基于FRFT的FMCW SAR成像

调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR)结合调频连续波与合成孔径成像技术,具有体积小、重量轻、成本低、分辨率高等一系列优点,是新近提出来的一种成像雷达体制。由于FMCW SAR的差频信号在方位向可以转化为调频信号,据此提出了一种基于分数阶傅立叶变换(FRFT)的FMCW SAR成像算法。仿真结果表明,该算法与RD算法相比较,方位向主瓣压缩和旁瓣抑制效果非常明显。     

基于卡尔曼滤波器的小波变换域宽带扩展函数估计方法

研究了一种小波变换域的宽带扩展函数估计方法.该方法通过将卡尔曼滤波器理论融入到估计器相关器中,时宽带探测信号的时间延迟一时间尺度测量系统的运动属性进行估计.仿真结果表明,这种成像方法相对于传统的匹配滤波器方法和小波检测器方法而言,在目标的相干重构时能够获得更好的处理效果.     

一种非均匀采样的宽带雷达数字正交解调方法

数字正交解调是宽带雷达数字接收机的重要组成部分,灵活性和实时性是数字正交解调设计的关键问题。从二阶采样和多相滤波的原理出发,提出了基于非均匀采样的数字正交解调方法,给出了算法的实现结构,并通过仿真验证了算法的正确性。通过与低通滤波法、多相滤波法比较结果表明,基于非均匀采样的数字正交解调方法具有优化的实现结构和更好的实时性,可以用于宽带雷达数字接收机的设计。     

基于声矢量阵的宽带波束域高分辨方位估计

宽带信号波束域处理是实现水下目标高分辨方位估计的重要途径,它相对阵元域具有运算量小、分辨信噪比门限低以及角度分辨力高的优点。声矢量阵单个阵元能同时测量声场中的声压量和3个正交的质点振速分量,相对于声压阵,它能获取更多的声场信息。因此通过均匀声矢量阵运用MUSIC算法对宽带信号源波束域DOA估计进行了研究,改善了对弱相干信号源的方位分辨和估计性能,实验所获得的仿真结果表明了该方法具有较高的参考价值。     

基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统

针对双序列跳频(Binary-Sequence Frequency Hopping,BSFH)在对偶信道被干扰的情况下会导致通信瘫痪的缺点,提出了一种基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统。在发送端利用线性调频信号对每一跳载波进行带内扩频,接收端将解跳后的信号作分数阶傅里叶变换,然后通过抽样判决得到发端信息。构建了相应的系统模型,推导了其在跟踪干扰和部分频带干扰下的误码率数学表达式。理论和仿真结果表明:在最坏跟踪干扰下,该系统比BSFH约有5 dB以上的性能增益;在部分频带干扰下,达到相同误码率时所需的信干比,改进方法比BSFH低约4 dB。     

一种基于分形结构的宽带圆极化缝隙天线的仿真与设计

文中基于空间填充曲线提出了一种利用微带馈电产生宽带圆极化特性的缝隙天线,通过对这种缝隙天线分形进行分析仿真可以得出,该天线不仅可以减小天线尺寸而且具有良好的宽带圆极化特性,驻波比小于2的阻抗带宽达到81%(2.22 GHz~5.25 GHz),轴比小于0.2 dB的轴比带宽达到了80%(2.22 GHz~5.18 GHz)。最后文中通过增加背腔结构使天线实现单向辐射并提高了辐射增益。     

基于分数阶傅立叶变换的ARM检测技术

分数阶傅立叶变换(FRFT)是傅立叶变换的广义形式,对线性调频(LFM)信号具有很好的能量积累作用.针对反辐射导弹(ARM)雷达回波信号的线性调频特性,提出了一种基于FRFT的反辐射导弹检测方法,并根据ARM信号的调频特性将FRFF局域化,缩小了峰值搜索区域,提高了检测效率.仿真实验表明该方法能够在高斯、非高斯分布杂波环境下有效地检测ARM信号.     

基于K-LC1a收发器和DSP的近程测距系统设计

针对FMCW雷达测距原理和差频信号特点,基于价格低廉的K-LC1a雷达收发器和TMS320VC5509A DSP(数字信号处理器)设计了一套近程测距系统。介绍了FMCW(调频连续波)测距原理及系统结构,设计了中频信号的放大滤波处理、模数转换数据采集和数字信号处理等关键模块。最后对目标测试结果进行软件仿真,在不同距离的目标测试下,结果显示正确。该系统工作稳定可靠、受环境影响小、有广阔的应用前景。     

改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法

针对宽带频谱感知中采样率大、感知时间长的问题,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法。调制宽带转换器对宽带频谱进行欠奈奎斯特采样,以最小描述长度准则估计信号个数,用改进多重信号分类谱估计信号位置。算法引入调整因子,使得多重信号分类谱中信号位置更为明显,降低了噪声的干扰。整个感知过程无须重构原始波形,无须计算频谱,大大降低了计算量,而且感知算法计算复杂度低,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。     

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。