阵列雷达自适应多零点单脉冲群目标测角算法

针对阵列体制雷达，由极大似然估计导出自适应多零点单脉冲测角原理。分析发现迭代步长过大导致双零点单脉冲技术在多目标条件下失效，因此提出加权步长改进角度估计的迭代过程，只需要较少计算量就能实现群内多个目标的精确测角。仿真结果表明：该算法在较高信噪比条件下可以精确测量群内三个目标角度，测角误差约为0.15倍波束宽度；当群目标数较多或者目标相位差接近于0时，算法性能下降明显。     

基于频率分集的阵列雷达低角跟踪算法

针对舰载X波段阵列雷达研究了低角跟踪问题,雷达工作在频率分集模式。利用复反射系数与擦地角的关系建立了多频多径条件下阵列接收信号模型。推导了多频极大似然仰角谱,揭示了多频体制抑制仰角模糊的机理,推导出了仰角谱栅瓣间隔,分析了系统带宽对仰角谱的影响。提出谱峰正确选择概率来度量测角性能,通过仿真研究了SNR、目标仰角对仰角谱估计精度的影响,给定目标仰角条件下得到了满足测角精度要求的最小SNR,最小SNR随目标仰角增加并非严格单调下降。     

单脉冲雷达四通道联合的高分辨测角新方法北大核心

常规单脉冲雷达具有方位、俯仰二维角度的测量能力,其角度分辨力取决于天线波束宽度,对主波束宽度内的双/多目标不具备分辨能力。为了提高传统单脉冲雷达测角分辨能力,提出一种新的单脉冲雷达系统结构,巧妙的提取和利用了雷达对角线差通道的接收信号;提出了一种四通道联合单脉冲测角新方法,一次脉冲测量即可同时获得主波束范围内2个目标的二维角度信息,显著提高单脉冲雷达的角度分辨能力。该算法简单便于工程实现,并且在不同信噪比和2目标回波功率比条件下都具有很好的稳定性。最后,通过仿真分析验证了方法的有效性。     

单脉冲雷达四通道联合的高分辨测角新方法

常规单脉冲雷达具有方位、俯仰二维角度的测量能力,其角度分辨力取决于天线波束宽度,对主波束宽度内的双/多目标不具备分辨能力。为了提高传统单脉冲雷达测角分辨能力,提出一种新的单脉冲雷达系统结构,巧妙的提取和利用了雷达对角线差通道的接收信号;提出了一种四通道联合单脉冲测角新方法,一次脉冲测量即可同时获得主波束范围内2个目标的二维角度信息,显著提高单脉冲雷达的角度分辨能力。该算法简单便于工程实现,并且在不同信噪比和2目标回波功率比条件下都具有很好的稳定性。最后,通过仿真分析验证了方法的有效性。     

多径条件下子阵级低角测高算法

针对多径条件下的测高问题,提出了一种子阵级处理新算法.采用均匀子阵划分形成三个子阵;在子阵级解析求出协方差矩阵的正交矢量,进而构造仰角谱,谱峰的位置即目标仰角;还可以估计出复反射系数.仿真分析给出了该方法的性能与SNR、目标仰角以及复反射系数的关系,某米波雷达实测数据检验了该方法的有效性,仰角测量误差达到阵列天线波束宽度的1/84.研究表明:该算法本身不依赖未知的复反射系数,并且信号处理维数低,运算量较低,可以应用在舰载雷达和米波三坐标雷达中.     

一种快速抑制单脉冲雷达角闪烁的方法

一种小窗口的快速中值滤波方法能够有效抑制比幅单脉冲末制导雷达角跟踪中的角闪烁。该方法根据比幅单脉冲雷达测角原理,在测角之后对测量结果以小窗口中值滤波的方式进行处理,最大程度上保留测角结果的细节信息又能够有效地抑制角闪烁,并且有较低的运算量。通过对仿真及实测数据的处理,表明该算法可以明显降低末制导雷达在接近目标时角闪烁的影响,有效提高雷达角跟踪精度。     

交叉极化干扰对探测跟踪雷达测角影响研究

在现代防御体系中,对目标进行准确的角度测量是进行有效探测跟踪的前提。研究了交叉极化干扰对极化匹配单脉冲阵列雷达测角影响。首先阐述了阵列雷达极化匹配单脉冲测角方法,分析了回波极化状态估计和虚拟极化匹配接收2个关键环节。然后,理论分析了交叉极化干扰对极化匹配单脉冲阵列雷达测角影响,从数学上证明了该干扰可带来极化匹配测角的误差,导致测角精度下降,并给出了交叉极化干扰对极化匹配单脉冲阵列雷达测角影响流程图。最后,对极化阵列雷达的测角性能进行了交叉极化干扰仿真,得到了RMSE随交叉极化干扰强度的变化曲线。仿真结果表明,交叉极化干扰会导致阵列雷达测角性能的下降,并随着交叉极化干扰强度的增大测角误差越来越大。     

低角雷达跟踪

根据粗糙表面散射理论,我们研究了地表低角跟踪问题。建立了一个详细的散射模型,这个模型与获得的测试数据相吻合并且是按雷达坐标估计的功率分布进行的。利用这个模型对提出的消除多路径效应的各种技术措施进行了评价。有些方法在保持一定的跟踪精度条件下仰角在水平面1/4波束宽度以上是有效的,但是在低于1/4波束宽度的高度测量尚未得到实际解决。     

使用双阵元的双目标快速DOA估计算法

比相单脉冲测角法通常被用来对1个目标进行DOA估计,受限于已知数据的数量,该算法无法对多个目标进行DOA估计。在比相单脉冲测角法基础上,利用目标多普勒频率对空间相位的影响提出一种使用双阵元的双目标快速DOA估计算法。该算法对于硬件的要求几乎与比相单脉冲测角法一致,功能上可以同时对2个目标进行DOA估计,且计算量小,实时性高。通过理论分析与仿真实验证明了算法的有效性并进一步探讨了信噪比、方位角、数据采集间隔对估计精度的影响。     

连续波雷达低仰角测量算法研究

针对采用频域比相测角的连续波体制雷达,提出了一种基于频域比幅测角的低仰角测量算法.通过分析比相测角与比幅测角的关系,得到可以通过在频域比幅实现连续波雷达角度测量的结论.结合C2算法,实现了连续波雷达低仰角测量算法.通过实际试验结果分析,表明该算法具有优良的抗多径干扰性能.     

海面多径环境下雷达目标俯仰角测量提取的研究与应用

在单脉冲测角体制下,由于多径回波信号的干扰,极大地影响了雷达对低空目标俯仰角的测量。通过对多路径反射环境模型分析,同时考虑镜面反射和漫反射的干扰,得出了岸、海基单脉冲雷达低空目标跟踪时俯仰角测量误差的产生原因,将传统的多目标分辨算法(C2算法)与偏差补偿技术相结合应用于低角多径环境下偏轴跟踪目标俯仰角的测量,弥补两种算法各自的不足。在给定的测量环境下对不同高度目标进行仿真,得到良好的仿真结果,表明两种算法结合使用,可较大地提高低空目标偏轴跟踪俯仰角的测量精度。并将其应用于某型雷达对掠海巡航飞行目标测量数据事后俯仰角的提取,与雷达实时输出的俯仰角测量数据相比,验证了该算法的有效性和可实施性。     

应用交互多模(IMM)算法跟踪低空目标

雷达跟踪低空目标时,由于多路径传播的影响,目标俯仰角的测量会出现测量误差.并且由多路径传播引起的测量噪声方差较大,在时间上具有相关性.应用交互多模(IMM)算法来提高跟踪低空目标的性能,并且提出了一种去相关的滤波方法来克服多径误差相关性的影响,最后给出了计算机仿真的滤波结果.     

基于轮廓特征的空间目标识别算法

高分辨力单脉冲雷达通过对三个通道回波成像可以获取各个散射中心的方位角和俯仰角,结合距离信息就可以得到各个散射中心在垂直于雷达天线轴的平面上的投影,形成方位-俯仰二维像.由于卫星的尺寸通常大于碎片的尺寸,因此卫星的方位-俯仰二维像的轮廓面积较大.提出了基于轮廓特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨力单脉冲雷达对目标进行方位-俯仰二维像成像,然后从方位-俯仰二维像中提取目标轮廓,最后根据轮廓面积特征对卫星和碎片进行识别.经过计算机仿真实验,该算法取得了比较好的识别效果.     

改进遗传算法在传声器阵列优化中的应用

规则平面阵列因其结构周期性,在进行波束综合时存在主瓣宽、旁瓣电平高等问题。对此,提出一种基于改进遗传算法的阵列优化方法。设计平面栅格传声器阵列,以满足阵元间距的要求,并构造以主瓣宽度为约束条件、以全局旁瓣电平为适应度的目标函数,对常规遗传算法进行改进,采取个体间自由交叉、随机的阵元数量强制变异的策略来增大种群的搜索范围。通过仿真,得到多个优化阵列,与几种规则平面阵列相比,在不同的信噪比输入下,经过改进遗传算法优化得到的随机阵列均有更好的表现。而相比于几种常规的优化算法,改进的遗传算法具有更强的搜索能力,得到数量更多、性能更优的随机阵列,由此证明了所提方法的可行性。     

组网雷达跟踪系统的类结构设计

本文基于面向对象设计思想,建立了组网雷达跟踪系统的三种类,即：１）传感器／目标类;２）跟踪算法类;３）融合跟踪控制类,并在分布式Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ计算机系统的网络计算平台上开发了组网雷达跟踪软件系统。该系统可实时、有效地跟踪飞行目标;在恶劣的环境下,具有扩充、重建和重组能力,保证了目标跟踪精度的高质量     

Rényi信息增量和协方差联合控制的多传感器管理算法

针对目标跟踪中雷达组网场景下多传感器管理问题,结合Rényi信息增量和协方差两种算法各自特性,利用并行处理的思想提出了一种基于Rényi信息增量和协方差联合控制的传感器管理算法。在具体仿真设计环节,分为传感器跟踪能力大于目标数和传感器跟踪能力小于目标数两种场景。仿真结果表明该算法在单目标匀速、多目标匀加速等多数场景下能够对目标进行有效跟踪,同时降低了传感器的切换频率,具有更好的实时性。     

两级滤波结构的导航卫星天线阵抗干扰算法

干扰和多径是影响接收机导航定位性能的两个主要因素。针对卫星导航接收机的抗干扰问题,提出了一种基于两级滤波结构的卫星导航天线阵抗干扰算法。第一级滤波采用功率倒置算法抑制干扰,通过相关解扩提高卫星信号的信噪比,并估计出其空间特征矢量。第二级滤波用估计得到的卫星信号空间特征矢量对第一级滤波输出信号进行加权处理,从而形成指向卫星信号方向的主波束来进一步提高信噪比。仿真结果表明,该算法的性能明显优于功率倒置算法,且非常接近传统的波束形成算法,不需要阵列校正以及姿态测量单元辅助,其实现代价远小于传统的波束形成算法。     

基于IMM滤波器的纯方位机动目标跟踪

针对无源纯方位跟踪中目标机动的问题,提出了一种基于交互式多模型的目标跟踪算法。该算法用伪量测变换估计器(PLE)将纯方位跟踪中非线性观测模型线性化,避免了计算雅克比行列式。机动目标跟踪中通过实时调整模型匹配概率,提高了滤波器对状态变化的跟踪能力。同时该算法实时修正观测噪声协方差,消除目标远离基阵时观测噪声对目标定位的影响。最后通过与MGEKF进行比较,Monte Carlo仿真结果验证了该算法的优越性。