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。     

双基FMCW宽带雷达微多普勒特征分析与误差因子补偿

对双基调频连续波(FMCW)宽带雷达旋转目标的微多普勒效应进行了研究。首先建立了双基FMCW宽带雷达中的旋转目标模型,推导得出了旋转目标的微多普勒效应表达式,并通过分析目标脉内微动对一维距离像的影响,得出了一次误差项会引起一维距离像的走动和峰值偏移、二次误差项会引起一维距离像的展宽、同时双基角也会对目标微多普勒特征曲线的最大频偏产生调制等结论。在此基础上,进一步提出了利用最小熵准则对误差因子进行补偿的方法。仿真分析表明:该方法能够较精确地估计二次误差项的系数,有效地补偿目标微多普勒效应的误差因子,并具有良好的抗噪性能。     

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。     

线性调频步进信号雷达目标微多普勒效应分析

线性调频步进信号的距离高分辨能力为目标的精细微多普勒特征提取奠定了基础,因而研究该信号体制雷达的微多普勒效应具有重要意义.在阐述线性调频步进信号成像原理的基础上,研究了线性调频步进信号体制下雷达目标微多普勒效应的产生原理,分析了距离像走动和卷绕的产生原因,并通过重点分析旋转和振动形式的微动引起的微多普勒效应,比较了其与线性调频信号体制下微多普勒效应的异同,得出了在满足距离像不卷绕条件下目标微动参数与谱图上正弦曲线参数之间的关系,为后续的微多普勒特征提取工作提供了理论基础.仿真计算验证了本文微多普勒效应理论分析的正确性.     

调频连续波雷达自旋目标干涉三维成像方法

相比脉冲体制雷达,调频连续波雷达具有功耗低、成本低、重量轻等优点,发展前景广阔,同时雷达三维成像技术可为目标的分类识别提供重要的特征信息。但是自旋目标在调频连续波信号条件下会产生一维距离走动以及回波相位的改变,这对干涉三维成像产生了影响。针对自旋目标在线性调频连续波雷达中的干涉三维成像技术进行了研究,分析了自旋产生的回波调制效应与相位变化,结合分析所得的调制前后目标在距离 慢时间像上微动特征的变化关系与扩展Hough变换提取的微动参数,解决了干涉三维成像中由于回波调制效应导致的目标坐标畸变问题,提出了基于调频连续波雷达的自旋目标干涉三维成像的具体处理方法。仿真实验证明,所提方法有效提高了自旋目标的干涉三维成像质量。     

基于Zheng签密和SK签密的改进方案

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。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。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。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。     

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.     

基于FDD-OFDM信号外辐射源双基雷达的低空目标微动特征提取

作为当前一种广泛使用的民用移动通信信号,LTE信号是低空目标探测的一种重要外辐射源信号。开展基于LTE信号的低空目标特征分析与提取研究,对于低空监视与要地防护等具有重要意义。LTE移动通信信号的核心技术之一是多载频正交频分复用技术, OFDM,分为时分双工TDD和频分双工FDD 2种模式。针对FDD-OFDM信号,首先建立了带旋翼低空目标雷达回波模型,推导了目标散射点的多普勒和微多普勒参数化表达,并分析了其微多普勒频率的影响因素。在此基础上,使用时频分析和Hough变换结合的方法对目标的微动特征参数进行提取,验证基于FDD-OFDM信号外辐射源双基雷达的低空目标微动特征提取的可行性和有效性。     

基于迭代Radon-Wigner变换的FMCW-ISAR目标速度估计及速度补偿

在调频连续波逆合成孔径雷达(FMCW-ISAR)成像系统中,目标在扫描周期内的高速运动导致目标一维距离像的畸变及二维成像的模糊。为了获得高质量的ISAR目标成像结果,需对高速目标进行速度估计及补偿。该文针对FMCW-ISAR系统信号模型,提出了一种基于迭代RadonWigner变换对高速非合作目标进行速度估计和速度补偿的方法。仿真结果表明:该方法能够对高速非合作目标的速度进行高精度估计,距离向和方位向速度补偿后可获得理想的ISAR成像结果。     

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。     

基于多散射中心联合抽取的步进频雷达成像方法

针对步进频雷达复杂目标抽取一维距离像时存在的多散射中心幅度损失问题,提出了一种基于多散射中心的联合抽取算法.方法根据目标最强散射中心,利用逆向舍弃法得到参考距离像,然后提取目标多散射中心峰值,并由强到弱得出能抽取到相应散射中心峰值的多组抽取起始点集合,依次对这些集合取交集,作为最佳抽取起始点.该方法确定的抽取起始点能够抽取到尽可能多的散射中心峰值,并且各散射中心的测距精度更高.经计算机仿真和实测数据验证,该方法抽取效果优于逆向舍弃法等传统抽取方法.      

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。     

基于极化不变量的谐波雷达导引头目标识别算法

为解决基于目标谐波散射系数的FFT识别算法无法有效识别目标全弹道谐波散射特性的问题,采用了基于极化不变量的目标识别算法.根据目标的半导体模型拟合出目标的谐波散射系数,用卡尔曼滤波器对谐波散射系数进行估计.将估计结果作为酉矩阵的对角元素,建立了目标谐波极化散射矩阵及与其对应的功率矩阵,通过就不同的目标进行谐波散射极化计算得到了仿真结果.结果表明,与基于目标谐波散射系数的FFT识别算法相比,目标谐波极化散射矩阵行列式的值及功率矩阵的迹能反映出目标的全弹道谐波散射特性,二者可以作为有效的目标识别特征量.      

基于FEKO的引信目标近场动态散射特性实时仿真

引信目标的近场散射特性受到天线方向图、目标局部照射、弹目交会状态等因素的影响,计算过程复杂。首先提出了一种基于FEKO的目标近场散射特性实时仿真方法,然后根据引信作用段的特点建立了弹目交会模型,对引信目标的近场动态散射特性进行了实时仿真,仿真结果表明近场散射强度与导弹脱靶量和目标照亮区有直接关系,脱靶量越小,散射强度相对越大,且弹目距离较近时,由于照亮区的不同散射强度将出现较大起伏。     

越肩发射空空导弹发射条件

越肩发射的使用是有条件的,只有在保证安全的前提下才能使用越肩发射导弹攻击尾后目标,因此,载机攻击时要考虑目标威胁。通过威胁因子法分析空战中威胁载机安全的几个因素,确定各因素在目标总的威胁中所占权值,为载机正确决策提供依据;简要阐述了航迹正切规避法,并说明了使用场合;提出了越肩发射空空导弹的发射时机,基本原则是既能保证载机处于目标威胁区域之外,还要确保目标处于载机导弹的全向攻击区之内。仿真结果表明:载机被目标尾追攻击时做出正确决策可以在保证自身安全的同时将其击落。     

基于深度卷积神经网络的地磁导航方向适配性分析

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义.     

一种改进的地下车库弱纹理下智能汽车SLAM算法

地下车库中纯视觉的SLAM方法无法克服光线不足和弱特征纹理两大不利因素,为此论文提出一种基于VINS-Mono框架下改进的视觉惯导融合算法,把原算法中提取Harris角点的方法改进为提取灰度值陡变的像素点,并使用非线性优化方法在初始化阶段进行视觉位姿估计。后端采用滑动窗口的形式建立先验估计残差、IMU残差以及基于灰度值不变原理构建的视觉残差的联合残差模型,进一步提升了系统底层变量的优化效果从而提高算法的定位准确度。通过基于EuRoc数据集的仿真实验和地下车库实际场景的实车实验,验证了所提算法的鲁棒性和精确性。