基于时间反转的MIMO雷达多目标DOA估计

针对MIMO(Multi-input Multi-Output)雷达多目标DOA(Direction Of Arrival)估计问题,提出一种基于时间反转(Time Reversal,TR)的MIMO雷达多目标DOA估计方法。首先,算法根据MIMO雷达接收信号模型,采用时间反转理论,建立TR MIMO雷达接收信号模型;随后,利用MIMO雷达波形分集特性对TR MIMO雷达接收信号匹配滤波并进行向量化处理,扩展了MIMO雷达的虚拟孔径;最后,采用MUSIC(Multiple Signal Classification)算法进行多目标DOA估计,有效提高了精度。与常规MIMO相比,TR MIMO能够有效提高回波信号增益和增大虚拟孔径。计算机仿真结果表明,在信噪比-20 d B的条件下,TR MIMO雷达仍能准确地估计出目标的角度,表明TR MIMO雷达具有更好的性能。     

一种LPI雷达宽带信号DOA估计算法

宽带低辐射信号的设计是低截获概率(LPI,Low Probability of Intercept)雷达的关键技术之一。但传统的波达方向(DOA,Direction of Arrival)估计算法主要是针对窄带信号设计的,应用在LPI雷达中会制约雷达的测向性能。重点研究一种宽带信号DOA估计的方法。该方法的关键在于通过直接分解数据协方差矩阵,来构造聚焦矩阵。此外,还从LPI雷达工程应用的角度分析了该方法的性能指标,并用MATLAB进行了仿真,仿真结果表明该方法具有较高的分辨力和较低的算法复杂度,同时也验证了该算法在LPI雷达上的实用性。     

一种特殊结构双基地雷达的空射诱饵信号特征

分析了空射诱饵的使用特点和威胁特征,建立了一种特殊的双基地雷达-单发双收结构下的发射信号和接收信号模型。分析了空射诱饵信号增强设备发射信号与诱饵本体反射信号构成的接收站1接收信号,与仅接收诱饵本体反射信号的接收站2信号的时域、频域特点,证明很难从时频域区分两类信号。建立了雷达发射信号经诱饵本体反射后在两个接收站的时延差和多普勒频移差的模型,分析得出了信号时延差和多普勒频移差与诱饵运行时间和双基地雷达结构参量的关系,证明两个接收站的时延差和多普勒频移差具有稳定的关系。分析结果对于利用该类特殊结构的双基地雷达探测识别诱饵具有一定的参考价值。     

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。     

超宽带雷达特性的应用

概论 数学模拟在雷达分析和综合中起着很大的作用[12,68,69]。在单独的和组合的雷达系统模型中,雷达目标反射信号和雷达天线馈线设备输出信号的模拟单元占有重要地位。在这些模拟单元中,应用测量的或计算的目标超宽带雷达特性可以建立采用不同结构和不同频谱分量探测信号的通用雷达模型,尤其是建立选择雷达模型和雷达目标识别模型。     

改进Dijkstra算法在雷达突防中的应用

飞行器雷达突防是现代战争中自我保护的重要手段.综合考虑了雷达威胁和航程的影响,建立了关于雷达威胁模型和航程的代价函数.针对传统的Dijkstra算法搜索空间大,搜索效率低的问题,进行了改进,并考虑飞行器的偏航角约束,提出了基于栅格的Dijkstra算法.对简单雷达突防和复杂雷达突防进行了仿真验证.仿真结果表明:该算法不仅能较好地回避雷达威胁,而且较好地提高了搜索速度.     

基于特征值分析的雷达脉冲波形估计及性能分析

雷达侦察接收机往往侦收到多个受噪声污染的目标雷达脉冲,如何从噪声中提取雷达脉冲波形,是现代雷达侦察信号处理中的一个重要内容。提出了一种基于特征值分析的雷达脉冲波形估计算法,该算法通过对脉冲协方差矩阵的特征值分析,给出了一种利用特征向量估计脉冲波形的方法,并理论分析了其估计性能。算法适应于任意形式脉冲波形,且不受各脉冲初始相位的影响。理论分析和仿真结果说明算法能够在较低信噪比环境下恢复脉冲信号波形。     

基于FRFT的LFM信号检测与参数估计

目标运动使雷达回波表现为初始频率和调频率参数均为未知的线性调频(LFM)信号,精确且快速地检测和估计出未知参数的LFM信号是雷达信号处理的主要工作。文章利用LFM信号在特定阶数的FRFT域呈现出能量聚集特性,介绍了基于FRFT的二维峰值搜索、模最大值两步搜索和预判法三种LFM信号检测与参数估计算法。通过在高斯白噪声背景下对三种算法的仿真进行分析、比较,结果表明:在低信噪比条件下,基于FRFT模最大值两步搜索算法估计精度高,计算量较小,为工程应用提供可能。     

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。     

雷达定时脉冲近距离传输的分析与电路设计

通过分析比较多种时间同步技术,对与雷达距离上百米的系统,采用有线传输雷达定时脉冲信号的方式来实现快速的时间同步。针对雷达脉冲信号边沿跳变迅速,在传输过程中存在延时、反射和畸变等问题,借助Cadence仿真软件对信号传输过程进行了仿真分析,设计了合理的传输电路。实验证明本方案结构简单,抗干扰能力强,同步时间可以达到亚微秒级,在雷达信号检测模拟器、雷达诱饵和雷达组网中都有着重要应用。     

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。     

基于IMM的雷达伺服系统变结构控制

提出了基于转换量测的IMM雷达伺服系统变结构控制方法,一方面用该算法对输入信号进行滤波降噪,消弱了伺服系统的抖振;另一方面利用算法估计的目标角速度、角加速度状态,减小了伺服系统动态滞后。仿真验证了该算法的有效性。并在实际工程应用中取得了良好的控制效果。     

一种估计来波信号极化状态的新方法

干扰场的极化估计是自适应极化滤波器首要的也是最为关键的一步,极化估计器的精度直接制约极化滤波器的滤波效果.基于单极化雷达接收天线的空域极化特性,提出了一种来波信号极化状态的估计方法.首先介绍了算法的估计原理,并对算法性能进行理论分析,在此基础上,进行相应的计算机仿真实验,探讨了影响估计性能的主要因素及提高算法性能的主要途径.理论推导和计算机仿真结果均证明了估计算法的有效性.     

基于粒子滤波的雷达波束方位指向估计*

雷达波束方位指向估计是雷达侦察及精确干扰等雷达手段的基础和关键技术。传统估计方法难以适应天线扫描速度变化的情形,为此该文建立了波束方位指向估计的状态空间模型,并引入粒子滤波技术对状态变量进行估计。粒子滤波是非线性和非高斯情形下进行状态估计的强有力算法,基于粒子滤波的雷达波束方位指向估计算法具有良好的性能,能够适应天线扫描速度变化的情形。仿真实验验证了所提算法的适用性和有效性。     

基于改进直方图算法的雷达信号参数特征提取研究

雷达信号特征提取是雷达信号识别中的重要组成部分,直接影响到识别效果的好坏。在研究直方图算法分析雷达信号特征的基础上,提出2种改进的直方图算法:截断直方图算法和窄带直方图算法,并用仿真实验分析影响算法性能的4个因素,验证了直方图算法提取雷达信号参数特征的有效性。     

基于熵最小化的LFM信号调频率估计算法

利用LFM信号频谱的熵随着调频率减小而降低的性质,提出了一种基于频谱熵最小化的LFM信号调频率的估计SEM方法。建立参数待估的相位补偿因子,通过搜索得到使得补偿后信号频谱熵全局最小的调频率估值。在搜索过程中,采用两级搜索策略,并引入牛顿迭代算法,有效降低了算法复杂度。理论推导和仿真结果证明,该算法为有偏算法,估计偏差量与初始频率相关,理论估计方差比较CR下界低12d B。对雷达实测回波信号进行验证,与离散多项式变换算法相比发现,提出算法估计的鲁棒性更好,并具有较高的测速精度,具有一定的应用价值。     

基于IFM的交叠线性调频信号参数估计

线性调频信号是脉冲压缩雷达中一种重要的脉冲压缩雷达信号,但当前的瞬时测频系统无法对其检测,更无法检测交叠信号。以瞬时测频系统为基础,分析了单线性调频信号和交叠线性调频经过瞬时测频系统的理论输出,据此提出了一种改进IFM系统的思路和解算交叠线性调频信号方法。新方法用模数转换器(ADC)对前沿未交叠的I、Q输出值进行量化和连续时间采样,得到一个信号离散频率值,应用LMS算法估计出其初始频率和调频斜率。以此为基础,根据交叠部分的I、Q输出值,估计出另一个信号参数。由Matlab/Simulink仿真验证可知,新方法能够估计两交叠线性调频信号的参数。     

宽带雷达射频分时交替采样增益失配估计方法

针对分时交替采样在宽带条件下存在增益起伏的失配问题,提出了基于最小二乘曲线拟合的增益曲线估计算法。基于实际ADC器件增益起伏的情况,分析了通道增益失配对系统输出信号频谱的影响;根据宽带数字阵列雷达回波信号的特点,利用分段估计与最小二乘曲线拟合方法得到增益估计曲线,给出了算法的实现步骤。仿真实验结果表明该算法在宽带分时交替采样中的有效性。     

降低OFDM雷达PAPR的SLM改进算法研究

正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)雷达信号具有良好的分辨力和较高的频谱利用率,其中基于混沌二相编码调制的OFDM雷达信号由于具有结构灵活、更优的脉压性能和较强抗干扰能力等优点受到广泛青睐,但是在系统中存在的高峰均比问题使得OFDM雷达在实际应用受到限制。针对各载波不同混沌二相编码序列调制的OFDM雷达信号,提出一种基于混沌粒子群的选择性映射(selective mapping,SLM)算法来降低OFDM雷达信号中的高峰均比问题。实验结果表明:相比于传统SLM算法和基本粒子群SLM算法,基于混沌粒子群的SLM算法在降低OFDM雷达信号的峰均比方面具有更好的效果。     

JADE盲源分离算法应用于雷达抗主瓣干扰技术

压制干扰信号从主瓣进入雷达接收机,会严重影响雷达的性能。通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。首先给出了盲源分离技术(BSS)应用于雷达抗主瓣干扰的基本条件和信号模型,并预估计信号源数目。在此基础上应用基于四阶累积量的特征矩阵近似联合对角化(JADE)盲分离算法分离接收到的主瓣干扰混合信号,并脉压找出目标信号。最后仿真比较了JADE在不同干扰环境中的抗主瓣干扰效果,仿真结果表明了算法良好的抗干扰性能。