海杂波环境下慢速小目标检测方法

海杂波环境下慢速小目标检测一直是雷达目标识别的难点,在分析海杂波特性的基础上,设计了脉间信号平滑处理和时频分析两种实用的海杂波抑制和慢速小目标检测方法,通过实验验证,在雷达长时间照射下采取一定时间间隔的扫描间信号平滑处理,而在短时间照射下采取时频分析方法均能有效地区分出淹没于海杂波环境下的慢速小目标.     

雷达低慢小目标检测技术综述

首先,在分析低慢小目标特性的基础上总结了低分辨预警雷达探测此类目标的技术难点。然后,分类总结介绍了目前国内外具有一定启发性的检测技术,基于检测前跟踪技术、基于变换域方法、基于微多普勒分析、基于多活性代理系统检测以及基于杂波白化等方法,并对各方法检测性能进行了简要分析。最后,总结提出了针对此类目标检测技术研究发展的几点思考。     

双树复数小波变换在杂波抑制处理中的应用

针对湮没在杂波环境下的目标检测,提出一种利用双树复数小波变换对回波信号进行分解,通过相关性滤波再进行信号重构,抑制海杂波,其后采用动目标检测的方法抑制地物杂波信号。只采用动目标检测的方法仍有海杂波的影响,在通过双树复数小波变换的杂波抑制方法后作动目标检测处理能有很好的抑制效果,能检测出湮没在杂波中的小目标。将其应用到某型雷达的信号处理系统中,仿真结果表明该方法能有效降低杂波的影响。     

一种新的球载雷达气象杂波抑制方法

针对无人机慢速目标运动速度与气象杂波中心频率接近导致无人机在气象杂波中难以被检测到的问题,提出了基于卡尔马斯(Kalmus)滤波器的球载雷达无人机目标检测方法。该方法首先对雷达回波进行脉冲压缩和PD处理,再使用经过速度校正的Kalmus滤波器滤除气象杂波,最后利用二维恒虚警进行检测。仿真结果表明,在合适的气象条件和目标速度下,该方法能很好地抑制气象杂波,提高球载雷达无人机目标的检测性能。     

高频雷达检测海面慢速目标的优化MVDR法

高频雷达工作于探海模式时,慢速舰船的多普勒频率和海杂波一阶Bragg峰相近,使得从强大的海杂波背景中检测出慢速舰船目标变得十分困难.为了减小非稳定电离层对探测回波的影响,常常在短相干积累时间(Coherent Integration Time,CIT)条件下进行探测工作,导致数据量减小,进一步增加了慢速目标的检测难度.分析了在短CIT下采用高分辨率谱估计方法检测慢速目标的必要性,针对常规最小均方无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)谱估计法由于遍历搜索导致计算量大的问题,提出了一种优化MVDR法检测慢速目标.该方法采用最速下降原理寻找谱峰,避免了对小频率网格的遍历,搜索性能大大改善.实验仿真表明,优化MVDR法的谱峰估计准确度高于常规方法,且计算量明显降低,更适合实际工程使用.     

宽带雷达目标检测中的杂波抑制处理

针对宽带雷达目标检测中的杂波干扰问题,提出基于FRFT(分数阶傅里叶变换)的多周期回波能量相干积累处理、基于Relax算法的多散射中心子回波分离的宽带雷达目标回波处理方法,既实现宽带雷达目标检测中的能量相干积累,又有效抑制了环境杂波.仿真结果表明,提出的处理方法能够显著提升宽带雷达输出信杂比.     

基于分维特性的舰船雷达目标的检测

在强杂波背景下设计有效的海上雷达目标检测器是相当困难的。本文提出了一种基于海面散射的分维持性的雷达目标检测方法。它利用海上目标雷达回波与海杂波在分维持性上的差异来对海上舰船目标进行检测。将该方法用于实地录取的舰船雷达弱目标的回波,取得了较好的检测效果。     

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。     

地杂波环境下动目标检测的新方法

分析了机载雷达动目标回波信号和地杂波信号的特征,针对二者在线性调频项上的差异,提出了一种基于变采样率的动目标检测算法。该算法立足于在降低地杂波强度的同时,减小地杂波谱宽度,从而检测出目标信息;算法首先对雷达回波信号频谱进行分段加窗,对加窗后的频谱进行平移、反傅里叶变换和变采样等处理,最终获得动目标线性调频信息。仿真结果表明了该算法的有效性和实用性。     

基于二阶Keystone的空间目标检测方法

针对小型化空间目标探测雷达发射功率小,目标可探测性低的问题,提出了一种适用于小型化空间目标探测雷达的弱目标检测方法。首先对去斜脉压后的目标回波进行了分析,然后通过二阶Keystone变换去除距离弯曲,并用匹配估计的方法估计加速度以补偿二次项相位,接着再次运用二阶Keystone变换校正距离走动,最后对多个脉冲回波作长时间积累,从而提高信噪比,实现弱目标检测。此外,采用相参积累时间捷变的快速搜索方法,在不同探测距离段选用不同的积累时间进行积累。通过仿真分析,验证了该方法的有效性,并比较了sinc内插和CZT-IFFT 2种二阶Keystone变换实现方法的仿真结果和运算速度。     

基于LVQ神经网络的雷达杂波抑制方法

针对雷达目标检测后的剩余杂波影响雷达航迹起始和航迹跟踪的问题,提出基于学习向量量化（learning vector quantization,LVQ）神经网络的雷达杂波抑制方法。从雷达回波点迹的特征入手,通过分析目标点迹和杂波点迹的特征分布,通过人工提取特征的方式选取具有差异化的特征。根据特征数量和点迹类别数量构建LVQ神经网络分类模型,并对模型进行训练。利用训练好的LVQ神经网络分类模型对雷达回波点迹进行分类,区分目标点迹和杂波点迹,保留判别为目标的点迹,滤除判别为杂波的点迹,从而实现杂波抑制功能。通过对某型航管雷达的实测数据进行测试表明：该方法能够有效区分目标点迹和杂波点迹,杂波抑制能力比BP神经网络算法更好。     

基于多先验谱模型的低慢小目标子空间检测器

针对非均匀杂波环境下自适应检测低慢小目标时,信号特征难提取,有效训练样本受限的问题,将低慢小目标建模为多维子空间模型,提出了基于多先验谱模型的低慢小目标子空间检测器构造方法。该检测器使用纹理分量为逆伽马分布的复合高斯模型来描述杂波,利用多先验谱模型的线性组合来表示杂波协方差矩阵的逆,能在均匀和非均匀杂波背景下检测低慢小目标。仿真表明,该检测器比传统基于渐进最大似然估计协方差矩阵的检测器以及单独基于多先验谱和子空间的检测器性能更好,并且训练样本数不足的情况下保持很好的性能。     

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。     

变加速运动目标的相参积累算法

针对高速机动目标发生多种距离走动和多种多普勒走动现象而无法实现能量有效积累问题,提出了一种不需要进行参数搜索的变加速运动目标的相参积累算法。首先,对频域脉压回波信号进行慢时间序列翻转变换,并与频域脉压回波信号相乘,可以同时校正速度引起的线性距离走动、加加速度引起的三阶距离走动和加加速度引起的多普勒弯曲。其次,采用二阶keystone变换的方法对加速度引起的距离弯曲进行校正。最后,将慢时间维信号看做线性调频信号,利用双正交傅里叶变换估计调频斜率来实现相参积累。通过仿真证明,该方法能够有效实现积累,能够实现多目标检测,相比其他算法具有优越性。     

海杂波反射系数模型及雷达回波信号计算方法

当雷达在海面下视工作时,较强的海杂波信号会严重影响雷达的目标检测和分析能力。由于海杂波对于不同用途的雷达所表现出的特征可能有极大的差别,因此,只有分析并掌握海杂波对雷达的影响特征,才能设计出合适的信号处理方法,并预测出雷达的检测性能。基于雷达的海面试验数据,提出了一种海杂波反射系数模型,并在此基础上提出了一种实时计算海杂波回波信号强度的方法。通过对比理论海杂波计算结果与雷达的实测海杂波结果,验证了所提算法的有效性和可行性。     

一种新的高分辨极化目标检测方法

针对宽带毫米波高分辨雷达体制 ,研究了杂波环境中的目标检测问题。提出了极化域线性积累滤波的思路以提高雷达接收信号的信杂比 ,在此基础上利用宽带波形固有的径向高分辨力对目标进行一维距离成像 ,估计出回波中强散射点的数量和分布 ,通过对不同径向分辨单元内的强散射点进行整体检测 ,可进一步有效地提高信杂比 ,改善雷达的检测性能。最后在毫米波段的实验仿真结果表明该方法是一种非常有效的扩展目标检测方法     

干扰条件下基于MMSE准则的弹载雷达认知波形优化

针对杂波、噪声和干扰环境中弹载雷达扩展目标检测识别问题,结合认知理论,在频域基于最小均方误差(minimum mean-square error,MMSE)准则提出一种新的雷达发射波形优化算法,用以抑制杂波和对抗干扰。建立雷达信号时频模型,通过目标参数贝叶斯估计构造以均方误差为代价的功率受限目标函数,利用拉格朗日乘子法得出最小代价发射信号频域能量最优波形表达式。仿真结果表明,算法能够针对目标频率响应和杂波、干扰的相对强度合理分配发射信号的频域能量,提高目标估计精确度,优化雷达检测识别性能;仿真条件下,最小均方误差准则优化波形目标识别性能优于互信息量准则。     

LFMCW雷达MTD处理的分析与研究

将LFMCW雷达运用于主动防护系统时,由于受到发射信号泄露以及地杂波、噪声等因素的影响,往往难以满足低虚警概率的要求。工程上可以利用MTD技术提高信噪比抑制虚假目标。但对于快速来袭的导弹目标,由于在连续的检测周期内目标往往并非出现在同一个距离分辨单元内,直接采用MTD算法进行信号处理并不能得到理想的检测效果。针对这一问题,首先分析了目标在相邻检测周期跨越距离单元造成的回波相位变化及其对信号积累的影响;其后提出在已知目标速度和未知目标速度的情况下分别进行MTD相位补偿的方法,并通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于ZMNL分布模型的雷达杂波仿真

现代战争中,无源干扰的影响是雷达信号检测和处理中不可避免的问题。因此,找到快速、准确的模拟雷达杂波的方法,对雷达最优信号处理器的设计及雷达系统模拟都将十分重要。介绍了一种用ZMNL(零记忆非线性变换法)法来实现雷达杂波的仿真。采用这种方法可以对地、海、气象杂波以及箔条干扰回波信号进行仿真,仿真信号还可用于无源干扰信号抑制方法的研究。     

球载雷达低空目标探测能力评估方法研究

为了评估球载雷达的低空目标探测能力,建立了目标回波功率、低空探测面杂波功率估算模型,提出了一种球载雷达在杂噪背景下目标检测判据,给出了无源面杂波背景下球载雷达实际探测能力的仿真评估算法。最后,设计了多种无源面杂波背景,应用球载雷达的典型参数进行了仿真分析,得出了多个有参考价值的结论。