New CFAR target detector for SAR images based on kernel density estimation and mean square error distance

A new constant false alarm rate (CFAR) target detector for synthetic aperture radar (SAR) images is developed. For each pixel under test, both the local probability density function (PDF) of the pixel and the clutter PDF in the reference window are estimated by the non-parametric density estimation. The target detector is defined as the mean square error (MSE) distance between the two PDFs. The CFAR detection in SAR images having multiplicative noise is achieved by adaptive kernel bandwidth proportional to the clutter level. In addition, for obtaining a threshold with respect to a given probability of false alarm (PFA), an unsupervised null distribution fitting method with outlier rejection is proposed. The effectiveness of the proposed target detector is demonstrated by the experiment result using the RADATSAT-2 SAR image.     

基于边缘信息的区域合并SAR图像分割算法

针对基于区域合并的合成孔径雷达图像分割中区域合并的顺序问题,提出一种利用边缘信息的区域合并技术。首先,利用改进的比例边缘检测算子获得初始过分割结果;然后,设计一个基于相邻区域的面积和边缘信息的区域合并优先级函数来引导区域合并的进行,该方法提高了模型参数的估计精确,同时保留图像的强边缘;最后,将边缘信息区域合并技术用于求解基于多边形网格的最短描述长度准则SAR图像分割模型。实验表明,与同类方法相比,本文方法的边缘检测能力与定位精度均有提高。     

隐身目标的双基地雷达探测技术

以F-117A作为典型的隐身目标,提出一种计算隐身目标双基地雷达探测区域的新方法。通过对指定的雷达警戒区域进行网格剖分,在不同的网格节点位置计算隐身目标的双站雷达散射截面,由双基地雷达方程出发,从能量角度得到雷达探测判定不等式,计算目标的雷达探测区域。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明了该算法的可行性。     

雷达目标微动分辨

研究了基于微多普勒的目标微动分辨,以Wigner-Ville分布为工具,给出了提取微多普勒的方法,然后由微多普勒和微多普勒率的傅里叶变换实现目标的微转动和微平动分辨,提出了基于微多普勒滤波的目标微动分辨技术,使用仿真数据和蒙特.卡洛实验演示了目标微动分辨技术的性能,仿真结果证明了基于微多普勒滤波的目标微动分辨技术的有效性。     

弹道中段雷达目标识别仿真系统的关键模型及实现

雷达是弹道中段的主要传感器,在中段目标识别中发挥着核心作用.根据弹道目标雷达识别仿真系统的要求及弹道目标识别的特点,建立了弹道目标雷达特征数据产生、雷达目标识别特征提取、识别算法融合等多个关键模型,设计并实现了弹道中段雷达目标识别仿真系统.进行了典型战情下的雷达目标识别仿真,仿真结果表明所设计的仿真系统稳健可行,系统可以为弹道中段雷达目标识别研究提供仿真支撑.     

适用大场景高分辨合成孔径雷达的快速BP算法

在进行大场景、高分辨合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像处理时,基于后向投影(back-projection,BP)的SAR成像算法由于运算量大其应用受到限制,而基于快速变换的算法是在信号的频率域进行,要求线性孔径,对运动补偿的要求太高其应用也受到限制。提出了一种快速后向投影(fast back-projection,FBP)算法,对大场景、高分辨的SAR成像处理时其计算效率比传统的BP算法有显著提高。仿真结果表明,其成像质量与传统的BP算法相近。     

基于BSS的FDA-MIMO雷达主瓣欺骗式干扰抑制方法

主瓣欺骗式干扰与目标位于同一个波束宽度内,严重影响了雷达对真实目标的检测与参数估计。针对此问题,基于频率分集阵列-多输入多输出(frequency diversity array multiple input multiple output, FDA-MIMO)雷达,提出了一种抑制主瓣欺骗式干扰的方法。所提方法的主要突破点在于,当干扰和目标的角度完全相同时,利用FDA-MIMO雷达天线方向图的距离-角度二维依赖性,进一步通过基于最大信噪比(maximum signal to noise ratio, MSNR)的盲源分离(blind source separation, BSS)算法将干扰和目标分离在不同的通道,以达到抑制干扰的目的。该方法无需目标的距离、角度先验信息。仿真实验验证了所提算法的有效性,当干噪比(jamming to noise ratio, JNR)为80 dB时,目标的正确检测概率约为0.98。     

基于调频傅里叶变换的匀加速转动目标ISAR成像

现有匀加速旋转目标逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像方法通常采用二维搜索估计目标转动参数,从而导致计算量大。提出一种基于调频傅里叶变换的ISAR成像方法。该方法利用目标散射点回波相位二次项系数与一次项系数的比值仅取决于目标转动参数这一特点,通过搜索调频傅里叶变换的调频系数使目标横向像熵值最小,得到该比值的估计结果,避免了二维搜索导致的计算量大的问题。然后对各距离单元回波作相应的调频傅里叶变换,即可得到聚焦良好的ISAR像。仿真结果验证了该方法的有效性。     

类相关时频分布在雷达目标识别中的应用

针对雷达一维距离像的非平稳特性,提出一种利用类相关时频分布的高分辨雷达目标识别方法.该方法通过优化时频分布中的核函数来实现在模糊时频平面的特征抽取和特征压缩.在此基础上,提出并实现了利用模拟退火算法同时优化时频特征和识别性能的目标识别方案.仿真实验结果表明,基于类相关时频分布的雷达目标识别方法合理可行,提出的模拟退火核函数优化算法在识别性能上优于已有的Fisher鉴别比优化算法.     

宽带宽角扫描相控阵雷达技术研究

针对大型相控阵雷达工作在宽带、宽角扫描的情况下,瞬时信号带宽受孔径度越时间限制的问题,从理论上分析了影响相控阵雷达线瞬时带宽提高的因素和接收通道幅相误差对系统性能的影响,提出了采用射频延迟和视频延迟方法提高相控阵天线瞬时带宽的两种技术途径。并给出在微波暗室里进行的相控阵试验雷达工作在宽带角电扫描情况下成像试验的部分结果,验证了理论分析的正确性。