单脉冲雷达导引头对抗投放式诱饵技术研究

为提高单脉冲雷达导引头对投放式诱饵干扰的检测和分辨性能,利用投放式诱饵干扰情况下单脉冲比的概率分布特性,采用基于奈曼-皮尔逊准则的GLRT检测方法来进行干扰的检测;在干扰信噪比未知情况下通过顺序估计目标和诱饵信噪比进而估计目标DOA的方法对目标和诱饵进行分辨.仿真结果证实了对诱饵的检测和分辨算法的有效性.     

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。     

基于改进MCMC的目标和拖曳式诱饵分离方法

在拖曳式诱饵干扰场景下,目标和诱饵同处于雷达的半功率波束之内,导致传统单脉冲体制雷达有效对其进行分离。针对这一问题,从单脉冲体制雷达匹配滤波采样模型入手,建立了同波束内目标和诱饵的联合概率模型。在该模型下,提出了一种改进马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法,完成目标和诱饵的参数估计。该方法将传统随机游走和独立抽样方法相结合,具有估计准确的优点。仿真结果表明,方法可有效分离同波束内目标和诱饵。     

集成时频特征的拖曳式诱饵存在性检测方法

拖曳式诱饵干扰为实现角度欺骗需要通过目标机动来形成导弹、目标、诱饵三角态势,弹目距离的接近以及三角几何关系的剧烈变化导致雷达接收回波中目标与诱饵的多普勒频率呈现时变非平稳特性。传统傅里叶分析方法无法反映频率分量随时间的变化情况,易导致谱线展宽和分辨力下降,使得基于频谱展宽的干扰检测具有很大的局限性。在分析诱饵干扰特点以及时频变化特性的基础上,将目标与干扰的回波分段近似为多分量线性调频模型,利用时频分析展现频率特征随时间的演变规律,采用WVD(Wigner-Ville distribution)与霍夫变换(Hough transform)相结合的方法检测接收回波中的多分量信号峰值,结合干扰特性设计阈值门限,实现了雷达波束内拖曳式诱饵干扰的存在性检测判决。末制导典型场景下的仿真实验验证了方法的有效性。     

锥体空间目标基于进动特性识别

为了研究基于空间锥体目标进动特性的识别方法,通过对空间锥体目标的弹道建模,分析了进动锥体目标姿态角变化,引入平均视线角变化对回波RCS的影响,推导了空间锥体目标相对雷达波的姿态角计算公式,分析RCS随时间变化关系,通过回波RCS序列估计进动周期及进动角参数,以惯量比为特征,提出弹头和诱饵的识别方法,仿真试验证明了算法的有效性.     

空间角度相近多干扰源DOA估计

针对空间角度相近多个干扰源DOA估计时,经典MUSIC算法估计性能与分辨效果不佳的问题,提出了一种改进的MUSIC算法。该算法利用干扰与目标回波信号的特征,划分出干扰子空间、信号与噪声子空间,重新构造了空间谱函数。通过对经典MUSIC算法与改进的MUSIC算法DOA估计的仿真分析,结果表明,在小快拍数、多干扰源空间角度相近、低信干比的情况下,改进的MUSIC算法估计性能与分辨精度更佳。     

单脉冲雷达在多源环境中对目标的定位

在日益复杂的电子干扰环境下,提高精确制导武器的抗干扰能力一直是一个研究重点.针对单脉冲雷达跟踪目标过程中受到多源干扰这一背景,在多源信噪比未知情况下,提出一种利用某些先验信息对目标波束到达方向(DOA)进行估计的方法.这些先验信息包括噪声调频干扰信号(干扰带宽大于接收机带宽)经过匹配滤波后在围绕目标位置的各个距离分辨单元内都有信号输出以及雷达在跟踪目标过程中可获得目标信噪比.仿真结果表明,所提估计方法是有效的.     

基于FPGA雷达回波环境模拟系统设计与实现

设计实现了一种基于中频注入的雷达回波环境模拟系统,能够按照设定的参数模拟雷达目标回波及干扰环境。对雷达回波的信号模型及空间传播模型进行建模,模拟回波信号的距离、角度和速度特性;提出了基于计算机+DSP+FPGA的硬件技术架构,使回波模拟系统具备目标航迹与干扰参数设置、雷达工作状态解算、目标及干扰回波模拟等功能;通过与实际雷达联调联测表明,系统较好地模拟了雷达回波环境,能够有效满足战勤人员的操作训练需求。     

基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计

针对基于l1范数约束的稀疏表示DOA(Direction Of Arrival)估计算法对初始参数较为敏感的问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计算法。首先通过信号来波方向的空间采样构造冗余字典,将阵列信号处理中的DOA估计信号模型转化为压缩感知中的稀疏重构信号模型。然后基于经验贝叶斯推理的方法,将待估计的稀疏系数值用方差未知的联合高斯分布描述,而未知的方差值决定了待估计系数的稀疏性。通过观测数据估计得到未知的方差,进而得到信号的DOA估计值。仿真结果表明,提出的算法有较高估计精度,并且对非相干信源和相干信源都具有较好的估计性能。     

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。     

正态总体下分布参数的Bayes序贯估计

论述正态总体分布参数的序贯估计和Bayes序贯估计问题。在Stein的双子样序贯估计的基础上 ,构造了Bayes双子样序贯估计 ,并作了剖析。此外 ,为了适应当前试验场地“试试看看 ,看看试试”的试验分析和鉴定的需要 ,给出了以序贯Bayes检验为基本出发点 ,使检验和序贯估计相联合的分析方法     

基于期望系统噪声的自适应机动目标跟踪研究

状态估计是目标跟踪中的基本问题,也是目标跟踪的一个难点。首先对标准IMM算法的优缺点进行了论述,针对其缺点和不足,提出了基于期望系统噪声模型（MIMM）的自适应多模型算法,该算法能有效地对机动目标的状态进行自适应估计。仿真结果表明,该算法比标准的IMM算法有较好的改善。     

ADAPTIVE BAYES RIDGE ESTIMATION FOR THE PARAMETERS OF THE LINEAR MODEL

ＡＤＡＰＴＩＶＥＢＡＹＥＳＲＩＤＧＥＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮＦＯＲＴＨＥＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳＯＦＴＨＥＬＩＮＥＡＲＭＯＤＥＬＺｈａｎｇＪｉｎｈｕａｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｃＣｏｎｔｒｏｌ,ＮＵＤＴ,Ｃｈａｎｇｓｈａ,４１００７３）Ａｂ...     

正则化方法在非线性分析中的应用

本文用正则化方法给出了麦夸脱方法的一个误差估计式.     

多层验前正态总体动态参数的Bayes融合估计

在多层验前信息下,给出了正态总体动态参数的Bayes融合估计。进一步,用线模型下的递推估计方法,给出了递推解。对于实际应用中的一些问题,提出了处置方法,并以实例作了说明。     

基于ML-Ⅱ的指数分布可靠性多层Bayes估计

Bayes估计法是可靠性评估中应用最为广泛的方法之一,指数分布的Bayes验前概率密度函数中的重要参数主要依靠Reformulation法和Box-Tiao法确定,具有较强的主观经验性。基于Beyes估计的基本思想,以试验数据为依据,利用第二类极大似然估计法(ML-Ⅱ估计法)确定Bayes方法中的相关参数,避免了参数确定的主观性。实例表明结果合理,方法客观、可行。     

本质流形上的自适应运动估计

分析了计算机视觉中一种新的运动估计模型,将运动估计作为一个参数定义在"本质流形"上的非线性系统参数辨识问题。针对基于离散处理和连续处理方法得到的"本质流形",提出了一种新的、统一的自适应推广卡尔曼滤波算法,在"本质流形"的局部坐标系上进行运动估计。仿真结果验证了该算法的正确性。     

2D雷达目标跟踪中的高度估计

在2D雷达对中高空目标跟踪中,由于缺少高度信息,航迹精度会受到影响。本文根据已知的大地高信息,建立了两种高度估计模型,并在椭球模型下提出了一种迭代求解非线性方程的方法。在仿真中比较了两种高度估计模型的估计精度,分析了初始大地高的计算精度对高度估计的影响。而且由仿真结果可见,进行高度估计可以大幅度提高航迹精度。     

一种纯方位跟踪中的在线式伪线性算法

针对伪线性参数估计不能进行实时状态跟踪的问题,讨论了一种新的在线式的伪线性跟踪算法.对算法的实现过程进行了推导,并应用于纯方位目标的跟踪问题中.仿真结果表明,与传统累积形式的伪线性跟踪算法相比,该算法在保证一定精度的同时,能够降低每个估计时刻的计算量,减少计算占用的资源,是一种有效的算法.     

LDPC-Coded MIMO-OFDM系统的一种判决反馈信道估计算法

研究了LDPC编码在MIMO-OFDM系统中的应用,提出了基于LDPC编码的MIMO-OFDM系统的一种改进判决反馈信道估计算法,该算法一方面利用多步预测和干扰对消技术改进了判决反馈算法的精度,另一方面利用空时解码后的序列和LDPC译码后的序列进行了两级反馈信道估计。该算法在利用LDPC码优异的低误码性能改善信道估计精度的同时,有效地改进了LDPC帧过长导致时变信道条件下的信道估计不精确的问题。