多通道SAR-GMTI二维间歇采样延时转发干扰

为充分降低合成孔径雷达地面动目标显示(synthetic aperture radar-ground moving target indication, SAR-GMTI)对地面重要运动目标的威胁,本文在SAR间歇采样转发干扰技术基础上,针对多通道SAR-GMTI提出了二维间歇采样慢时间延时转发干扰方法。该方法利用二维间歇采样实现干扰信号的二维频谱周期性拓展,从而生成无法被SAR-GMTI完全对消的假目标群,并进一步提出采用慢时间延时转发来实现对假目标群方位向位移的控制。在此基础上,针对SAR-GMTI的对消特性给出了多组延时转发干扰应用模型。理论分析和仿真实验表明:该方法可对多通道SAR-GMTI产生二维假目标群,且假目标幅度受正弦调制函数的影响出现增强和削弱,多组延时转发干扰方法可以实现增强区与削弱区互补,从而形成分布更密集、覆盖范围更广的二维多假目标干扰效果。     

基于IRT的大动态反射系数微动目标检测算法

当雷达回波信号中同时存在强弱差异较大的微动目标时,弱反射目标分量常常会被噪声和强反射目标所掩盖,导致弱反射目标难以被检测。为解决该问题,提出一种大动态反射系数微动目标检测算法。首先该算法利用逆Radon变换(inverse Radon transform, IRT)来获取强微动分量的参数估计值,然后通过逐次消去强分量来增强弱分量,从而使得弱分量更容易被检测。本文算法能够实现反射系数差异较大的多个微动目标的检测,同时能够准确估计出其微动参数。仿真实验证明了本文算法的正确性，同时对本文算法的性能进行了分析。     

SAR多普勒移频间歇采样转发干扰方法

针对波形捷变合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)提出一种新的干扰方法:多普勒移频间歇采样转发干扰。首先依据调频斜率捷变SAR信号方位向时延和多普勒移频的耦合特性,提出SAR多普勒移频干扰方法,在此基础上,为产生方位向位置精确可控的多假目标,结合方位向间歇采样转发干扰技术,研究了SAR多普勒移频间歇采样转发干扰机理,并对干扰效果及影响因素进行了详细分析。为同时形成距离向超前和滞后的假目标,建立了干扰应用模型,给出了各阶假目标能量补偿系数及多组假目标产生方法,可同时满足重点目标和重要区域的防护需求。理论分析和仿真实验证明了干扰方法的可行性、有效性。     

一种混合的机动群目标分离检测跟踪算法

为了改善雷达对分离后群目标的跟踪性能,提出了一种混合的群目标分离检测与外形估计算法。该算法首先利用单个随机矩阵计算群外形尺寸,然后根据其数值变化分析群的态势;当检测到群分离后,利用k-均值聚类算法对各分群进行聚类,采用最小二乘法将各分群的有效量测拟合成多个椭圆,最后进行航迹关联。该算法的特点是:基于聚类思想处理分群量测,并采用多个椭圆描述群目标的形状;相比于传统随机矩阵算法,估计结果收敛较快。仿真结果表明,相比于传统单个随机矩阵,该混合算法能够估计分离后的群目标形状;相比于半正定规划求解群形状参数,该混合算法的单次蒙特卡洛仿真时间减少了2个量级,证明了算法的有效性。     

基于对称交互熵的ISAR干扰效果评估方法

从信息论的角度出发,将交互熵引入到ISAR干扰效果评估中。针对其不满足对称性的不足,提出了对称交互熵的概念,并从理论上证明了对称交互熵是一种距离测度,从而建立了以对称交互熵为指标的评估模型。最后,针对射频噪声干扰和噪声调频干扰两种典型的压制性干扰样式进行了干扰仿真,并应用对称交互熵从定量的角度对ISAR压制性干扰效果进行了评估。得出的结论与定性评估一致,表明了该方法的有效性和可行性。     

基于神经网络的多功能雷达行为辨识方法

针对多功能雷达行为状态复杂多变、难以识别的问题,构建了多功能雷达行为数据集,提出了一种基于神经网络的雷达行为辨识方法。首先对数据进行预处理,提取多功能雷达的参数特征与行为状态特征,并建立两者间的映射关系。然后通过基于贝叶斯准则的变化点检测算法对原始雷达信号脉冲序列进行分割,补齐有缺失的特征参数,构造完整的可用于训练的脉冲数组样本。最后通过数据推理丰富数据库,为数据驱动的智能识别方法提供可靠的数据准备,增强神经网络的泛化能力。针对处理后的雷达行为数据集的特点,设计BP神经网络进行训练与测试。仿真实验结果表明:训练完成的网络模型在识别过程中一定程度上克服了噪声变量等干扰的影响,正确率可以达到89%。     

对SAR-GMTI的大区域遮蔽有源-无源协同干扰方法

针对合成孔径雷达动目标检测(synthetic aperture radar-ground moving target indication,SAR-GMTI)系统无源干扰不够灵活和有源干扰不够稳健的问题,提出一种对SAR-GMTI的大区域遮蔽有源-无源协同干扰方法。该方法中无源干扰的实现是利用旋转角反射器L形排布,有源干扰的实现是利用运动调制-间歇采样复合干扰,并以无源干扰作为有源-无源干扰的主体部分,有源干扰协同工作作为无源干扰的补充。由于有源干扰协同工作弥补了无源干扰的干扰对消区,因而能够实现对SAR-GMTI的大区域遮蔽干扰效果。建立干扰模型后,对有源-无源干扰效果进行详细分析,并给出了最佳协同干扰时的参数设置方案,仿真实验证明了此干扰方法的正确性和对SAR以及SAR-GMTI干扰的有效性。     

基于IRT的大动态反射系数微动目标检测算法

当雷达回波信号中同时存在强弱差异较大的微动目标时,弱反射目标分量常常会被噪声和强反射目标所掩盖,导致弱反射目标难以被检测。为解决该问题,提出一种大动态反射系数微动目标检测算法。首先该算法利用逆Radon变换(inverse Radon transform, IRT)来获取强微动分量的参数估计值,然后通过逐次消去强分量来增强弱分量,从而使得弱分量更容易被检测。本文算法能够实现反射系数差异较大的多个微动目标的检测,同时能够准确估计出其微动参数。仿真实验证明了本文算法的正确性，同时对本文算法的性能进行了分析。     

多通道SAR-GMTI二维余弦调相散射波干扰

针对多通道合成孔径雷达-地面动目标显示(SAR-GMTI)二维余弦调相散射波干扰展开深入研究.在传统SAR散射波干扰基础上,阐述了二维余弦调相散射波干扰原理,以双通道偏移相位中心天线(DPCA)技术为例分析了其对多通道SAR-GMTI的对抗性能,并以强散射性诱饵为散射目标进行了仿真实验和应用分析.理论分析和仿真实验表明:该方法对SAR-GMTI可产生携带真实目标散射信息的二维"网状"多假目标,并可通过合理配置干扰机和诱饵目标的数量和位置灵活控制干扰目标分布,通过诱饵目标运动实现更加逼真的动目标干扰效果.     

认知雷达波形和检测门限自适应跟踪算法

为有效改善杂波背景下雷达目标跟踪中的不确定性问题,提出一种基于认知雷达的波形和检测门限联合自适应跟踪算法。首先,给出雷达目标跟踪的信息熵不确定模型,提出用滤波误差协方差的行列式来描述目标状态跟踪的不确定性;然后,基于时延-多普勒分辨单元理论,给出单个高斯线性调频脉冲包含波形和虚警概率参数的量测误差协方差的近似表达式;最后,受人类"感知-行动"循环机制启发,设计出基于信息熵最小为代价函数的自适应波形和检测门限跟踪算法。仿真结果表明,所提出的联合自适应算法的信息熵比目标跟踪的不确定性传统算法可减少30%以上,总体跟踪性能得到明显改善。