高阶有限元-边界积分法在二维介质体散射中的运用

以2阶、3阶基函数为例,应用高阶有限元-边界积分法分析了二维介质体电磁散射特性。计算了2种介质材料不同,电尺寸不同的二维介质方柱的雷达散射截面,结果与矩量法一致。对3种数值结果进行了误差分析,结果表明,高阶有限元-边界积分法比1阶有更高的计算精度、收敛速度和计算效率。     

基于预编码的正交频分复用雷达通信一体化信号设计

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)雷达通信一体化信号中的通信信息影响其探测性能的问题,提出一种基于预编码的OFDM雷达通信一体化信号形式.利用具有较好相关特性的伪随机序列对一体化信号的通信信息进行预编码,以提高一体化信号的模糊函数性能,进而...     

基于小波域中SOT结构的SAR相干斑抑制

论述了在小波域中通过空间向树结构对合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声的抑制。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了采用传统滤波方法去除SAR图像中相干斑噪声的局限性以及在小波变换域中如何通过空间向树结构对相干斑噪声进行有效的滤波;实验结果表明,此方法对SAR图像相干斑噪声有良好的抑制作用,同时还尽可能多保留目标的纹理细节。     

对公路雷达面层测厚的检验及评估测厚精度的方法

国内首次使用试验公路模型来检验探地雷达测厚的准确性,并提出雷达测厚精度的评价方法,为今后衡量雷达测厚精度的规范化提供依据.     

基于图像分割的SAR图像匹配方法

针对单一背景的海岛合成孔径雷达（SAR）图像,提出一种基于图像分割的图像匹配方法．该方法采用静态小波对原实时图分解滤波,抑制噪声;利用最大类间方差阈值法分割图像,分割出特定目标;选择结构元素进行形态腐蚀和膨胀,去掉细小背景杂波干扰;对二值化的图像进行面积统计,搜索出面积最大的目标．在原实时图中,以最大面积目标的外切矩形裁剪图像作为新的实时图．实践证明,利用裁剪的新实时图进行匹配,可以有效去除背景对匹配的不利影响,弥补了传统方法匹配精度低、实时性差的缺点．     

南大洋冰山特征初步分析

基于中国第19次南极科学考察从2002年12月至2003年1月在南大洋航行期间利用船舶雷达对航线两侧冰山的观测,给出了从雷达图像中获取冰山尺寸及其运动速度、方向的方法,获得了航线周围冰山的运动速度和尺寸分布.通过比较分析发现R oss海和W edde ll海冰山长度主要集中在880 m和1 180 m左右,冰山运动主要呈东北或西北向,运动速度与北极冰山的速度接近;P rydz湾的最大冰山尺寸则在65.4°S~68.2°S内随着接近Am ery冰架先增大后减小,符合一般物体崩塌的力学规律.另外,通过多元回归分析建立了冰山运动速度和同步测量的风速、流速间的关系,发现在当地典型情况下,风速对冰山运动的贡献是流速贡献的一半.     

基于信道多普勒特征的外辐射源雷达杂波抑制方法

利用数字广播信号的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplex, OFDM)调制特性,提出一种基于信道多普勒特征的外辐射源雷达杂波抑制方法。首先,在子载波域获取每个OFDM符号的频域信道响应值,然后将该信道响应值变换到时域,并在时域利用信道多普勒特征构造杂波子空间项,用于抑制零频和非零频杂波。所提方法杂波子空间构造与发射信号无关,可离线生成,简化了信号处理流程,降低了计算复杂度。仿真和实测数据均验证了所提方法的有效性。     

基于改进的深度学习网络的SAR图像瞬时海岸线自动提取算法

针对目前合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在对大尺度瞬时海岸线提取方面的图像解译过程中, 仍然存在精度低与自动化水平差的问题, 提出一种基于深度学习网络的瞬时海岸线自动提取算法。首先, 将SAR图像进行Lee滤波增强来抑制相干斑。其次, 通过升级残差网络为主干网络,分4级提取海水目标的特征。然后, 将4级特征经过全局卷积网络、密集连接网络和解码器网络配合,充分提取目标的本质特征, 并通过上采样产生海水分割结果。最后, 利用Sobel算子分离出海岸线并和原SAR图像融合以便清晰查看结果。通过与全卷积网络与细化网络的海岸线提取实验结果进行对比, 证明所提算法对海岸线的提取更加准确, 能够减少虚警和漏警, 具有更好的性能。     

空域色噪声背景下双基地MIMO雷达角度估计

空域有色噪声会导致现有多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达算法性能下降, 甚至完全失效。针对空域色噪声背景下双基地MIMO雷达联合波离角(direction of departure, DOD)和波达角(direction of arrival, DOA)估计问题, 分析了现有算法失效的原因。考虑到匹配滤波后无噪协方差矩阵的低秩特性、色噪声协方差矩阵的稀疏特性以及MIMO雷达数据的多维结构特性, 提出一种基于张量分析的角度估计算法。首先, 构造角度估计的协方差张量, 通过去除协方差张量中受噪声协方差影响的元素对色噪声进行抑制。其次,利用张量填充技术对无噪协方差矩阵进行恢复。然后,利用平行因子分解获得目标角度的方向矩阵。最后, 采用最小二乘算法对目标的DOA和DOD进行拟合。仿真结果表明, 所提算法对色噪声不敏感, 且无孔径损失。相比现有矩阵及张量分析算法, 所提算法具有更高的估计精度。     

基于极化单脉冲雷达扩展目标角度估计方法

当单脉冲雷达受到箔条质心干扰时, 将视为波束内存在两个不可分辨的目标, 由于目标和箔条干扰回波混叠耦合, 导致单脉冲测角偏差, 最终致使目标跟踪丢失。对此, 利用宽带单脉冲雷达测角精度高的优点和极化信息, 提出一种基于极化单脉冲雷达的扩展目标角度估计方法。首先,分析宽带单脉冲雷达体制下箔条质心干扰的特点, 给出扩展目标双极化和差信号模型。然后, 根据和、差通道极化回波信号, 通过联立方程组, 估计出目标和箔条干扰的到达角(angle of arrival, AOA), 为后续利用目标角度信息跟踪目标提供条件。最后,通过蒙特卡罗仿真实验分析关键参数对目标角度估计性能的影响, 并与传统单脉冲雷达体制的测角方法进行比较。理论分析和仿真实验表明, 在质心干扰条件下, 宽带单脉冲雷达估计目标AOA的性能要优于传统单脉冲雷达。