基于Radon变换的弹道目标平动补偿

弹道目标平动补偿有利于弹道目标微动参数提取。针对多散射点目标平动补偿的问题,提出了一种利用Radon变换对目标整体微多普勒曲线进行参数投影来达到平动参数估计的方法。对典型弹道目标进行了建模分析,得出了其散射点微动距离表达式。根据雷达信息对目标回波进行预补偿并对预补偿结果进行时频变换,再采用Radon变换对时频曲线进行参数投影,利用熵值法对投影得到的二维平面进行参数提取。利用提取的平动参数对回波进行平动补偿,仿真结果表明了上述方法的准确性。     

基于微动目标主体信息的平动补偿方法

目标的平动和微动均会对雷达信号产生调制,其中,微动信息的提取对目标识别具有重大意义.选择对点散射模型进行分析,构建回波信号模型.根据信号在时频分布中的特点,通过霍夫变换(TFD-Hough)获得平动参数,重构出参考主体信号,进而补偿主体回波信号,再经高通滤波器处理,最终实现平动调制的补偿以及微动信号的分离.仿真实验验证了该方法的有效性.     

MLFMA在运动目标多普勒回波数值仿真中的应用

提出了一种应用准静态技术,结合快速多级子算法计算任意形状的运动目标多普勒信号的方法,对目标的几种典型的微动多普勒信号进行了仿真,并应用高分辨时频分析算法对仿真得到的微多普勒信号进行了分析,提取出了微多普勒瞬时频率,并与相应微动规律的点目标微多普勒瞬时频率进行对比。结果表明,二者具有相同的变化规律,从而证明本文提出的方法是有效的。     

一种水下高速小目标回波频率估计方法

针对拦截水下高速小目标时近场区体目标效应对多普勒频率估计的影响,本文设计了一种选择区间加权频率估计方法,该算法将近场区时高速小目标看成体目标进行处理,通过对频率估计分量进行选择性幅度加权平均,降低了频率估计误差,减少了由于目标姿态变化对频率估计稳定性产生的不良影响。经仿真研究,与直接进行频率估计相比较,该方法能够较好的抑制体目标效应对多普勒频率估计造成的影响。在最不利情况下,频率估计误差数值低于300Hz,较好地满足了声引信利用多普勒频率进行后续参数估计的要求。     

稀疏孔径条件下微动目标特征提取与成像算法

针对窄带雷达稀疏孔径条件下,目标微多普勒信号无法使用传统方法进行参数化表征和提取的问题,提出一种方位向稀疏孔径条件下微动目标特征提取与成像的新方法。通过详细分析微动目标雷达回波特性,并根据目标回波特征构造微多普勒信号原子集,在此基础上,使用正交匹配追踪算法实现微动目标的特征提取与成像。仿真实验表明该方法能够在稀疏孔径条件下有效提取目标微动特征并实现目标成像。     

基于微多普勒周期相关性的弹道群目标信号分离

针对弹道群目标微多普勒信号分离问题,提出了一种基于微多普勒周期相关性的弹道群目标信号分离算法。对进动目标和旋转目标进行了微动建模,分析了其散射中心在窄带信号下的微多普勒效应,并给出了其参数化表达式。利用STFT对窄带回波进行了时频变换,获取了回波时频图,并采用奇异值分解(SVD)和高斯空间掩模方法分别对时频图进行了消噪和平化处理。再依据散射中心微多普勒瞬时频率的变化规律,采用Viterbi算法对群目标微多普勒曲线进行了提取。最后将提取出的曲线进行傅里叶变换,根据群目标微多普勒周期的相关性,实现了群目标信号的分离。仿真验证了所提方法的有效性和准确性。     

双基地MIMO雷达多目标的时延估计方法

现有的双基地MIMO雷达目标角度和多普勒频率估计算法都要求已知目标的时延,然而实际中时延往往未知。对此该文提出了一种双基地MIMO雷达多目标的时延估计方法,可在角度和多普勒频率估计之前对目标的时延做出估计,从而为现有的角度和多普勒频率估计算法提供前提条件。方法将接收信号按周期切段,对各段信号进行滤波获得输出矩阵,时延的估计可通过对各矩阵F范数之和进行峰值搜索而获得。理论上论证了方法的可行性,并通过仿真实验进行了验证。     

基于Hough变换撤票策略的目标微多普勒提取

微动特征的提取对于目标识别具有重要意义,但现有算法提取多分量旋转目标微多普勒参数的计算量太大.针对这一问题,提出了一种Hough变换撤票策略,对时频空间进行Hough变换得到参数空间,对已包含所有信息的参数空间进行多次撤票,便可分步得到微多普勒信号参数.仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于DPCA和Radon变换的多通道SAR微动目标检测

为实现强杂波噪声条件下SAR微动目标检测,在DPCA信号的距离压缩域提出基于Radon变换和基于时频分析—逆Radon变换的2种微动目标检测方法。在距离压缩域,微动目标回波表现为沿方位向直线,利用Radon变换对直线的聚焦性实现微动目标检测;对DPCA信号作时频分析,微动目标引起的微多普勒频率表现为正弦形式,利用逆Radon变换对正弦曲线的聚焦性实现微动目标检测。通过对比,基于Radon变换的检测方法参数估计性能更好,而基于时频分析—逆Radon变换的检测方法具有更高的检测概率。最后,通过实验仿真验证了所提方法的有效性。     

基于Butterworth分布的跳频信号参数估计

能够有效地估计接收到的跳频信号参数是干扰跳频通信的关键。针对接收到的未知任何先验参数的跳频信号,提出了一种基于Butterworth分布的跳频信号参数估计算法。由于Butterworth分布具有较好的时频聚集性和抑制交叉项性能,该算法能够在低信噪比条件下有效提取并估计出跳频信号的跳频周期、跳变时刻和跳频频率。仿真结果证明了该算法对跳频信号参数估计的有效性。     

基于SPWVD的差分跳频信号参数估计方法

在深入分析差分跳频信号产生机理和信号特性的基础上,提出一种基于SPWVD的差分跳频信号参数估计方法,利用SPWVD算法对差分跳频信号进行时频分析,通过检测时频分析数组中相邻跳信号的频率跳变时间来估计跳驻留时间参数,进一步估计跳速、瞬时频率等参数。仿真结果表明,提出的算法可以对差分跳频信号实现有效的参数估计,且估计精度较高,处理计算量较少。     

组网雷达中微多普勒效应分析与仿真

微动产生的微多普勒特征是弹道目标微动参数提取与识别的重要依据。首先基于组网雷达,分析弹道目标中3种典型的微动模型,得到微距离关于雷达观测视角的参数化表示,然后分别针对窄带雷达和宽带雷达作回波分析,最终得到雷达观测到的弹道目标微多普勒效应与雷达观测视角以及信号参数的关系,后面的仿真验证了理论分析的正确性。     

载机扰动下SAR/GMTI旋转目标微多普勒特性分析

目标微动部件激励的雷达微多普勒信号稳定而独特,反映了该目标的本质特征。针对采用相位中心偏置技术(DPCA)的SAR/GMTI系统,研究存在载机扰动下的旋转目标的微多普勒特性。构建飞行平台与微动目标的几何模型,推导旋转目标的微多普勒信号模型,分析典型的载机纵向扰动对微多普勒时频特性构成的影响;并通过仿真实验,验证了上述理论分析的正确性。     

一种BPSK相参脉冲信号多普勒频率变化率测量方法

BPSK信号广泛应用于新体制雷达中,测量BPSK信号中包含的多普勒频率变化率信息是单站无源定位与跟踪的关键技术.通过对BPSK信号平方消除了相位调制对参数估计的影响,并利用离散傅立叶变换进行脉冲间相参积累,算法具有计算量小、多普勒频率变化率估计精度高的优点.计算机仿真结果表明参数估计的精度能达到单站无源定位与跟踪系统的精度要求.     

弹道导弹微动模型及微多普勒特征研究

通过微多普勒可以提取弹道导弹目标的微动特征,利用弹头和诱饵微动特征的差异可识别出真弹头.运用角动量守恒定理分析了弹道导弹目标在各阶段的微动形式,运用叉乘矩阵、泰勒级数等原理,推导出了弹道导弹目标的微动模型,给出了弹道导弹目标的微多普勒计算公式,从理论上分析了其微多普勒特征.利用时频分析方法从回波信号中提取了弹道导弹目标的微多普勒,从回波信号中提取的微多普勒与理论上计算的微多普勒一致,表明分析方法有效,结论正确.     

基于图像对比度最优的频率步进ISAR成像方法

在频率步进高分辨ISAR成像中,目标的径向运动会带来距离多普勒耦合,从而对ISAR图像有较大的影响。提出了一种基于图像对比度最优的运动参数估计方法。该法分析了径向速度和径向加速度对多普勒像对比度函数的影响。通过构造相位补偿因子,在多普勒像中基于多普勒像对比度最优估计径向加速度。在径向加速度补偿后,在距离像中基于距离像对比度最优估计径向速度。进行运动补偿,利用RD算法实现了目标的高分辨ISAR成像。该方法具有运动参数估计精度高和计算量小的优点。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于最优核时频分布的装甲车辆微多普勒特征分析

依据微多普勒效应原理,构建了装甲车辆微动的雷达回波数学模型,推导了装甲车辆点目标的回波信号解析关系,并针对回波信号非平稳非线性的特点,利用最优核时频分布结合求时频脊的方法,仿真提取了装甲车辆微动线目标的回波微多普勒特征。仿真结果表明:线目标模型更能凸现、解析装甲车辆微动特征;采用的最优核时频分布结合求时频脊方法,具有比经典二次型分布更好的时频像,能较好地提取出微多普勒特征。最后,利用该方法分析了低信噪比下目标加速度、身管长度等参数对微多普勒特征的影响。     

基于Viterbi算法和ROMP的多弹道目标分离与特征提取

为实现对中段飞行中多弹道目标进行分类和特征提取,首先利用重排Gabor分布与Viterbi算法相结合的方法,获取目标散射点的时频曲线,对目标信号时频曲线拟合后进行频谱分析,完成目标运动类型分类。根据目标微动类型确定对应散射点的回波信号形式并构造相应的匹配原子库,设定待估计参数,利用ROMP方法对参数进行提取。仿真实验表明,该方法有效实现散射点分离并判断出目标的微动类型,同时验证了该方法对目标参数的提取精度。     

基于改进希尔伯特-黄变换的进动目标周期估计

针对进动目标的微多普勒周期估计问题,提出了一种基于改进希尔伯特-黄变换的提取算法。该算法通过将希尔伯特-黄变换中的经验模态分解（EMD）替换为完备总体经验模态分解（CEEMDAN）,对目标回波信号进行分解得到各本征模态函数（IMF）后,再对IMF进行希尔伯特谱分析,从该希尔伯特谱中提取出目标信号中的微多普勒周期。仿真表明,所采用的方法能有效地克服EMD算法噪声环境中性能较差的缺陷,在低信噪比条件下具备较好的性能。     

基于数字图像合成器的ISAR微动干扰方法

根据目标微动产生的微多普勒谱会影响ISAR成像的特点,提出了基于数字图像合成器的ISAR微动干扰方法。该方法将传统的固定假目标模板修改为具有一定微动特性的假目标模板,并将该模板对截获的雷达信号进行调制,得到了包含微动信息的干扰信号。研究结果表明该干扰信号不仅可以对ISAR形成微动特征欺骗干扰,还可以对ISAR图像造成一定程度的污染,甚至形成散焦压制干扰。最后,计算机仿真实验验证了该方法的有效性。