基于改进OMP算法的多目标高速机动检测方法

针对多目标高速机动检测问题,提出了一种基于改进正交匹配追踪(OMP)算法的多目标检测方法。根据高速机动目标运动特性建立信号模型;利用改进OMP算法对脉冲压缩后的回波信号进行运动参数估计;构建相位补偿函数对距离徙动和多普勒徙动进行校正;通过快速傅里叶变换(FFT)完成相参积累,实现对多目标的检测。改进算法适用于多目标高速机动检测场景,可有效避免盲速旁瓣现象及信号交叉项的影响,且具有参数估计精度高和抗噪声能力强等优点。仿真实验验证了改进算法的有效性与可靠性。

基于接地开口环的超宽阻带带通滤波器设计

在通带附近引入传输零点可以得到具有良好带外抑制特性的带通滤波器。提出了一种新型的接地开口谐振单元并提取了该单元结构的等效电路模型。通过与电磁仿真结果对比,证明了对单元结构分析的准确性与提取等效电路模型的有效性。结果表明,该谐振单元在高频段引入了一个传输零点。同时,在基本不影响通带中心频率的前提下,可以通过改变部分结构参数来调整该传输零点的位置进行灵活设计。最后,利用3个单元结构的级联设计具有良好通带特性及带外抑制特性的带通滤波器。对滤波器进行了仿真、加工及测试,测试结果与仿真结果有良好的一致性。

基于新型H形DGS超宽带低通滤波器设计

滤波器是微波电路的重要元件,在实际中有着广泛的应用.对传统的H形缺陷地面结构进行了改进,提出了新型的H形缺陷地面结构(H-shaped DGS),研究了新结构的传输特性,利用所提出的新型结构设计了一个超宽带低通滤波器,并对其进行仿真与测试,仿真结果与实验结果吻合较好.测试结果表明:所设计的低通滤波器的3dB通带截止频率为8.9GHz,通带内插入损耗小于-0.3dB,回波损耗小于-20dB.此外,该超宽带低通滤波器还具有设计简单、体积小、成本低等特点,可广泛应用于微波电路中.

基于混合遗传-粒子群算法的相控阵雷达调度方法

针对相控阵雷达中的任务调度问题,提出一种融合了粒子群算法、遗传算法和启发式交错调度算法的混合算法。采用混沌理论优化粒子群算法的飞行参数,设计递减的动态惯性权重,以及引入遗传算法中的交叉、变异操作,使得算法能够快速收敛,并跳出局部最优实现全局最优。在智能算法的框架下,提出一种启发式的任务交错算法,使得雷达任务中等待期的时间资源进一步得到利用。仿真结果表明,相比于遗传算法,所提算法的收敛速度更快,结果更优;相比于传统的启发式算法,所提算法的调度成功率提升了42%,时间利用率提升了40%,实现价值率提升了33%,时间偏移率减少了73%。

改进TOPSIS的多态融合直觉模糊威胁评估

针对防空作战中的目标威胁评估问题,提出一种新的多时刻融合直觉模糊集排序模型。首先,依据目标威胁属性的主、客观权重得到综合权重。然后,通过逼近理想解排序法来衡量直觉模糊集信息量的大小,利用直觉模糊熵来表征直觉模糊集信息的可靠性,并结合决策者的风险偏好,构建了基于信息量和不确定性的直觉模糊集排序模型,得出单时刻的目标威胁排序。最后,利用泊松分布逆形式构建了时间序列权重以融合多个时刻的决策信息,得出最终的目标威胁排序。仿真结果表明,所提算法综合了多时刻的决策信息,并可根据决策者的风险偏好进行调整,灵活性强,可靠性高。

自适应CS模型的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波算法

对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计(current statistical,CS)模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SCKF),提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估计,使得状态过程噪声与状态协方差矩阵相联系,实现模型的自适应调整。从正交性原理出发,重新确定了渐消因子的引入位置,并提出了新的渐消因子计算形式,以克服传统渐消因子在雷达量测坐标系中的失效问题,从而构造强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器。另外,构造强机动检测函数,利用SCKF的输出来调整自适应CS模型中的机动频率。仿真结果表明,相比基于CS模型的多重渐消因子强跟踪SCKF算法、改进CS模型的强跟踪SCKF(SCKF-STF)算法和交互式多模型(interacting multiple-model,IMM)SCKF算法,所提算法具有更佳的目标机动适应性和跟踪精度;相比于IMM-SCKF算法,实时性有明显改善。

动态优先级下防空相控阵雷达在线交错调度算法

针对防空相控阵雷达中时间资源分配主观性强、利用率低的问题,结合任务内部结构,提出一种新的在线交错调度算法。该算法在将任务的重要性和紧急性均置于动态优先级的基础上,使得雷达任务收、发波束之间的等待期可以用来执行其他波束的发射期或接收期。仿真结果表明,相比于原有的动态优先级算法,所提算法的调度成功率提升了25%,时间利用率提升了35%,执行威胁率提升了25%。

单层高效透射型相位梯度超表面的设计及实验验证

本文设计了一种单层高效透射型相位梯度超表面,并通过仿真和实验进行了验证.在圆极化波入射条件下,超表面单元的交叉极化转化率大于90%的频带范围为14-15.8 GHz.通过对单元的面内旋转可实现在保持高交叉极化透射幅度的前提下对交叉极化透射相位进行调控.基于6个旋转步进为300的超表面单元周期排布设计了一维相位梯度超表面,该超表面对左/右旋圆极化波分别形成方向相反的相位梯度,因此线极化波经过超表面后将会分离成两束对称传播的圆极化波15 GHz处的近场电场分布和远场归一化透射能量方向图的仿真结果表明,奇异透射角仿真值为33.50,与理论设计值(33.75°)符合得很好.仿真并测试了透射功率密度谱,结果表明在14.9-15.3GHz频带范围内垂直入射的线极化波被高效分离成两束圆极化波.相比于以往的透射型极化调制超表面,该超表面具有工作效率高、厚度薄、重量轻等优点,在电磁波传播和极化操控领域具有重要的应用价值.

基于改进LS-ESPRIT算法的GTD模型参数估计与RCS重构

针对传统LS-ESPRIT算法在估计GTD模型参数时抗噪效果差,估计精度不高这一问题,该文提出了一种改进的LS-ESPRT算法,有效地提高了算法的参数估计性能与抗噪性。首先,根据雷达目标的回波数据构建Hankel矩阵;其次,采用核范数凸优化方法对上述Hankel矩阵进行降噪处理,得到低秩的重构Hankel矩阵;最后,利用传统的LS-ESPRIT算法对降噪后的数据进行处理,估计出GTD模型参数。基于改进算法与传统算法分别得到重构RCS,并针对不同带宽对参数估计精度的影响作以仿真探究。仿真结果表明,与传统LS-ESPRIT算法与传统TLS-ESPRIT算法相比,改进LS-ESPRIT算法的参数估计性能更高,抗噪性更强,且重构RCS的幅值与相角误差更小。对不同带宽下的参数估计精度也进行了探究,并得出:带宽越大,估计精度越高。

通用的雷达目标RCS统计建模方法

针对传统的雷达目标RCS起伏统计模型都是基于厘米波频段RCS建立的问题,提出了一种更为通用的基于混合正态分布的RCS统计建模方法。对典型隐身飞机的仿真数据和某型教练机的实测数据进行统计分析,拟合优度检验结果表明:混合正态分布在米波频段和厘米波频段均能实现最佳的拟合优度。研究成果可用于拓展雷达检测理论,为雷达总体设计提供理论支撑。

加载新型复合左右手传输线单元的宽带单极子天线设计

提出了一种新颖的一维复合左右手传输线(CRLH-TL)单元,并将其加载到传统微带馈电的单极子天线上,设计出一种宽带的变形单极子天线。该宽带天线工作在1.67~2.67GHz,相对带宽达到了46%,有效地覆盖了DCS(Digital Cellular System,1710~1880MHz)、PCS(Personal Communication Service,1850~1990MHz)、Wi-Fi(Wireless Fldelity,2400~2480MHz)等多个通信频段。首先,利用CRLH-TL的相位补偿效应,结合传统单极子天线的自身谐振,得到多个谐振工作频点;然后,通过参数优化,使得其中的两个工作频点相互靠近形成一个更宽的工作频段,并且在工作频段内获得了较好的增益和稳定的方向图。最后,对所设计的天线进行实物加工并测试,测试结果与仿真结果吻合良好。

基于单一左、右手传输线的宽带180°移相功分器

分析了单一左、右手传输线的电路特性,并利用其非线性相位特性,设计了一种平面、低损耗的宽带180°移相功分器。首先通过调节单一左、右手传输线的结构参数,并与传统传输线进行相位比较,在单一左、右手传输线的通带内实现45°相位差,然后将4个传输线单元级联构建了180°移相器,最后采用180°移相器设计了相位差为180°移相功分器。移相功分器的测试结果表明,在3-8.3GHz内,反射系数小于-10dB,输出端口间的隔离度大于17dB,输出端口间的幅度差小于0.6dB,相位差为180°±5°。该结构性能优良,制作成本低,适用于宽带天馈系统。

基于改进2D-ESPRIT算法的二维GTD模型参数估计

针对经典2D-ESPRIT算法在估计基于几何绕射理论的二维GTD模型参数时受噪声影响较大这一问题,提出了一种改进的2D-ESPRIT算法,有效提高了算法的抗噪性能与参数估计性能。改进算法在经典2D-ESPRIT算法的基础上,首先通过构建交换矩阵,得到含有原始数据Ee共轭信息的另一矩阵Y;其次在通过自相关与互相关处理、叠加取平均,得到新的协方差矩阵R;最后对协方差矩阵解算,估计得到二维GTD模型各参数值。仿真实验表明,改进2D-ESPRIT算法抗噪性能要优于经典2D-ESPRIT算法,在信噪比较低的情况下,改进2D-ESPRIT算法估计得到的模型参数精度更高,性能更稳定。文中还针对其他因素(如矩阵束参数及配对标量β值)对模型参数估计精度的影响进行了探究,为后续仿真实验提供了参考。

一维GTD散射中心模型参数估计的改进MUSIC算法

针对利用多重信号分类(MUSIC)算法估计一维几何绕射理论(GTD)的散射中心模型时噪声鲁棒性较差、参数精度不高这一问题,提出一类改进的MUSIC算法。首先,构建原始回波数据的共轭矩阵,有效提高了原始回波数据的利用率;其次,将原始回波数据的协方差矩阵、共轭数据的协方差矩阵叠加取平均,得到一个新的总协方差矩阵;最后,对矩阵作2次方、4次方等偶次方处理,得到另一矩阵,以达到增大信号特征值与噪声特征值之间差距的作用,等效为增大了信噪比。仿真结果表明:所提改进算法的参数估计性能及噪声鲁棒性均要优于经典MUSIC算法。

基于改进正交匹配追踪算法的属性散射中心提取

属性散射中心模型是描述目标后向电磁散射特性的典型模型,但其中传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法提取模型时具有参数复杂度高、计算时间长等问题。对此提出一种基于稀疏字典的广义正交性的改进OMP算法,快速定位模型位置参数值,避免了正交匹配中的寻优过程,从而降低算法的运算复杂度。通过对两类算法计算复杂度和计算精度进行多次蒙特卡罗实验比较得出,改进OMP算法提高了模型参数的估计精度与噪声鲁棒性,且大幅降低了算法的运算复杂度,相比于传统的OMP算法,运算时间至少降低30%。

基于改进MUSIC算法的散射中心参数提取及RCS重构

随着隐身技术的发展,雷达目标的边缘绕射等逐渐取代镜面散射成为主要的散射源,因此基于几何绕射理论(geometric theory of diffraction,GTD)的散射中心模型对隐身目标电磁散射特性的描述要比衰减指数和模型更为精确。显然,准确估计出GTD散射中心参数对刻画目标散射特性犹为重要。针对经典多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)法仅利用目标原始回波数据、参数估计精度不高这一问题,提出一种改进的MUSIC算法对散射参数估计提取。改进的MUSIC算法通过对原始回波数据取共轭,构建新的总协方差矩阵,有效利用了目标原始回波数据的共轭信息。仿真结果表明,与经典MUSIC算法相比,改进的MUSIC算法参数估计精度更高,雷达散射截面重构拟合程度更好,且运算量增加不大,可有效提取出隐身目标的散射中心。

基于改进3D-ESPRIT算法的GTD模型参数估计与目标识别

针对低信噪比条件下,传统的基于旋转不变技术的三维信号参数估计(three-dimensional estimating signal parameter via rotational invariance te chniques,3D-ESPRIT)算法和平方前后向平滑的3D-ESPRIT(quadr atic-forward-backward 3D-ESPRIT,Q-FB-3D-ESPRIT)算法对几何绕射理论(geometric theory of diffraction,GTD)模型参数估计精度显著降低的问题,提出改进的极化Q-FB-3D-ESPRIT(polarized-Q-FB-3D-ESPRIT,PQ-FB-3D-ESPRIT)算法。改进算法与上述两种传统算法相比,增加了对目标极化信息的利用,有效延长了可利用电磁散射数据的长度。仿真结果表明,改进算法的参数估计精度要高于其他两种算法,且在低信噪比情况下尤为显著。此外,还对基于散射中心模型的雷达目标识别进行了研究,仿真结果进一步验证了所提算法的可行性。

基于改进混合对数正态分布模型的隐身飞机动态RCS统计特性分析

针对经典模型描述复杂航迹情况下的隐身飞机动态雷达散射截面(radar cross section, RCS)统计分布特性精度不足的问题,提出一种精度更高、拟合效果更好的改进混合对数正态分布模型。首先,基于目标电磁散射数据建立隐身飞机静态RCS数据库。其次,结合实战过程中隐身飞机的运动规律,对其进行复杂机动航迹建模,解算得到动态RCS序列。最后,利用典型统计分布模型及改进混合对数正态分布模型分别对目标的RCS特性进行统计分析。仿真结果表明,与典型统计分布模型相比,混合对数正态分布模型对隐身飞机的RCS双峰特征拟合效果更好,拟合精度更高,K-S的检测结果降低到30%以下。

双基地雷达隐身飞机动态电磁散射特性

针对现有的典型统计分布模型无法满足双基地雷达隐身飞机动态电磁散射分布特性的精度要求,提出一种改进的混合对数正态分布模型。该模型在典型对数正态分布模型的基础上,通过增加权重参数,构建混合对数正态分布模型,提高模型对复杂电磁散射分布特性的拟合精度。研究结果表明,双基地雷达隐身飞机动态RCS特性相对复杂,包括伪单基地电磁散射特性、双基地电磁散射特性和前向电磁散射特性。其动态RCS起伏分布特性也相对复杂,改进的混合对数正态分布模型对于起伏分布特性的拟合效果更好,且非参数检验结果降低至50%以下。

二维GTD模型参数估计的PQ-FB-2D-ESPRIT算法

二维基于旋转不变技术信号参数估计(2D-estimating signal parameter via rotational invariance techniques,2D-ESPRIT)算法是估计几何绕射理论(geometric theory of diffraction,GTD)模型参数的一种经典算法,但在信噪比较低的条件下,2D-ESPRIT算法的参数估计精度明显下降,噪声鲁棒性较差。针对这一问题,提出一种极化平方前后向平滑2D-ESPRIT(polarized-quadratic-forward-backward 2D-ESPRIT,PQ-FB-2D-ESPRIT)算法,有效地提高了算法的噪声鲁棒性与参数估计性能。改进算法利用目标散射回波数据的极化信息,并通过对协方差矩阵平方处理和前后向空间平滑处理,提高了算法的参数估计性能与数据利用率,同时达到了去相关的效果。仿真结果表明,提出的PQ-FB-2D-ESPRIT算法的参数估计性能及噪声鲁棒性要优于经典2D-ESPRIT算法、前后向平滑2D-ESPRIT(forward-backward 2D-ESPRIT,FB-2D-ESPRIT)算法及平方FB-2D-ESPRIT(quadraticFB-2D-ESPRIT,Q-FB-2D-ESPRIT)算法。基于不同算法估计得到的GTD模型参数对散射中心的定位精度进行比较,进一步验证了改进算法的优越性与有效性。