基于优化Golomb序列和ω-k算法的低飞平台大斜视合成孔径雷达成像

低飞平台大斜视合成孔径雷达(SAR)高度低,对脉冲重复频率要求高,斜视角大,导致多普勒中心远离零点,基于传统成像方法面临严重散焦的问题。针对低飞平台大斜视SAR成像问题,建立了脉冲重复频率与斜视角之间关系模型。从避免距离模糊、方位模糊、回避发射波干扰等出发,以实现高分辨率成像为目的,合理设计脉冲重复频率,解决了成像中散焦问题。基于循环算法优化Golomb序列,并利用信号良好自相关性获得高的距离向分辨率。基于STOLT插值,利用ω-k成像算法处理原始数据,得到了良好成像效果。仿真证明该算法可有效解决大斜视平台SAR成像问题。

基于Golomb序列调制的目标距离速度测量方法

针对连续波激光雷达在同步测量目标距离和速度的应用中存在辐射信号上限峰值功率低、测量极限距离近的问题,提出一种基于Golomb脉冲序列调制的测量信号波形,研究该方法在道路环境中同步测量目标距离和速度的可行性。首先,以一种准连续波,即伪随机(PN)码调制为例分析连续波调制方法存在的发射信号峰值功率低的问题,在此基础上讨论Golomb序列的特征,提出使用Golomb序列调制发射信号提高发射脉冲峰值功率的方法;然后,讨论Golomb序列调制的多普勒信号频谱分析方法和基于数据累加的延迟时间定位方法,实现同步测量目标的速度和距离;最后,在道路目标产生的多普勒频率范围内,通过仿真实验验证该方法的正确性。实验结果表明,在以脉冲序列构成的对多普勒信号平均采样率远低于奈奎斯特频率的条件下,仍然可以通过快速傅里叶变换(FFT)方法获得多普勒信号的频率,从而在发射平均功率恒定的条件下极大提高单脉冲的峰值功率;另外,利用Golomb序列的不等间隔特性,通过数据累加方法可以完成对激光脉冲飞行时间的定位,在保证了速度测量的同时实现对目标距离的测量。

OFDM系统中帧同步技术研究

在分析S&C算法的基础上,提出一种基于新训练序列的改进的正交频分复用(OFDM)同步方法。改进后的算法仍使用两个训练符号,以训练符号本身的强自相关性来消除定时同步中的峰值平台问题,并将训练符号的循环前缀(CP)置为0,以尽量消除CP对定时同步的影响。新的训练符号可直接在时域估计出载波频偏。改进后的算法在定时同步的准确性上较S&C算法有了较大提高。给出了在MATLAB环境中使用蒙特卡罗方法的仿真结果,仿真结果表明,在高斯白噪声以及多径信道下,利用序列的强相关性可实现较为精确的同步,虚漏警率小于5‰。