新体制民用雷达与实时信息处理研究

随着天线制造技术、超宽带技术、合成孔径技术和信息处理技术的发展,雷达的体积不断减小,探测精度和成像分辨率大大提升,雷达开始在民用领域中活跃起来,尤其是应用于穿透成像、微波遥感成像、滑坡监测和机场异物检测等领域的民用雷达发展十分迅速。为了让民用雷达在复杂的自然环境中具有更高、更稳定的性能,雷达信息处理技术一直在不断创新。本文介绍了民用雷达的新趋势和新技术,以及探墙雷达、微型SAR、边坡雷达和异物检测(Foreign object debris,FOD)雷达实时信息处理的关键问题和解决方案。

地基分布式相参雷达技术研究综述

地基分布式雷达是由多部单元雷达分置部署、协同工作实现目标探测的雷达系统,部署在地基平台,照射源除自身还可用合作、非合作跨平台照射源,各单元雷达间可信号级相参融合。传统集中式雷达在复杂场景中难以探测识别低可观测目标,分布式雷达有望解决上述瓶颈问题,并实现侦干探通一体化,因此分布式相参雷达体制是未来雷达形态发展的重要方向之一。分布式雷达体系复杂,涉及维度、要素多,须研究探索合理有效的工作范式。本文系统介绍了地基分布式相参雷达发展的新趋势和新技术,通过信号级融合处理,可形成大口径稀疏阵列,获得极窄的高增益波束,可采用更多更先进的信号处理算法探测和精确定位目标。本文介绍该领域最新的研究进展和代表性成果,围绕分布式相参增程探测、分布式相参成像、分布式相参抗干扰、分布式系统同步校准等四个方面的关键问题和技术难点展开论述,并对分布式雷达体制的前景进行了展望。

合成孔径雷达高分辨率成像虚拟仿真实验平台设计

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)系统组成复杂,搭载于飞机、卫星等运动平台上才可实现数据获取,难以开展基于SAR雷达实物的实验教学。为解决此问题,设计并搭建了SAR高分辨率成像虚拟仿真实验平台。该虚拟仿真实验平台将系统设计技术、实验设计技术、数据采集过程、信号处理技术、图像评估技术等SAR实验的完整流程进行了高展示度、高保真度、高交互性的计算机模拟。一方面,该虚拟仿真实验可以帮助学生理解SAR设计、工作和应用的流程,巩固相关课程基础知识,激发学习雷达信号处理知识的兴趣;另一方面,可以考查学生对相关知识的综合应用能力,增强学生解决实际问题的技能。该仿真平台已成功应用于虚拟仿真教学课程实践,教学效果良好,对培养新工科技术型人才具有重要意义。

多径环境下的密集假目标干扰抑制技术研究

密集假目标干扰兼具欺骗和压制的干扰效果,是对抗现代相参雷达的典型干扰.对于地面雷达,当干扰机位于低仰角复杂环境时,其接收到的干扰信号可能存在多径效应,导致传统的副瓣对消(SLC)算法性能明显恶化.针对该问题,提出一种基于多径筛选的并行SLC算法.算法在假目标检测的基础上,通过K-Means无监督聚类对各假目标峰值的通道间相位矢量进行聚类分析;根据聚类结果筛选各路径的干扰样本进行并行SLC处理;针对各路对消结果进行同距离选小,从而实现多径环境下的密集假目标干扰抑制.利用某型雷达采集的实测数据验证了算法的有效性.

基于矩阵填充的随机步进频雷达高分辨距离-多普勒谱稀疏恢复方法

随机步进频雷达通过合成大带宽,能在较低硬件复杂度下获得距离高分辨效果,同时由于其每个脉冲的载频随机捷变,因而具有强的抗干扰、电磁兼容能力,在复杂电磁环境高精度探测领域具有重要的应用价值。然而,由于其波形在时频域稀疏的感知形式,造成回波相参信息有所缺失,因而传统匹配滤波方法在估计高分辨距离-多普勒时会演化为欠定估计,导致估计谱中产生起伏高旁瓣,严重影响探测性能。为此,该文提出一种基于Hankel重构矩阵填充的随机步进频雷达高分辨距离-多普勒谱低旁瓣稀疏恢复方法。该方法采用低秩矩阵填充思想补全波形在时频域稀疏感知时造成的缺失采样,恢复目标连续相参信息,可以有效解决欠定估计问题。文章首先构建了随机步进频雷达的慢时间-载频(时-频)回波欠采样数据矩阵;然后,重构待恢复数据矩阵为双重Hankel型,并分析证明了矩阵满足低秩先验特性;最后,利用ADMM算法补全未采样时频数据,恢复相参信息,保证了高分辨距离-多普勒谱低旁瓣稀疏恢复。仿真和实测试验证明了该文所提方法的有效性和优越性。

一种基于深度强化学习的频率捷变雷达智能频点决策方法

自卫式干扰机发射的瞄准干扰使多种基于信号处理的被动干扰抑制方法失效,对现代雷达产生了严重威胁,频率捷变作为一种主动对抗方式为对抗瞄准干扰提供了可能。针对传统随机跳频抗干扰性能不稳定、频点选取自由度有限、策略学习所需时间长等问题,该文面向频率捷变雷达,提出了一种快速自适应跳频策略学习方法。首先设计了一种频点可重复选取的频率捷变波形,为最优解提供了更多选择。在此基础上,通过利用雷达与干扰机持续对抗收集到的数据,基于深度强化学习的探索与反馈机制,不断优化频点选取策略。具体来说,通过将上一时刻雷达频点及当前时刻感知到的干扰频点作为强化学习输入,神经网络智能选取当前时刻各子脉冲频点,并根据目标检测结果以及信干噪比两方面评价抗干扰效能,从而优化策略直至最优。从提高最优策略收敛速度出发,设计的输入状态不依赖历史时间步、引入贪婪策略平衡搜索-利用机制、配合信干噪比提高奖励差异。多组仿真实验结果表明,所提方法能够收敛到最优策略且具备较高的收敛效率。

宽带全极化垂直昆虫雷达设计及校准关键技术研究

宽带全极化垂直昆虫雷达是一种利用宽带信号实现空中单只昆虫分辨,利用多极化通道实现昆虫全极化测量的雷达系统。当被测昆虫体型在不同极化轴向的电磁波反射功率可明显分辨时,该雷达可利用"当极化方向平行于昆虫体轴时,回波功率最大"的基本原理,通过测量昆虫极化散射矩阵,获取昆虫体轴方向,对研究昆虫定向迁飞规律具有重要的作用。当前垂直昆虫雷达采用机械旋转馈源的方法,分时测量昆虫目标的极化散射矩阵,该方法同时受机械旋转误差、极化分时测量时目标运动的误差以及极化通道稳定性随有源电路时变所引入的测量误差,测量精度不高,为了实现昆虫的高分辨全极化散射特性测量,本文提出了一种高极化隔离的频率步进正交相位编码的宽带波形设计以及极化内定标方法,开发了一部宽带全极化垂直昆虫雷达系统,最终通过理论方法仿真分析与外场试验测试,证明了该雷达系统可实现昆虫同时全极化宽带的稳定测量,验证了昆虫体轴朝向的测量精度。

气象雷达超低副瓣失配滤波处理技术研究

在雷达信号处理中,通过匹配滤波进行脉冲压缩可以获得最大化的信噪比,有效地减小了雷达回波中噪声对信号的影响。然而,脉冲压缩的输出具有较高的距离旁瓣,在气象雷达探测中,由于空间分布的散射粒子之间反射强度相差较大,弱散射粒子的回波容易掩没在强散射粒子的旁瓣中,因此有超低旁瓣的需求。本文主要研究了能够降低旁瓣的非线性调频(NLFM)波形和最小积分旁瓣水平(ISL)失配滤波器,分析了多普勒频移对其性能的影响,并在最小ISL滤波器的基础上通过进一步对滤波器系数加权的方法,使得在回波具有多普勒频移的情况下也能达到超低旁瓣的性能。

一种车载毫米波列车防撞雷达系统研究

列车防撞雷达是保障铁路行车安全的一种重要设备,该文针对列车防撞应用需求中的低成本实现目标方位角度高精度测量难题,采用了基于开关切换的数字阵列天线和频率步进高分辨波形设计方法,分析了收发天线的天线方向图和频率步进合成宽带信号幅相误差补偿问题,并构建了一种低成本车载毫米波防撞雷达系统,进行了原理样机外场实验。实验结果表明该样机系统达到了较高的距离分辨率和角度测量精度,可有效分辨铁轨内外目标。

基于无网格压缩感知的雷达通信一体化系统目标参数估计方法研究

本文基于一种基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)的雷达通信一体化系统,利用目标时延与多普勒在时频域优良的稀疏性,提供了多种基于无网格的二维时频联合估计方法以解决传统稀疏恢复方法字典失配导致的性能较差的问题,有效提高了动目标参数估计性能,并提供了多测量向量(Multiple measurement vector,MMV)模型,可有效解决低信噪比下目标参数估计性能差的问题。同时,针对基于矢量二维原子范数计算量较大的问题,本文利用半正定规划(SDP)将传统方法的高维Toeplitz矩阵解耦为两个低维Toeplitz矩阵,可将计算复杂度降低几个数量级,同时保留原子范数在超分辨性能的优势,可适应于OFDM多子载波与多符号数波形体制。仿真结果证明该方法保持了原子范数类算法的估计性能优势,并显著减少了计算量。

分布式地基雷达深空探测技术

地基雷达深空探测可以获得天体的轨道、形貌、材质等信息,可用于深空的科学研究。地基雷达深空探测的回波信噪比极低,需要增大天线口径、提高发射功率,由于口径、体积等方面的因素,单台套雷达天线不能无限制地扩大,发射功率也不能无限制地提高,因此需要研究可扩展性强的雷达体制。分布式雷达是一种由多部单元雷达和中心控制处理系统组成的新体制雷达,通过增加雷达单元数量,可以实现口径的空域扩展和能量合成,等效形成一部大口径、高功率的雷达,结合长时间积累技术,分布式地基雷达将实现更远距离和更高分辨的深空目标探测,看到更加遥远的天体。

合成孔径雷达参数化成像技术进展

传统合成孔径雷达(SAR)成像可视为点目标散射模型约束下数据空间到图像空间的映射。然而,真实目标多为延展目标,与传统线性成像处理中的点目标散射模型存在失配,会导致SAR图像表征失真。常见的现象是使延展目标多呈现为孤立强点,阻碍了基于SAR图像的目标辨识等应用。SAR参数化成像技术是为解决上述模型失配问题而诞生的一种非线性成像方法,特点是兼顾点目标和延展目标的散射模型。具体来说,是通过利用不同类别目标的回波或图像的相位与幅度特征对观测角度的敏感性,辨识目标类型,反演目标散射参数,进而根据目标散射的参数化模型,重建目标图像的技术。在对延展目标成像时,可获得比传统线性成像方法更好的图像质量。该文主要介绍了线型延展目标的参数化成像技术,对应真实场景中的孤立强点和连续边缘,深入讨论了基于回波域、图像域的参数化成像技术和试验结果,展望了未来SAR参数化成像技术的发展趋势。

基于参数化运动补偿的地基雷达对月成像技术

地基雷达对月成像可以获得月球表面的电磁散射特性、地形地貌特征等,可用于月球的科学研究。地基雷达对月成像技术是将合成孔径技术应用到天文探测当中,延迟多普勒技术是地基雷达天文成像应用最为广泛的技术,其关键在于运动补偿。目前,国外在地基天文雷达领域的研究上已趋于成熟,而我国正处于起步阶段。为解决地基雷达对月成像中的难点问题,本文首先基于地月运动几何模型分析了延迟多普勒成像理论的关键问题,包括成像原理、分辨率和模糊问题。接着,本文提出了一种参数化运动补偿算法,该算法以图像熵值为评价指标进行参数搜索,并采用布谷鸟搜索算法提升参数搜索效率。最后,通过仿真验证了算法的有效性,为将来开展试验验证提供了技术支撑。

我国农作物病虫害智能监测预警技术新进展

近年来,随着计算机、互联网、物联网、人工智能、传感器、遥感等技术的快速发展,智能虫情测报灯、智能性诱捕器、昆虫雷达、无人机遥感、卫星遥感、智能识别App等现代智能农作物病虫监测装备及重大病虫害实时智能监测预警系统建设方面取得了比较明显的进步。本文综述了我国近5年在利用光谱遥感、昆虫雷达、图像识别等技术进行农作物病虫害监测预警研究和应用方面取得的重要进展,分析了各类技术存在的不足与难点,提出了未来发展的方向,以期为充分利用空天地多源数据实现农作物病虫害精准预报提供指导。

天气雷达空中生态监测系统建设和应用

为深度挖掘天气雷达数据应用价值,设计并建设了天气雷达空中生态监测系统。分析天气雷达晴空回波数据特征和空中生物散射特性,利用模糊逻辑算法识别天气雷达网数据中的生物回波,实现对生物密度、迁飞路径、时空分布等昆虫生态活动的实时动态监测。2022年5月天气雷达空中生态监测系统投入试运行,在实时监测期间发现昆虫活动具有明显的时空分布特征、昼夜活动和迁飞活动规律,8—9月全国昆虫活动呈现数量大、活动范围广的特点,是虫灾防治的重点关注时段,监测结果符合昆虫活动特征。该系统可有效服务空中生态实时监测,为虫灾精准防治提供监测技术与数据支持。

基于GPU粗细粒度和混合精度的SAR后向投影算法的并行加速研究

SAR(Synthelic Aperture Radar,合成孔径雷达)后向投影成像算法计算量大,严重影响SAR信息获取的时效性。GPU(Graphics Processing Unit,图像处理单元)具有强大的浮点计算能力及高度并行的架构,在处理可并行任务中具有显著优势。该文基于GPU的粗细粒度和混合精度,针对SAR后向投影成像算法提出了一种并行加速技术方案。该方案基于异步流技术压缩了回波传输与脉冲压缩的耗时,解决了脉冲压缩效率受限于回波大小的问题;基于GPU共享内存,解决了矩阵转置过程中GPU内存不足的问题,并提高了矩阵转置效率;基于GPU粗细粒度,实现了后向投影算法在线程和线程块两层粒度上的加速并行,并基于混合精度的数据处理方法进一步提高了后向投影成像算法效率,提高了GPU计算资源利用率。通过对实测数据处理分析,验证了所提的GPU并行加速处理方案的正确性和加速性能。在相同实验条件下,较于CPU平台,双精度和混合精度的处理方法均获得了较大加速比,显著提升了成像效率。

基于深度生成网络的雷达HRRP生成技术

雷达数据生成在目标识别等任务中发挥重要的作用。现有雷达数据生成方法包括电磁仿真、视线追踪等,存在对模型误差敏感、计算量大等问题。本文面向雷达HRRP(high resolution range profile)数据提出一种基于深度生成网络的雷达数据生成方法,在模型先验信息未知的情况下,由雷达HRRP数据集训练得到深度生成网络,从而实现雷达HRRP数据的快速生成。实测数据处理结果表明该方法生成HRRP与数据集中HRRP极为相似,生成HRRP可以应用于增强雷达HRRP数据集、改善数据不平衡问题等。

大基线组网雷达点源干扰信号自适应对消方法研究

采用传统方法处理单点辐射源环境下的大基线组网雷达的干扰对消问题时,存在干扰波达方向变化影响目标检测性能的问题。为此,提出了一种基于双节点信号的自适应对消处理方法,有效抑制了点源信号,实现了目标的有效探测。本文首先建立了单点辐射源环境下,大基线组网雷达系统的回波信号模型,然后依据模型的特点,提出了一种相参对消和非相参积累相结合的信号处理方法。在消去辐射源信号的同时,实现目标能量的有效累积。针对典型目标和雷达工作场景,对算法进行了仿真分析。初步的仿真结果表明,该方法能够在单点辐射源环境下,实现目标回波能量的有效积累并完成目标检测,有极大的应用前景。

地基MIMO雷达快速成像算法研究

地基多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)成像雷达采用数字波束形成技术实现二维成像,具有成像速度快的技术优势。本文提出了一种适用于大景深、宽视角场景的地基MIMO雷达的快速二维成像算法。首先,根据MIMO雷达的阵列构型建立回波信号模型;其次,基于该模型补偿天线阵列近场空变性的相位中心近似(Phase Center Approximation,PCA)误差并进行数据重排,通过Kesytone变换校正距离徙动;然后,利用方位分块Dechirp处理实现方位向聚焦,实现MIMO雷达二维成像;最后利用MIMO雷达外场实验数据完成了算法验证。研究结果表明:在保证成像精度要求的情况下,该算法可以实现大景深、宽视角场景的高分辨快速成像,成像处理时间优于反向投影成像(Back Projection,BP)算法。

车载分布式雷达相参处理方法研究

城市道路环境中行人、路障等弱目标回波信噪比低,传统车载雷达对其探测能力有限。本文将分布式体制应用于车载雷达,通过对多雷达回波相参积累,以期提高目标信噪比,改善雷达探测能力。相参参数估计是实现车载分布式雷达相参积累的关键,本文针对车载分布式雷达脉间相位编码波形非理想正交,导致传统相参参数估计方法精度低的问题开展研究,提出了一种时延参数与相位参数分步估计的高精度相参参数估计方法。首先根据回波正交性分离各通道回波,随后根据目标时空位置估计通道间时延参数,然后利用时延参数补偿回波,在各通道目标位置对齐后,估计各通道相位参数。仿真与实测结果表明,相比于传统相参参数估计方法,本文方法有效提升了脉间相位编码波形的相位参数估计精度。