一种基于海杂波非均匀性度量的目标检测方法

针对海杂波的非均匀、非平稳特性导致传统自适应滤波方法无法获得服从复高斯分布且均匀的样本,检测性能显著下降的问题,提出了一种基于非均匀性度量的可变尺度混合目标检测方法.该方法将TDS和SDS方法各自的优势结合,根据广义内积计算出的样本非均匀度筛选出均匀样本,通过二次使用广义内积对样本进行分级挑选,自适应地调节整个检测场景的协方差矩阵混合权重,以提高杂波协方差矩阵的估计精度.实测结果表明,所提方法能有效减轻由于温湿度等影响在非均匀环境中产生检测虚警较多的问题;在提高杂波抑制性能的同时能保持目标信号能量的损失较小.

基于偏航角补偿和支撑区间的机载雷达近程杂波提取方法

机载雷达在对非正侧面阵、近距离地面目标检测时,由于地杂波散射体俯仰角随距离变化,杂波分布呈现非均匀性,导致近程杂波强度很高,极大影响后续目标检测.为了有效地剔除近程杂波,提出基于偏航角补偿和支撑区间的近程杂波提取方法.首先根据波束主瓣形成的远程杂波估计出散射体的方位角和载机的偏航角;然后根据安装角度、偏航角度等因素确定出杂波的支撑区间;最后通过分段处理进行近程杂波区域的提取.实验结果表明,本文方法在提取近程杂波时直接从谱图上获取信息并处理,运算量小,便于工程应用.

弹头目标高精度微动特征提取实验研究

弹道目标实际作战场景回波数据获取困难,对弹头目标微动特性的研究多停留在理论层面,且多基于理想散射点回波模型.为此,依据宽/窄带交替的弹头目标高精度微动特征提取原理,构建了弹头目标微动效应微波暗室模拟平台,用以产生逼近真实条件下的弹头目标回波数据;设计了光滑弹头模型和粘贴锡箔纸团弹头模型两种实验场景,对实验数据进行了分析.实验结果验证了弹头目标中存在的微动成分情况以及相关微动特征提取算法的有效性,为相关算法投入工程应用奠定了基础.

基于实值特征子空间迭代的DOA估计算法

针对相关信号的DOA估计和角度跟踪的传统算法自适应性差和特征值分解运算量大的问题,提出了一种基于实值特征子空间迭代的DOA估计算法.对每次快拍数据,通过梯度算法自适应更新信号和噪声子空间,并将复值特征子空间变换为实值,最后利用基于信号子空间的角度估计方法(UnitaryESPRIT)或噪声子空间的方法(实值域求根MUSIC)估计信号角度.由于引入了自适应特征子空间迭代和实值域处理,该算法无需特征值分解,有效地降低了基于子空间类高分辨算法的运算量,可以应用于相关信号的角度估计和跟踪问题.理论分析和仿真结果表明,算法具有较低的运算量和良好的自适应性,对某米波测高雷达实测数据的处理结果也表明了算法的有效性.

基于二维空间平滑的波束域MUSIC算法

针对强相关及多径信号环境下,基于均匀平面阵的高分辨方法无法准确估计信号的二维到达角以及运算量大等问题,提出了一种基于二维空间平滑的波束域MUSIC算法。该方法首先沿均匀面阵的两维方向对阵列接收数据进行二维空间平滑,实现相关源的解相关;然后将空间平滑后阵元空间的数据变换到波束域以降低计算量和系统复杂性;最后利用波束域MUSIC算法估计相关信号的二维角度。该算法能有效地对相关信号进行解相关,在降低传统的高分辨方法运算量的同时,可以获得比阵元空间处理更稳健的测角性能。理论分析和数值仿真结果验证了算法的有效性。

子阵级和差波束形成及测角方法研究

大型面阵采用子阵级波束形成降低了计算量和接收通道数,由于只有一套功分网络,无法有效抑制差波束的副瓣。针对单脉冲相控阵系统,在子阵级采用数字加权抑制差波束的副瓣,使用虚拟子阵差波束的加权系数对子阵级输出进行幅度修正,改善了差波束的副瓣性能。基于对称取反的子阵级差波束形成,提出了改进的基于正弦空间坐标系的和差波束测角误差曲线建立及方法,对不同频率及不同波束指向只需建分别立方位和俯仰各一条误差曲线,降低了查表运算量和数据存储需求。仿真结果验证了本文方法的可行性和有效性。

一种新的二维角度估计的高分辨算法

该文针对常规2维波达方向估计的高分辨算法运算量大和稳健性差等问题,提出了一种新的2维角度估计的高分辨方法。该方法首先建立基于范数约束的最优化问题的目标函数;然后用迭代算法沿均匀面阵接收数据的方位向求最小化目标函数的稀疏解,得到方位、俯仰角耦合的空间角频率,并分离信号;最后对每个分离的信号,沿面阵俯仰向求稀疏解,得到信号的俯仰角,进而求得对应的方位角。针对算法存在测角盲区的问题,提出了一种改进方法,通过求解空间2维稀疏解得到信号的2维角度。与传统的高分辨算法相比,该方法对信噪比和快拍数要求不高、无需特征值分解和多维搜索过程,具有较高的分辨力和极低的旁瓣电平。

基于稀疏解的米波雷达测高方法

针对米波雷达由于波束宽和地面反射多径引起的测高难题,提出一种基于稀疏解的米波雷达低仰角测高法。该方法首先构造基于类-p范数稀疏度和2-范数约束的代价函数,通过迭代方法最小化代价函数得到稀疏解,最后由尺寸远大于阵元数的稀疏解估计目标仰角和高度。与传统的高分辨算法相比,该方法对信噪比和快拍数要求不高、无需特征值分解和多维搜索过程,具有较高的分辨率和极低的旁瓣电平。计算机仿真和实测数据的处理结果验证了该算法的有效性。

低空反无雷达的高精度测速方法及波形设计

无人机具有低空飞行、慢速、小RCS的“低、慢、小”特点,其在杂波区中的有效检测仍是亟待解决的难题。本文给出了一种高精度、低复杂度的测速方法,克服了频道选大法和质心法测量精度差的问题。同时采用长、短脉冲交替的波形,显著改善了补盲波形的速度分辨力,提升了对小型无人机的检测能力。仿真结果和实测数据验证了本文方法的可行性和有效性。

基于行列合成的实值二维Root-MUSIC算法

在低仰角及多径环境下,常规二维波达方向估计的高分辨方法需要特征值分解或者多维搜索,运算量巨大,文中提出了一种基于行列合成处理和实值二维Root-MUSIC测角的双迭代方法。该方法由某个初始二维角度出发,首先进行行列合成,将面阵接收的数据矩阵合成为行列矢量,然后用实值Root-MUSIC分别估计俯仰角和方位角,最后由更新的二维角度重构加权向量,对阵列数据进行行列合成并重新估计二维角度,其迭代直至得到的二维角度满足给定的精度。该方法操作简单、收敛速度快,由于引入了实值域处理,在对多径信号解相关的同时进一步降低了运算量。计算机仿真结果证实了该方法估计低仰角信号的二维波达方向的正确有效性。

波束域最大似然测高方法

针对雷达在低仰角搜索和跟踪目标时波束打地、受阵地反射多径影响严重的问题,提出了波束域最大似然雷达低仰角测高方法。该方法首先形成俯仰多波束覆盖目标,然后使用最大似然算法对多波束的目标数据进行处理,通过空间谱能量最大化的角度信息估计目标仰角和高度。与传统的和差波束及多波束比幅测角方法相比,该方法受多径影响小,具有较高的角度分辨率和高测量精度。计算机仿真和实测数据的处理结果验证了该算法可行有效。

新时代地方高校区域一流学科建设与教学改革路径探索——以X大学民族学区域一流学科为例

在“统筹推进世界一流大学和一流学科建设实施办法(暂行)”精神指导下,分析欧洲大陆传统高等教育体系、盎格鲁-撒克逊传统的高教体系之特点,结合G-local理论,归纳加州理工、约翰-霍普金斯两所大学成功经验,以X大学民族学区域一流学科建设为例,对地方高校民族学区域一流学科建设与教学中所存在的学科建设特色不明显,缺乏领军人才等问题进行探讨,指出民族学学科建设与教学改革宜服务国家战略需要、区域民族学一流学科建设宜重视海外民族志及海外民族问题研究之转向。

面阵二维角度估计的RELAX算法

针对常规二维波达方向估计的高分辨算法的运算量大和稳健性差,将基于均匀线阵的RE-LAX算法拓展到均匀面阵中,得到了多快拍二维角度估计的二维RELAX(2-D RELAX)算法。对于常见的单目标存在地面反射多径的情况,将2-D RELAX算法进行简化,提出了一种基于行列合成处理和RELAX算法测角的双迭代方法。该方法由某个初始的二维角度出发,首先进行行列合成处理,将面阵接收的数据矩阵合成为行、列天线接收的数据矢量,然后由RELAX算法分别估计方位角和俯仰角,最后由估计的二维角度更新行列合成因子并进行行列合成,得到更精确的二维角度估计,如此迭代直至得到的二维角度满足给定的精度要求。该方法收敛速度快,无需特征值分解和多维搜索,对相关信号不需要解相关处理,具有较高的测角精度和分辨力。

阵列内插的波束域ML米波雷达测高方法

针对多径环境下低仰角目标角度估计的最大似然(ML)算法运算量大的问题,提出了一种能有效降低运算复杂度的米波雷达测高方法—基于阵列内插的波束域ML算法。首先对大间距的均匀线阵进行等间隔内插,对波束域变换存在的角度模糊问题实现了解模糊;通过无模糊的波束域变换将阵元接收的数据合成为少数几个波束域的数据;利用波束域的ML算法估计目标的仰角并计算其高度。该算法在获得与传统的ML算法相当的测角和测高精度的同时,运算量仅为传统ML的25%。计算机仿真和某米波雷达实测数据的处理结果验证了该算法的有效性和可行性。

米波雷达最大似然超分辨测高技术研究

米波雷达垂直面波束比较宽,直达波与多径相干叠加导致垂直面波瓣分裂,波束比幅或DBF（数字波束形成）搜索的方法无法进行测高。介绍了最大似然算法原理,分析了米波雷达反射场的几何模型,提出了与阵列几何模型匹配的最大似然阵列超分辨测高方法,给出了算法的具体实现步骤,有效解决了米波雷达低仰角测高问题。针对试验米波雷达系统采集的实际回波,给出了DBF搜索、传统最大似然及该文算法的处理结果,试验结果也表明了该方法的优良测高性能。

毫米波共形相控阵雷达导引头的阵列稀布优化

该文针对毫米波共形相控阵天线阵列稀布引起的栅瓣问题,提出了一种最优极化(交叉极化电平最小)条件下的阵列稀布优化准则。该方法首先建立毫米波共形相控阵雷达导引头极化辐射方向图的数学模型,通过对圆极化和线极化两种极化方式下交叉极化电平的比较,选取最优极化方式,选定阵列稀布优化的两组基本参数,然后利用改进的粒子群进化(MPSO)算法优化两组参数条件下的阵元分布,对比阵元分布优化后的天线方向图确定阵列稀布优化的基本准则,来有效抑制由于阵列单元稀布而引发的栅瓣效应。仿真试验证明该准则的合理性。

SIAR体制单基地MIMO雷达分辨率分析及距离高分辨技术

针对单基地MIMO雷达收发天线稀布且不共用的特点,详细研究了发射采用多载频正交信号情况下的四维模糊函数,并给出了阵列稀布时方位、俯仰二维角度的3 dB波束宽度公式。考虑到采样过程中距离维存在量化误差,将超分辨思想引入到距离测量中,给出了距离超分辨的详细过程。理论推导与仿真结果证实了该方法的有效性。

一种基于空域滤波的米波雷达测高新方法

针对米波雷达波束宽、易受阵地反射多径影响的问题,提出一种基于空域滤波的米波雷达低仰角测高新方法。首先该方法形成指向偏离搜索仰角的空域滤波器,并在搜索仰角及对应的多径反射角处形成两个零陷以对消目标直达回波和多径反射回波。然后,对阵列信号进行滤波,通过滤波后信号能量最小值的角度信息估计目标仰角和高度。与传统的高分辨算法相比,该方法对平坦及粗糙反射面均具有适应性,具有低运算复杂度和高测量精度。最后,计算机仿真和实测数据的处理结果验证了该算法可行有效。

基于时-空稀疏解的方位超分辨算法

受限于阵列波束宽度的瑞利限,常规单脉冲测角方法无法分辨处于一个波束宽度内的多个目标,为此,提出一种基于时-空稀疏解的方位超分辨算法,对距离、多普勒维无法分辨的同一波束宽度内的多个目标进行角度测量。该方法首先构造基于类-p范数稀疏度和2范数约束的代价函数,通过迭代过程最小化代价函数求得时-空二维稀疏解,最后由时-空二维稀疏解估计目标的多普勒频率和方位角。与传统的方位超分辨算法相比,该方法利用了多普勒信息,改善了方位超分辨性能,具有较高的分辨率和极低的旁瓣电平,同时该方法无需多维空间谱搜索过程。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。

基于RELAX的米波雷达测高方法

针对米波雷达由于波束宽和地面反射多径引起的测高难题,提出一种基于RELAX算法的米波雷达低仰角测高法。该方法收敛速度快,无需特征值分解和多维搜索,对相关信号不需要解相关处理,具有较高的测角精度和分辨力。实测数据的处理结果验证了该算法的有效性。