水下运动平台的广义Radon变换目标参数估计方法

针对传统目标运动分析算法受静止单平台可观测性限制的问题,本文提出了一种基于广义Radon变换的水下运动平台目标参数估计方法。在观测平台自身的运动参数已知的假设下,推导了目标方位与各运动参数的数学关系,在此基础上通过对平台声呐测得的目标时间方位历程进行广义Radon变换,依次得到目标的航向角、速度以及目标相对于探测平台的初距,最终实现目标运动轨迹的解算。利用矢量阵的仿真数据对方法的可行性进行了分析验证,结果表明:作为一种批处理类方法,该方法无需进行迭代运算,易于实现,在较低信噪比条件下仍具有很好的估计精度和鲁棒性。

基于原子范数最小化的通信感知一体化目标参数估计方法

为解决传统算法对信噪比和快拍数要求较高的问题,提出了一种基于原子范数最小化的通信感知一体化目标参数估计方法。首先,基于正交频分复用波形设计了通信感知一体化接收信号模型。在此基础上,挖掘接收信号在目标时延与多普勒在时频域的稀疏性,在快拍数有限情形下,利用原子范数最小化理论实现二维时频多普勒和时延参数联合估计。此外,利用奇异值分解提取接收信号的主要成分,设计了基于交替方向乘子法的快速求解算法,以降低算法的计算量。仿真结果表明:所提算法实现了通信感知一体化系统在有限快拍下的高估计精度,并显著提升了运算效率。

非凸松弛原子范数空时动目标参数估计算法

针对参数稀疏恢复空时自适应处理中的动目标参数估计存在字典失配的问题,提出一种非凸松弛原子范数空时动目标参数估计算法。该方法利用目标回波在角度-多普勒域的稀疏特性,根据连续压缩感知和低秩矩阵恢复理论实现了运动目标方位角和速度的高精度、超分辨率估计,避免了稀疏恢复中的字典失配问题,有效提高了动目标参数估计性能。仿真实验结果表明,相较于已有基于字典网格的稀疏恢复参数估计方法和原子范数估计方法,所提算法具有更高的参数估计精度和对空间紧邻目标的分辨能力。

基于二阶Keystone变换的FMCWSAR动目标成像与参数估计

本文研究了一种适用于调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的地面动目标成像与参数估计的方法。首先,建立FMCW SAR系统下的动目标回波模型,通过多普勒频移补偿和时频代换,提出了一种基于二阶Keystone变换校正动目标回波距离弯曲的方法。其次,用Hough变换去估计动目标距离向速度,并据此进行距离走动校正。最后,采用Wigner-Hough变换估计动目标的多普勒调频率,通过补偿二次和三次多普勒相位实现动目标的精确聚焦。仿真结果表明:该方法对参数估计有较高的准确性,同时估计的参数对动目标成像有较好的聚焦效果。

利用低频声压干涉谱的目标运动参数估计

针对水下目标被动定位技术中目标运动分析方法(TMA)及匹配场处理方法(MFP)需要较多的观测阵元、算法复杂的问题,通过分析浅海声压场的干涉特性,提出了一种适用于单水听器被动目标运动参数估计的新方法.近距离目标辐射的噪声通过浅海声场后,在时频域上形成干涉条纹.利用射线模型分析浅海声压场,推导出时频干涉条纹是双曲线簇型的.运用图像处理中边缘提取的常用方法——Hough变换,提取双曲线参数,可以得到运动目标的航速、航深及距离的信息.海试数据分析说明了其有效性.与一般的水下目标运动分析和匹配场处理技术相比,本文的方法具有声场分析和定位方法简单的优点.

基于无网格压缩感知的雷达通信一体化系统目标参数估计方法研究

本文基于一种基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)的雷达通信一体化系统,利用目标时延与多普勒在时频域优良的稀疏性,提供了多种基于无网格的二维时频联合估计方法以解决传统稀疏恢复方法字典失配导致的性能较差的问题,有效提高了动目标参数估计性能,并提供了多测量向量(Multiple measurement vector,MMV)模型,可有效解决低信噪比下目标参数估计性能差的问题。同时,针对基于矢量二维原子范数计算量较大的问题,本文利用半正定规划(SDP)将传统方法的高维Toeplitz矩阵解耦为两个低维Toeplitz矩阵,可将计算复杂度降低几个数量级,同时保留原子范数在超分辨性能的优势,可适应于OFDM多子载波与多符号数波形体制。仿真结果证明该方法保持了原子范数类算法的估计性能优势,并显著减少了计算量。

调频连续波SAR慢速动目标参数估计与成像

由于连续波合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)特有的工作方式,带来了不同的回波信号形式。首先分析了调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)SAR动目标回波信号模型,然后在补偿连续波SAR与脉冲式SAR不一致性的基础上,提出了一种基于Chirp-Z变换校正动目标回波包络距离弯曲,Radon变换校正剩余距离走动,改进的离散Chirp傅里叶变换(modified discrete Chirp Fourier transform,M-DCFT)搜索参数的新方法,动目标仿真数据处理验证了该方法参数估计的准确性和有效性。另外根据估计的参数对动目标成像取得了良好的聚焦效果。

时空相关杂波下多目标步进频参数估计

提出了时空相关复合高斯分布海杂波下步进频雷达运动目标参数估计的方法.根据复合高斯分布杂波的散斑分量与纹理分量的分布特性,推导出步进频体制高分辨雷达的运动目标距离与速度的最大似然估计;提出目标误差函数的定义,基于目标误差函数最小化的准则,通过对距离进行搜索找到距离的估计值,并通过距离的估计值,求解出速度的最优最大似然估计值.仿真实验表明,该方法可以有效地估计出时空相关复合高斯分布海杂波背景下的步进频运动目标距离与速度参数.

基于截断修正平滑l_0范数的MIMO雷达目标参数估计

在多输入多输出(MIMO)雷达中,针对平滑l0范数(SL0)因感知矩阵的病态性而导致其失效的问题,提出了一种基于截断修正SL0的MIMO雷达目标参数估计方法。该方法在对MIMO雷达感知矩阵进行截断奇异值分解(TSVD)处理的基础上,将保留的奇异值以均值为截断门限,分成较大和较小的两部分,分别采用不同的修正准则进行修正;然后经奇异值分解(SVD)反变换获得非病态感知矩阵,利用该非病态感知矩阵通过SL0算法对MIMO雷达目标参数进行估计,从而显著提高了MIMO雷达目标参数估计的精度和速度。仿真结果验证了该方法的有效性。

多导弹协同目标参数估计的EKF设计

针对多枚导弹协同对抗来袭目标的情形,为增强导弹的可观测性和目标信息估计精度,基于扩展Kalman滤波方法,完成了多导弹仅有视线角度量测情况下的协同滤波器的设计。通过适当的系统建模和坐标转换,将其他导弹的量测信息转化为自身的伪量测,增强了导弹的可观测性,从而大幅提高了对初始弹目相对距离误差的鲁棒性和系统状态的估计精度。基于Monter Carlo试验法的200次仿真结果也表明所有状态的估计误差在统计意义上都是收敛的。

基于分数阶Fourier域滤波的SAR多运动目标检测和参数估计

SAR多运动目标的检测和参数估计较单运动目标的难度大大增加,传统的WVD方法在处理多分量线性 调频信号时存在交叉项干扰的问题,改进的WVD-HT方法可减弱交叉项的影响,但并不能从根本上解决交叉项问题, 同时计算量也很大。文中提出一种基于分数阶Fourier域滤波的多运动目标检测和参数估计方法,在运动目标和静止目 标信号分离后通过逐个消去强目标信号,有效地解决了弱目标信号的检测和参数估计问题,由于分数阶Fourier变换是 线性变换,从而免除了交叉项的困扰。仿真和实测数据的处理结果验证了算法的有效性。

基于线谱声压重采样的目标距离估计方法

浅海波导中,由于各号简正波的干涉,目标辐射的窄带线谱声强会呈现明显起伏结构。对线谱在距离上的起伏进行声场差分运算,可以提取目标瞬时速度随时间变化的曲线,进而得到目标的最近距离与速度等参数。当目标逐渐靠近观测设备时,距离与时间的关系为非线性,传统的谱分析方法无法得出较为准确的目标瞬时速度。为此,文章定义了新的时间域,将声强由时间上等间隔采样转换为距离上等间隔采样,通过谱特征分析的方法可获得较为稳定的目标运动速度,进而实现对目标距离的估计。经SWellEx-96数据验证,提出的测距算法测距误差为4.24%。

基于旋转干涉仪圆阵化的多目标参数估计新算法

针对现有的长基线旋转干涉仪存在相位模糊,且不能对多个同频、同时到达的目标信号进行角度估计问题,该文提出一种基于旋转干涉仪虚拟圆阵化的多目标波达参数估计新算法。该方法首先将旋转干涉仪采样得到的两通道数据进行共轭相乘操作,获得虚拟圆阵信号;然后采用波束空间变换法将虚拟圆阵数据从阵元空间转换到波束空间,得到虚拟线阵数据序列;最后在实波束域上实现多目标2维角度无模糊估计。相比于传统旋转干涉仪方法而言,所提方法在不增加接收通道的同时,能够实现多目标角度的无模糊测量。仿真实验验证了所提方法的有效性。

基于滤波器网格失配的分布式相参雷达目标参数估计方法

针对分布式相参雷达(distributed coherent aperture radar,DCAR)精确的目标参数估计问题,首先建立了以多普勒分复用(Doppler division multiple access,DDMA)波形作为发射波形、存在滤波器网格失配的DCAR信号模型,接着分析并验证了滤波器网格失配严重影响目标参数估计进而降低DCAR信号相参合成性能,最后提出了联合全局-局域搜索和基于稀疏傅里叶变换(sparse Fourier transform,SFT)的两种DCAR目标参数估计方法来降低滤波器网格失配,联合全局-局域搜索的方法通过对滤波器局域加密的方式降低网格失配。为了降低运算量,利用目标信号频率相对于整体频域是稀疏的特性,采用基于SFT搜索的方法通过梯度下降的方式避免滤波器的遍历搜索。仿真实验验证了所提方法的有效性。

基于波导不变量的目标运动参数估计及被动测距

结合波导不变量的概念推导了中近程目标的干涉条纹方程,它表明在浅海声场中此干涉条纹为一族类双曲线。采用Hough变换对LOFAR图和方位-时间历程进行处理,可以估计反映环境信息的波导不变量β、航向角(?)以及最近通过距离和航速比r_0/v。仿真研究和海试数据分析均表明,低频声场确实存在稳定的干涉结构,结合图像处理手段进行参数估计有较高的估计精度。基于双阵元模型可以进行被动测距,仿真研究表明该算法有较高的定位精度和较好的稳健性。

基于时频变换的雷达运动目标参数估计方法研究

针对机载合成孔径雷达(SAR)系统对地面目标检测时,目标回波的距离抖动与多普勒扩散造成的成像能量不聚焦现象,文中对对地的SAR成像方法进行了研究。针对SAR平台的正斜视模型,当进行距离脉压后,在距离方向上引入了快速傅里叶变换,对变换结果进行Keystone变换与慢时间反变换,最后使用方位上的快速傅里叶变换得到聚焦的成像结果。通过各种时间、频率变换方法的引入,在成像时解决了能量散焦的问题。可以精确估计地面目标的运动目标参数,算法在X波段SAR平台实测数据上的参数估计精度可达99.54%。此外,该算法不含遍历搜索方法,运算复杂度远小于二阶Keystone法与Deramp-Keystone等传统参数估计方法。

高斯色噪声背景下EES-MIMO雷达目标参数估计方法

本文为提高EES-MIMO雷达在复杂电磁环境生存能力及抗干扰性,针对高斯色噪声背景下EES-MIMO雷达目标参数估计方法展开研究,考虑到高斯色噪声的高阶累积量为零,可以将高阶累积量理论应用于EES-MIMO雷达接收信号数学模型中。以此模型为基础研究出一种目标参数估计算法,使用软件仿真实验证明该算法可以有效应用于EES-MIMO雷达定位系统中。

J-M模型概率逼近参数估计方法

指出了J-M模型传统算法在进行参数估计时存在的不足,对J-M模型进行了深入分析,发现了模型中软件失效时间的概率分布特性,建立了n重贝努利概型,首次提出了精确的J-M模型参数估计目标,最先设计并使用了概率逼近的参数估计算法,并在标准的软件可靠性失效数据一海军战术数据系统(NTDS)上对该算法进行了验证。与传统的基于极大似然估计法和最小二乘法的参数估计方法相比,新算法充分考虑了软件失效时间的随机性,更符合概率统计规律,不受极限条件限制,简捷高效,收敛迅速,估计结果精度有了质的改变,更加符合实际,具有很好的应用价值。

被动合成阵列极大似然参数估计的快速方法

针对被动合成阵列的极大似然目标参数估计方法(pasaML)计算量大的问题,探索利用Markov Monte Carlo(MCMC)类方法降低计算量.将完备抽样方法(PS)与pasaML方法相结合,提出一种基于完备抽样的频率-方位联合估计新方法(PS-pasaML)来联合估计多个目标的频率和方位.首先将pasaML方法的谱函数视为频率和方位的联合概率密度函数,构造并证明了具有单调保偏序性质的更新函数,然后产生2条Markov链的初始方位角向量,使用更新函数确定Markov链在状态空间中的转移方向,并通过在全局状态空间和局部状态空间之间的跳转抽样来提高运算速度,最后由融合时间判决Markov链的平稳性,对其求期望从而获得目标方位的最终估计.仿真实验表明,在目标个数较少时,PS-pasaML方法不仅保持了pasaML方法的高分辨能力,而且计算复杂度降低为pasaML方法的1/7左右.

海面偶极子声场中近程运动参数估计

对海面偶极子声场提出基于单个水听器的定位算法,并设计信号处理流程和双曲线提取的Hough变换法。海试结果表明信号处理和双曲线提取具有较高增益,定位算法稳健、具有较高精度。该算法所需设备简单,运算量小,在近距离目标运动参数估计和辐射噪声测量方面具有特色。