雷达目标微动特性研究

 雷达目标微动特性是当前目标探测与识别领域的新兴研究方向和热点课题,随着近10年的发展积累了一些研究成果。本文重点综述了微动目标雷达回波调制效应、微动特征提取、微动目标雷达成像、微动特性测量及雷达波形设计等方面的研究成果,部分成果已应用于空间/空中目标探测与识别等领域。本文的研究成果及结论为进一步推动国内微动特性研究提供参考和基础。     

组网雷达中旋转目标微多普勒效应分析及三维微动特征提取

目标微动特征提取是当前研究的一个热点,在组网雷达技术中研究了旋转目标的微多普勒效应,分别分析了组网雷达中不同信号形式下的目标微多普勒效应,并给出了其参数化表达。利用组网雷达的多视角特性,将不同信号形式下分布在不同位置的雷达获得的回波信号进行参数提取,通过构造多元非线性方程组,以提取的参数作为变量,进行目标3维微动参数解算,实现了目标3维微动特征的提取。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

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。     

点迹-曲线关联算法的旋转对称群目标分辨

基于微多普勒效应分析的弹道目标识别得到了广泛研究,然而传统的微多普勒特征提取技术大都难以解决空间群目标的分辨与识别。针对这一问题,提出了一种基于点迹-曲线关联算法的空间群目标分辨方法。在以旋转对称群目标为研究对象的前提下,建立了具有滑动散射特性的目标模型并分析推导了散射点的微动表达式,利用点迹凝聚处理抑制了一维距离像旁瓣,在此基础上,提出了点迹-曲线关联算法分离出混叠的群目标微多普勒曲线,通过各曲线的极值包络特性差异实现了旋转对称群目标分辨。实验仿真验证了本方法的正确性和可行性。     

基于EMD算法的空间自旋目标平动补偿与微动特征提取

针对微多普勒频率附加在空间目标高速轨道运动产生的多普勒频移上使微动特征提取更加困难这一问题,提出了一种利用EMD算法对空间目标进行精确平动补偿和微多普勒特征提取的方法。对空间自旋目标进行建模,推导了窄带雷达条件下空间目标的微多普勒效应,并分析了平动分量对微多普勒的影响;把目标回波分解成一系列本征模态函数(IMF),然后求出瞬时频率,利用经验模型分解(EMD)算法对瞬时频率进行分解,分析各分量的能量百分比判别平动频移分量,实现回波信号的平动补偿;对平动补偿后的信号利用 EMD算法分离出微多普勒曲线,提取微动特征。仿真实验验证了该方法的可行性与有效性。     

基于Zheng签密和SK签密的改进方案

近年来针对孤立目标的微动特征提取技术已较为成熟,但针对群目标的分辨与微动特征提取技术尚有待深入研究。以空间自旋微动群目标为例,提出了一种基于正弦调频傅里叶变换的自旋微动群目标分辨方法。建立了自旋微动群目标的回波模型,在此基础上采用正弦调频傅里叶变换来提取回波中的微多普勒特征分量。针对正弦调频傅里叶变换在分析多分量正弦调频信号时所特有的交叉项问题,提出了一种有效的交叉项抑制方法。结合交叉项抑制方法,利用正弦调频傅里叶变换处理自旋群目标微动信号,实现了对自旋微动群目标的分辨,并准确地提取出各子目标自旋频率特征。     

基于微多普勒的弹道多目标分离方法

弹道多目标分离对弹道导弹早期预警和识别具有重大意义。目前弹道目标微动提取与识别的研究都是基于“单目标多散射点”和“多目标单散射点”的假设,而对实际中弹道“多目标多散射点”的情况缺乏考虑。针对这一问题,首先分析了进动锥体弹头和摆动锥体诱饵的微多普勒形式,得到了同一目标不同散射点的微多普勒具有相同的周期性。对于多目标分离问题,首先利用Radon变换估计平动参数实现了多目标平动补偿;之后通过分析多目标时频图循环平稳性,发现弹道多目标分离本质上是多个二维一阶循环平稳(first order cyclostationary,FOCS)分量的分离问题;其次,提出了一种基于二维FOCS处理的多目标分离方法;最后,通过仿真验证了该方法的有效性和在强噪声下的稳定性。     

弹道目标微动特征分析与提取方法

进动特征对导弹防御目标识别具有重要意义。建立了单频信号下雷达观测弹头的进动模型和回波模型,通过对进动弹头回波频谱与微多普勒调制特性的定量分析,提出了利用回波相关方法和频谱展宽估计进动参数的方法,并利用暗室测量数据对该方法的性能进行了实验验证。实验结果表明,该方法在目标进动角不大条件下可以有效估计目标的进动角和进动周期。     

Modeling simulation and experiment of micro-Doppler signature of precession

Spatial precession is a special micro-motion of the spinning-directional target, and the micro-Doppler signature of the cone-shaped target with precession is studied. The micro-motion model of precession is built first, and then the micro-Doppler model is developed based on the proposed concept of micro-motion matrix, by which the theoretical formula of micro-Doppler signature of precession is derived. In order to further approach to the actual case, the occlusion effect is firstly considered in micro-Doppler, and the simulated result with occlusion effect is well in accordance with the measured result in microwave anechoic chamber, which suggests that the micro motion model and micro-Doppler model of precession are both valid.     

含旋转部件目标稀疏孔径ISAR成像方法

针对稀疏孔径条件下含旋转部件目标(ISAR)成像质量较差的问题，提出了一种基于子孔径Chirplet变换和压缩感知(CS)的含旋转部件目标稀疏孔径ISAR成像方法：首先，建立了含旋转部件目标的稀疏ISAR成像模型，推导了宽带雷达条件下含旋转部件目标的微多普勒效应，并分析了孔径的稀疏与微多普勒效应共存时对成像的影响；其次将回波信号投影到Chirplet变换基，利用目标主体回波信号和微动部件回波信号在Chirplet变换投影参数上的差异，有效剔除有效子孔径中的微多普勒调制信号;最后，采用基于正交匹配追踪(OMP)算法的CS方法对有效子孔径进行恢复成像，获得了含旋转部件目标的高质量成像结果。仿真实验表明，该方法可以有效消除微多普勒效应和孔径稀疏的干扰，并实现高质量的ISAR成像。