基于单极子交叉环收发共用天线设计的高频地波雷达海上比测

为了验证一种使得OSMAR-S高频地波雷达的发射天线和接收天线一体化的天线系统的可行性,于2021年11月25日至12月1日在珠江口内进行雷达观测与声学多普勒流速剖面仪(ADCP)现场观测海流时间序列比测实验。结果表明,雷达与ADCP的观测结果具有高度一致性,相关系数达到0.916。通过调和分析等方法得到的主要分潮(M2和K1)振幅大小与随时间变化趋势高度吻合。实验结果证明,在具有占地面积小、成本低以及方便海边架设等优点的基础上,该收发共用天线系统对海流的观测结果有很高的精度。     

变频多功能新型高频地波雷达

高频地波雷达能超视距探测浪场、流场、风场等海洋动力学参数和舰船、飞机等海上移动目标.跟传统海洋探测设备相比,高频地波雷达具有覆盖范围大、实时性好、全天候、造价适度、运行费用低等优点,被认为是监测海洋专属经济区的理想工具.     

多频率高频地波雷达的阵列幅相校正

针对多频率高频地波雷达的工程应用,提出了基于自适应遗传算法的阵列无源校正方法.该方法将阵列幅度和相位校正问题转化为多元参数的联合估计问题,利用遗传算法得到了该优化问题的最优解估计.现场实测数据表明：与定点浮标观测结果相比,校正后多频率高频地波雷达海流探测性能大幅提高,在频率为14.2MHz下,相关系数由0.77变为0.85,均方根误差由29.25cm/s降到21.62cm/s;在频率为22.5MHz下,相关系数由0.86变为0.94,均方根误差由24.59cm/s降到17.58cm/s.     

高频地波雷达观测的南黄海辐射沙脊群夏季表层流场

利用2011年7月的高频地波雷达观测与现场同步常规观测资料和卫星风场资料,分析南黄海辐射沙脊群夏季表层余流特征.结果表明,南黄海辐射沙脊群近岸海域的表层余流向海辐散,外围海域的夏季表层余流向北.南黄海辐射沙脊群近岸海域表层余流的辐散格局主要受潮波与沙脊群水下地形的相互作用影响,外围海域夏季的北向表层余流格局主要受风场的控制.高频地波雷达观测的余流场为南黄海西部夏季浒苔迁移和平面分布的解释提供了佐证.     

组网高频地波雷达中电离层杂波分析及其抑制方法

组网高频地波雷达引入了多种收发模式,在增加探测信息量获取的同时使电离层杂波更加复杂。介绍了OSMAR071组网高频地波雷达系统,结合实测数据分析了组网条件下电离层杂波距离、多普勒分布特征,以及不同路径的电离层杂波及海洋回波的相关性。利用多路径杂波相关性远大于海洋回波的特性,提出了一种基于自适应滤波的杂波抑制方法,利用其他路径的电离层杂波估计杂波分量,从而实现杂波对消。雷达实测数据分析表明了上述分析的正确性以及杂波抑制方法的可行性和有效性。     

双基地高频雷达一阶海杂波多普勒频移展宽效应

通过分析杂波单元上双基地角的变化,定量分析了双基地高频地波雷达一阶海杂波多普勒频移展宽效应,给出了展宽效应在雷达探测区域上的空间分布,分析了展宽效应的影响因素。同时分析了极限双基地角时的谱展宽效应和零频附近的一阶海杂波能量分布。分析表明,双基地杂波单元上的一阶海杂波Bragg峰多普勒频移是一个连续谱,因而在基线和发射机附近会形成雷达盲区。     

高频地波雷达射频干扰抑制研究

针对射频干扰与回波信息在幅度和频域分布上的不同特性,提出了一种改进的经验模态分解(EMD)算法.该方法首先对包含回波信息和射频干扰的原始信号乘以给定的高频信号,将其搬移至高频带,然后通过EMD将回波信息和射频干扰分解到不同的本征模态函数(IMF),在每个IMF中对高出阈值的干扰部分置零,最后将处理后的IMF相加重构信号,并搬移回原频带.达到在抑制射频干扰的同时,无损干扰位置处的回波信息.该方法处理速度快捷,满足雷达实时处理要求.实测数据验证表明:提出的算法改进了原始EMD算法的缺点,并且在不损失回波信息的基础上最大程度地抑制了射频干扰.     

软件化多频地波雷达频率合成器设计

针对高频地波雷达海洋动力学参数多频探测的技术特点,提出了一种基于波形库的软件化多频地波雷达频率合成器实现方案,可以同时和分时产生多路脉内线性调频信号,各路信号形式、频率、初相、幅度等都独立可控,解决了雷达波形种类、幅相控制、捷变时间受限等问题,较大提高雷达系统性能;给出系统的硬软件实现方案.测试结果表明,该数字频率源的相位噪声在偏离载波1 kHz处达-112 dBc/Hz,满足高频地波雷达进行长时间相干积累对频率源稳定性的要求.     

基于分时双频的高频地波雷达海面目标探测

提出了一种分时双频方法用以提高其目标探测性能.分析了分时双频雷达波形,针对分时双频探测引起的目标相干积累时间减少以及多普勒谱点不对齐等问题,利用非均匀傅里叶变换将其转换为一不适定问题,并利用Cauchy-Gaussian模型正则化方法进行外推处理,从而获得目标多普勒谱图.仿真结果表明该方法能够有效地消除海面移动目标的检测盲区,提高检测性能.     

强海杂波背景条件下海上目标检测方法

为了减少展宽的一阶海杂波谱对空间超分辨谱估计技术的影响，提高MUSIC算法的检测性能，用径向基神经网络实现海杂波预测和对消．利用神经网络的可对任意非线性函数模拟的特性，对展宽的海杂波进行模拟，用模拟后的结果实现一阶海杂波的对消，来满足MUSIC算法的应用条件．最后用MUSIC算法分辨海上目标的方位信息．实验结果表明，对消前后目标背景噪声子空间特征值发生改变，对消后更接近于MUSIC算法的假设条件，提高了MUSIC算法的检测性能，扩大了MUSIC算法的应用范围，实现在非高斯噪声背景条件下应用MUSIC算法检测目标．确定最小的相空间维数和时间间隔，采用更先进的神经网络算法，可以提高神经网络的预测速度．