机载PD雷达宽带线性调频信号运动补偿

采用宽带线性调频信号能够显著地提高雷达的距离分辨率和抗干扰能力,然而雷达与目标间的相对运动损耗了部分目标回波相参积累能量,影响目标频率向和距离向分辨力。针对以上问题,提出了一种基于改进匹配滤波函数的运动补偿方法,补偿信号回波中的相位误差,实现宽带线性调频信号目标运动运动补偿。实验与仿真结果证明了该算法的有效性。     

箔条干扰下雷达信号自相关检测方法研究

箔条是雷达无源干扰的常用材料,由于目标的雷达回波信号被淹没在箔条云强背景噪声中,雷达难以探测和跟踪目标,提出利用自相关方法检测箔条干扰下目标的雷达回波信号.对箔条云回波噪声进行了数学描述和仿真分析,可以看出箔条噪声是多个随机高斯分布的叠加;介绍了自相关检测箔条干扰下雷达回波信号的基本原理,并用SIMULINK软件对具体实例进行分析,利用接收的回波信号自相关函数反推出信号周期,并利用自相干法把淹没在噪声中的信号提取出来,所提取的信号和原信号具有很高的相似度,该方法对提高雷达抗箔条干扰有重要的研究意义.     

基于改进噪声检测的迭代中值滤波算法

提出了一种基于改进噪声检测的迭代中值滤波算法。该算法首先检测出噪声点,然后利用信号点对噪声点滤波。其中噪声检测方法改进了IMFLED方法,进一步降低了误检率和漏检率。经过仿真实验并与其他滤波算法进行比较表明,该算法可以有效地去除图像中的脉冲噪声并且保留原图像的细节。     

冲激回波信号的双二重相关匹配滤波技术研究

超宽带冲激脉冲回波检测是超宽带雷达探测目标的关键,检测效能的高低将决定超宽带雷达的应用.在传统二重相关匹配滤波技术的基础上,提出了双二重相关匹配滤波技术.分析了双二重相关匹配滤波技术的检测原理,建立了超宽带冲激脉冲串回波信号模型,对比了不同信噪比下2种接收技术的仿真结果,仿真结果表明接收技术改进后能进一步抑制噪声,提高信噪比.研究对超宽带雷达接收机的设计有一定的借鉴和参考价值.     

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。     

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EMD的改进小波阈值降噪法在超声信号处理中的应用

针对超声检测回波信号中的大量噪声,分析了超声检测回波信号的特性,考虑经验模式分解（EMD）和小波哗噪的优点,在改进阈值函数基础上提出一种基于EMD的小波阈值降噪方法．该方法利用EMD对超声信号进行分解,对高频分量用改进小波阈值函数方法进行处理,再结合低频分量重构得到降噪信号．仿真实验结果表明,该方法降噪效果优于小波软、硬阂值降噪,进一步提高了重建信号的信噪比,降低了其均方根误差,是一种可行的超声信号降噪方法．     

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。     

基于联合时频滤波的多目标回波信号分离算法

针对弹道中段多目标回波信号分离的问题,提出了基于联合时频滤波的多目标信号分离算法。该算法先对多目标回波信号进行自相关处理和峰值提取,得到目标信号的周期,接着用该周期对回波信号的Gabor变换和PWVD变换结果进行分段,然后将各段时频图相乘,获得新的时频支撑域,最后用新的时频支撑域对回波信号进行时频滤波,克服了交叉项的干扰和时频聚集性不高的缺点,分离出了不同周期的目标信号。仿真结果证明了该方法的有效性和先进性。     

多普勒雷达测速信号滤波方法分析

针对四波束多普勒雷达测速信号的特点,提出了适用于光纤捷联惯导/多普勒雷达/气压高度表组合导航系统应用的多普勒雷达测速信号滤波方法.分别分析了卡尔曼滤波、经典数字滤波和小波变换滤波方法在从含有噪声和野值的多普勒雷达测速信号中提取出原始信号的特点,并对实际跑车试验中测得的多普勒雷达测速数据进行了滤波处理.结果表明:小波滤波方法在降噪以及剔除野值方面性能更好,更能适用于组合导航中对多普勒雷达测速信号的精度要求.     

基于激光雷达的高炉回旋区深度探测研究

炼铁高炉回旋区深度的直接探测存在较大困难,提出了一种基于激光雷达的回旋区边缘探测方法。探测得到的回波信号存在较大噪声干扰,为提取边缘回波信号,首先对噪声特点进行分析,判明噪声包括白噪声和1/fγ非平稳随机噪声;由此采用多小波平移不变算法进行滤波处理;采用H ilbert-Huang变换对滤波后的信号进行处理,对其瞬时能量进行分析。由于回旋区边缘表现出较为强烈的局部能量,从能量谱中可较好地提取回旋区边缘信号。试验表明,采用激光雷达探测回旋区的深度,能较为真实地反映高炉回旋区的真实状态,其值较计算建模方法更可靠。进一步的研究可望得到回旋区的二维或三维形貌。     

无源双基地雷达系统直达波抑制算法

无源双基地雷达系统目标时延和多普勒频移估计,一般采用直达波通道信号与目标回波通道信号作互模糊函数处理,通过搜索互模糊函数的峰值来检测目标。虽然直达波干扰信号的互模糊函数峰值出现在零时延和零多普勒频移处,但其能量远大于目标回波信号,导致信号检测噪声门限增高,旁瓣电平增大,从而淹没目标信号。利用矢量空间的最小二乘算法抑制目标通道中的直达波信号,针对计算速度问题,提出了改进算法。仿真结果表明,该算法能够明显抑制直达波信号,同时该算法也可以完成弱目标的检测,因而具有重要的应用意义。     

基于循环频域滤波及Schmidt正交对消的单通道信号分离算法

单通道盲信号分离是信号处理领域中的研究热点和难点.分析了循环频域滤波用于单通道时频重叠信号分离的可行性,提出了基于循环平稳频移滤波器及Schmidt正交对消的信号分离方法.利用频移滤波器提取一个源信号,通过Schmidt正交化法从观测信号中消去已提取的源信号获得另一个源信号.仿真表明,本文算法可有效分离时频重叠的雷达通信信号,相比时域维纳滤波,分离性能提高了10dB以上.     

船舶静态电场跟踪的渐进更新扩展卡尔曼滤波器

为了实现利用船舶静态电场对船舶进行跟踪的目的,针对传统卡尔曼滤波算法中存在的问题,设计一种新的非线性滤波器。建立船舶的状态空间模型,分析传统卡尔曼滤波算法在船舶跟踪中存在的问题;依据渐进贝叶斯思想,利用连续白噪声与离散白噪声序列噪声协方差之间的关系,设计一种新的渐进更新扩展卡尔曼滤波器。仿真结果表明,该滤波器能有效地抑制由于初始误差较大而造成的滤波性能下降和滤波发散,能够有效地跟踪船舶,具有较高的实用价值。     

基于小波域隐Markov模型的SAR图像滤波方法

在小波域隐Markov模型(HMM)的基础上提出一种新的合成孔径雷达(SAR)图像的滤波方法。首先根据小波变换的内在特征,建立小波域的隐Markov树(HMT)模型,通过EM算法可以获得该HMT模型的参数估计。然后根据SAR图像的统计性质,将SAR图像的乘法斑点杂噪声在局部范围内近似为加性白高斯噪声,通过最小均方差(MMSE)估计可以获得信号的小波变换值。通过对真实SAR图像的应用,结果说明该方法可以在保存图像细节特征的情况下有效地抑制图像的噪声。     

闪烁噪声条件下基于交互多模框架的雷达目标跟踪算法

针对传统雷达目标跟踪算法在处理闪烁噪声时面临的性能下降问题,提出一种将容积卡尔曼估计器与交互多模框架相结合的高性能滤波算法。该算法将目标状态建模为高斯分布,将闪烁噪声建模为混合高斯分布,同时将其发生概率建模为一阶马尔可夫过程;在此基础上,利用交互多模框架实现对不同高斯噪声分量的匹配滤波处理。为了减轻非线性观测条件对目标跟踪精度的影响,进一步采用容积卡尔曼估计器作为高斯近似滤波器,对目标状态进行递推预测和更新。仿真结果表明：所提算法较传统高斯混合滤波器和粒子滤波器具有更高的跟踪精度和更好的实时性能,同时还能对闪烁噪声出现时刻进行有效的估计。     

一种基于变换域的自适应滤波算法

针对传统时域自适应滤波在较低信噪比下检测估计信号波形的局限性,提出一种基于变换域的自适应滤波的算法。该方法利用分数阶傅里叶变换在分析线性调频信号时的优良特性,在分数阶变换域上进行自适应滤波处理,提高信号检测估计效果。仿真实验证明,该算法在较低信噪比条件下能较好地检测估计出回波信号,滤波效果胜过时域滤波。     

一种基于估计熵的自适应模糊滤波器及其在箭遥信号处理中的仿真应用

介绍了一种基于估计熵的自适应模糊滤波器 ,并将其应用于宽带噪声中火箭遥测速变信号的数字滤波。讨论了自适应模糊滤波算法 ,给出了应用实验结果。分析和实验表明 ,这种新型滤波器能根据信号的复杂程度自动调节其参数 ,对宽带噪声中非平稳随机信号有较好的滤波效果     

SAR微动目标的稀疏贝叶斯成像方法

SAR微动信息能够反映出目标的属性信息,其微动图像可作为雷达目标识别的一种重要手段。基于SAR微动目标回波的稀疏特性,建立了在过完备词典下的稀疏表示模型,提出一种新的稀疏贝叶斯重构方法——方差成分扩张压缩,该方法仅赋予有重要意义的信号元素不同的方差分量,拥有更少的参数。仿真结果表明,方差成分扩张压缩方法能较精确地估计出SAR目标微动参数,同时能够获得低信噪比条件下较好的微动目标像。     

基于微多普勒特征的欺骗干扰识别

为了提高雷达的抗干扰能力,提出了一种基于微多普勒特征的欺骗干扰识别方法,为雷达选择抗干扰措施提供了先验知识。首先建立了目标回波和干扰信号的数学模型,分析了二者微多普勒频率的差异。其次利用Viterbi算法和FFT谱分析对信号的特征参数进行了提取。最后,定义了识别目标和干扰的特征因子,并根据特征因子设定阈值对目标回波和欺骗干扰进行识别。仿真结果验证了算法的正确性和稳定性,与理论分析一致,表明该方法能够在较低的信噪比环境下对欺骗干扰进行检测识别。