基于时频的逆合成孔径雷达的距离—瞬时多普勒成像方法

为了对机动目标进行ISAR成像,以在时间和频域同时具有高分辨率的时频变化替代傅氏变换作谱分析,得到机动目标距离—瞬时多普勒像。实测数据处理结果表明,与直接用距离—多普勒(R D)算法相比,该方法得到的图像质量有明显提高。     

参数化时频分析的匀加速旋转目标ISAR成像

对于机动目标,运动补偿后目标相对于雷达的转动不能近似为匀速转动,而是更接近于匀加速转动,此时传统的距离多普勒成像算法不能得到很好的成像结果.分析总结了几种针对非匀速转动的时频联合分析算法,提出了一种基于参数化时频分析-AGCD快速算法的匀加速旋转目标成像算法,仿真表明了该算法具有精度高、速度快且无交叉项的优点,比原有的一些算法有较大的改进.     

雷达信号处理中的瞬时频率仿真研究

雷达回波信号是非平稳的信号,其瞬时频率是雷达接收机所接收到的回波信号的重要参数,可以获知空间目标的运动信息.分析了雷达回波信号处理过程中所产生的多普勒瞬时频率的数学基础,并采用时频分析的方法仿真了多普勒瞬时频率的性能参数.     

舰船目标逆合成孔径成像算法改进研究

针对舰船类目标运动情况比较复杂,进行逆合成孔径雷达(ISAR)成像时运动补偿比较困难的特点,将改进的自适应联合时频算法(AJTF)与强点处理(PPP)模型结合,通过遗传算法的全局搜索实现运动补偿,提高了运动补偿算法的快速性和精确性,为实现实时成像奠定了基础.试验数据的处理结果表明,算法可以有效地完成相位的补偿,提高ISAR成像质量.     

一种改进的自适应Chirplet分解方法及其实现方法

参数自适应时频分布成为当前非平稳信号分析与处理的研究热点。针对自适应Chirplet分解所用基函数的时频关系为线性,对含有非线性时变分量的信号逼近效果不好的问题,提出了一种改进的自适应Chirplet分解方法,并给出其快速实现算法。首先在Chirplet时频原子的基础上添加了弯曲算子,构造了新的时频原子,得到了一种改进...     

神经网络的单滤波器目标跟踪算法

当前统计模型及其自适应滤波(CSMAF)算法是机动目标跟踪中的一种有效方法.但该方法对目标机动加速度极限值有依赖,并且对弱机动目标跟踪的精度不高.为解决这一问题,利用一种改进的加速度方差自适应调整公式克服了对加速度极限值的依赖,同时利用神经网络对滤波参数信息进行融合,自适应调整过程噪声.仿真结果表明,该方法有很好的机动...     

LPI雷达信号特征提取综合时频算法

如何准确提取LPI雷达信号脉内特征参数一直都是雷达信号处理中的一个难点.提出一种综合时频算法来提取雷达信号的脉内特征,首先把稳健的小波变换法与分辨率较高的伪威格纳威尔分布(Pseudo Wigner-Ville Distribution,PWVD)法进行截断综合,再对综合的时频图提取小波脊线从而得到稳健、高精度的脉内特征参数.仿真实验说明了该算法的有效性.     

机动目标跟踪算法

文中提出了一种新的机动目标跟踪方法。一种基于新息序列的最快检测方案被设计出来,用于目标机动的快速检测。对给定的虚警概率,得出了最小机动检测延迟的最佳滑动窗口长度。检测到机动后,用增加机动项的方法修正系统模型。文中提出用递推算法来估计机动幅度。使用该估计,修正的卡尔曼(Kalman)滤波器可被用来对目标实施跟踪。仿真结果表明尤其是在目标机动过程中该算法具有优越的性能。     

基于RSPWVD的多分量FM信号盲分离

针对多分量任意形式的调频(FM)信号,利用平滑重排伪wigner-ville分布(RSPWVD)作为时频分析工具,平滑可以抑制各信号之间的交叉项,但会引起信号项的平滑,降低时频聚集性,通过重排可以提高时频聚集性.把RSPWVD的结果作为图像,利用Viterbi算法作进一步处理,分离信号分量.仿真结果表明,在未知任何信号先验知识的条件下,可以准确分离各个信号分量,得到精确的瞬时频率(IF)估计.     

GPS接收信号中线性扫频干扰的抑制

研究了阵列接收的GPS接收信号中线性扫频(LFM)干扰的抑制问题。LFM信号瞬时频率的估计是抑制干扰的关键,而要准确估计信号瞬时频率,必须抑制接收信号时频分布中交叉项干扰。本文对接收信号矢量进行白化,得到信号矢量白化后的空时频分布(STFD)矩阵。文中推出一个与传统方法获得的判决变量不同的判决变量,用该判决变量可以更加清晰地选出LFM信号在时频分布中的自项。根据时频脊点的分布估计LFM信号频率参数以及信号瞬时频率,之后即可根据瞬时频率构建陷波器滤除干扰。仿真表明该方法能够将受交叉项严重干扰的接收信号时频分布映射为清晰的接收信号自项的时频分布,在数据快拍数满足一定要求时可以很好地抑制掉LFM干扰。