雷达辐射源信号双谱二次特征提取方法

现有的双谱特征提取方法可以满足信号分类识别，但是出现了交叉项、平凡双谱以及特征维数过高等一些问题。针对以上问题，提出一种双谱二次特征提取方法，将双谱转化为灰度图像，以灰度值表示双谱幅度；再利用图像处理技术提取双谱二次特征，提取出能够表征辐射源信号双谱图像纹理信息的灰度共生矩阵特征集；将该特征集与Hu-不变矩特征集进行对比实验。仿真结果表明：该方法具有更好的分类识别性能，对于CW、LFM和NLFM信号的平均识别率均达90%以上。     

机载MIMO雷达3-CAP杂波抑制方法

针对机载雷达面临的杂波抑制问题,在考虑阵元误差、通道误差和杂波起伏等误差因素对杂波特性影响的基础上,建立了机载MIMO雷达杂波数学模型,提出了一种基于MIMO雷达体制下的空时自适应新方法——M3-CAP方法。对接收信号进行时域滤波,选取被检测通道与其2个相邻通道为一组,进行自适应处理。该方法通过MIMO技术与3-CAP方法的有效结合,将波形分集的优势扩展到3-CAP方法中,显著提高了雷达系统自由度和杂波协方差矩阵估计精度。通过对不同雷达体制以及不同误差条件下杂波抑制性能的分析比较,结果表明:提出的M3-CAP方法的杂波抑制性能明显优于JDL-GMB、改进的JDL、3-CAP等方法。     

无源传感器引导AESA雷达目标搜索

无源传感器引导有源电扫阵列(AESA)雷达完成目标搜索是机载多传感器协同探测的重要应用形式。综合了引导传感器的测角误差以及目标运动产生的偏差2种因素,建立目标指示成功概率模型。提出了一种满足时效性、指示成功率和误交接概率要求的最优搜索策略。采用分步优化的方法在多种场景下对搜索策略和性能指标进行了计算。仿真结果表明:提出的搜索策略与传统搜索策略相比在满足指示成功率要求的前提下,通过增加较少的搜索波位,较大幅度地降低了误交接概率,保证了引导条件下目标搜索的准确性。     

双点源干扰诱偏被动雷达导引头性能分析

以经典的双点源干扰模型为基础,简要说明了在双点源干扰下导引头的静态跟踪误差。在此基础上,研究了动态下的攻防对抗,建立了数学模型并仿真,得出了攻击误差。仿真分析了双干扰源功率变化时导弹的攻击轨迹和误差,以及功率不相等时干扰源间距和天线波束宽度对诱骗效果的影响。仿真结果表明:只要参数合适,非相干双点源干扰可以很好的诱骗导引头,达到保护目标的目的。     

一种新的高距离分辨率脉压技术的研究

在频率进步雷达高距离分辨技术的荐,为解决压缩经的限制提出了在子冲引入线性调频体制的新型雷达波形。     

雷达脉冲分选算法的研究

介绍了SD IF和CD IF两种传统的脉冲分选算法,并分析了它们各自的优缺点.在比较了传统雷达脉冲分选算法的基础上,介绍了一种基于可变TOA差级的运算量更小、速度更快的分选算法.计算机仿真结果表明,该方法提高了雷达脉冲分选效率,能够成功分选出高密度雷达环境中的复杂形式的脉冲信号,满足了现代战场电磁环境的要求.     

基于多纹理的合成孔径雷达图像相干斑抑制

相干斑抑制是合成孔径雷达 (syntheticapertureradar,SAR)图像后处理的首要问题。在多纹理假设下 ,采用最大似然方法来同时估计多个极化通道纹理参数。该方法保存了极化信息 ,消除了极化通道间的耦合 ,取得了较好的相干斑抑制效果 ;并与极化白化滤波 (polarimetricwhiteningfilter,PWF)和Lee的最优权值算法作了比较     

一种基于最小熵准则的SAR图像自聚焦算法

研究了一种新颖的SAR图像自聚焦算法。该方法从复图像域出发 ,利用最小熵准则盲解卷积原理 ,通过多维搜索完成相位误差校正。同相位梯度自聚焦算法相比 ,最小熵算法无需在图像域分离出强点目标 ,因而特别适用于无任何明显特征的图像。仿真及实测数据处理结果证明了该方法的有效性     

数字化天气雷达强度标定方法

数字化天气雷达的组网观测是天气雷达发展的必然趋势，现有数字化天气雷达提供的强度场必须经过强度标定后再用于组网，因此迫切要求制定数字化天气雷达标定方法。指出了使用标定方程时应注意的量纲问题，针对有关文献中存在的问题提出了解决方法。     

基于混沌特性的PRC-CW雷达目标回波分析和识别

伪码调相连续波(PRC-CW)雷达目标识别中,对于具有相同径向速度的不同目标的分析和识别是一个需解决的问题.针对PRC-CW雷达目标回波的非线性时变特性,该文运用非线性动力学方法分析了此类回波的混沌特性.通过Lyapunov谱、相关维、Kolmogrov熵3类混沌特性参数提取方法的研究,形成了一个完整的分析和处理流程.进而通过对多类实测目标数据混沌特性参数的分析,得到了X波段PRC-CW雷达运动目标回波呈现混沌特性的结论.以实际的计算结果的分析和比较,证明了基于混沌特性的PRC-CW雷达目标识别是可行的.