误差校正下外辐射雷达无源定位算法

针对多基外辐射源雷达定位中存在系统误差的问题,提出了一种基于到达角度(DOA)与到达时差(TDOA)的外辐射源雷达无源定位和系统误差校正算法。首先,该方法引入辅助变量对非线性的DOA和TDOA量测方程进行线性化,利用迭代加权最小二乘算法得到对目标位置和系统误差的联合估计;然后,利用辅助变量与目标位置的关联性,设计了一种关联最小二乘算法对初始估计值进行改进;最后,通过后验迭代估计进一步提高目标定位精度。仿真结果表明该算法能够有效地估计系统误差和目标状态。

GNSS-R外辐射源雷达微弱目标回波盲检测方法

针对传统全球导航卫星系统反射(global navigation satellite system-reflected, GNSS-R)外辐射源雷达系统所采用的双通道配置结构在信号处理上运算量较大且在工程实现上硬件成本较高的问题,提出一种基于高阶循环累积量的单通道GNSS-R外辐射源雷达微弱目标回波盲检测方法。利用主成分分析方法将强直达波信号从单通道接收的混合信号中抽取出来;通过直达波信号的高阶循环频率估计出微弱回波信号的高阶循环频率;基于微弱回波信号高阶循环频率与其他信号不同的特性将其从单通道混合信号中提取出来,通过匹配滤波实现目标检测。实验结果表明,所提方法在没有先验信息的情况下能有效提取出微弱目标的回波信号,且与传统二维匹配滤波目标检测方法相比有更好的目标检测性能。

面向外辐射源雷达目标探测的非时变稀疏模型和深度展开网络实现方法

近年来,基于稀疏特征提取的目标探测方法成为了雷达领域的研究热点。基于正交频分复用调制的外辐射源雷达(简称“外源雷达”)由于发射波形不受控,一方面构建的稀疏模型会随未知发射波形时变,导致相应的目标探测方法计算量大;另一方面目标回波常常因被直达波等强杂波掩盖而面临探测困难。在此背景下,利用外源雷达的正交频分复用波形特点,使用导频位置处频域信道响应提出一种非时变稀疏模型。通过将稀疏模型求解的每一次迭代过程替代为一层神经网络,首次研究了基于深度展开网络的智能化外源雷达目标探测实现方法。仿真和实测数据结果表明:所提方法与传统杂波抑制方法在目标探测上性能相近,但有着更低的计算复杂度,且无需人工设计稀疏矩阵等稀疏模型求解参数。

面向外辐射源雷达发射站定位的合作无人机航迹规划方法研究

在广域未知环境中,外辐射源雷达机动部署常面临难以及时获取第三方发射站精确位置信息的难题。为此,该文提出一种基于合作无人机航迹规划的发射站定位方法。首先,利用单个无人机作为合作目标,建立2维场景下的定位模型和量测方程,并采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt, LM)算法进行解算。然后,构建融合Fisher信息和控制参数约束的优化函数,对无人机航迹进行动态规划,从而提高发射站定位的精度和方法的实用性。最后,仿真实验表明,在最大控制距离约束下,所提方法的定位结果优于直线航迹和经典优化航迹,最终发射站定位精度小于双基距离差量测标准差,能够满足外辐射源雷达系统目标探测定位的应用要求。

基于多初级假设的FM广播外辐射源雷达网航迹起始算法

基于调频(FM)广播信号的外辐射源雷达有着检测概率低、虚警率高、量测精度差的特点,这给组网目标跟踪带来了极大挑战。一方面,较高的虚警率使计算量增加,组网算法的实时性受到考验;另一方面,检测概率低、方位角精度差造成冗余信息缺乏,量测关联与航迹起始变得困难。为解决这些问题,该文提出初级假设点和初级假设航迹的概念,以及基于此概念的FM广播外辐射源雷达网航迹起始算法。首先构造可能的低维关联假设,并解算出与其对应的初级假设点;随后关联不同时刻的初级假设点,形成多条可能的初级假设航迹;最后联合多场雷达网数据进行假设航迹判决,真实目标对应的初级假设航迹会得到确认,错误关联导致的虚假初级假设航迹会被剔除。相比于已有算法,所提算法有着更低的计算量,更快的航迹起始速度,仿真与实测结果均验证了所提算法的有效性。

基于改进ATPM-IMM算法的外辐射源雷达机动目标跟踪

针对外辐射源雷达进行机动目标跟踪时,现有的自适应交互式多模型(AIMM)算法难以达到高精确度跟踪的问题,提出一种基于改进的自适应转移概率交互式多模型(ATPM-IMM)的机动目标跟踪算法。该算法在ATPM-IMM算法的基础上增加了自适应控制窗,对转移概率矩阵进行再次修正,从而可根据目标的机动情况自适应切换机动模型,提高真实模型的匹配概率。仿真和实测数据结果表明,所提算法可有效提高外辐射源雷达进行机动目标跟踪的精确度。

一种LDLT分解的外辐射源雷达杂波抑制并行处理技术

随着机会照射源信号带宽越来越大,提升外辐射源雷达探测能力的同时导致杂波抑制的计算复杂度越来越大,杂波实时抑制已经成为外辐射源雷达面临的严峻挑战。针对该问题,设计了一种基于LDLT分解的扩展相消批处理算法(Extensive Cancellation Algorithm Batches,ECA-B)段间并行算法。基于图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)多线程并行处理技术并结合ECA-B各段相同子模块特性,通过分段并行处理提高ECA-B的时效性;针对传统ECA-B算法求逆过程中数据传输耗时问题,利用自相关矩阵共轭对称特性提出一种基于LDLT的并行迭代求逆方法,通过2个统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)核函数实现求逆处理,节省了矩阵求逆过程中数据传输的时间,进一步提升段间并行算法的实现效率。实验结果表明,与传统算法相比,提出的算法具有更高的时效性和有效性。

鲁棒自适应的机载外辐射源雷达多目标跟踪算法

针对未知杂波环境下机载外辐射源雷达的多目标跟踪问题,提出一种鲁棒自适应的标签多伯努利滤波器。首先基于标签多伯努利滤波器算法框架对多目标跟踪问题进行建模,然后针对目标新生参数、杂波参数以及目标检测概率未知的问题,提出采用量测驱动的目标新生模型和基于势均衡多目标多伯努利估计器的在线参数估计方法,最后考虑到机载外辐射源雷达量测的非线性,采用序贯蒙特卡罗方法对所提算法进行实现。实验结果表明,所提滤波器能够利用外辐射源量测准确估计多目标航迹,且在未知杂波环境下的性能可以逼近杂波参数已知的广义标签多伯努利滤波器,鲁棒性更好。

基于合作目标的外辐射源雷达发射站直接定位

外辐射源雷达利用已知位置信息的第三方发射站发射的信号作为照射源,对运动目标进行探测定位。但在实际应用中,发射站精确位置信息往往难以预先获取,给外辐射源雷达在未知环境中的快速应用带来困难。为了解决该问题,将已知轨迹的无人机作为合作目标。利用实时获取的无人机位置信息,建立了发射站位置未知时的目标直接定位模型。并进一步构建了基于目标位置的代价函数,从而实现对发射站位置的精确估计。该方法不仅可以克服常用两步定位算法中存在信息损失的不足,可达到更高的定位精度,而且利用了外辐射源雷达直达波信号,较传统直接定位方法性能更优。最后,通过仿真验证了该算法的有效性。

OFDM外辐射源雷达线性调频干扰抑制

随着外辐射源雷达技术的快速发展和逐步应用,干扰问题日渐受到关注。本文以对OFDM外辐射源雷达工作性能带来极大影响的线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)干扰为研究对象,根据线性调频干扰信号模型,从理论上分析了多周期线性调频干扰对OFDM外辐射源雷达的干扰形态和特性,并推导了干扰带宽与相关时延宽度的关系,进而提出了一种自适应多周期线性调频干扰抑制方法。所提干扰抑制方法首先在频域进行干扰检测并估计线性调频干扰带宽,然后根据干扰带宽在距离多普勒谱上选取慢时间维序列构造干扰子空间,最后通过干扰子空间正交投影实现对多周期线性调频干扰的抑制。在不同干扰强度、干扰带宽以及线性调频周期条件下,以基底改善因子作为评估指标,仿真验证了所提方法的有效性和鲁棒性。

GNSS外辐射源雷达低慢小目标探测概率

尽管全球导航卫星系统(GNSS)外辐射源雷达具有信号源广泛、覆盖率高、容易进行时间同步等特点,受到了国内外研究机构的广泛关注,但由于卫星位置变化和单颗卫星的目标探测性能有限,难以满足实际探测需求。根据几何构型给出GNSS外辐射源雷达双基地角计算方式,仿真研究双基地角与目标雷达散射截面积(RCS)的关系,分析探测时间与目标最大探测距离的关系,得到目标探测概率的理论表达式,并据此评估基于GPS L5信号的外辐射源雷达在单星、多源融合及前后向协同探测模式的目标探测概率。仿真结果表明:单星前向和后向探测模式的有效探测时间覆盖率不足1%,采用前后向协同及多源融合的探测方式,可有效提升GNSS外辐射源雷达的目标探测性能至25%;通过采用连续扫描检测的方式实时改变接收天线的照射方向进行目标探测,在前后向协同的多源融合探测模式下,有效探测时间覆盖率达到98.96%,基本满足全天时有效探测需求。

外辐射源雷达系统多站接收优化部署方法

针对多站接收情形下外辐射源雷达优化部署问题,在分析单个接收站场景下探测覆盖面积和基线距离之间关系的基础上,提出一种多站接收条件下的外辐射源雷达系统优化部署方法。采用积分法求出多站接收下探测覆盖面积和基线距离之间的关系,并对探测覆盖面积进行归一化处理,以归一化的探测覆盖面积最大为优化准则进行外辐射源雷达多站接收优化部署,并以2个和3个接收站场景为例,进行了优化部署。仿真分析表明,通过多站接收条件下优化部署,可以有效增大系统覆盖范围,提高系统探测效能。

基于压缩感知的外辐射源雷达目标参数估计方法

外辐射源雷达通过计算互模糊函数来估计目标的距离-多普勒信息,该方法存在弱目标被强目标高副瓣掩盖及分辨率低的问题.为此提出了一种基于压缩感知的外辐射源雷达目标参数估计方法.该方法提出了采用分布式压缩感知同步子空间追踪算法实现距离域稀疏重构,采用扩展正交匹配追踪算法实现多普勒域稀疏重构.仿真和实测数据验证表明,所提方法减少了互模糊函数副瓣的影响并提高了分辨率,同时避免了字典尺寸过大和时间复杂度过高的问题.

外辐射源雷达互模糊函数智能快速计算方法

互模糊运算是外辐射源雷达系统中回波信号与参考信号相干积累的重要手段,然而,外辐射源雷达接收到的目标回波信号非常微弱,需要增加积累时间来提高估计精度;当目标速度较快时,频率搜索范围增加。为了实现一定范围的目标检测需求并兼顾数据处理的实时性,研究互模糊函数快速计算方法具有重要的意义。由于长时间积累与大范围空域搜索的客观需求,导致互模糊函数运算量极大,需要消耗大量计算资源。针对以上问题,通过分析典型静止轨道数字电视信号模糊函数的特点,以粒子群优化理论为框架,设计了一种多种群特征寻优时频差估计算法。该方法引入多种群迭代机制和收缩因子,通过设计有效的搜索策略和粒子更新方法,避免了传统方法冗余计算量大的问题。在保证计算精度的前提下,该方法大幅度减少了模糊函数的计算量,提高了互模糊函数计算搜索效率,大幅度减少了所需的计算量。

基于5G的外辐射源雷达模糊函数研究

随着低空空域开放和无人机等航空技术的发展,对城市或郊区等电磁频谱紧张的区域开展低空目标探测愈发重要,采用5G信号作为机会照射源的外辐射源雷达在该领域展现出了广阔的应用前景。相比4G网络,5G波形方案的实现细节发生了本质的改变,因此基于不同外辐射源信号的模糊函数也存在较大差异,而现有文献对基于5G信号的外辐射源雷达模糊函数的相关研究仍然较为缺乏。本文从信号的基本结构入手,采用对比分析的方法,从理论上对5G信号和4G信号在帧结构及物理资源结构等方面存在的差异进行了详细对比;搭建了系统仿真模型,并对基于5G信号的外辐射源雷达的模糊函数进行了仿真实验;最后,针对模糊函数中的各类副峰,分析了该模糊副峰产生的原因以及可能对信号探测性能造成的影响,并对部分副峰的抑制方式进行简单阐述。该文为基于5G信号的外辐射源雷达副峰的抑制提供了新的思路和方向。

一种外辐射源雷达的稀疏层析成像方法

外辐射源雷达可利用第三方照射源完成静默条件下对目标的探测,具有优秀的四抗能力,在强电磁对抗环境下具有先敌发现的战场感知优势,一直是各军事强国的重要发展方向之一。外辐射源雷达成像技术可提供更为丰富的目标感知信息,具有较好的军事和民用发展前景。针对外辐射源雷达成像面临的第三方辐射源带宽窄、分辨率低等问题,利用层析成像原理构建系统模型,通过扩展目标回波的波束域空间谱提升系统分辨率,并通过稀疏恢复技术在部分角度观测信息条件下实现对目标的高分辨成像。针对目标在观测时间内非理想运动导致的相位误差,基于定点迭代方法改善成像对比度,提升了系统成像性能。理论分析及仿真实验验证了所提方法的有效性。

基于外辐射源雷达系统的运动目标位置与速度解耦合估计方法

针对位于地球表面的无线静默目标,本文提出了一种基于外辐射源雷达系统的运动目标定位新方法.与已有大多数定位方法不同,新方法考虑了地面运动目标位置向量与速度向量所需服从的二次等式约束,并且实现了对目标位置与速度的解耦合估计.文中首先将基于外辐射源雷达系统的非线性观测方程转化为伪线性观测方程,然后利用一阶误差分析方法推导该观测方程中的误差渐近统计特性,并进而构建含双重二次等式约束的目标位置与速度联合估计准则.针对此优化模型,文中提出了一种基于拉格朗日乘子法的目标位置与速度解耦合优化算法,其中仅需对目标位置向量进行迭代计算,而目标速度向量是以闭式解的形式给出,因此可减少迭代初始值的影响与局部收敛的风险.此外,文中还在双重二次等式约束条件下推导了基于外辐射源雷达系统的运动目标定位的克拉美罗界,定量刻画了等式约束所产生的性能增益,并结合一阶误差分析与拉格朗日乘子法证明了新方法的渐近统计有效性.仿真实验结果验证了所提定位方法的优势.

外辐射源MIMO雷达机会信源选择与接收站布置联合设计

本文研究外辐射源多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达目标位置和速度估计,通过控制接收站选用的机会信源个数来解决系统复杂度受限的问题.将机会信源选择变量引入到外辐射源MIMO雷达信号模型,基于此推导最优参数估计器及相应的克拉美罗界(Cramer-Rao bound,CRB).以CRB为系统参数估计性能评价标准,对机会信源优化选择、接收站优化布置、机会信源选择与接收站布置联合优化三种优化方式性能进行对比,三者分别属于整数型、连续型及混合整数型的优化问题.仿真表明,在系统复杂度受限的情况下,三种优化方法都有利于提高外辐射源MIMO雷达的估计性能,但联合优化的性能最佳.

影响外辐射源雷达探测性能的因素分析

相较于有源雷达,外辐射源雷达对阵地的依赖性更高。阵地周边辐射源功率、节目类型、方向性和相对位置等辐射源因素,以及阵地高度、阵地周边电磁环境、遮蔽、阵地规模、阵地平整度及交通情况等阵地因素都是影响外辐射源雷达探测性能的重要因素。从辐射源因素和阵地因素角度,分析了对探测性能的影响,并给出了选择建议。工程应用表明,根据建议可实现外辐射源雷达阵地的快速、可靠选择。

基于深度学习的DTMB外辐射源雷达参考信道估计

参考数据的纯度影响着地面数字广播多媒体(DTMB)外辐射源雷达的探测能力,而参考信道估计的精度是影响参考数据恢复的关键因素。针对此问题,文章将基于深度学习理论的信道估计方法引入外辐射源雷达参考信道估计过程。利用自回归模型对参考信道进行建模,并搭建参考信道估计网络。通过迭代训练后,估计得到参考信道响应。相比于传统算法,基于深度学习的参考信道估计精度得到有效提升,改善了雷达的探测性能。