高重频频率步进雷达强杂波抑制

针对高重频频率步进雷达,提出了抑制强杂波的有效处理流程.在接收机前端控制中频带通滤波器的通带范围以减少进入后续处理的折叠杂波,在信号处理机中针对目标运动速度的不同提出了两种方法:通过波形参数设计及高分辨处理消除杂波对高速目标的影响;利用两幅高分辨距离像(HRRP)进行杂波相消以抑制杂波对低速目标的干扰.该处理不需要改变基本的频率步进波形,具有简单易行的优点.仿真和试验结果验证了所提方法的有效性.     

图像配准技术在DPCA动目标检测中的应用

杂波相消是运用DPCA方法进行地面动目标检测的一个关键问题,如果能将两幅图像精确配准将会得到很好的杂波相消图.基于傅氏变换及最大频谱法,采用了一种新的配准方法对真实的机载SAR图像进行了粗配准与精配准,得到了较好的杂波相消图,并有效准确地检测出地面动目标.     

全极化雷达的多任务压缩感知目标识别方法

为有效利用全极化雷达高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)的丰富特征信息和全极化样本中各单极化HRRP均对应于相同目标姿态的特性,提出一种基于多任务压缩感知的全极化雷达目标识别方法。该方法约束在不同极化字典中选择来自相同角域的字典原子对相应极化方式下的HRRP进行表示,可以有效利用不同极化HRRP之间的相关信息提高目标识别性能。基于电磁散射数据对所提出的方法进行了测试,实验结果证明了方法的有效性。     

无源雷达杂波抑制与相干检测的联合优化处理

杂波抑制和相干检测是外辐射源雷达信号处理的两个关键环节,针对扩展相消批处理杂波对消算法和基于分段的多普勒谱分析的运动目标相干检测方法存在重复分块和冗余计算的问题,提出了扩展相消批处理算法与基于分段的多普勒谱分析方法的联合优化算法,推导了它们的数学原理,给出了分段数及滤波器阶数的设置方法。仿真结果表明,该方法在取得较好杂波抑制效果的同时,降低了系统整体的运算量。     

考虑地球曲率的三维目标APBR跟踪算法

针对机载被动双基站雷达(Airborne Passive Bistatic Radar,APBR)三维目标跟踪问题,提出一种杂波环境下考虑地球曲率的航迹起始与目标跟踪算法.在地心地固坐标系中建立包含地球曲率的目标运动模型和测量模型.利用多帧测量构建对数似然比函数,并通过遗传算法求解最优值,获得目标的三维状态初值.最后,利用概率数据关联结合扩展卡尔曼算法对杂波环境下的目标进行状态估计.仿真结果表明,所提方法比不考虑地球曲率的方法能获得更好的估计性能.     

一种基于地表类型的地杂波快速仿真方法

地杂波仿真技术对机载雷达的设计与研制有着重要影响.针对机载雷达地杂波仿真技术开展研究,提出了一种基于地表类型的地杂波快速仿真方法.该方法以数字地图和载机航线为两个重要输入,采用雷达波束照射区域的数字地图为有效先验地理环境信息进行仿真,提高了杂波仿真的逼真度;同时针对传统仿真方法中计算量较大的问题,优化了散射单元中天线功率增益的计算方法,减少了仿真时间.对所提方法进行了计算机仿真验证,结果表明,该方法能够仿真多种场景下与实测数据高度近似的地杂波.     

地杂波雷达截面积模型分析

对雷达地杂波进行准确有效地建模在雷达性能分析中是非常重要的.在推导雷达直视距离的基础上,分析比较了地杂波雷达截面积的经典模型与改进模型相对于雷达作用距离之间的性能曲线.实例验证表明,两种模型之间的区别随着距离的增大而增大;改进模型的曲线变化趋势与实际在雷达显示器上的观察到的杂波变化情况能够较好地吻合.     

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。     

距离模糊对SABBR杂波功率谱的影响

天空双基地预警雷达常采用高脉冲重复频率,由此带来的距离模糊对杂波功率谱会产生一定的影响。针对该问题,首先分析了天空双基地预警雷达的几何关系,然后建立了杂波模型并给出了距离模糊下的杂波协方差矩阵,最后通过仿真分析了不同收发球心角下模糊距离环的分布情况,以及不同收发球心角和飞行方向构型下距离模糊对杂波功率谱的影响。仿真结果表明距离模糊的分布情况主要由收发球心角决定,距离模糊使天空双基地预警雷达杂波频谱严重展宽,自由度增加。研究成果可为距离模糊下的杂波抑制技术提供技术支撑。     

KK分布杂波下的距离扩展目标检测算法

针对服从KK分布的大拖尾雷达杂波背景下的扩展目标检测问题,利用球不变随机变量表示了KK分布雷达杂波模型。在假设目标回波幅度已知的情况下,研究了基于Neyman-Pearson准则的距离扩展目标最优积累检测器,并通过对目标幅度的最大似然估计,推导了广义最大似然比检验检测器模型。为了降低这两种检测器中因计算第二类修正的贝塞尔函数而引入的运算复杂度,提出了一种基于顺序统计量的广义似然比检测器。该检测器利用检测窗内幅度较大的距离单元回波作为目标回波进行判决。利用蒙特卡罗仿真对这三种算法的性能进行了验证与比较,虽然最优积累检测器与广义似然比检测器具有更好的检测性能,但实现困难,计算量大,而基于顺序统计量的广义似然比检测器则具有更高的实用性。