分布式多频带雷达数据融合目标高分辨分析方法

宽带雷达接收的目标散射回波提供了目标散射点的散射类型及距离高分辨.由于条件限制,很难获得宽带及超宽带回波数据.采用状态空间法融合不同频带下的雷达回波数据得到目标高分辨分析.仿真证明,该方法能够有效地利用多部不同频带雷达的回波来获得目标的散射特征,明显优于同条件下单部雷达所得到的结果.该方法提供了一种以多部窄带雷达等效获得宽带、超宽带雷达的可行方法.     

基于迭代结构滤波器的SAR图像去噪方法研究

通过比较各种合成孔径雷达 (SAR)图像的滤波方法 ,指出他们存在的不足。然后提出基于模拟退火的迭代滤波器的SAR图像滤波方法。这种方法通过引入相关邻域模型 ,描述图像的局部特性。首先建立一系列反映方向信息的模板 ,每一个模板代表了一种邻域结构。然后在SAR图像的统计性质基础上 ,对于每个邻域结构 ,利用Bayes方法 ,根据图像的观测值 ,获得强度真实值的最大后验概率 (MAP)估计。然后运用模拟退火算法 ,根据每个结构的概率随机选取一个邻域结构作为最适合结构 ,它所对应的估计值作为图像真实强度的估计。模拟退火保证随着温度逐步趋向于 0 ,算法可以获得估计的全局最优解     

一种正交解调超宽带接收系统幅相误差实时校正方法

在分析了影响正交解调结构超宽带接收系统性能的幅相误差来源的基础上 ,针对超宽带系统的特点 ,提出了用 2PFIR滤波器对整个系统幅相误差进行实时校正的方案 ,随后推导出设计复系数 2PFIR滤波器的算法 ,并给出仿真结果     

基于 RELAX 的 UWB-SAR 抑制 RFI 算法

在首先给出超宽带合成孔径雷达 ( UWB-SAR)抑制射频干扰 ( RFI)问题的参数化模型基础上 ,从信号参数估计出发 ,具体推导了实信号下 RELAX算法的计算公式。针对 RFI的复杂性 ,提出了一种逐级RELAX算法 ( GRELAX)。基于仿真和实测数据的实验结果表明 :GRELAX算法能够有效地抑制 RFI,并具有较快的运算速度     

UWB-SAR抑制RFI算法性能评估与测试

参数化方法是实现UWB -SAR抑制RFI的重要手段。为评估抑制RFI算法的实际性能 ,利用UWB -SAR实验系统的实测数据 ,从干扰抑制能力和脉冲压缩性能改善两个方面对几种主要算法进行了比较分析。结果表明 ,在干扰能量抑制比和脉冲压缩指标度量下 ,几种典型的参数化算法都能显著提高接收信号的信干比 ,而基于正弦波模型的算法略优于基于AR模型的算法。     

天线的超宽带特性

1 辐射和接收状态下天线超宽带特 性的定义。单元辐射器的特性 发射和接收天线的电动力学性质对超宽带雷达特性的影响很大。这些性质常用脉冲特性和频率特性来描述。 发射状态下天线的时空脉冲特性h_()( t,γ)是在时刻t内,在空间一点γ上对t=0时刻输入的δ脉冲的响应(电磁场某一分量的强度矢量)。辐     

SAR技术的发展现状

文章以表格形式来说明民用空载和机载合成孔径雷达（SAR）技术的发展现状。表中列出了一些用户需求和目前系统的一些特性,并给出了一些特殊的应用结果。     

目标对超宽带信号的雷达特性

雷达所解决的任何问题均可归结为被雷达目标散射的电磁场的某些特性,因此可把雷达看作是一种测量系统,要求用适当的数学模型对它进行分析,以及反映系统各组成部分之间的相互联系。 在讨论雷达特性时,应将目标的雷达特性定义成反映目标反射波和入射波参数关系的散射算子。我们把描述反射波和入射波间相互联系的所有特性或参数的总和称之为目标的雷达特性[77]。每个特性都是散射算子在信号参数空间的某一截面。 目标是雷达系统的一个独立单元,然而雷达特性的模拟方法却与振荡的参数和雷达