FDA-MIMO雷达噪声卷积式干扰抑制方法

基于数字射频存储器(digital radio frequency memory,DRFM)产生的噪声卷积灵巧干扰兼具压制式和欺骗式干扰的效果,严重降低了雷达系统的探测性能。为解决此问题,本文提出了一种采用频率分集阵(frequency diversity array,FDA)-多输入多输出(multiple-input-multiple-output,MIMO)雷达的噪声卷积灵巧干扰对抗方法。经由雷达发射信号和噪声信号卷积调制所得的干扰信号在距离-多普勒维与目标回波呈现不同的分布特性。据此,首先利用干扰信号在多普勒域的白噪声特性获取多普勒清晰区的干扰样本,然后在此基础上逐距离门挑选样本以获得干扰协方差矩阵,最后通过距离-角度二维匹配滤波器抑制距离不匹配的主瓣干扰信号。仿真试验验证了本文所提抗干扰方法的有效性。

极化域空域联合匹配波束形成技术研究

针对普通相控阵雷达可能因存在天线极化失配而导致对接收信号的损失问题,提出采用极化阵列天线体制的办法。研究了完全极化情况下极化阵列雷达的波束形成技术。提出了极化域-空域联合匹配滤波方法,推导了极化阵列波束形成的具体解析表达式,并与普通相控阵雷达进行比较,得到了极化阵列雷达具备更强的稳健性:极化阵列雷达不仅能控制波束的指向,而且,还能调整极化与接收信号在极化域空域上联合匹配,增强目标信号,提高信噪比。例分析和仿真结果验证了理论模型正确性。

有限空间低照度低分辨率图像中人脸检测

为在有限空间低照度低分辨率监控图像中检测人脸,采用了模板匹配算法进行研究.用直方图均衡化增强和空域高通滤波方法对原始监控图像进行了处理;根据脸部固定结构特点,构造了平均人脸模板,并用模板匹配的方法来检测图像中的人脸.结果表明,空域高通滤波使图像的整体灰度和对比度降低,正面平均脸模板在匹配检测中适应侧面人脸的角度变大,而直方图均衡化图像的处理结果则相反;在此图像监控系统中,直方图均衡增强化适用于图像的输出模块;而空域高通滤波图像中的人脸检测的整体正确率比原图像的提高了2倍.

FDA-MIMO雷达主瓣距离欺骗式干扰抑制方法

主瓣欺骗式干扰降低了对真实目标的估计精度与跟踪准确性,对传统雷达提出了挑战。针对此问题,基于频率分集阵(frequency diverse array,FDA)-多输入多输出(multiple-input and multiple-output,MIMO)雷达,提出了一种抑制主瓣距离欺骗式干扰的方法。假目标产生器通过对截获的雷达信号进行延迟转发,导致真、假目标的时延(距离)差异,由此可形成具有不同发射频率的假目标。据此,首先利用频率分集阵雷达的距离维自由度在联合发射-接收维对真、假目标进行区分,其次设计了距离-角度二维自适应匹配滤波器,所有假目标由于距离维的失配而被抑制。该方法有效地解决了主瓣距离欺骗式干扰抑制的问题,提升了雷达在复杂电磁环境的抗干扰性能。仿真实验验证了所提方法的有效性。

声矢量传感器中匹配滤波输出的频域后置处理

为了提高低信噪比条件下声呐系统的探测性能,本文提出了基于声矢量传感器的匹配滤波频域输出后置处理方法,对声矢量传感器中匹配滤波频域输出后的不同通道间的信号做卷积联合处理和自适应线谱增强,改善时域输出脉冲强度。通过计算机仿真试验验证了所提方法的理论基础,同时进行了性能对比与分析,验证了其可行性;通过湖上试验数据处理验证了所提方法在实际应用中的有效性。本文方法能够有效地提高低信噪比环境中匹配滤波对声信号的检测能力,与常规匹配滤波处理相比检测概率更高,检测效果更好。

空间调制型全偏振成像系统解调算法优化

针对空间调制型全偏振成像系统中二维傅里叶变换解调算法的优化问题,提出贝塞尔修正的方向选择性二维汉宁切趾优化解调算法,对比分析了不同切趾函数主瓣宽度与旁瓣衰减的特性.相比于传统汉宁窗,该算法旁瓣抑制能力提高了12.89 dB,主瓣宽度为0.065π,同时在频谱滤波过程中对相对位置在对角线方向上频谱信息有良好抑制作用.搭建了基于琼斯矩阵的全偏振成像探测系统,并通过实验进行验证.实验结果表明:经过优化的解调算法全偏振分量的解调精度平均提高了9.48%,验证了优化解调算法的准确性和有效性.

极化识别被动雷达导引头抗诱偏效果分析

为提高被动雷达导引头抗诱偏性能,可采用极化识别技术提高其抗诱偏能力。首先分析了有源诱偏系统对常规被动雷达导引头的诱偏效果。其次分析了极化空域联合估计算法及极化识别抗诱偏技术,并采用试验方法分析了极化识别被动雷达导引头的抗诱偏效果。由理论分析和试验结果可知,极化识别是一种可行的抗诱偏技术。

频域相关技术在图像匹配中的应用

本文为克服频域相关技术对图像旋转的敏感性,提出了一种有效的旋转校正方法,它经空域加权,频域滤波,角度筛选等一系列处理,能很正确地求出旋转角.本文还将该法与空域法有机地结合在一起,从而生成了一种在匹配效果、匹配速度和算法适应性上都比较理想的新的匹配算法.