智能化武器系统发展的关键技术--雷达自动目标识别技术

雷达目标识别作为智能化武器发展的关键技术,在未来信息化条件下一体化联合作战中发挥着极为重要的作用。简要回顾了雷达目标识别技术的发展,重点介绍了在雷达目标识别方面取得的技术进展和主要成果,并概括了该领域的发展趋势。     

复合导引头交接班成功概率的建模与仿真

中、末制导交班是复合导引头需要重点解决的问题的之一.将交接班成功概率分解为目标落在末制导导引头视场内的概率和导引头对目标的检测概率,根据交接班参数计算的需要对复杂的导弹空气动力学方程和制导系统模型进行了简化,建立了一个包含多种主-要误差源的交接班成功概率模型,可仿真生成任意时刻的交接班成功概率.对典型场景的仿真验证了该模型的合理性和实效性.     

基于随机卷积的压缩感知雷达成像

压缩感知理论为解决传统高分辨雷达面临的大带宽信号采样、海量数据存储、传输与处理等问题提供了契机。基于随机卷积的压缩感知是一种通用有效的数据获取策略,且便于物理实现。研究了基于随机卷积的压缩感知雷达成像方法,对随机测量体系中降采样的不同实现方式进行分析和讨论。仿真和实测数据验证了成像方法的有效性,并对比分析了不同降采样方式下信噪比和样本数对成像性能的影响。     

基于频域波形分析的调频步进雷达测距测速新方法

调频步进雷达存在时延-多普勒耦合,对目标测距测速造成严重的影响。在分析其多普勒性能的基础上,通过采样点位置得到目标的粗距离。然后,根据距离-速度耦合关系得到目标的粗速度,经过二次项补偿后再通过频域波形分析获得目标各散射点的真实距离。最后,通过解耦合得到目标精确速度。详细分析了这一解距离速度耦合的新方法,提出了基于频域波形分析法测距测速的具体步骤。仿真结果表明,这种方法在采样率较高和速度不模糊时具有较好的效果。     

摆动锥体运动辨识及最大摆动角估计

研究了一种摆动锥体目标运动辨识及最大摆动角估计方法。首先分析了雷达观测下的目标摆动模 型,推导了摆动锥体目标回波微多普勒,并对其调制规律进行了理论分析。结合摆动目标回波时频分布,提出了 一种基于微多普勒特征点的最大摆动角估计方法和一种基于微多普勒变换谱特征的摆动目标运动辨识方法。实 验结果验证了本文方法的有效性。     

基于几何散列法的ISAR像自动目标识别

逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar, ISAR）像不同于一般光学像,通常表现为随视角变化的稀疏散射中心分布,且存在干扰或遮挡现象,这使ISAR目标识别存在很多困难。针对上述问题,提出一种基于几何散列法的ISAR像识别方法。首先获取能反映目标结构信息的特征点;然后利用特征点之间的几何关系构造仿射坐标,获取目标的仿射不变量,以解决目标成像视角变化引起的图像平移、旋转和尺度变化等问题;最后针对姿态敏感性、干扰或遮挡导致的散射点位置和强度的变化问题,采用具有良好的抗干扰和局部识别性能的几何散列法来完成识别。仿真实验表明,该方法能够有效区分不同结构的目标,且对干扰或遮挡现象具有良好的局部识别性能。     

随机调制信号参数的统计Cramer-Rao下限及其最大似然估计

随机跳频和随机脉冲重复间隔等随机调制信号的处理可以等价为随机调制信号中的参数估计问题。针对抽象的随机调制复正弦信号模型,借助Fisher信息矩阵推导了其复幅度和调制系数估计的Cramer-Rao下限并分析了其统计特性。求解了单个和多个随机调制复正弦信号的最大似然估计,利用“广义周期图”研究了其分辨及模糊性能,为后续的信号设计与处理提供了理论参考。计算机仿真实验验证了相关结论。     

基于相干Doppler干涉的微动目标宽带成像方法

二维像是雷达目标最重要的特征之一,它反映了目标的几何形状、散射结构等特性。在目标存在微动的情况下,即使目标散射中心不发生越距离单元走动,微动带来宽带回波的非线性相位也会导致方位向的散焦。针对这一问题,提出了基于相干多普勒干涉的微动目标宽带雷达成像算法,其核心思想是在对强散射中心所在的距离单元进行相干多普勒干涉成像的基础上,再进行目标二维像重构。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于矩阵束的多波段雷达信号高精度融合成像算法

多波段信号融合技术在信号层将多个不同子带融合成一个大带宽信号,因而能够有效提高雷达图像距离分辨率。目前,基于全极点模型的融合技术主要采用root-MUSIC(multiple signal classification)及其改进算法实现极点的估计,在较弱的噪声条件下这种方法得到了不错的融合效果。然而在低信噪比条件下root-MUSIC算法容易受到噪声干扰而难以实现正确极点获取,进而极大影响到最终信号融合效果。为减小噪声影响,提出用矩阵束算法实现多波段信号极点估计,在此基础上通过不同子带对应极点间的相位关系估计出相干参数,同时对融合结果以信号差的2范数最小为准则进行迭代,以减小融合信号的误差。最后采用加权寻优的方式进一步提高了信号的融合精度。仿真实验结果表明,提出的方法有效提高了低信噪比条件下的多波段信号融合效果。     

基于形状统计量的空中目标识别

对直升机和固定翼飞机这两类空中目标多普勒频谱测量能力进行分析,并在测量能力得到满足的前提下,针对目标的多普勒频谱提出了用形状统计量(偏度量和峰度量)作为目标识别的特征。通过对18种直升机和固定翼飞机仿真数据进行检验,证明这种方法是有效的,并且适用于悬停直升机的探测与识别。