海上风电机雷达回波及其微多普勒特征

精确模拟海上风电机雷达回波并提取其微多普勒特征,是解决海上风电场对邻近雷达台站无源干扰的关键问题。由于现有算法将风电机所处的海面背景直接以平面良导体等效而过于简单,且传统的等间距散射点模型无法表征风电机叶片的三维异形曲面特征。为此,在回波求解时引入粗糙海面前向复反射系数,同时结合风电机的三维散射点等效模型,提出了基于时域回波电场的海上风电机雷达回波数值模拟算法。根据矩量法中RWG函数离散电场方程的思想,建立风电机三维散射点等效模型。考虑到电磁波作用在海面时的畸变效应,利用粗糙海面前向复反射系数推导出了时域回波电场求解公式,并获取了海上风电机雷达回波的模拟结果。最后,将风电机海面背景下的回波微多普勒特征与自由空间下的进行对比,证明海面背景不可忽略。进一步采用控制单一变量的方法分析了微多普勒频移的海况响应特性,即浪高的均方根与多普勒频移呈负相关。这也为后续海上风电机回波的识别与滤除提供理论参考。

基于微多普勒特征的坦克目标参数估计与身份识别

对坦克装甲车等地面活动目标进行分类与精确识别具有重要意义。微多普勒特征能反映目标的多种细微特征,在目标身份识别上具有独特优势。该文讨论了坦克目标炮塔炮管这样特有结构的微多普勒特征,基于不同种类和型号的坦克目标炮塔激励的不同微多普勒特征,提出了一种对坦克目标参数估计和精确身份识别的方法并给出一般步骤。给出了微多普勒的理论计算和仿真时频谱,仿真结果验证了理论分析与方法的正确性。为已有目标识别方法提供了重要辅助手段。

基于多项相位变换的FMCW-ISAR微多普勒特征提取方法

主要研究了调频连续波逆合成孔径雷达(FMCW-ISAR)目标的微多普勒特征及其提取方法。在FMCW-ISAR系统中,脉冲持续时间内微动目标的连续运动将导致一维距离像产生走动和主瓣展宽,由此引入的误差将影响到后续的微多普勒特征提取以及成像,利用现有的微多普勒特征提取方法不能得到真实的目标微动特征。针对该问题,本文首先详细分析了FMCW-ISAR目标微多普勒效应的具体表现形式及其特点,应用多项相位变换的方法对导致一维距离像主瓣展宽和走动的误差相位进行了补偿,结合扩展Hough变换,提出了一种基于多项相位变换的FMCW-ISAR微多普勒特征参数提取方法。论文所提方法在微多普勒曲线产生展宽和走动的情况下,能准确提取出旋转目标的微多普勒特征参数,最后仿真实验验证了理论分析结果及所提方法的有效性。

扫描工作模式的航管监视雷达风电场回波信号的微多普勒特征分析

风电场可能对航管监视雷达等电子设备产生严重影响。风电场回波是多个风轮机回波的相干叠加,由于复杂的多径环境使得航管监视雷达产生大量的虚假目标,因而分析风电场回波信号的微多普勒特征对风电场杂波检测与抑制,保证民航飞行安全具有重要意义。本文在风轮机回波信号散射点叠加模型的基础上,对扫描工作模式的航管监视雷达风电场回波信号进行了建模与仿真,详细分析了风电场中多个风轮机之间和风轮机与地面之间的多径效应对回波信号微多普勒特性的影响。仿真结果与理论推导进行了对比分析,证明了本文算法的有效性。

风轮机雷达散射特性仿真及微多普勒特征分析

风轮机复杂的电磁散射特性,会对其附近的空管通信、导航和监视等电子设备产生严重影响.研究风轮机的电磁散射特性,可为风轮机杂波检测和抑制提供理论依据,对保证空中交通安全具有重要的意义.论文首先基于风轮机散射点叠加的理论,考虑了雷达入射波到风轮机叶片和桅杆的初始相位以及入射波方位角和俯仰角对回波的影响,将单基地回波模型扩展到双基地模型.同时,在散射点叠加模型的基础上,提出了基于混合模型的风轮机散射特性分析.混合模型结合了散射点叠加模型和电磁仿真软件FEKO的优点,考虑了电磁波在叶片和桅杆上的反射系数等因素对回波的影响,可以实现任意观测点处的电磁散射特性计算及其微多普勒特征的分析.最后,分别对散射点叠加模型、FEKO以及混合模型的风轮机电磁散射特性分析方法进行了对比分析,给出了各自的优缺点及其适用场合.

基于微多普勒特征的风轮机雷达杂波检测

作为一种清洁能源和可再生能源的形式,近年来风能受到了全球各国的普遍关注,风轮机会对其附近的航管监视雷达产生不利影响。风轮机雷达杂波检测技术的研究,对于保障民航飞机的空中交通安全起着重要作用。提出了一种基于风轮机雷达回波微多普勒特征的杂波检测方法,该方法利用风轮机与雷达波束不同位置条件下风轮机杂波的微动特征实现风轮机杂波的检测。对检测出的存在风轮机杂波的距离单元进一步判断是否存在飞机目标,进而只需对存在飞机目标的距离单元进行杂波抑制。仿真结果表明该算法能够实现风轮机雷达杂波的有效检测。

广州短时大暴雨多普勒特征和成因分析

利用广州CINRAD-SA新一代天气雷达各种产品,对发生在广州市的一次短时大暴雨的多普勒特征进行了详细分析,同时分析了该过程的天气特征及其变化,探讨了短时大暴雨的成因。结果表明:此次短时大暴雨产生于低空急流、低层辐合、高层辐散的强抽吸作用的有利环流背景下,由多个单体排列成与单体移动方向一致的走向,依次穿越同一地区造成的。强度最强、强回波维持时间最长的单体同时伴有弱中气旋特征,并与强降水发生区域相对应。逆风区对对流的维持和加强起到了十分重要的作用。

调频连续波ISAR目标微多普勒特征分析

分析了调频连续波逆合成孔径雷达(FMCW-ISAR)的回波信号特性,讨论了脉冲持续时间内目标连续运动引起的多普勒频移对成像的影响,推导出导致一维距离像主瓣展宽和走动的相位因子,并进一步研究了该相位因子对基于调频连续波逆合成孔径雷达的目标微多普勒特征的影响,在此基础上讨论了调频连续波逆合成孔径雷达目标微多普勒特征与脉冲式逆合成孔径雷达目标微多普勒特征的主要区别。最后的仿真试验验证了理论分析的正确性。

飞机旋转部件微多普勒特征通用模型的推导与仿真

基于雷达后向散射理论,详细推导并建立飞机旋转部件微多普勒特征的通用模型,对模型参数进行规范的定义和说明,运用相位调制分析了微多普勒特征产生的物理机理,并针对姿态角变化对微多普勒特征的影响进行仿真实验。仿真结果表明,该模型是正确有效的,飞机旋转部件产生的微多普勒特征具有相对不变性,在一定条件下可作为常规雷达目标识别的重要依据。

乳腺超声中多普勒特征的提取及应用

为弥补以往单纯利用乳腺超声图像中灰度信息进行分类的过程中,易受噪声和其他因素影响而造成误分的缺点,提出了一种基于纹理特征和多普勒特征相结合的乳腺超声诊断系统.针对乳腺超声图像中的动态彩色多普勒信息建立数学模型进行特征提取,并结合图像中的纹理信息进行肿瘤的良恶性分类.实验结果表明,该系统的诊断准确性为92.30%,敏感性为91.42%,特异性为93.33%,假阳性率为94.11%,假阴性率为90.32%,接收特性AUC面积为0.9523,性能优于单纯利用纹理特征的分类结果,从而证明其在提高分类精度方面的有效性.

钟摆目标的微多普勒特征分析与提取

针对室内雷达目标的分类和识别问题,建立了室内钟摆目标的微动数学模型和回波模型,分析了室内钟摆运动产生的微多普勒特征.通过仿真钟摆目标的雷达回波,采用平滑伪Winger-Ville时频分析方法,提取了钟摆目标的微多普勒特征.结果表明:室内钟摆运动产生的微多普勒特征是周期为1/2钟摆周期的正弦调制.从仿真回波中提取的微多普勒特征与理论推导一致,验证了模型及理论分析的正确性.

基于多普勒特征的雷达地面目标过滤方法

机载预警雷达在探测空中目标时,常面临地面目标的点干扰和航迹干扰。地面目标过滤是机载预警雷达航迹优化的重要内容,可以有效改善目标航迹质量。针对地面目标过滤问题,本文研究了基于多普勒特征的地面空中目标识别方法。首先在对交通流建模仿真的基础上,分析了地杂波背景下高速公路目标回波的多普勒特征;然后利用地面和空中目标的多普勒特征差异,设计了一种目标分类准则。仿真结果表明分类准则在确保空中目标具有较高识别概率的同时,也保证了对地面目标具有较高的识别概率,从而能够有效滤除大部分地面高速公路目标。

双天线旋转目标微多普勒特征分析

在旋转目标的飞行过程中,目标的旋转会在回波信号中产生微多普勒调制。合作式的旋转目标常通过机载应答机进行信息传输,理论与仿真分析发现在双天线信号传输模式中,弹体的遮挡效应会对接收信号中的微多普勒调制产生影响。通过建立应答式目标的微多普勒模型,分析应答机天线相对位置与微多普勒相位特征的关系,推导了双天线条件下地面接收信号的微多普勒调制特征,给出了对应时频特征下的接收信号模型,并分析了天线切换带来的实测信号间断性问题,结合信号时频特征提出下一步可行的信号处理方法。

2008年7～8月广州白云机场强对流天气的多普勒特征

利用白云机场新雷达、香港天文台雷达和广州番禺雷达的各种产品，选取2008年7—8月6例发生在白云机场的强雷雨和雷雨大风，分析它们的多普勒图像特征。结果发现，新雷达的径向速度场对于雷雨大风的预报很有意义；2008年7～8月的雷雨大风基本属于大风区型，当大风区伴随有中气旋或逆风区时，会给地面带来较大的大风，而仅有逆风区时，不一定出现大风；零速度线由模糊、凌乱变得清晰、整齐及周围风速梯度的加大，预示着地面大风出现的可能。

考虑微多普勒特征的鸟类目标多假设跟踪算法

针对鸟类目标跟踪困难的问题,提出了考虑微多普勒特征的MHT算法。利用鸟类目标微多普勒特征进行目标参数估计,结合雷达探测结果,计算其微多普勒特征得分,将该得分引入MHT算法,作为航迹得分的一部分,实现了微多普勒特征与MHT算法的结合。仿真计算表明,该算法在航迹关联成功率上与传统MHT算法相比有明显提升,在航迹精确关联方面也优于传统MHT算法。

基于低分辨雷达系统的无人机微多普勒特征分析

小型无人机具有体积小、飞行速度慢、飞行高度低的特点,而基于低分辨雷达获取的回波信号在很短的驻留时间内获得,包含的目标信息有限,因此使用低分辨雷达系统对其进行分类是一项具有挑战性的任务。文章从微多普勒特征的角度分析了无人机目标回波信号,包括对单个旋翼回波建模,多普勒谱和时频谱的微动特性分布。实测数据分析表明,回波信号除包含无人机机身的平动频率分量,还可观测到旋翼产生的微多普勒分量。

基于微多普勒特征的外辐射源雷达目标识别方法

根据微多普勒特征可为目标识别提供重要参数,外辐射源雷达在微动参数提取上具有独到优势。根据目标旋转部件的周期性转动对电磁波产生的调制特性,建立了外辐射源雷达直升机旋转叶片的回波信号数学模型;用联合时频分析方法提取出包含稳定目标结构信息的微多普勒特征;最后,用主成分分析方法(PCA)对提取的特征进行降维,并采用k近邻(KNN)分类器进行目标分类识别。仿真数据和实测数据的计算结果表明该方法具有很好的识别效果。

基于多普勒特征恢复的声矢量阵鲁棒自适应波束形成方法

在短快拍、信号导向矢量失配环境下,传统的自适应波束形成方法性能受到影响,对角加载技术是提高算法在复杂环境下性能鲁棒性的重要技术之一。针对水声环境和水声信号特点,提出一种基于声矢量阵的自适应波束形成方法。该方法利用水声信号的多普勒频率信息,在不同环境下自适应地选择最优对角加载因子,确定波束形成的权矢量,从而实现提取期望目标信号、抑制干扰和噪声的目的。无需任何用户参数,鲁棒性强、估计精度高。最后基于声矢量阵进行仿真实验,仿真结果证明了所提出的方法能够有效地获取目标信号,具有较好的抗干扰能力。

一次大暴雨天气过程多普勒特征分析

通过对2012年6月21～25日广西一次大暴雨天气过程常规天气资料和多普勒雷达资料分析发现,季风槽东移发展、低涡切变辐合稳定维持是产生降水的重要原因。多普勒特征分析表明,中尺度辐合线在桂东北地区南北摆动是造成桂东北强降水的主要原因之一,中低层强盛西南风长时间维持为暴雨提供充足的水汽和不稳定能量。

基于微多普勒角点特征与Non-Local机制的穿墙雷达人体步态异常终止行为辨识技术

穿墙雷达能够穿透建筑物墙体,实现室内人体目标探测。利用深度学习提取不同肢节点的微多普勒特征,可以有效辨识障碍物后的人体行为。但是,当生成训练、验证集与生成测试集的受试者不同时,基于深度学习的行为识别方法测试准确率相对验证准确率往往较低,泛化能力较差。因此,该文提出一种基于微多普勒角点特征与Non-Local机制的穿墙雷达人体步态异常终止行为辨识技术。该方法利用Harris与Moravec检测器提取雷达图像上的角点特征,建立角点特征数据集;利用多链路并行卷积和Non-Local机制构建全局上下文信息提取网络,学习图像像素的全局分布特征;将全局上下文信息提取网络重复堆叠4次得到角点语义特征图,经多层感知机输出行为预测概率。仿真和实测结果表明,所提方法可以有效识别室内人体步行过程中存在的坐卧、跌倒等突发步态异常终止行为,在提升识别准确率、鲁棒性的前提下,有效控制泛化精度误差不超过6.4%。