基于 FPGA的高速雷达信号实时处理

介绍了一种实现高速雷达信号实时处理的 IP核的实现方法.将采样率为4G/S的雷达采样信号分为16路采样频率为250M/S的信号并行输入给 FPGA芯片.然后,在芯片内对这16路信号进行并行处理,完成采样信号与特征库信号的相关计算.首先介绍了快速相关计算的方法和重叠相加法的原理,给出了用 FPGA实现快速实时相关计算框图.通过平台测试和仿真计算,结果表明,设计满足资源、时序以及精度等各方面要求     

基于ConvLSTM的气象雷达回波外推

针对传统雷达回波外推方法存在数据利用率低、预报精度不高等局限,利用定标后的青海大学校内X波段天气雷达监测数据,建立ConvLSTM深度学习模型进行回波外推,并与传统光流法的外推结果进行对比.结果表明:(1)在不同的输入时长和外推时间中,ConvLSTM的精度都明显优于光流法,在第1.5小时内的平均预测误差比光流法低69...     

基于卷积神经网络的隧道富水破碎带地质超前预报图像解译方法

针对地质雷达图像解译依赖于专家经验、费时费力且易受主观因素影响精度的问题,提出基于卷积神经网络理论算法针对超前预报中富水破碎带自动化定位预测方法:设计了残差网络结构、损失函数与训练策略;通过对云南文马高速公路中3条重点隧道的地质雷达图像进行收集筛选,构建了富水破碎带深度特征提取的超前预报网络模型;在Pytorch深度学习框架下,采用训练预热策略及自适应矩估计(Adam)优化器实现了模型参数稳定收敛的高效训练.通过测试验证及对比实验,表明这种方法对隧道地质雷达图像中的富水破碎带不良地质体特征具有较好的检测精度.文马高速望城坡隧道实践证明,该方法可辅助判定隧道施工过程中富水破碎带,识别定位不良地质区域及概率置信度,为实际工程提供决策依据.     

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。     

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FPGA的雷达模拟器控制系统中分频模块的设计与实现

要以Xilinx公司Spartan_Ⅱ系列XC2S200芯片为FPGA控制单板的核心,设计必要的外围扩展电路,包括A/D、D／A、液晶显示、二极管指示、串行通讯、按键等模块来构成雷达模拟器控制系统。重点阐述了控制系统中的重复频率设置及多站触发控制和指示这一主要功能模块的设计方法及实现过程。控制系统运用Verilog硬件描述语言编程,在ModelSim SE平台下进行功能的仿真,实现了硬件设计软件化。经过仿真及硬件测试表明：基于FPGA技术的硬件设计方案能够实现控制系统分频功能,实时性好,可靠性高。     

一种有效解决混合基矩量法积分奇异性的方法

三维散射问题通常采用电场积分方程(EFIE)结合矩量法(MOM)来求解,为了消除基于双线形4边形的混合域基函数在伽列金-矩量法的应用中所出现的积分奇异性,采用了参数坐标变换、相对坐标变换和奇异值提取相结合的技术,有效地消除了被积函数中出现的奇异性,并降低了原4维奇异性积分的维数,实例计算结果表明,该处理方法是正确和有效的。     

基于去冲激响应的UWB雷达目标识别

提出了基于去冲激响应的UWB雷达目标识别方法,在理论上对该识别方法进行了详细地推导,并给出了该方法中所用到的窄脉冲的选取准则;最后,通过计算机模拟,给出了两种飞机模型不同姿态下的近似冲激响应数学模型,在此基础上对这两种飞机模型进行了识别仿真。从仿真结果来看,此识别方法效果良好。     

数字近景测量技术在多普勒8.5m天气雷达反射面测量中的应用

多普勒8.5m天气雷达反射面有口径大、面型精度要求高等特点,传统反射面面型精度的测量方法效率低、测量精度满足不了使用要求。与传统测量方法相比,数字近景测量技术精度更高、噪声小、对周边温度环境影响小,可以对各种物体进行测量。本文介绍了以数字近景摄影测量为技术支撑的测量方案及其在多普勒8.5m天气雷达反射面测量中的应用。     

基于旋转阵列的MIMO雷达误差校正方法

针对集中式多输入多输出(MIMO)雷达发射端和接收端同时存在位置误差和幅相误差的问题,提出一种基于旋转阵列的误差校正方法.首先利用旋转阵列获得不同方位的回波数据,从而将耦合在一起的位置误差和幅相误差相分离,并通过解相位模糊得到虚拟阵列的位置信息,再根据虚拟阵列的形成原理,分别获得收发阵列的位置误差.然后,由回波数据协方差矩阵最大特征值所对应的归一化的特征向量求得发射端和接收端的幅相误差估计.最后通过仿真实验验证了方法的有效性和可行性.结果表明:在多种阵列误差并存的情况下,该方法复杂度低,能获得较精确的结果,且该方法还适用于非均匀MIMO雷达阵列.