基于EMD算法的空间自旋目标平动补偿与微动特征提取

针对微多普勒频率附加在空间目标高速轨道运动产生的多普勒频移上使微动特征提取更加困难这一问题,提出了一种利用EMD算法对空间目标进行精确平动补偿和微多普勒特征提取的方法。对空间自旋目标进行建模,推导了窄带雷达条件下空间目标的微多普勒效应,并分析了平动分量对微多普勒的影响;把目标回波分解成一系列本征模态函数(IMF),然后求出瞬时频率,利用经验模型分解(EMD)算法对瞬时频率进行分解,分析各分量的能量百分比判别平动频移分量,实现回波信号的平动补偿;对平动补偿后的信号利用 EMD算法分离出微多普勒曲线,提取微动特征。仿真实验验证了该方法的可行性与有效性。     

电离层探测仪回波能量积累算法

设计一组适用于小功率便携式电离层探测仪的预处理能量积累算法.该积累算法由基于脉间相位编码的脉冲压缩算法、基于多次探测的多普勒积累算法和群时延-多普勒域二维积累算法3部分组成.实时采集的数字信号经过脉冲压缩算法处理后,回波能量均在电波历经的群时延距离附近聚集,信噪比提高,回波的相位信息被保留.然后,依据多次探测过程中的相位连续性实现多普勒积累.最后,基于数字图像处理技术和电离层回波的时延与多普勒连续散布特性提出群时延-多普勒域二维积累算法,不仅可以提高短波信道的衰落区域的能量,还可以填补脉间调相体制的回波区域中的固有盲区.研究结果表明:实测数据经积累算法处理后,回波信噪比显著提高;这些积累算法可为弱回波检测提供具有更高信噪比的数据,减小探测仪的功耗,有利于设备的小型化和便携化.     

一种机载雷达空中机动弱目标检测方法

提出了一种机载雷达空中机动弱目标的检测方法,采用子空间投影法抑制杂波,再利用Keystone变换校正目标距离走动,然后利用修正Chirp-Fourier变换(MDCFT)估计目标加速度对多普勒走动项进行补偿。该方法有效解决了回波信噪比低、距离走动和多普勒走动的问题,实现目标能量的有效积累,提高了机载雷达对空中机动弱目标的检测能力。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于Keystone变换的高速运动目标检测方法研究

高速运动目标脉间存在越距离单元走动,且多普勒频谱混叠,脉间相参积累困难.利用长时间的信号积累,来提高微弱高速运动目标在低信噪比下的检测性能理论上是一种有效方法,但积累时间长,使得目标回波越距离单元走动,相参积累更加困难.进行速度提前预估计的方法,能很好提高检测性能,但增加了技术难度,并且需要长的检测时间.本文研究一种改进的Keystone变换方法,该方法是通过计算不同模糊系数时的所有回波脉冲峰值位置的方差,记录下方差最小时的模糊系数,利用该模糊系数,结合运用SINC函数插值实现的变换方法.该变换方法不受目标回波积累时间的限制,无需预先估计目标速度,可同时实现解多普勒模糊和补偿距离走动.仿真结果表明,与进行匹配滤波后相参积累的方法相比,结合最小方差法和Keystone变换的方法,能有效补偿距离走动,去除多普勒模糊,有效提高了高速运动目标回波脉冲积累的信噪比,改善了雷达的检测性能.     

基于北斗GEO卫星信号的目标成像研究

利用北斗导航卫星信号进行目标成像目前还处于研究和探索阶段,文章为此针对北斗卫星B1和B3频段信号的特点设计了利用北斗地球静止轨道(Geostationary Earth Orbit,GEO)卫星进行目标成像的算法,并进行了基于点目标成像的仿真实验,实验比较了B1和B3信号的目标成像效果。仿真实验结果表明能够利用北斗B1和B3信号进行目标成像,而且B3信号的成像分辨率优于B1信号。最后通过现场实验对直达和反射信号进行了研究,验证了利用北斗GEO卫星B3信号对目标进行探测和分辨的可行性。     

基于北斗地球静止轨道卫星信号的目标成像研究

利用北斗导航卫星信号进行目标成像目前还处于研究和探索阶段,为此针对北斗卫星B1和B3频段信号的特点设计了利用北斗地球静止轨道(geostationary earth orbit,GEO)卫星进行目标成像的算法;并进行了基于点目标成像的仿真实验。实验比较了B1和B3信号的目标成像效果。仿真实验结果表明能够利用北斗B1和B3信号进行目标成像;而且B3信号的成像分辨率优于B1信号。最后通过现场实验对直达和反射信号进行了研究,验证了利用北斗GEO卫星B3信号对目标进行探测和分辨的可行性。     

基于双基ISAR的空间高速目标成像分析

讨论了空间高速运动目标在地基双基地逆合成孔径雷达(Bi-ISAR)系统下的成像算法。首先给出了地基双基ISAR的系统模型及其目标回波信号形式,其次分析了空间目标运动对双基ISAR二维分辨率的影响,在此基础上对回波信号进行分析和处理,通过数学推导得出当目标高速运动时,其回波信号中将产生距离展缩项以及不可忽略的残余视频相位项和脉内走动因子,此后采用构造补偿函数的方法对这些影响成像质量的因素进行补偿,并应用Keystone变换消除成像结果中的越距离单元徙动现象且给出了整个成像处理流程,最后通过对卫星目标的成像仿真验证了文中所分析的距离展宽项和脉内走动因子对目标二维像的成像影响,对补偿前后目标像的比较说明了文中补偿算法的有效性和实用性。     

远程高速目标高分辨距离成像新方法

文中提出了一种基于步进频率信号的高分辨距离成像方法,能够同时获得远程高速目标的无模糊距离和无模糊速度,并实现其高分辨距离成像。根据步进频率信号的运动目标回波模型呈现多分量LFM信号的特点,采用时域解线性调频算法对回波进行多普勒处理,以在很大的测量范围内获得无模糊的速度。对回波信号进行运动补偿,从而获得远程高速目标的一维高分辨距离像。     

基于深度展开的SAR大斜视RD成像算法

大斜视角条件下的合成孔径雷达SAR回波信号具有方位向和距离向严重耦合、大距离徙动等特点,采用常规的距离多普勒RD算法成像,会引起方位向的散焦以及空变等问题。为了改善大斜视SAR在成像过程中存在的问题,提出了一种基于深度展开网络的SAR大斜视可学习距离多普勒成像方法。该方法将RD成像方法与深度学习结合,利用RD成像的步骤构建了基于深度展开网络的RD学习成像网络结构,将回波数据作为网络输入来学习回波数据到大斜视SAR图像的成像过程。首先,在分析大斜视SAR回波信号模型的基础上确定了网络成像过程中的可学习参数;其次,根据成像过程设计大斜视SAR成像网络;最后,通过非监督训练的方法对网络进行训练,最终输出学习成像结果。点目标和面目标仿真结果表明,该方法可以有效抑制旁瓣,提高成像精度和计算效率,满足SAR在大斜视角下的成像要求。     

频域积累与EMD去噪结合的微动信号检测算法

 超宽带生命探测雷达具有穿透能力强、距离分辨率高、抗干扰能力强等诸多优点,在防暴、救援、反恐等领域有很高的使用价值。由于穿墙生命探测雷达回波信号具有杂波干扰严重,且生命信号与背景噪声相互交叠等特点,利用传统数字滤波方法无法有效检测人体微动信号。针对此问题,本文提出一种利用频域积累与经验模态分解（EMD）相结合的人体微动信号检测算法,利用频域积累提高回波信号的信噪比,利用EMD 方法进行进一步的去噪处理。该算法不仅具有频域积累可以有效提高信噪比的优点,而且具有EMD 方法自适应分解信号的能力。同时,它克服了在低信噪比情况下,频域积累实时性不强,以及EMD 方法不能有效去除杂波的缺点。仿真和实验证明,该算法既可以有效提高雷达回波信号的信噪比,又可以改善单纯使用频域积累实时性不强的缺点,利用该算法对雷达回波信号进行处理可以准确快速地检测出人体的呼吸频率,是一种很好的穿墙雷达微弱信号检测新方法。