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。     

双旋翼直升机旋翼的微多普勒特性分析

目前,国内外对双旋翼直升机的微多普勒特性研究相对还很少。建立了直升机旋翼回波的微多普勒模型,并基于该模型,分别计算了共轴式、横列式、纵列式以及交叉式双旋翼直升机的微多普勒。研究结果表明,不同种类的双旋翼直升机旋翼的微多普勒特性不同,通过对双旋翼直升机旋翼的微多普勒进行分析,可以对双旋翼直升机进行初步分类,为下一步双旋翼直升机的微多普勒识别提供了参考和借鉴。     

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。     

基于最优核时频分布的装甲车辆微多普勒特征分析

依据微多普勒效应原理,构建了装甲车辆微动的雷达回波数学模型,推导了装甲车辆点目标的回波信号解析关系,并针对回波信号非平稳非线性的特点,利用最优核时频分布结合求时频脊的方法,仿真提取了装甲车辆微动线目标的回波微多普勒特征。仿真结果表明:线目标模型更能凸现、解析装甲车辆微动特征;采用的最优核时频分布结合求时频脊方法,具有比经典二次型分布更好的时频像,能较好地提取出微多普勒特征。最后,利用该方法分析了低信噪比下目标加速度、身管长度等参数对微多普勒特征的影响。     

基于动态时间规整算法的车辆目标分类研究

将动态时间规整(Dynamic Time Warping)算法应用于地面车辆目标的分类识别中。基于微多普勒效应原理,建立了轮式车辆和履带式车辆雷达回波模型,对两种车辆目标微多普勒信号的差异性进行了分析,并结合实测数据,验证了理论分析的正确性。在杂波抑制及速度归一化处理的基础上,利用动态时间规整算法,将提取出的车辆目标的累积失真距离作为目标分类识别的依据,实现了轮式车辆和履带式车辆的自动分类。基于实测数据的实验结果表明,该方法在不同信噪比条件下都具有较好的分类性能。     

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。