基于共轭噪声组的宽带噪声雷达机动目标参数估计

宽带噪声雷达参数估计时通常会采用宽带互模糊函数的方法,但是在处理机动目标时这种方法需要在距离、速度及加速度3维搜索而导致运算量巨大,为此该文提出一种基于共轭噪声组的机动目标参数估计算法。该算法首先根据回波伸缩效应预设多路通道,每路通道截取固定长度的噪声组内信号进行混频,然后利用分数阶傅里叶变换(Fr FT)估计混频信号的多普勒相位,根据相位信息构造补偿函数,并对补偿后的噪声组信号利用频域尺度相关(FSC)算法估计回波的时延,最后联立多普勒相位及时延信息获取目标的距离、速度和加速度。该算法避免了目标参数3维搜索的过程,无需时域重构回波信号,较宽带互模糊函数方法极大地降低了运算量,整个算法都可通过快速傅里叶变换(FFT)实现,便于系统实时处理。仿真结果验证了该算法的有效性及优势。

超宽带噪声穿墙雷达成像与实验研究

设计了一个超宽带噪声穿墙雷达样机,工作频率为350 MHz^750 MHz,既能够获得较好的距离分辨率,又能够保证一定的穿透性和作用距离。采用后向投影(BP)算法对接收回波与发射噪声的互相关信号进行相干成像,实现目标信号的空间能量聚焦。实验结果表明该方法对超宽带噪声穿墙雷达行之有效,能够实现墙壁后面目标的隐蔽探测和成像。

噪声超宽带成像雷达技术及其发展

噪声超宽带成像雷达具有常规超宽带雷达高分辨率的特点,还具有优良的抗射频干扰和电磁兼容性等,近年来倍受国内外的关注。文中介绍了噪声超宽带成像雷达的特点和现状,分析了该雷达系统结构特点、成像性能及潜在应用,对开展噪声超宽带成像雷达的研究提出了建议。

一种超宽带随机噪声压缩感知雷达成像方法

超宽带随机噪声雷达具有较高的成像分辨率和较强的抗电磁干扰能力,然而其高带宽特性给信号的采集硬件带来了沉重负担,压缩感知理论的出现可以很好地解决该问题。结合合成孔径雷达成像原理,提出一种适用于超宽带随机噪声雷达的压缩感知成像算法,该算法不仅可以极大地降低系统的采样频率并且可以使用较少的数据集对场景成像,因此可以节省系统的存储空间。成像结果表明,这种基于压缩感知的成像算法,在利用较少的测量数据集时仍然具有较好的成像效果,而采用传统线性成像方法会产生严重的伪影。由于压缩感知重建算法的计算复杂性随着成像维度的增加而增大,基于压缩感知的方法在时间和内存消耗方面远高于传统线性方法,以至于无法获得大尺度场景的重建,因此采用一种近似的重构算法,该算法在极大地降低计算复杂性的同时,保持着较好的计算精度,可以实现对大尺度场景的成像,文中实现了点数为2048×2048的场景重建。

基于频域超分辨的高速目标参数估计算法

针对宽带噪声雷达高速目标探测中参数估计性能与运算复杂度无法兼顾的问题,该文提出一种基于频域超分辨的参数估计算法。该算法通过设置不同固定时延得到多组含有不同相位信息的组合噪声调频信号,并对每组信号进行不含尺度变换的匹配滤波运算,以此来构造多普勒相位差组。根据多普勒相位差组与阵列信号处理的相似性,利用现代谱估计算法得到目标的速度信息,构造多普勒补偿函数进行包含尺度变换的匹配滤波运算估计出目标的距离信息。该算法可以在无需考虑多普勒色散的情况下估计出目标速度,整个运算过程仅需1次时域重构运算;当多普勒相位差组的固定时延及分组数选择合适时,其运算复杂度及参数估计性能皆优于曲面拟合的宽带互模糊函数算法。仿真结果验证了该算法的有效性。