弹道目标微多普勒特性基于逆Radon变换的稀疏表示

作为识别空间弹道目标的有效方法,微多普勒特性提取对于雷达系统的时频分辨率提出了很高的要求,因此,要求雷达系统具有更高的采样频率。作为近年来新兴的技术手段,在远低于奈奎斯特采样定理的采样频率下,压缩感知技术可以对具有稀疏特性的信号实现高精度还原。对空间弹道目标时频分布进行逆Radon变换,在变换后的IRT域内获得时频分布的稀疏表示,从而可以借助压缩感知技术有效降低采样频率的要求。     

基于小波Radon变换检测线性调频信号

对信号小波分析的结果进行Radon变换,简称小波Radon变换。通常情况下,线性调频信号小波变换的结果在时间尺度图上呈现曲线的形式,而在时频图上呈现直线的形式。通过Radon变换检测时频平面上的直线,可以精确地得到调频信号的参数。仿真结果表明,小波Radon变换是一种较好的线性调频信号检测方法。     

基于AM-LFM和IRT的旋转微动目标成像算法

在雷达成像中,基于CS的方法因其压缩采样的特性而在高分辨雷达成像中得到广泛应用。然而由于其是一种基于参数化的成像方法,对观测位置误差特别敏感。在实际中,一般无法知道精确的观测位置。观测位置的误差会造成成像结果位置的偏离、散焦以及无法聚焦。针对基于压缩感知的成像算法存在的观测位置依赖性问题,提出了一种基于调幅-线性调频(AM-LFM)分解和逆Radon变换(IRT)的微动目标成像算法。该方法根据分解后信号调频率分离目标微动信号与主体信号,再进行IRT成像。仿真及实验结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于Radon变换的弹道目标平动补偿

弹道目标平动补偿有利于弹道目标微动参数提取。针对多散射点目标平动补偿的问题,提出了一种利用Radon变换对目标整体微多普勒曲线进行参数投影来达到平动参数估计的方法。对典型弹道目标进行了建模分析,得出了其散射点微动距离表达式。根据雷达信息对目标回波进行预补偿并对预补偿结果进行时频变换,再采用Radon变换对时频曲线进行参数投影,利用熵值法对投影得到的二维平面进行参数提取。利用提取的平动参数对回波进行平动补偿,仿真结果表明了上述方法的准确性。     

基于WVD-Radon变换的宽带延展目标回波参数提取

分析了宽带延展目标的时延-时间伸缩效应及其导致的回波信号在时域和频率域的特性;针对LFM信号的时频分布特点,利用WVD和Radon联合变换技术,提取LFM信号在时-频域分布上的特性参数,提出了一种宽带延展目标回波参数提取方法,得到了目标的时延—时间伸缩分布.仿真结果表明,该方法是可行的.     

广义S变换和阈值分割联合抗频谱扩展-压缩移频干扰

根据频谱扩展-压缩(spectrum spread and compression, SSC)移频干扰信号和回波信号时频分布特性的差异,提出一种基于广义S变换和Tsallis交叉熵阈值分割的干扰抑制方法。分析了SSC移频干扰的干扰原理和干扰信号经过解线调后的信号形式,并利用时频聚焦性较好的广义S变换获取接收信号经过解线调后的时频图像,根据时频图像对应的灰度图像,以Tsallis交叉熵最小化作为目标函数,求出灰度图像的最佳分割阈值,并根据分割阈值构建时频滤波器,实现干扰抑制。仿真结果表明:该方法对于SSC移频干扰产生的假目标具有较好的抑制效果,干扰抑制比可达30 dB以上。     

基于微动目标主体信息的平动补偿方法

目标的平动和微动均会对雷达信号产生调制,其中,微动信息的提取对目标识别具有重大意义.选择对点散射模型进行分析,构建回波信号模型.根据信号在时频分布中的特点,通过霍夫变换(TFD-Hough)获得平动参数,重构出参考主体信号,进而补偿主体回波信号,再经高通滤波器处理,最终实现平动调制的补偿以及微动信号的分离.仿真实验验证了该方法的有效性.     

一种改进的小波域LFM雷达信号参数估计算法

提出了基于重排小波-Radon变换的线性调频信号的参数估计法。该方法先将小波尺度图转为时频分布图,为提高聚集性引入了时频重排,再将重排图进行Radon变换以进行参数估计。仿真结果表明,该方法有效提高了时频分布图的聚集性,节省了后续Radon变换的时间,同时也抑制了噪声干扰,辨识效果明显提高。     

基于微多普勒周期相关性的弹道群目标信号分离

针对弹道群目标微多普勒信号分离问题,提出了一种基于微多普勒周期相关性的弹道群目标信号分离算法。对进动目标和旋转目标进行了微动建模,分析了其散射中心在窄带信号下的微多普勒效应,并给出了其参数化表达式。利用STFT对窄带回波进行了时频变换,获取了回波时频图,并采用奇异值分解(SVD)和高斯空间掩模方法分别对时频图进行了消噪和平化处理。再依据散射中心微多普勒瞬时频率的变化规律,采用Viterbi算法对群目标微多普勒曲线进行了提取。最后将提取出的曲线进行傅里叶变换,根据群目标微多普勒周期的相关性,实现了群目标信号的分离。仿真验证了所提方法的有效性和准确性。     

时间误差分析的双基地运动目标聚焦成像方法

在推导目标回波相位历程的基础上,分析了双基地系统中的收、发时间误差对距离向和方位向处理造成的影响,并构造了相应的补偿因子,同时给出了基于相位中心偏置天线的星机双基地杂波对消约束条件。针对运动目标的距离徙动使用二阶Keystone变换和Radon变换对其进行校正,为了构造精确的方位压缩匹配滤波器利用修正离散调频傅里叶变换进行多普勒参数估计。最后计算机仿真验证了所提方法的有效性。     

基于时频分布的弹道导弹目标识别方法

在弹道导弹目标识别中,微动特征是重要的识别手段。从弹道导弹微动特性时频分析出发,提出一种基于时频分布的弹道导弹目标识别方法。该方法将时频分布图的伪Zeinike不变矩特征作为识别特征。首先对回波信号进行时频变换以获取时频图像;然后为了降低噪声的影响,对其进行图形预处理;最后给出了伪Zernike不变矩提取步骤及识别特征的选取原则。通过仿真实验,分析了不同特征组合对识别率的影响,评估了不同信噪比下识别方法的稳定性。实验结果表明,该方法具有一定稳定性,可用于弹道导弹目标识别。     

基于Viterbi算法和ROMP的多弹道目标分离与特征提取

为实现对中段飞行中多弹道目标进行分类和特征提取,首先利用重排Gabor分布与Viterbi算法相结合的方法,获取目标散射点的时频曲线,对目标信号时频曲线拟合后进行频谱分析,完成目标运动类型分类。根据目标微动类型确定对应散射点的回波信号形式并构造相应的匹配原子库,设定待估计参数,利用ROMP方法对参数进行提取。仿真实验表明,该方法有效实现散射点分离并判断出目标的微动类型,同时验证了该方法对目标参数的提取精度。     

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。     

频率步进雷达距离旁瓣抑制自适应脉冲压缩算法

在频率步进雷达中,通常使用逆快速傅里叶变换方法进行高分辨成像。由于逆快速傅里叶变换的距离旁瓣高,有可能造成强散射点旁瓣掩盖附近弱散射点或者弱小目标情况,限制了其在强杂波环境下的使用。为了抑制高距离旁瓣,近年来提出一种基于最小均方误差准则的自适应脉冲压缩方法。基于自适应脉冲压缩算法原理,推导了频率步进雷达距离旁瓣抑制算法。针对静止和运动目标场景,分析自适应脉冲压缩算法的旁瓣抑制性能。仿真结果表明,与逆快速傅里叶变换和加窗逆快速傅里叶变换处理比较,自适应脉冲压缩算法具有更好的旁瓣抑制效果,能够更好地检测强散射点附近的弱散射点或者弱小目标。     

基于DMFT的空间目标微动特征提取

空间目标的高速轨道运动,会导致微动曲线的展宽和走动,将对后续的微动特征提取产生不利影响。针对这一问题,提出了一种基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的空间目标微动特征提取方法。首先分析了高速空间目标的信号回波模型;其次,根据回波信号的特点提出了一种基于DMFT的补偿参数估计的方法;最后,采用Hough变换提取了目标的微动特征。仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性,结果表明微动特征的提取精度得到了明显提高。     

含旋转部件目标微多普勒特征提取方法

旋转和振动是目标微动中最常见的两种运动形式,目标微动会产生微多普勒现象,而微多普勒特征被认为是微动目标所具有的独一无二的特征,可以用来确定目标的性质,实现对目标的自动识别与分类.在线性调频信号体制下,运动补偿后利用含旋转部件目标在谱图域中的特殊表现形式,针对旋转半径的不同,分别使用不同的方法,有效地分离并提取目标的微多...     

一种自适应的ISAR图像时－频分析方法

提出一种自适应的逆合成孔径雷达 (ISAR)图像的时频分析方法 ,它将时频信号分解算法—自适应高斯基表示 (AGR)方法与ISAR图像处理相结合。得益于高斯基函数方差的自适应调整 ,可自动地将图像中的理想点散射中心与非点散射结构区分开来。分别对ISAR图像的径向与横向距离轴进行上述变换 ,可解构出非点散射中心随角度或随频率变化的特性。应用该方法对仿真数据及飞机目标实测数据所成的ISAR图像进行时 -频分析 ,结果表明该方法正确可行 ,且物理意义明确     

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。     

基于齐次坐标的微动建模与微多普勒特征分析

针对目标微动数学模型表达不统一的问题,引入计算机图形学中的齐次坐标表示方法,给出了三维坐标系和旋转变换的齐次变换矩阵描述,推导了自旋、锥旋、进动和章动目标微动模型的通用矩阵表达.并分析了目标回波频移的组成,得到了微多普勒的理论表达式.微动回波Gabor变换时频图与微多普勒理论值的仿真结果表明,通用的矩阵表达可以简明且准确地描述目标的微动.     

一种稳健的高分辨方位估计方法及其应用

为解决快拍数不足情况下MUSIC高分辨方位估计方法输出空间谱信噪干比损失较大的问题,提出一种稳健的高分辨方位估计方法—CSMUSIC方法,并将其应用于近场声源分布测量中.根据时频变换过程,提出频域协方差矩阵估计过程可用快拍数;基于复域变换处理,解决了复域协方差矩阵估计求取过程可用快拍数;分析了CMUSIC方法实现流程及其降低频域快拍数不足导致的信干噪比损失;通过数值仿真验证了其对目标位置的检测及定位性能.数值仿真处理结果表明,该方法在保持MUSIC方法高分辨的同时,克服了频域快拍数不足引起的信干噪比损失较大问题,实现了对目标位置估计,提高了MUSIC近场声源分布测量方法对目标位置的检测及定位性能.