基于时频联合域极化滤波的高分辨极化雷达信号检测

本文以瞬态极化时频分析作为理论工具 ,针对高分辨极化雷达体制 ,提出了时频联合域极化滤波的概念 ;然后应用文中介绍的瞬态极化短时Fourier变换 (STFT) ,提出了一种通过时频联合域积累的高分辨极化雷达信号检测算法 .仿真实验表明了该算法的可行性和有效性 .

极化域-空域联合估计在反辐射导弹抗诱偏中的应用研究

提出了将极化阵列应用到反辐射导引头上,导引头利用目标与诱饵的极化差异,采用极化域-空域联合估计方法抗诱偏。首先,利用波达方向矩阵法,估算出雷达与诱饵的空间二维到达角和极化参数,将估算出来的二维到达角信息为反辐射导引头提供导引,极化参数用来鉴别雷达与诱饵,从而达到抗诱偏的目的。然后,结合导弹运动方程及导引方程对反辐射导弹抗三点源诱偏进行了全弹道数字仿真,并且采用Monte-Carlo方法对全弹道仿真进行了多次实验,仿真结果证明了将极化域-空域联合估计应用于反辐射导引头抗诱偏的可行性。

基于盲源分离的时域极化域联合抗SMSP干扰

频谱弥散(SMSP)干扰是一种针对线性调频(LFM)信号雷达的有源干扰,它在时域和频域上与LFM信号高度相似,当干扰信号从主瓣进入时,雷达更难以探测目标。采用混合极化天线接收系统,并结合干扰信号在相邻脉冲重复周期之间的差异,利用时域通道和极化域通道联合得到的时域极化域联合通道来获得混合信号,应用盲源分离算法分离出目标信号和干扰信号,最后通过脉冲压缩来获取目标信号,从而达到抗干扰的目的。仿真结果表明,这种方法能够很好地从混合信号中提取目标信号。

基于波束空间的极化域-空域联合谱MUSIC算法

极化敏感阵列可以获取到空间电磁信号的极化信息,具有优越的系统性能,可以更充分地利用信号中包含的信息。极化域-空域联合谱MU S IC算法是一种高性能的算法,但是在两信号参数相差不大,尤其是极化角度接近时无法分辨,在低信噪比、干扰信号功率较大时算法性能明显下降,本文将波束空间预处理的方法应用该算法,阵列的抗干扰能力得到了提高,实验证明新算法的有效性。

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。

基于极化-空间谱特征的雷达目标检测方法

主瓣压制干扰是当前雷达界面临的重大威胁,具有接收增益大与目标时-频-空域差异小的主要特点而难以抑制,近年来利用极化滤波技术抑制主瓣干扰获得了重要的理论与实践进展,但对于主瓣多点源干扰、主瓣变极化干扰,现有方法仍然难以应对。采用"特征鉴别"的思路,提出一种基于极化-空间联合谱特征的目标检测方法,立足于发射极化分集体制,利用目标回波与干扰信号的极化散射特性差异,将目标检测问题转化为联合谱特征鉴别问题,能够有力提升雷达在主瓣多点源干扰、主瓣变极化干扰环境下的目标检测能力。

相干杂波中雷达目标的极化检测

首先介绍了高斯分布杂波背景下全极化相参雷达的极化域-时域联合目标检测算法,然后就两种实际目标,结合蒙特卡洛方法,分析了雷达目标的检测性能。重点研究了杂波的时间相关性对检测性能的影响,给出了不同相干杂波背景下的目标检测性能曲线,得到了杂波的时间相关性与目标检测性能之间的关系曲线。在此基础上讨论了在不同时间相关性杂波背景下时域采样的增加对检测性能的影响。最后介绍了K分布杂波背景下的极化域-时域联合目标检测算法,给出了检测性能曲线。

基于相位分集的目标极化特征检测方法

雷达主瓣压制干扰具有接收功率大、时-频-空域难以分离的特点,是雷达探测的重要威胁。已有文献提出基于极化-空间谱特征从主瓣干扰中检测目标的方法,但在主瓣多紧邻干扰、变极化干扰等情况下误判率难以忍受。针对这一问题提出了基于雷达发射极化均匀相位分集,利用到达信号极化散度特征和极化分布特征进行联合判别的方法,能够有效降低主瓣多紧邻干扰、变极化干扰背景下的误判率。理论分析和仿真结果均表明了该检测方法的良好性能。

双极化面阵的快速波达方向估计算法

针对目前极化敏感面阵空域-极化域联合谱估计运算量大、耗时长的问题,提出一种降维求根MUSIC(Multiple Signal Classification)优化算法。通过对接收信号进行降维处理,提出新的求解模型将传统四维MUSIC转化为两个一维求根MUSIC求解空域波达方向和引用已求解出的空域信息结合拉格朗日乘子法解决来波信号极化信息估计问题。相比传统的4D-MUSIC和秩亏MUSIC,所提算法在不损失估计精度的前提下提高了运算速度,降低了运算复杂度,无需谱峰搜索过程,消除了因搜索步长而导致的量化误差。对日后大规模阵列计算及MIMO(Multiple Input Multiple Output)雷达引入提供快速求解方法。仿真实验表明,所提算法在低信噪比0 dB下空域误差约为0.85°,速度相比秩亏MUSIC提升了约64.7%,验证了该算法的有效性和高精度性。

一种新的无线传感器网络中异常节点检测定位算法

无线传感器网络中异常节点检测是确保网络数据准确性和可靠性的关键步骤。基于图信号处理理论,该文提出了一种新的无线传感器网络异常节点检测定位算法。新算法首先对网络建立图信号模型,然后基于节点域-图频域联合分析的方法,实现异常节点的检测和定位。具体而言,第1步是利用高通图滤波器提取网络信号的高频分量。第2步首先将网络划分为多个子图,然后筛选出子图输出信号的特定频率分量。第3步对筛选出的子图信号进行阈值判断从而定位疑似异常的子图中心节点。最后通过比较各子图的节点集合和疑似异常节点集合,检测并定位出网络中的异常节点。实验仿真表明,与已有的无线传感器网络中异常检测方法相比,新算法不仅有着较高的异常检测概率,而且异常节点的定位率也较高。

基于微分进化的极化WSF信号参数估计算法

极化敏感阵列与传统的天线阵列相比,可以同时接收到信号的空间信息和更加完整的电磁信息,由于受信号极化变化的干扰较小,接收增益更高,估计出的极化状态参数可以用于检测、多址等领域,因此具有更加广阔的开发价值。极化加权信号子空间(WSF)算法的精度、分辨率明显优于一般子空间类算法,并且可以处理相干信号,鲁棒性较好,与传统空间谱WSF相比,需要估计的参数多了一倍,计算量问题显得更加突出。针对该问题,首先将遗传算法应用于联合谱WSF,与传统测向不同,性能不佳。微分进化算法简单,收敛速度快,搜索精度高,性能稳定,将该算法应用于极化加权信号子空间算法的多维函数求解,并将它与基于遗传算法的极化WSF进行比较,证明文中算法的有效性。

基于GPR和F-K法的桥面隐性病害无损检测方法

为解决探地雷达(GPR)检测桥面隐性病害时钢筋层下方病害因被钢筋层干扰和屏蔽而无法准确检测的问题,研究了信号屏蔽机理,提出了相应的解决方法。基于雷达波传播原理,研究了钢筋层下方病害信息被屏蔽的原因,在此基础上,对比了VV和HH两种极化方式的散射特性,分析了钢筋间距和直径对天线散射特性的影响,进而研究了钢筋层下部病害的图谱特征,并用F-K偏移算法还原了病害位置。结果表明:钢筋直径和间距是影响雷达波散射特性的主要因素,直径越大,间距越小,雷达波经过后的散射宽度越大,越不利于检测钢筋下方信息;天线极化方式影响雷达波经过钢筋后的散射宽度,HH极化较VV极化对钢筋散射宽度大,适用于检测钢筋位置,而VV极化方式可有效削弱钢筋的散射强度,能检测到50mm间距的钢筋层下方的孔洞病害,F-K法可有效还原孔洞和钢筋的位置,这为辨识桥面和其他建筑物钢筋层下方的隐性病害提供了一种有效方法。

基于斜投影算子的引信抗主瓣干扰方法

目的利用信号极化域信息滤除干扰信号,解决回波阵列期望信号和主瓣干扰信号的入射角一致导致空域滤波抗干扰失效的问题。方法由于主瓣干扰信号的极化状态通常是未知的,为此提出基于斜投影的抗主瓣干扰方法。该方法利用极化域–空域联合谱多信号分类算法,估计主瓣干扰信号的极化状态。然后,利用期望信号和主瓣干扰信号极化状态的差异,通过构造斜投影算子,处理阵列接收数据,从而滤除主瓣干扰信号。结果当主瓣干扰导向矢量失配,或者期望信号与主瓣干扰信号的极化状态满足一定程度的差异时,基于斜投影的抗主瓣干扰方法均取得良好效果。结论基于斜投影的抗主瓣干扰方法具有稳定性好、鲁棒性强等优点,可应用于雷达、无线电引信等系统对主瓣干扰的抑制,提升雷达、无线电引信等系统适应复杂电磁环境的能力。