合成孔径雷达与动目标检测

在合成孔径雷达（ＳＡＲ）中，雷达与目标之间相对运动的精确知识是相干处理回波形成高方位分辨率图像的基础。因此，在ＳＡＲ中，对未知运动目标的检测和成像成为一个重要而困难的研究课题。本文较详细地阐述了ＳＡＲ中进行动目标检测的若干方法，包括反射率频移法、多视图像位移法和多天线多通道处理技术。还论述了动目标的定位和速率的估值等问题。     

基于压缩感知的多基地无源雷达成像算法

由于成像场景可稀疏表示（场景中仅有少数强散射点）,针对外辐射源信号波长长,带宽窄的特点,本文提出了基于压缩感知的多发单收无源雷达成像算法,该算法由符合图像统计特性的先验信息构造合理的傅里叶基矩阵,利用lp范数法将带约束条件强散射点增强问题转换为最优化问题,并通过迭代算法快速获得最优解。实验仿真结果表明小转角情况下,本文算法无需充足站点数目,并且能获得较好成像效果。
     

基于RBF网络的惯导系统初始对准

建立了惯导系统（ＩＮＳ）初始对准的线性和非线性误差模型。分析了径向基函数（ＲＢＦ）网络的结构和工作原理。研究了ＲＢＦ网代替初始对准中的卡尔曼滤波器的实现方法。通过仿真表明，用神经网络进行初始对准，既可获得与卡尔曼滤波相同的对准精度，又提高了系统的实时性。     

对未知多普勒频移的雷达信号作相干序列检测可节省能量

本文讨论对具有未知慢变多普勒频移的长串雷达回波进行检测的问题，用一组自相关估值（ＡＣＥ）代替滤波器组进行测试，这种测试十分适于相控阵雷达的序列检测，而且在切冰行目标多普频移快速线性变化的情况下表现出很好的鲁椿性能。最后中这种测试与非相干离列检测和相干固定采样尺寸测试作了比较。     

奔月轨道的一种求解方法

月球探测器转移轨道的计算通常归结为对商点边值问题的求解，而找到一种计算效率高、迭代次数少、同时具有较好收敛性的算法对于设计者来说是一件很重要的事。本文采用建立在B平面上的参数作为目标轨道参数，改进了状态转移矩阵迭代方法，并与状态转移矩阵方法相结合使用，给出了一种奔月轨道的求解方法。该方法具有计算效率高、迭代次数少的特点，并且对轨道状态量具有良好的线性关系(即对初始条件具有良好的收敛性)。计算算例表明了这种方法的有效性。     

用MTI多普勒处理机时无载波雷达信号的设计

具有反馈延时电路的多普勒处理器能够产生图钉状距离－速度分辨函数，该分辨函数是通过对由大量编码信号组成的无载波雷达信号进行处理而得到的。如果每一个编码信号都是具有一个主瓣而无时间副瓣的相关函数，那第只要对回波信号中的两个编码信号进行处理，动目标显示器（ＭＴＩ）多普勒处理器就产生图钉状距离－距离分辨函数，事实上ＭＴＩ多普勒处理器就是双脉冲相消电路的推广。当从固定目标或动目标反回信号的脉冲间隔时间与ＭＴ     

密切关联的高距离分辨率自动目标识别与动目标显示跟踪系统的多模型估计器

本项研究的目的是利用采用高距离分辨率雷达（HRRR）与动目标显示测量的跟踪与自动目标识别系统之间的关联性。正如下文将要提到，这些系统是通过姿势、运动状态以及联贯约束关联起来的。利用这些关联性可使一个紧密关联的系统的性能大为提高。这一问题涉及两类不同类型的空间，即连续的运动学空间（如位置与速度），与离散的目标类型空间。我们选用多模型估计器（MME）来解决这一问题。MME由一组扩展卡尔曼滤波器组成（每一个目标类型配备一个滤波器）。采用这些扩展卡尔曼波滤器来处理连续的运动学空间的数据。此外，还要计算出每一个卡尔曼滤波器的概率并利用来测定对应的离散空间目标概率。本文给出的实验结果表明其性能优于常规的方法。     

采用具有输入估值的变维滤波器进行的跟踪

本文提出了一种跟踪机动目标的改进方法。把输入估值方法的逆推公式与变维滤波器方法综合起来就构成了本文所提出的跟踪滤波器。在所提出的方法中，滤波器还提供目标开始机动的瞬间时间估值（当检测到目标机动时）。支用所估算的机动起始时间也可估算机动输入，跟踪系统则转换为机动模型。所提出的方法的计算负担与输入估值方法的相当。这种跟踪滤波器的有效性已经通过模拟得以验证，并将茯与交互式多模（ＩＭＭ）滤波器、输入估值滤     

一种等效快速非正交联合对角化算法

针对空间源信号参数估计实时性的需求,提出一种等效快速非正交联合对角化（EFJD）算法。该算法具有计算复杂度低和收敛速度快的特点,可有效提高空间源信号参数估计的实时性。该算法从两个方面减少运算量,从而加快联合对角化的收敛速度。一方面根据欲联合对角化的目标矩阵组中矩阵的个数通常大于矩阵秩的实际情形,对目标矩阵组进行预处理,将其中的矩阵个数降为矩阵的秩,减少了每次迭代的运算量;另一方面对初始值进行优化,减少了迭代次数。数学推导证明,当目标矩阵组中矩阵的个数相对于矩阵秩取较大值时,EFJD算法就可降低运算量,而且运算量随二者差值的增加显著降低。仿真结果不但验证了这一结论,还表明其联合对角化精度较快速Frobenius范数对角化（FFDiag）算法有所提高。     

基于相对马氏距离的非均匀杂波抑制方法

由于天基雷达覆盖范围广、探测背景复杂，雷达回波会呈现出明显的非均匀特性，从而导致杂波协方差矩阵（clutter covariance matrix, CCM）估计与实际情况出现偏差，从而恶化天基雷达对空中动目标的检测性能。针对上述问题，提出了一种基于相对马氏距离的非均匀样本抑制方法，该方法首先计算所有样本的广义内积（generalized inner product, GIP），在此基础上选取一个合适的样本作为参考。通过比较场景中所有样本与参考样本的马氏距离，将相对马氏距离大于判定门限的样本作为非均匀样本剔除。用筛选后的样本进行杂波协方差矩阵估计，从而提高天基雷达在复杂环境下对空中动目标的检测性能。理论分析和实测数据结果表明，所提算法能够在非均匀环境下有效检测出空中动目标。     

一种聚束SAR回波数据压缩成像方法

针对聚束合成孔径雷达(SAR)成像中的海量数据问题,提出了一种基于压缩感知的聚束SAR回波数据压缩成像方法。首先对回波信号进行分析,利用波前匹配字典构造方法得到回波观测矩阵,其次通过构造二维离散余弦变换(2D\|DCT)等效矩阵得到回波信号的稀疏变换矩阵,然后利用平滑L0算法重构得到观测场景的二维像。本文方法可以在采集远小于传统聚束SAR成像方法所需回波数据量的基础上实现准确成像,最后的仿真结果表明了方法的可行性和有效性。     

基于模拟退火算法构造girth-12（3，5）和（3，6）-规则QC—LDPC码

文章提出了一种基于模拟退火算法的准循环校验矩阵设计方法。首先,建立了一类具有特殊结构的准循环校验矩阵的设计步骤与模拟退火算法中迭代初始解、目标函数和邻域结构之间的联系,然后利用有记忆的模拟退火算法设计出了两个准循环校验矩阵。利用这两个矩阵,文章对于任意P≥217构造出了girth-12（3,5）规则QC—LDPC码;对于任意P≥449构造出了girth．12（3,6）规则QC-LDPC码。与已知的最好结果相比,该文将girth-12（3,5）和（3,6）规则QC—LDPC码连续存在的码长下限分别降低了420比特和492比特。     

基于空间谱域的分布式无源雷达成像性能分析

无源雷达成像即利用空间中存在的多个辐射源和接收站,同时对同一目标进行多角度成像,从而获取丰富的目标特征信息,它是当前雷达成像领域的研究热点之一。文章对无源雷达成像性能的影响因素进行分析,从多个辐射源、多个接收站和目标组成的空间三维构型出发,建立了目标回波模型,推导出回波数据与点散射函数之间存在的空间谱域映射关系。以北斗卫星辐射源为例,使用后向投影（back projection,BP）算法对多点目标进行成像仿真。仿真实验从辐射源与接收站数量、辐射源与接收站排布间隔以及辐射源与接收站构型三方面,有效验证了空间谱填充与成像质量的关系,为后续无源雷达成像系统的设计提供理论支撑。     

基于Poisson模型的湍流退化图像多帧迭代复原算法

随着航天空间技术的发展，空中目标的成像探测研究越来越重要。受大气湍流的干扰，观测到的目标图像是严重模糊的。为了从观察到的多帧含噪的湍流退化图像中将目标原图像有效地恢复出来，本文提出了一种新颖的基于图像统计模型的图像复原算法。跟据图像Poisson概率模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数，通过极大化该对数似然函数，推导出了目标图像及各帧图像点扩展函数的迭代求解关系。同时。将点扩展函数的支持域等先验条件有效地加入到迭代计算过程中，以便快速地利用迭代技术将目标图像和各帧点扩展函数估计出来。该算法能用少数帧图像极大程度地恢复出目标图像。为了验证本文算法的恢复效果和可靠性，对在强噪声污染条件下的湍流退化图像进行了恢复实验，实验结果表明本文算法对空中目标湍流退化图像的复原是非常有效的。     

多通道SAR对抗多干扰机干扰对消方法研究

针对双通道合成孔径雷达（SAR）采用通道对消的方法对抗多干扰机干扰时,双通道SAR抗干扰能力明显减弱的问题,提出了一种利用多通道SAR对抗多干扰机干扰的对消方法。阐述了多通道SAR对抗多干扰机干扰的对消原理,给出了干扰回波对消处理流程,分析了对消后回波的目标损失周期（TLP）特性,最后通过仿真实验验证了该方法的可行性。理论分析和仿真实验表明,在已知对方干扰机位置的情况下,除干扰机方位向处少量场景回波被周期性地抑制掉外,该方法能够有效地对抗多部干扰机复合式干扰。     

多模自适应目标图像跟踪

本文建立了图像序列中含加性和乘性两种噪声模型影响下的目标偏移值测量模型。并针对目标机动性，采用多模虑波器和两段卡尔曼虑波器对目标状态进行估值，有效抑制了各种噪声影响，又消除了显式的目标机动性检测，且有较高的实时性和较少的存储量等优点。     

用于聚束SAR成像的非迭代高质量相位梯度自聚焦（QPGA）算法

相位梯度自聚焦（PGA）方法对多种成像情况和相位误差函数都具有稳健性，但要其收敛通常需要进行4－6次迭代。为了收敛于杂波干扰中的显著散射体上，同时能充分地获取模糊函数，必须进行迭代。在本文中，我们提出用选择性地增大高质量同步源集合的方法来加速估计收敛，且不受SAR图像的距离像素的限制。这是非常可能的，因为每个距离单元中都含有一个以上的、横跨积累孔径的显著散射体。使在一个距离门中所选择出的次最亮的散射体的能量（比另一个距离门中最大亮度散射体）更高也是很可能的。由于采用恰当的目标滤波方法对从大的散射体集合中选择出的高质量散射体进行滤波，且采用了更高阶的相位误差测量工具，新算法在不进行迭代的情况下就获得近收敛的聚焦质量。我们把这种解决方案叫作高质量PGA（QPGA）算法。     

用于寻的导弹制导的计算密度滤波器

提出一种最大似然估计方法,用于求解具有线性动力学和非线性量测函数的问题.这种方法称为“计算密度滤波器”,在此方法中,条件概率密度函数被选为有限个参量的函数.在最频值附近描述条件概率密度函数近似形状的这些参量被延伸到每个量测间隔.在测量时,条件概率密度函数利用贝叶斯理论来修正,由数字计算得到的它的最频值定为状态的最佳估值.为了保存计算函数的形式,后验条件概率密度函数用关于最频值的泰勒级数展开式来近似.目标拦截问题的数字结果表明,计算密度滤波器优于广义卡尔曼滤波器.然而,计算密度滤波器有负的距离偏差.近似方法分析证明,最大似然距离估值小于平均距离估值.     

基于极化GO分布和MRF的多视PolSAR图像迭代分类方法

提出了一种多视极化合成孔径雷达（PolSAR）图像的迭代分类方法。首先利用极化G0分布描述多视极化协方差矩阵的统计特性，并进行初始的最大似然分类，然后利用马尔可夫随机场（MRF）估计像素类标号的先验概率，最后根据MAP（最大后验概率）准则对PolSAR图像进行分类。整个分类流程迭代进行。分类结果表明该方法精度高，收敛速度快。利用NASA／JPL获取的4视AIRSAR实测数据验证了本文方法的有效性。     

用EM算法解决多目标／多传感器的跟踪问题

采用我种精度不同和特性不同的传感器的输出来跟踪杂波噪声环境中的多个运动目标是监视和侦察系统中的一个重要问题。人们提出了许多解决多目标／多传感器跟踪问题的方案，从难度适中（针对特定应用的方案）的到得复杂的、理论上是最佳的方案均有。本文描述了一种基于最大期望（ＥＭ）算法的时间递归多目标／多传感器的迭代跟踪方法。更具体地说，我们把多目标／多传感器跟踪问题当作是利用可观测传感器的输出表示不完全数据的不完全