随机噪声雷达信号性能分析

针对随机噪声信号的分辨能力,推导出了不同功率谱形式的噪声信号的雷达目标距离分辨率表达式。理论分析基于信号的时间相关函数,利用Taylor级数和高次方程求解方法。理论结果表明:在相同的信号带宽情况下,具有高斯功率谱形式的噪声信号比矩形功率谱噪声信号具有更好的距离分辨率,也比常规线性调频信号有更高的距离分辨率,但高斯功率谱形式的噪声信号和线性调频信号可以具有相同的能量。仿真结果验证了理论分析的正确性。     

基于RCNN的双极化气象雷达天气信号检测

为检测混杂在地杂波、生物杂波中的天气信号, 提高定量降水精度, 提出了基于残差卷积神经网络(residual convolutional neural network, RCNN)的天气信号检测算法。首先, 将采集的极化参数水平反射率因子、差分反射率、相关系数、差分相移率堆叠为三维数组后进行预处理, 将其分为天气信号与杂波信号。然后, 开发并优化RCNN, 给出详细的网络结构。最后, 通过多次实际的降水过程对所提算法的检测效果进行评价。结果表明, 相比支持向量机以及卷积神经网络(convolutional neural network, CNN), 所提算法对天气信号的检测效果更好, 并且在不同仰角以及全年的实测数据上均表现出良好的检测性能。     

AFSS反射器双脉冲周期间歇调制方法

针对无源电磁调控中目标模拟样式单一且灵活性欠缺的问题,利用有源频率选择表面(active frequency selective surface, AFSS)电磁散射特性可调且不主动辐射电磁波的特性,提出了一种AFSS反射器电磁散射状态切换的双脉冲周期间歇调制方法。构建了AFSS反射器的双脉冲周期间歇调制信号模型,分析了调制信号的特点。通过理论推导,研究了AFSS反射器对雷达线性调频信号回波匹配滤波结果的影响。最后进行了仿真验证,结果证明了所提方法的有效性和可行性。该方法增加了控制参数维度,调制样式更为丰富,应用于雷达目标模拟时可以提高其可变性和灵活性。     

基于轻小型无人机雷达的植被高度反演方法

针对目前主流雷达传感器难以满足轻小型无人机载荷需要,且存在着数据获取成本高及算法模型复杂的问题,在自行研制的一种高度集成、轻量化且具有高可靠性的轻小型无人机雷达系统基础上,发展了一种植被高度信息反演新方法。该方法中使用二维滤波抑制直耦波能量,基于剩余图像熵的自适应主元分析去噪方法解决传统方法主元选择不稳定的问题,并基于互相关信息的后向投影算法进一步增强目标信号,最后应用Sobel算子提取植被高度。实验结果表明,该方法反演得到的植被高度和验证数据的相关性达到0.92,均方根误差可达1.28 m。     

基于先验知识的多功能雷达智能干扰决策方法

针对基于强化学习的多功能雷达干扰决策方法训练周期长、收敛慢的问题,本文提出了基于先验知识的多功能雷达智能干扰决策算法。所提算法使用了基于势能函数的收益塑造理论,利用先验知识设置收益函数,相比于传统算法,具有更快的收敛速率。利用先验知识加速算法收敛速率的方法对强化学习在多功能雷达干扰决策中的实际应用具有重要的意义,对于强化学习在其他领域的应用也具有很好的参考价值。     

面向作战的雷达全功能操作训练效果评估模型

针对雷达装备全功能操作训练效果评估相关指标体系作战指向不强、评估指标量化困难、评估方法适用性不强等问题, 提出一种面向作战的雷达装备全功能操作训练效果评估方法。首先, 从作战与操作的映射关系、全功能操作程序等角度进行分析, 构建了面向作战的评估指标体系, 并对评估指标进行了量化分析。接着, 采取群组专家区间数打分的思路对传统层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)进行了改进, 建立了基于群组区间AHP (group interval AHP, GIAHP)的全功能操作训练效果评估模型, 给出了具体的评估步骤。最后, 通过算例应用对提出的评估方法进行了验证, 确定了各评估指标的权重, 得出了算例的评估结果。结果表明, 提出的评估方法能够有效解决雷达装备全功能操作训练效果的评估问题, 对于提升操作人员战斗力具有较强的参考性。     

米波MIMO雷达波束空间精确最大似然算法

针对阵元空间多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达低仰角估计方法运算量和数据传输量太大的问题, 提出了基于波束空间的MIMO雷达精确最大似然(refined maximum likelihood, RML)算法。该算法将阵元空间的数据转换到波束空间, 实现降维处理, 再利用最大似然的思想对波束空间的数据进行测角。计算机仿真结果表明, 相比于基于阵元空间的MIMO雷达RML算法, 所提算法有着良好的测角性能, 并大大降低了算法运算时间。同时, 通过计算机仿真分析了信噪比、仰角、波束指向与目标仰角之间的偏差、阵元数、反射系数误差和天线中心高度等因素对所提算法测角性能的影响。     

基于Beta过程的高分辨ISAR成像

对于高信噪比、完整回波、目标平稳运动等理想观测环境,现有成像技术已经较为成熟,可以获得聚焦良好的高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像。但在实际中的方位回波缺损与低信噪比观测情况下,随机相位误差等因素会降低现有成像算法的性能甚至使其失效。本文首先建立了ISAR稀疏观测模型,并基于稀疏贝叶斯学习理论,通过引入Beta过程非参数先验构建层级概率模型,进而交替利用Gibbs采样及最大似然方法对ISAR像及随机相位误差进行估计。实验结果表明,所提方法在低信噪比、回波缺损等复杂观测环境下能够获得聚焦良好的ISAR图像。     

基于空时约束的自适应迭代单脉冲估计方法

在机载雷达参数估计过程中, 在主瓣杂波区附近自适应和差波束会发生畸变, 角度和多普勒频率参数估计之间存在耦合, 导致传统和差单脉冲估计方法的参数估计性能严重下降。针对此问题,提出了一种基于空时约束的机载雷达自适应迭代单脉冲估计方法。该方法首先通过导数约束和零点约束确保所形成的差波束为最优差波束; 其次利用广义单脉冲法进行参数估计, 解决了多参数估计之间存在的相互耦合问题; 最后通过自适应迭代方式进一步提高目标参数的估计精度。计算机仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于实测数据的广域三通道SCANSAR-GMTI算法

根据广域三通道扫描模式合成孔径雷达地面动目标检测(scan synthetic aperture radar ground moving target indication, SCANSAR-GMTI)实测数据的分析,提出一种广域三通道SCANSAR-GMTI系统的动目标检测、测速、定位及航迹检测的方法。该方法在保持杂波抑制后两通道的相位特性一致的前提下,采用两路杂波抑制性能整体最优的3多普勒通道变换(3 Doppler transform, 3DT)方法,保证了系统的杂波抑制能力,结合相位干涉原理实现运动目标定位、测速,补偿载机运动带来的场景移动后实现了目标航迹的检测。最后,给出了对三通道实测数据的处理结果,验证了该方法能有效地检测地面慢速运动目标并检测其航迹。