运动平台下频率步进雷达杂波相消新方法

相消处理是一种典型而又简单易行的杂波滤除方法。针对频率步进雷达,提出一种新的杂波相消方法,它利用同一距离单元上两帧回波脉冲所成的两幅高分辨距离像(HRRP)进行杂波相消。通过合理地选择帧间隔数,该方法能够很好地保持目标HRRP特性。针对雷达平台运动所导致的两幅HRRP之间杂波移位和成分改变问题,又提出了先利用杂波相关性进行杂波对齐后再相消的解决方法。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

宽带雷达目标检测中的杂波抑制处理

针对宽带雷达目标检测中的杂波干扰问题,提出基于FRFT(分数阶傅里叶变换)的多周期回波能量相干积累处理、基于Relax算法的多散射中心子回波分离的宽带雷达目标回波处理方法,既实现宽带雷达目标检测中的能量相干积累,又有效抑制了环境杂波.仿真结果表明,提出的处理方法能够显著提升宽带雷达输出信杂比.     

基于HHT的雷达杂波抑制

传统时频分析方法不适于分析非平稳信号,Hilbert-Huang变换(HHT)是近年兴起的一种自适应、高效处理非线性、非平稳信号的时频分析方法.针对传统时频分析对雷达杂波抑制的局限性,采用HHT方法抑制雷达杂波.HHT方法对雷达回波信号的时频特性具有较高的分辨能力,能够清晰地突出目标弹性成分.仿真结果表明使用EMD结合阈值去噪、尺度滤波方法对抑制雷达回波中的杂波有一定效果.     

海杂波环境下慢速小目标检测方法

海杂波环境下慢速小目标检测一直是雷达目标识别的难点,在分析海杂波特性的基础上,设计了脉间信号平滑处理和时频分析两种实用的海杂波抑制和慢速小目标检测方法,通过实验验证,在雷达长时间照射下采取一定时间间隔的扫描间信号平滑处理,而在短时间照射下采取时频分析方法均能有效地区分出淹没于海杂波环境下的慢速小目标.     

一种改进的时空二维Capon法

针对时空二维Capon法在主瓣杂波区性能不足的问题,提出了一种改进的时空二维Capon法,该方法处理主瓣杂波区时在时空二维Capon法的基础上增加辅助通道,而处理非主瓣杂波区时不再增加辅助通道。理论分析和计算机仿真结果表明,该方法在运算量增加不大的情况下主瓣杂波区杂波抑制性能得到明显改善,且具有较强的容差能力。     

基于希尔伯特-黄变换的海杂波特性分析

在雷达探测区域内,海杂波是影响雷达探测性能的主要因素.对于高分辨雷达而言,海杂波具有明显的非线性、非平稳性,针对这一特性,小波变换被广泛应用,但不可避免地具有窗函数的局限性.希尔伯特-黄变换作为一种新兴的自适应信号处理方法,应用简便,妥善避免了W.Heisenberg不确定性原理的限制,对于处理非线性,非平稳信号有着清晰的物理意义与应用前景.把上述两种方法应用于海杂波特性分析,比较两者的优缺点.结果表明,希尔伯特-黄变换具有更好的时频聚集性.     

基于空时内插的机载双基地雷达杂波抑制方法

针对机载双基地雷达下视环境下非均匀地杂波的抑制问题,首先论述了抑制双基地机载雷达非均匀杂波的内插变换类空时自适应处理(space time adaptive processing,STAP)方法。然后在此基础上,提出了一种改进的空时二维内插变换方法(improved space time interpolation transfor-mation,ImSTINT)。该方法将训练样本的杂波子空间映射到单基地地基雷达的杂波子空间中,减少了变换后杂波子空间的自由度。仿真表明该方法比传统的内插变换类方法的杂波抑制性能好,且具有较强的稳健性和较少的样本量需求。     

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。     

双树复数小波变换在杂波抑制处理中的应用

针对湮没在杂波环境下的目标检测,提出一种利用双树复数小波变换对回波信号进行分解,通过相关性滤波再进行信号重构,抑制海杂波,其后采用动目标检测的方法抑制地物杂波信号。只采用动目标检测的方法仍有海杂波的影响,在通过双树复数小波变换的杂波抑制方法后作动目标检测处理能有很好的抑制效果,能检测出湮没在杂波中的小目标。将其应用到某型雷达的信号处理系统中,仿真结果表明该方法能有效降低杂波的影响。     

基于LVQ神经网络的雷达杂波抑制方法

针对雷达目标检测后的剩余杂波影响雷达航迹起始和航迹跟踪的问题,提出基于学习向量量化（learning vector quantization,LVQ）神经网络的雷达杂波抑制方法。从雷达回波点迹的特征入手,通过分析目标点迹和杂波点迹的特征分布,通过人工提取特征的方式选取具有差异化的特征。根据特征数量和点迹类别数量构建LVQ神经网络分类模型,并对模型进行训练。利用训练好的LVQ神经网络分类模型对雷达回波点迹进行分类,区分目标点迹和杂波点迹,保留判别为目标的点迹,滤除判别为杂波的点迹,从而实现杂波抑制功能。通过对某型航管雷达的实测数据进行测试表明：该方法能够有效区分目标点迹和杂波点迹,杂波抑制能力比BP神经网络算法更好。     

一种新的星载高分辨宽测绘带SAR运动目标

本文针对星载多通道高分辨宽测绘带合成孔径雷达系统,提出了一种地面运动目标检测和参数估计方法,该方法首先利用空时自适应处理进行杂波抑制,然后采用传统SAR成像处理得到模糊的运动目标图像,接着利用恒虚警检测技术检测出所有运动目标,包括真实目标和由于多普勒模糊引起的虚假目标,再根据模糊图像的空间位置关系从所有成像目标中检测出运动目标的真实成像位置,最后根据运动目标的斜距历程得到因运动目标速度引起的图像位置偏移,由此估计得到运动目标速度。该方法具有运算量小、检测精度高等优点,星载仿真数据验证了本文方法有效性。     

机载MIMO雷达稳健非均匀样本选择方法

针对杂波训练样本中混入干扰目标,导致空时自适应处理技术的杂波抑制性能下降问题,提出一种基于目标知识进行局部稀疏恢复的稳健训练样本挑选方法。该方法利用先验知识确定待检测单元中的目标区域,对整个角度-多普勒平面进行遍历,获得稀疏超完备基。通过变换矩阵对超完备基中对应的目标区域进行"挖空"处理,局部稀疏恢复出超分辨的杂波空时谱,获得杂波协方差矩阵估计。结合广义内积算法,实现非均匀训练样本挑选的过程。与常规结合广义内积方法相比,该方法对于不同干扰强度的训练样本,均有良好的检测效果。经仿真验证,所提方法的检验统计量之间区分度更加明显,对于干扰样本的挑选更加彻底,从而有效地提高了空时自适应处理技术的目标检测性能。     

一种新的高分辨极化目标检测方法

针对宽带毫米波高分辨雷达体制 ,研究了杂波环境中的目标检测问题。提出了极化域线性积累滤波的思路以提高雷达接收信号的信杂比 ,在此基础上利用宽带波形固有的径向高分辨力对目标进行一维距离成像 ,估计出回波中强散射点的数量和分布 ,通过对不同径向分辨单元内的强散射点进行整体检测 ,可进一步有效地提高信杂比 ,改善雷达的检测性能。最后在毫米波段的实验仿真结果表明该方法是一种非常有效的扩展目标检测方法     

基于图像对比度最优的频率步进ISAR成像方法

在频率步进高分辨ISAR成像中,目标的径向运动会带来距离多普勒耦合,从而对ISAR图像有较大的影响。提出了一种基于图像对比度最优的运动参数估计方法。该法分析了径向速度和径向加速度对多普勒像对比度函数的影响。通过构造相位补偿因子,在多普勒像中基于多普勒像对比度最优估计径向加速度。在径向加速度补偿后,在距离像中基于距离像对比度最优估计径向速度。进行运动补偿,利用RD算法实现了目标的高分辨ISAR成像。该方法具有运动参数估计精度高和计算量小的优点。仿真结果验证了方法的有效性。     

弹道 FFT频谱分析器研究

文中基于频域测速的基本原理,研究一种弹道FFT分析器系统。在给出该系统基本结构后,研究了在强地物杂波干扰环境中保证测频精度、分辨率和动态范围的基本方法。文中还着重介绍了用于这种频谱分析系统的可编程高速A/D数据采集系统和以TMS32010为主体的高速FFT协处理器系统。它们与IBM/PC和加权ZFFT分析软件共同构成了一个完整的频谱分析系统。     

单频信号二维合成孔径成像算法

传统合成孔径雷达采用大带宽信号实现距离向分辨,采用一维合成孔径实现方位分辨,得到二维图像。在某些近场成像场合,成像分辨率要求很高,依靠信号带宽很难达到要求。提出了一种二维合成孔径成像系统,利用二维合成孔径实现二维分辨,分辨率取决于合成孔径长度,不受信号带宽的约束,可以实现超高分辨率。信号采用简单的单频信号,可使系统大大简化。详细推导了单频信号的二维合成孔径成像算法。仿真结果表明,单频信号二维合成孔径是一种有效的高分辨率成像技术。     

基于UKF-SOFNN的近距机动目标跟踪滤波算法

对于多目标杂波环境中的机动目标跟踪,由于目标集群中各个目标间的空间距离可能小于探测器的空间分辨率,因而可能出现误跟、诱饵欺骗与杂波虚警等一系列严重后果。对此,提出一种综合运用UKF(不敏卡尔曼滤波)和SOFNN(自组织模糊神经网络)的UKF-SOFNN滤波跟踪算法,将机动目标模型视作严格的非线性系统,利用UKF-SOFNN对非线性参数的辨识能力提高对锁定机动目标的跟踪能力。仿真实例表明,该算法能有效地辨识目标群中的目标,并进行可靠的跟踪。     

高分辨率雷达目标一维距离像的编码识别算法

文中提出了一种高分辨率雷达目标一维距离像的识别算法。该算法借用图像处理方法,先对雷达目标的一维距离像进行编码,经过傅里叶变换提取一组形状特征。这组特征精确地描述了一维距离像曲线的走向。而后,利用人工神经网络技术对一定姿态角变化范围内的这组形状特征进行识别。实验结果表明,可以获得良好的识别效果。该算法为雷达目标一维距离像识别算法的实时处理提供了一条有效途径。     

基于ESPRIT的中段弹道目标特征提取方法

提出了一种新的弹道目标特征提取方法:对宽带雷达回波进行STRETCH处理后用ESPRIT方法估计其中频点,然后采用Gerschgorin半径方法进行散射源数目估计,去除虚假频率,获得目标散射点的数目、位置、散射中心强度等特征参数。与基于FFT算法的特征提取方法相比,这种方法具有更强的抑制杂波能力和更高的分辨率。仿真结果表明了该方法的有效性。