基于协方差矩阵重构的单基地MIMO阵列无网格DOA估计方法

提出了一种单基地多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)阵列中的协方差矩阵重构的无网格波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计方法。该方法通过降维处理将MIMO阵列等效为信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)提升的均匀线列阵,将目标方位估计问题转化为混合范数最小化(mixed norm minimization, MixNM)稀疏信号重构问题。进一步给出了与该稀疏重构问题等价的基于网格的凸优化问题,并模型化为半定规划来求解。为了解决网格大小影响估计性能的问题,利用了等价均匀线列阵的托普利兹结构,模型化为半定规划问题来重构无噪声协方差矩阵,最后通过范德蒙分解来估计目标方位。与传统的基于MixNM方位估计方法相比,该方法减少了优化变量个数。与其他离网格方法相比,该方法估计精度不受网格大小的影响,且能够估计相干源目标。实验仿真验证了该方法的有效性。     

基于改进MUSIC算法的散射中心参数提取及RCS重构

随着隐身技术的发展,雷达目标的边缘绕射等逐渐取代镜面散射成为主要的散射源,因此基于几何绕射理论（geometric theory of diffraction,GTD）的散射中心模型对隐身目标电磁散射特性的描述要比衰减指数和模型更为精确。显然,准确估计出GTD散射中心参数对刻画目标散射特性犹为重要。针对经典多重信号分类（multiple signal classification,MUSIC）法仅利用目标原始回波数据、参数估计精度不高这一问题,提出一种改进的MUSIC算法对散射参数估计提取。改进的MUSIC算法通过对原始回波数据取共轭,构建新的总协方差矩阵,有效利用了目标原始回波数据的共轭信息。仿真结果表明,与经典MUSIC算法相比,改进的MUSIC算法参数估计精度更高,雷达散射截面重构拟合程度更好,且运算量增加不大,可有效提取出隐身目标的散射中心。     

小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法,通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法,这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题,对此,提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network,SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征,无需特征提取,实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果,基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度,并对CGAN的判别器进行改进,在损失函数中增加混叠惩戒项,通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN,提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性,以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。     

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     

一种改善雷达收发隔离的新方法

针对连续波体制雷达的特点,提出了采用光子晶体高阻表面提高雷达收发隔离的新方法.该方法利用光子晶体频率带隙与周期结构尺寸之间的关系,可灵活设计出雷达工作频段的高阻表面.将光子晶体高阻表面加装到某型连续波雷达的天线上,提高雷达收发隔离度达15 dB,证明了该方法的有效性.     

一部中重测量雷达PRF的设计

针对一部中重脉冲多普勒测量雷达的脉冲重复频率设计问题,提出在系统不同工作阶段采取不同PRF组来解决问题的设计方法。从可选择PRF范围入手,阐述在实际条件限制下的设计思路,主要针对雷达工作过程中的搜索、跟踪两个阶段的检测、解距离模糊、正常距离跟踪三个方面的PRF选择问题,提出依据各阶段特点的解决方案。此方案提高了搜索效率,解决了跟踪时的遮挡问题,具有很高的实用性。     

临近空间慢速平台SAR结合运动补偿的SCFT算法

针对临近空间慢速平台SAR轨迹运动偏差的空变性进行了分析.在二维频率域利用系统传输函数(STF)和变尺度傅里叶变换(SCFT)处理算法有效补偿了距离迁移和关于快时间波数的高阶相位,指出在运动补偿过程中,可将轨迹运动偏差分解成空不变项和空变项.在二雏频率域,结合一阶、二阶运动误差补偿的方法,提出了临近空间慢速平台SAR结合运动补偿的SCFT处理算法.最后,通过计算机仿真,验证了本算法的正确性.     

电子干扰飞机对抗警戒雷达组网系统的效果评估

在复杂的电磁环境下,如何有效地分析和评估远距离支援干扰对抗地面防空雷达网的效果具有重要的意义。分析了电子干扰飞机的运动给干扰效果造成的影响,以噪声压制式干扰效果评估为例,针对警戒雷达及其组网系统,在"有效干扰区"、"暴露区"等传统评估指标的基础上,提出增加"干扰过渡区"作为评估指标,研究了相应的评估方法,并给出了干扰效果的定量评估结果。     

SAR回波数据并行化模拟研究

SAR系统回波仿真的计算量巨大,为了克服传统SAR仿真耗时过长的问题,基于MATLAB/DCT(Distributed Computing Toolbox)软件平台,利用对场景划分的方法进行了SAR回波数据并行计算的仿真。仿真结果表明,该方法能明显提高SAR回波仿真效率。验证了SAR回波数据并行化仿真的可行性和有效性。     

Novel cued search strategy based on information gain for phased array radar

A search strategy based on the maximal information gain principle is presented for the cued search of phased array radars. First, the method for the determination of the cued search region, arrangement of beam positions, and the calculation of the prior probability distribution of each beam position is discussed. And then, two search algorithms based on information gain are proposed using Shannon entropy and Kullback-Leibler entropy, respectively. With the proposed strategy, the information gain of each beam position is predicted before the radar detection, and the observation is made in the beam position with the maximal information gain. Compared with the conventional method of sequential search and confirm search, simulation results show that the proposed search strategy can distinctly improve the search performance and save radar time resources with the same given detection probability.