基于删除平均的VI-CFAR检测器

针对MLVI-CFAR检测器在多个随机分布干扰目标背景下检测性能不好,以及OSVI-CFAR检测器在均匀环境和仅单滑窗存在干扰目标的环境下检测性能欠佳问题,提出了一种基于删除平均(CML)的VI-CFAR检测器(CMLVI-CFAR).仿真验证了CMLVI-CFAR检测器在均匀背景及多目标干扰环境下,都具有比MLVI和OSVI-CFAR检测器好的检测性能,并且其在杂波边缘背景下的虚警控制能力与前两者也基本一致,说明其在实际杂波环境中具有更强的鲁棒性和良好的应用潜力.     

一种基于最大选择的Switching-CFAR检测器

针对传统CFAR(Constant False Alarm Rate)检测器不能同时适应于均匀和非均匀杂波背景的问题,提出了一种改进的CFAR检测器,即IEGOS(Iterative Excision Greatest of Switching)-CFAR检测器。在迭代删除的基础上,采用Switching方法,利用检测单元幅度自适应选择参考单元,得到前后滑窗的局部杂波功率估计,然后取二者中的最大值作为总的杂波功率估计,实现恒虚警检测。在SwerlingⅡ型目标和瑞利包络杂波分布的假设下,推导证明了IEGOS的恒虚警性,与CA、GO、SO、OS和EXS算法的对比分析表明IEGOS在均匀杂波、多目标干扰和杂波边缘中均拥有较好的性能,且该算法无需排序,便于工程实现。     

基于多先验谱模型的低慢小目标子空间检测器

针对非均匀杂波环境下自适应检测低慢小目标时,信号特征难提取,有效训练样本受限的问题,将低慢小目标建模为多维子空间模型,提出了基于多先验谱模型的低慢小目标子空间检测器构造方法。该检测器使用纹理分量为逆伽马分布的复合高斯模型来描述杂波,利用多先验谱模型的线性组合来表示杂波协方差矩阵的逆,能在均匀和非均匀杂波背景下检测低慢小目标。仿真表明,该检测器比传统基于渐进最大似然估计协方差矩阵的检测器以及单独基于多先验谱和子空间的检测器性能更好,并且训练样本数不足的情况下保持很好的性能。     

一种改进的最大选择逻辑恒虚警检测算法

在已有的恒虚警处理算法中,由于单元平均（ＣＡ）和有序统计（ＯＳ）法都是剔除平均（ＴＭ）法的特例,因此可以考虑用ＴＭ法代替一些参量ＣＦＡＲ算法中所采用的ＣＡ或ＯＳ法,以期获得更优的检测或控制虚警的性能。基于这种思想提出ＴＭＣＡＧＯ检测器,并在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标假设下推导Ｐｆａ、Ｐｄ和ＡＤＴ的解析表示式。通过对其在均匀背景和强干扰目标环境下性能的分析,以及与ＯＳＣＡＧＯ、ＧＯＳＧＯ和ＯＳ等检测器性能的比较,发现ＴＭＣＡＧＯ在上述环境中的性能较这几种检测器均获得了明显的改善。     

海杂波背景中的一种恒虚警率检测方法

提出了一种适用于机载预警(AEW)雷达海杂波背景中目标检测的双参数有序统计恒虚警(CFAR)处理方法———BOS CFAR方法,并对该方法在非高斯海杂波背景、多脉冲非相参积累和多目标干扰环境下的检测性能进行了讨论和分析。理论分析和仿真结果表明,该方法能有效地提高AEW雷达海杂波背景中的CFAR检测性能。     

MIMO雷达目标子空间建模与检测性能分析

针对具有分布孔径结构的MIMO雷达系统,建立了能描述空域和时域不确定性的目标子空间模型,即多维信号模型,并利用不变原理给出了这种MIMO雷达系统的最大不变检验统计量以及几种子空间检测器。对这些检测器性能的研究表明,目标子空间的维数以及各维上目标功率分布的均匀性对MIMO雷达系统的检测性能都有较大影响;与具有相同天线尺寸的相控阵雷达相比,在角闪烁目标的检测问题中,MIMO雷达系统除了具有非相参积累增益的优势以外,还具有较强的主瓣杂波抑制能力。     

韦布尔干扰中有序统计平均恒虚警检测器性能

证明了形状参数已知条件下有序统计平均恒虚警检测器在韦布尔分布杂波背景下具有恒虚警性能,推导了该背景下OSCA-CFAR检测器对非起伏目标的检测概率Pd和平均判决阈值的解析表达式,用数值方法讨论了尺度参数和序值变化对检测性能的影响,最后分析了多目标情况下该检测器的性能,并于有序统计进行了比较,分析结果表明OSCA在多目标环境下具有较好的检测性能.     

分布式多假目标干扰下组网雷达检测性能分析

多假目标干扰对雷达检测性能的影响是电子战研究的难点问题。对分布式多假目标干扰下组网雷达检测性能进行了分析,首先提出了对组网雷达的分布式多假目标干扰原理,然后研究了多假目标干扰对雷达网恒虚警率(CFAR)处理的影响,最后根据Albersheim的经验公式建立了一个适用于非起伏目标的雷达网检测概率计算模型,并且定义了干扰压制比作为衡量雷达网综合检测性能的评估指标。仿真结果验证了模型和方法的有效性。     

冲激杂波下的圆阵天线二维DOA估计方法

为提高复杂电磁环境下海上通信的安全性、可靠性及抗干扰能力,舰船采用均匀圆阵天线实现有向通信,达到不需转动天线也能形成360°均匀覆盖的波束和干扰零陷的目的。针对存在显著冲激性噪声时传统波束形成方法不能得到满意结果的问题,提出了一种非高斯稳定分布噪声模型下均匀圆阵分数低阶矩MUSIC韧性波束形成新方法,并对比分析了所提的分数低阶矩MUSIC与传统MUSIC方法在稳定分布噪声下的波束形成性能。结果表明,新方法的DOA估计性能优于传统算法,适应复杂噪声环境的韧性强,应用前景广阔。     

强干扰下LFM信号的检测与参数估计

强干扰下ＬＦＭ信号的检测与参数估计在雷达信号处理领域具有重要的应用。本文首先分析了强干扰下ＬＦＭ信号的特点,对ＬＦＭ信号的检测与参数估计方法进行了总结和比较;随后研究了ＷＨＴ法的检测性能,绘制了ＷＨＴ检测器的接收机性能曲线（ＲＯＣ）。最后,提出一种基于ＷＨＴ的抑制强干扰和进行ＬＦＭ信号检测与参数估计的方法,并给出了实验结果。     

结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。     

Arbitrary-oriented target detection in large scene sar images

Target detection in the field of synthetic aperture radar (SAR) has attracted considerable attention of researchers in national defense technology worldwide, owing to its unique advantages like high resolution and large scene image acquisition capabilities of SAR. However, due to strong speckle noise and low signal-to-noise ratio, it is difficult to extract representative features of target from SAR images, which greatly inhibits the effectiveness of traditional methods. In order to address the above problems, a framework called contextual rotation region-based convolutional neural network (RCNN) with multilayer fusion is proposed in this paper. Specifically, aimed to enable RCNN to perform target detection in large scene SAR images efficiently, maximum sliding strategy is applied to crop the large scene image into a series of sub-images before RCNN. Instead of using the highest-layer output for proposal generation and target detection, fusion feature maps with high resolution and rich semantic information are constructed by multilayer fusion strategy. Then, we put forwards rotation anchors to predict the minimum circumscribed rectangle of targets to reduce redundant detection region. Furthermore, shadow areas serve as contextual features to provide extraneous information for the detector identify and locate targets accurately. Experimental results on the simulated large scene SAR image dataset show that the proposed method achieves a satisfactory performance in large scene SAR target detection.     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。     

高灵敏度GPS软件接收机捕获算法

针对传统方法难以实现室内环境下GPS信号的捕获以及传统弱信号捕获算法的一系列弊端,介绍了一种新的捕获算法。由于数据段通过“先累加后相关”的方式进行相干积分可以减少运算量,以此方法改进的半位捕获法进行数据段选择可以避免导航数据位翻转,并且改进后的差分相干积分能够减小非相干积分造成的“平方损失”和改善信噪比,融合上述优点,提出了一种新的算法,为高灵敏度GPS软件接收机的实现提供了保证。仿真结果表明,此算法极大的提高了接收机的捕获性能,并且能够快速捕获到载噪比低至25dB/Hz的微弱信号。     

特征信号检测法

本文以信号极点的不变性为基础,构造了一种用于可自设计的主动式系统在强噪声背景下的极微弱信号检测的检测器——特征信号检测器。文章在分析经典检测方法对极弱信号检测存在的问题的基础上,提出了特征信号检测的思想。讨论了该方法的基本原理及仿真实验结果。Monte carlo实验表明,这种特征信号检测器的性能对信噪比不敏感,可以在极低信噪比下检测出微弱信号。     

面向数字射频存储的雷达欺骗干扰检测方法

基于数字射频存储(digital radio frequency memory,DRFM)技术的转发式欺骗干扰与真实雷达回波高度相干,这导致雷达难以分辨真假目标。针对该问题,提出一种基于Hough变换的DRFM欺骗干扰检测方法。建立基于线性调频的干扰信号模型,分析其谐波分量的频谱特性,采用短时傅里叶变换和二维恒虚警率检测器对干扰信号进行特征提取,并利用Hough变换完成欺骗干扰检测。所提方法是基于DRFM欺骗干扰本身的特征,不依赖于先验信息与应用场景,计算复杂度低,且在低信噪比条件下具有良好的检测性能。计算机仿真实验验证了方法的有效性。     

信息几何在脉冲多普勒雷达目标检测中的应用

信息几何是以微分几何为基础发展起来的一个新兴学科方向,研究流形和度量空间上的统计问题,它提供了解决雷达信号处理和数据处理问题的一种新思路.雷达回波通常表示为复多元高斯分布,基于复多元高斯分布流形上的黎曼几何结构,提出了一种CFAR检测器结构,并分析了高斯杂波环境下的虚警概率和检测概率.仿真实验表明,在短脉冲序列条件下,...     

含新型间断探测器的混合WCNS格式在间断无粘可压流的应用

为了让高精度数值格式在含间断和小尺度涡等复杂结构的超声速无粘可压缩流动情况下,仍能鲁棒地捕捉激波并快速得到流场高保真的模拟结果,研究了以子模板导数组合为基础的光滑度量算法,构造了精度与鲁棒性兼顾的新型间断探测器,使间断识别对小尺度涡也具有高分辨率;研究了混合加权紧致非线性格式(weighted compact nonlinear scheme, WCNS)方法,对流场中的光滑与间断区域分别使用线性与非线性加权格式求解,从而克服单一非线性格式在光滑区分辨率难以达到设计精度的问题。数值实验表明,使用新型间断探测器的混合WCNS格式对一维、二维Euler方程模拟结果良好,并且相比于在全流场使用局部特征分解的原始WCNS方法有计算效率的提高。     

采用故障树的数据链系统故障模式

根据数据链系统的故障检测困难的特点,采用故障树分析法,建立了数据链系统的故障树;在详细分析数据链系统故障特点的基础上,提出了端口功能检测法、调制解调器替代法和电性能参数检测法3种故障定位方法。设计了端口功能检测法中数据测试仪、终端设备模拟器和自环测试监测仪的系统连接方法,设计了调制解调器替代法的系统连接方法和电性能参数检测法的常见电性能参数。综合使用故障检测定位方法,可快速定位数据链系统常见故障。