基于ACCF-LVD-KT的距离扩展目标运动参数估计与HRRP重构方法

越来越多的空天威胁目标兼具低可观测性和高机动性,因此从低信噪比的距离扩展目标回波中重构高分辨距离像(HRRP)面临很高的技术挑战。文中提出了一种基于相邻互相关-吕分布-Keystone变换的长时间相参积累方法,能够实现变加速运动距离扩展目标的运动参数估计和HRRP重构。首先,利用相邻互相关函数与吕分布实现机动参数估计;然后,根据机动参数估计值进行相位补偿,并联合Keystone变换校正距离徙动;最后,进行相参积累并实现HRRP重构。仿真实验和实测数据处理结果表明:该方法能够实现运动参数估计与HRRP稳健重构。此外,该方法避免了高维参数搜索,计算效率高,具有良好的工程应用前景。

频率步进信号距离像互相关精确测速算法

针对距离像互相关算法可以实现频率步进信号自测速但测速精度有限这一问题,通过对互相关输出包络和相位的分析,提出了距离像互相关波形分析法和距离像互相关峰值相位法2种测速算法,结合这2种方法提出了一种频率步进信号距离像互相关精确测速算法,该算法的测速精度可以与多普勒测速相比拟,不仅能满足频率步进信号速度补偿的要求,还可以实现微动目标的测量.仿真结果验证了该算法的有效性.

基于一维高分辨距离像的相关测速补偿算法

在分析运动目标对频率步进信号成像影响的基础上,阐述和推导了基于一维高分辨距离像的相关测速算法,给出了该算法的测速性能和实现流程.对是否利用IFFT结果的相位信息,提出了距离像实包络相关和复包络相关两种处理模式.针对空间高速运动目标,仿真和分析了各因素对测速精度的影响.结果表明,该算法测速精度高,计算量小,抗噪性能较好,为宽带雷达实时自测速补偿提供可能.

频率步进雷达距离像互相关测速补偿算法

测速补偿是宽带雷达信号处理的关键。目前宽带雷达系统一般采用窄带信号测速、宽带信号成像,导致工作效率降低、体系复杂。深入研究了一维距离像互相关测速法,提出了实包络互相关和复包络互相关两种处理方法,并详细分析了二者的区别,给出了理论测速性能。理论分析和仿真表明,采用距离像复包络互相关处理,即使距离像存在严重波形发散,无需先进行粗测速补偿,仍能精确测速且具有良好的抗噪性能,使得宽带频率步进雷达实时自测速补偿成为可能。

雷达高分辨距离像自适应角域划分方法

雷达高分辨距离像(radar high resolution range profile,HRRP)具有姿态敏感性的特点,一种有效的方法是分别对一组不发生散射点越距离单元走动角域范围内的HRRP样本进行处理。提出基于HRRP回波功率谱的顺序判别自适应分帧算法,通过对全局HRRP样本进行迭代搜索来确定数据划分边界,并自适应划分角域个数。所提方法依据散射点模型理论,考虑功率谱互相关系数变化规律,有效抑制了HRRP存在"距离像起伏剧烈"的样本。与自适应高斯分类器划分角域方法相比,所提方法在样本数据较小的情况下,仍可以有效地对目标进行角域划分。同时,与传统的利用互相关系数分帧方法和等间隔角域划分方法相比,所提方法可以有效降低识别运算量,减少识别算法处理时间,通过对3类舰船目标的仿真和3类民用船只的外场实测数据分析,表明所提方法是有效的。

基于互相关分析与ZFFT的目标运动参数估计

针对频率步进雷达多个相邻脉组回波进行互相关分析,得到目标运动参数的一种估计方法.对该方法进一步分析发现,加速度估计误差将导致速度估计产生较大的偏移,为此提出一种复调制细化分析(ZFFT)的简化算法,以较小的运算量实现了加速度估计精度的明显提升,降低了速度估计误差.计算机仿真结果表明,通过互相关分析与ZFFT算法,可准确估计目标的径向加速度和速度,对原始信号进行有效补偿,从而获得高质量的高分辨力一维距离像.

基于支持向量机的高分辨距离像分类法

支持向量机 (supportvectormachine ,SVM)是新一代学习机 ,具有良好的泛化性能。高分辨距离像(HRRP)分类是雷达复杂目标分类的重要方法。采用SVM作为分类器 ,研究了飞机目标HRRP分类法。设计了相应的预处理算法 ,并提出了结合VapnikChervonenkis维法和留一 (LOO)交叉验证法的参数选择算法。基于 5种飞机缩比模型的HRRP数据 ,比较了SVM分类法和最大相关分类法的性能 ,研究了噪声、训练用方位角采样数和训练样本集的大小对识别性能的影响。实验结果表明 ,SVM在HRRP分类上具有良好的应用前景。

雷达成像中基于进退法的鸟类目标运动状态自动判别方法

利用线性调频步进体制高分辨雷达对鸟类目标进行ISAR成像是解决航空安全保障中鸟情探测问题的一个全新且重要的技术途径。为了得到鸟类目标更清晰的像,准确判断其运动状态显得至关重要。基于线性调频步进体制雷达微多普勒效应的产生原理,在距离-慢时间谱图上,针对鸟类目标特性,通过对精高分辨距离像进行分析,提出了一种利用进退法搜索相邻精高分辨距离像的互相关系数的方法来判别鸟类目标运动状态。仿真结果证明了其可行性和有效性。

低信噪比条件下基于距离像互相关的相推测速方法

相推测速技术可以实现相位量级的测量精度,在微动测量和目标识别领域有着极大的应用前景。该方法对信噪比要求较高,且存在准确提取相位和解相位模糊两大难点。本文提出了针对低信噪比条件下的相推测速实现方法。首先,建立了宽带线性调频信号去斜处理的回波模型;然后推导了相邻帧距离像互相关结果,并分析了距离像互相关输出的峰值点相位;进而为了提高相推测速在低信噪比条件下的适用性,提出了对距离像互相关结果沿慢时间维进行积累的方法,该方法可以重新提取峰值点相位,以及获得目标速度的粗估计值进而辅助后续的解相位模糊。此外,为抑制噪声对相位提取精度的影响,本文提出根据相位的频谱特性设计滤波器的方法,进一步提高相推测速的精度。最后通过仿真和实测数据验证了所提方法的正确性及其在低信噪比条件下的适用性。

一种获取雷达目标一维距离像的方法

利用高分辨一维距离像进行目标识别在现代雷达中已成为一个重要的研究课题。本文基于雷达信号设计和互相关接收处理技术,研究了一种利用目标回波,逐次获取一维距离像的方法。与冲激雷达相比,这种方法能显著提高信噪比,并且这个方法的收敛速度快,一般迭代10次以内即达到稳定。

基于ANMF和非线性映射距离扩展目标检测

针对距离扩展目标的检测问题,提出一种自适应归一化匹配滤波(ANMF)、非线性映射和高阶互相关积累(HOCC)相结合的目标检测方法。首先将距离像按慢时间进行脉冲维划分,得到若干脉冲子区间,再对每个脉冲子区间进行自适应归一化匹配滤波,然后利用非线性函数对滤波的输出进行非线性映射处理,最后将非线性映射的输出进行高阶互相关积累,从而获得检测统计量。仿真实验结果表明,在检测概率为80%时,所述方法比传统ANMF方法所需的信杂比低1dB左右,性能较为优越。

一种设计最佳FSK/PSK雷达信号的方法

研究了一种设计最佳FSK/PSK雷达信号的方法。这种方法利用雷达目标的回波信息,通过不断循环迭代学习来设计最佳FSK/PSK雷达信号,使目标回波信噪比达到最大。仿真结果表明,这种方法可以在信噪比较低(0 dB)的情况下,通过少数几次迭代即可收敛。