线性调频连续波雷达低空小目标长时间相参积累方法

针对小型无人机目标雷达回波弱、目标检测难的问题,研究了在线性调频连续波(linear frequency modulation continuous wave, LFMCW)体制雷达下的长时间相参积累方法。通过推导LFMCW雷达回波表达式,提出了基于时域差频信号线性调频-Z变换的拉东-傅里叶变换实现方法。评估了该方法的运算量,并与频域实现的方法进行对比。经过仿真和实测数据验证了本文算法对LFMCW雷达下的弱目标相参积累的有效性。     

基于联合傅里叶变换测量CCD图像采集系统的像素问距

分析了CCD图像采集系统的像素间距测定的必要性,指出了靶板标定方法的缺点,介绍了联合傅里叶变换测量原理,给出了用测定CCD图像采集系统像素间距的测量装置以及测量方法。得到了实际测量的数据,并对数据进行了分析。     

一种慢速运动目标ISAR子孔径拼接方法

ISAR成像是现阶段一种被广泛研究的重要技术.首先阐述了利用距离一多普勒算法对线性调频体制ISAR的成像原理.在此基础上,针对慢速运动目标的特点,提出了基于相位补偿的子孔径拼接处理方法.该方法可以明显改善成像效果.利用滑翔机模型进行仿真验证.其仿真结果证明了其可行性和有效性.     

基于二维小波变换的空间目标识别算法

对于空间目标识别这个具有挑战性的研究课题,提出了基于二维小波变换的空间目标识别算法。该算法首先对空间目标的ISAR像进行二维小波变换,然后从近似分量和细节分量中提取奇异值特征,最后应用径向基函数(RBF)神经网络进行分类识别。计算机仿真实验表明,该算法取得了比较好的识别效果。     

基于时频分析与相关系数算法的目标探测与距离估计方法研究

针对强杂波背景 环境下难以探测低慢小目标的问题,设计了一种目标探测与运动估计算法.所设计的算法结合二维快速傅里叶变换(2-D fast Fourier transform,2-D FFT)与时频分析对目标回波进行分析,再计算目标与强杂波背景 环境的相关系数以探测静止目标,就可获得反映强杂波背景 环境下的目标运动状态的时...     

光学传递函数的视频信号傅里叶变换测量法

基于传统的光学传递函数测试方法的缺陷,提出视频信号傅里叶变换测量法,给出了该测量法的理论依据和测试系统模型.该方法利用计算机技术,将常规的用硬件完成的傅式变换,改用计算机软件完成.     

基于DMFT的空间目标微动特征提取

空间目标的高速轨道运动,会导致微动曲线的展宽和走动,将对后续的微动特征提取产生不利影响。针对这一问题,提出了一种基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的空间目标微动特征提取方法。首先分析了高速空间目标的信号回波模型;其次,根据回波信号的特点提出了一种基于DMFT的补偿参数估计的方法;最后,采用Hough变换提取了目标的微动特征。仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性,结果表明微动特征的提取精度得到了明显提高。     

基于二维傅里叶变换的潜艇高空磁特征分析

航空磁异常探测中存在虚警率高、漏警率高和识别能力不足等问题,需要对铁磁性潜艇进行磁特征研究,以辅助磁探仪检测和识别。通过矢量磁位分布求半空间中拉普拉斯的边值问题,建立潜艇磁场预测模型,得到空间场域中任意点的潜艇磁感应强度分布。基于二维傅里叶变换,将潜艇磁感应空间分布变换为频率分布,在空域、频域中进行特征分析。结果表明,潜艇空间磁特征分布明显,磁场信号强度主要集中在低频部分。     

基于小波Radon变换检测线性调频信号

对信号小波分析的结果进行Radon变换,简称小波Radon变换。通常情况下,线性调频信号小波变换的结果在时间尺度图上呈现曲线的形式,而在时频图上呈现直线的形式。通过Radon变换检测时频平面上的直线,可以精确地得到调频信号的参数。仿真结果表明,小波Radon变换是一种较好的线性调频信号检测方法。     

一种基于AlexNet迁移学习模型的空间目标ISAR像识别方法

利用ISAR像进行快速有效的空间目标识别是目前空间态势感知领域研究的热点,然而受到样本数据量的限制,直接训练深度神经网络容易产生过拟合,难以准确预测;而传统基于手动提取ISAR像特征的目标识别方法,操作繁琐且需要耗费大量的时间与精力。针对上述问题,提出一种基于迁移学习快速自主识别空间目标的新方法,该方法通过角度旋转、方位向距离向尺度变换、斑点噪声注入等方式对小样本空间目标ISAR像数据集增强;以AlexNet预训练模型为基础,对模型的“深”、“浅”层分别设置差异化的学习率;通过反向传播方式对AlexNet模型的权值进行微调从而实现模型迁移。训练测试结果表明,数据增强方法可以有效提高模型的分类性能,该方法可以实现小样本数据集下目标的自主快速识别,与传统方法相比具有更好的分类性能。     

一种改进的小波域LFM雷达信号参数估计算法

提出了基于重排小波-Radon变换的线性调频信号的参数估计法。该方法先将小波尺度图转为时频分布图,为提高聚集性引入了时频重排,再将重排图进行Radon变换以进行参数估计。仿真结果表明,该方法有效提高了时频分布图的聚集性,节省了后续Radon变换的时间,同时也抑制了噪声干扰,辨识效果明显提高。     

ISAR成像包络对齐性能评估

运动补偿是ISAR成像中的关键技术,通常包括包络对齐和相位补偿,而包络对齐是相位补偿的基础。现有包络对齐方法较多,在无法直观判断包络对齐效果的情况下,需要进行定量评估,以选择最优的对齐方法用于ISAR成像。提出基于距离单元方差的包络对齐评估方法:以对齐后各距离单元方差的加权和作为评估指标,对包络对齐结果直接进行评估。进行了相应的仿真实验,结果证明了该评估方法的有效性。     

泛探雷达长时间相参积累目标检测方法研究

泛探雷达利用同时多个接收波束覆盖整个观测空域,可利用长时间相参积累提高动目标检测性能,然而必须解决目标在长积累时间之内出现跨波束、跨距离单元和跨多普勒单元现象带来的积累增益下降问题。在跨波束影响可忽略前提下,研究了基于Keystone变换与Dechirping变换相结合的运动补偿方法,并在此基础上提出了基于Clean思想的多目标检测流程。通过对仿真数据与外场实测数据的处理与分析,验证了本文方法的有效性,可以用于泛探雷达的目标检测。     

一种基于最大似然估计的ISAR自聚焦算法

自聚焦是ISAR成像中的一项关键技术,其目的是消除目标和雷达的径向运动引起的相位误差。从ISAR信号模型出发,推导得到了相位误差的最大似然估计,并给出了一种基于最大似然估计的ISAR自聚焦算法。该算法采用了相位梯度算法(PGA)的处理结构,利用了多个距离单元上的散射点信号。算法中没有孤立散射点的要求,不需要相位解模糊,并且消除了相位误差估计中积累误差的影响,提高了相位误差的估计精度。将该算法应用于实测数据的ISAR成像中,得到了较好的聚焦结果。     

机动目标一维距离像RAT法线性化补偿

研究了机动目标宽带线性调频脉冲回波全去斜率信号模型,根据速度和加速度的调频频谱展宽特点,提出了机动目标宽带一维距离像线性化调频回波模型,给出了Radon模糊图转换(RAT)法线性参数估计与运动补偿方法,并进一步分析了测速和测距误差.仿真实验验证了RAT法一维距离像线性化参数估计与补偿,表明该方法很好地解决了运动参数未知情况下机动目标的一维距离像频谱展宽问题.     

针对解线调ISAR的图像欺骗干扰研究

通过详细分析解线调距离成像的原理和特点,提出一种针对解线调ISAR的图像欺骗干扰方法。该方法首先利用假目标模板计算得到幅度、相位和频率调制系数,然后对接收的ISAR信号进行幅度、相位和频率3方面综合调制,最后将生成的假目标干扰信号转发给ISAR。经理论分析和仿真实验表明,由于与原信号保持了良好的相干性,转发调制的假目标干扰信号经ISAR的解线调脉冲压缩和方位向压缩处理后,能够产生清晰的一维距离像和二维假目标图像。并且通过合理设置假目标模板,适时改变调制参数,能够实时逼真地产生ISAR假目标,可以进一步提高图像欺骗干扰效果。     

纯方位系统目标折线运动定位与跟踪原理

提出了纯方位系统目标折线运动定位与跟踪问题;根据目标转向已知与未知两种情况,给出了在目标作n次折线运动时全部参数可解的量测次数的必要条件;当目标转向时间未知时,需要纳入识别-滤波-控制原理的研究框架。     

逆合成孔径雷达成像运动补偿自聚焦方法研究

讨论了逆合成孔径雷达（ＩＳＡＲ）成像运动补偿的途径,建立了动目标回波信号模型,在此基础上提出了利用图像熵和串导出值来估计目标的运动参数,以进行运动补偿。仿真证明这两种方法在目标运动相对平滑时能够实现最优成像。