粒子滤波算法性能大幅下降.针对此问题,提出了基于代价参考粒子滤波的MIMO雷达目标检测前跟踪算法.该算法无需背景噪声的统计特性,只需利用目标状态的估计值与真实值之间的差值计算各粒子的代价和权值,避免了通过对噪声进行建模来求得后验概率密度的问题.实验仿真证明,当噪声统计特性未知时,所提算法检测跟踪性能明显优于传统粒子滤波算法.     

分布式MIMO雷达优化布站研究

针对分布式多输入多输出(MIMO)雷达各发射站和接收站的优化布站问题,提出了一种分布式MIMO雷达布站的优化模型.首先给出了分布式MIMO雷达的信号模型;然后分析了收发天线位置对分布式MIMO雷达的空间分集能力和信道电压散射系数方差的影响,在此基础上提出了用空间分集度和空间分散度指标对分布式MIMO雷达的空间分集能力和天线分散程度进行量化评估;接着提出了在空间分散度一定的条件下,使空间分集度最大的布站原则并给出了相应的目标函数;最后仿真分析了信号频率、探测距离、探测方位、信道数目等因素对分布式MIMO雷达布站的影响.研究结果对分布式MIMO雷达的系统配置和实际应用具有重要的参考价值.     

频率分集极化MIMO雷达目标检测

为了提高集中式多输入多输出(MIMO)雷达的目标检测性能,提出了一种频率分集极化MIMO雷达.该雷达的发射端采用频率分集和极化分集,接收端以变极化或者正交极化方式接收回波信号,并且基于目标极化散射特性优化设计发射极化和接收极化来进一步提高性能.基于奈曼-皮尔逊准则设计了检测算法,并推导了虚警概率和检测概率的近似计算公式.仿真结果表明:频率分集极化MIMO雷达的检测性能优于极化MIMO雷达和频率分集MIMO雷达,并且采用正交极化接收方式可以获得更好的检测性能.     

分布式OFDM-MIMO雷达包络对齐方法

针对分布式多输入多输出(MIMO)雷达多子站回波包络对齐问题,提出了一种基于正交频分调制(OFDM)波形的分布式MIMO雷达的包络对齐方法.首先建立了该雷达的信号模型,然后根据不同子阵回波距离走动的差异,提出了回波包络走动校正方法,并给出了相应的适用条件.仿真实验测试了不同信噪比、不同多普勒频率下的包络对齐效果,证实了提出方法的有效性.     

基于SSD的低空监视雷达目标检测

针对空管自动化系统中民用飞行器难以被检测到的问题,提出了一种基于SSD(single shot multibox detector)的低空监视雷达目标检测方法.为了准确描述目标特征,首先,将MTD(moving targets detection,运动目标检测)图像经过扩展并分块后作为训练样本直接输入到SSD网络;其次...     

雷达目标回波高速采集系统的设计

论述了一种雷达目标回波高速采集系统的设计思想和系统结构．针对高速FIFO指针环的结构特点，设计了一种采样预触发电路，有效解决了门限检测时回波采集丢失有效数据的问题．系统采用PCI总线的接口技术和可编程逻辑器件，实现了双路50MHz实时采样。     

一种新的MIMO雷达动目标检测方法

针对MIMO雷达的动目标显示（MTI）特性,通过与传统单延时对消方法对比,采用双延时对消和变T技术处理盲速的方法进行动目标检测.最后对比仿真实验结果证明,在动目标检测中使用双延迟线对消和变T技术处理盲速的方法,能够更好地提取杂波中的运动目标.     

一种雷达视频弱小目标检测前跟踪方法

基于雷达视频的弱小目标检测与跟踪在国防和民用领域具有重要的应用价值。本文利用弱小目标的运动信息,用渐消递归最小二乘法对背景进行建模,由当前帧图像与预测背景的差分来检测运动弱小目标。分析了渐消递归最小二乘法的检测前跟踪特性,提出了渐消递归最小二乘法和数学形态学相结合的方法,在检测到运动目标的同时能快速地获得目标航迹,避免了恒虚警率带来的信噪比损失。由于该方法运算步骤简单,有较快的检测速度和较高的稳定性,广泛适用于工程领域。     

基于粒子滤波的MIMO雷达目标似然比检测方法

针对多输入多输出（MIMO）雷达在非高斯杂波背景、信号参数随机或未知的情况下,难以建立目标统计检测模型的问题,基于粒子滤波方法,根据参数的概率分布函数抽取粒子,将复杂积分运算转化为求和运算求取似然函数,给出了一种MIMO雷达目标似然比检测的通用模型,解决了非高斯杂波条件下无法得到检测统计量的问题．以复SG-Alpha联合稳定分布作为MIMO雷达非高斯杂波分布模型,给出了基于粒子滤波的似然比检测方法．最后通过仿真实验给出了该方法在不同条件下的检测性能,并与传统MIMO雷达目标检测方法进行了比较,结果表明在非高斯杂波背景下该方法的检测性能要明显优于传统方法的．     

采取阶段性改进的全新ViBe目标检测算法

针对ViBe (Visual Background extractor)算法在目标检测过程中易产生鬼影问题和检测目标不完整问题,从ViBe算法处理过程的主要阶段出发,提出一种全新的ViBe目标检测算法.首先,在模型初始化阶段,利用前m帧视频序列对应像素点的均值构建背景模型,同时将原算法的8邻域改为24邻域进行样本选取以及动态调整匹配半径;然后,在目标检测阶段,引入最大类间方差法来计算当前图像帧的最佳分割阈值,进而对前景像素进行二次判别;其次,在背景模型更新阶段,根据背景变化快慢程度动态地调整更新因子;最后,对获得的前景图像进行形态学处理得到最终的前景目标.实验结果表明,改进后的ViBe算法使鬼影问题得到有效解决,目标检测的准确度和完整度也有大幅提高.     

分布式MIMO数字阵列雷达检测性能研究

提出了一种多输入多输出(MIMO)雷达模型,并分析了其检测性能.首先,建立了MIMO雷达的观测模型,并在此基础上给出了一定搜索范围和搜索周期条件下的目标回波信号模型;其次,在考虑信道互易性和多脉冲相参积累的条件下,给出了信号处理流程并推导了相应的似然比检测器;最后,对其检测性能进行了仿真,并与其他MIMO雷达和相控阵雷达进行了性能比较.结果表明:天线分置导致的波束展宽带来的相参积累时间的延长,以及天线收发共用导致的信道互易性,都可提高MIMO雷达的检测性能,在天线数不大于6且检测概率大于0.5的条件下,其检测性能明显优于相控阵雷达.     

应用小波变换实现弱雷达信号的实时探测

为克服干扰环境下雷达识别和跟踪弱目标信号的困难 ,提出了一个基于小波变换的实时探测方法。通过分析目标和干扰的回波特征 ,采用了一种正交导数小波分析信号的局部凸性 ,并根据局部上凸区间的统计概率给出目标信号位置的探测估值。用仿真和试验数据检验方法的有效性 ,结果表明该方法能够有效判定信干比低至 - 5 d B时目标信号的位置。算法简单、稳定 ,是可行的     

基于keystone变换的噪声调频连续波雷达高速目标探测

针对目标高速运动导致严重多普勒色散的问题,提出基于keystone变换的距离徙动校正方法。根据噪声调频连续波无周期性的特点,对回波信号采用等间隔重叠分段法进行频域相关处理。结合快速离散时间尺度变换算法,能够实现高效的长时间相参积累。无需先验知识,能处理多目标场景。通过仿真实验验证了该方法的有效性,并与传统时域相关法进行了比较和分析。当目标未出现距离徙动时,该文方法和时域相关法对目标输出信噪比的提升效果基本一致。当目标出现距离徙动后,时域相关法的输出信噪比迅速下降,恶化程度与徙动严重程度成正比,而该文方法经距离徙动校正后的输出信噪比则基本不受目标速度的影响,且仍随积累时间的增加而增大。     

基于Wi-Fi穿墙雷达的无源移动目标检测方法

穿墙目标检测在安防、智能家居和应急救援等方面具有重要的应用前景。目前,基于Wi-Fi的穿墙目标检测方法需在检测区域内安装额外设备,或需对硬件进行复杂改动。针对上述问题,提出一种新颖的基于Wi-Fi穿墙雷达的移动目标检测系统WiTWR,在检测区域内无附加设备并无需对硬件进行任何改动的情况下,实现墙后无源移动目标检测。对接收信道状态信息(channel state information, CSI)构建接收信号模型并对其相位进行修正;设计一种干扰抑制算法对墙面强反射信号进行抑制,并利用小波去噪对噪声干扰进行抑制;对子载波进行挑选并分别提取CSI在有无目标情况下的幅值和相位特征,在此基础上,利用支持向量机(support vector machine,SVM)构造目标有无检测分类器,从而实现穿墙目标检测。实验结果表明,提出的基于Wi-Fi穿墙雷达的目标检测方法准确率能达到85%以上。     

滑窗检测在雷达终端点迹录取中的应用

该文主要介绍滑窗检测的原理及在雷达终端点迹录取中的应用,使复杂的目标判别过程通过简单的逻辑电路来完成,有效地实现了雷达快速、灵活的录取跟踪特点。     

一种简易的LFM脉冲雷达动目标检测方法

采用脉冲压缩与DMTI以及FFT滤波器组级联的信号处理方案,实现线性调频(LFM)脉冲雷达的动目标检测.先将LFM回波信号进行脉冲压缩,再采用数字动目标显示(DMTI)技术进行一次对消以抵消固定杂波,然后用FFT滤波器组对动杂波进行抑制并改善低速目标的信噪比.仿真结果表明:与单纯采用DMTI技术相比,系统输出信噪比明显提高;与单纯采用FFT滤波器组相比,级联DMTI后,地杂波被大幅度抑制,低速目标输出信噪比有所下降,高速目标输出信噪比进一步提高.     

基于被动量子雷达的隐身目标探测研究

未来战场,将是隐身武器的较量,不论是有人机、无人机,还是巡航导弹、弹道导弹,都朝着隐身化方向发展.传统雷达在对付这些隐身目标时存在无法突破的性能极限.笔者将被动雷达与量子技术结合,提出被动量子雷达,分析其对隐身目标探测的机理.采取超导电路技术实现对微波光量子转换处理,并使用SVI和PSA量子增强接收技术,以及JPA技术实现高灵敏度微波信号接收,被动量子雷达可将系统灵敏度最大提高大约4个数量级.分析结果表明提出的基于被动量子雷达的隐身目标探测原理可行,具有很强的应用潜力.