基于快速极坐标格式算法的MIMO雷达虚拟孔径成像

针对共址多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）雷达在单次快拍下的虚拟孔径成像问题,分析了MIMO雷达虚拟合成阵列,建立了MIMO雷达极坐标格式波数域回波模型,分析了基于距离向和方位向尺度变换的空间谱转化,指出MIMO雷达方位向尺度变换不再是Keystone变换,提出了一种新的MIMO雷达快速极坐标格式成像算法。仿真表明了该文方法的有效性。     

复杂环境下少样本域自适应雷达RD智能识别技术

针对复杂电磁环境下，传统基于雷达回波的目标识别方法定位精度差和识别能力不足的问题，以典型海背景环境下的雷达时频二维像目标为研究对象，提出了复杂环境下少样本域自适应雷达智能RD识别技术，通过设计基于分离注意力的偏移区间配准目标识别算法架构，实现了对目标的精确定位和识别，同时设计了域自适应技术对源域和目标域进行特征配准，解决少样本条件下算法场景适应性不足的问题。通过在雷达回波仿真数据和真实数据上对算法测试验证，取得了较优的结果，证明了该算法的有效性。     

令牌环网总线在雷达信号处理器中的实现

雷达信号模拟主要是对雷达目标和环境回波信号的模拟.雷达信号处理器可用于产生雷达回波模拟信号,以达到真实复现雷达目标回波和环境回波的目的.针对雷达信号高速实时处理的要求,提出了基于LVDS的令牌环网总线设计,阐述了其原理及设计实现,硬件电路测试结果表明:数据通过背板总线可实现高速传输且确保系统具有较高可靠性.     

新体制天波超视距雷达的发展与研究

从天波超视距雷达的功能组成与特性出发,就当前天波超视距雷达在系统结构、信号处理等方面存在的问题进行了整理分析,提出了传统天波超视距雷达的改进方法与思路,总结了当前新体制天波超视距雷达的研究进展与热点,对比了两种MIMO（Multiple\|Input Multiple\|Output, MIMO）体制天波雷达特点,重点研究了基于多输入多输出(MIMO)体制与二维阵列的新体制天波超视距雷达,并对相应关键技术与解决方案进行了深入研究与分析,最后指出了其需要解决的问题与发展方向。     

双基地MIMO雷达收发角和径向速度联合估计

在双基地MIMO雷达信号模型基础上,提出一种新的目标收发角和径向速度联合估计方法。该方法首先将三参数估计问题转化为非对称联合对角化问题,然后采用最小二乘循环算法对其求解,估计收发导向矩阵和速度矩阵,最后利用谱分析算法恢复收发角和径向速度。同时采用截断高阶奇异值分解(THOSVD)对数据进行压缩处理,减小运算量。该方法充分利用匹配滤波输出的所有信息,无需二维谱峰搜索,每次循环均可得到精确的闭式解。与基于并行因子(PARAFAC)分析的方法相比,该方法可获得更高的参数估计精度,且三参数自动配对。仿真表明了方法的有效性。     

螺旋桨目标的雷达回波信号相位解缠技术

建立了螺旋桨的雷达回波信号模型。对模型回波信号的相位混叠效应进行了理论分析,讨论了回波相位混叠效应出现的原因,通过模型改进获得了螺旋桨的雷达回波相位的理论表达式。提出插值与可调门限相结合的算法和自适应数值积分算法两种相位解缠方法,分别用于桨叶数为偶数和奇数时的相位解缠。仿真结果表明:两种算法有较高的精度。     

基于卷积神经网络技术的直升机旋翼谱识别方法

针对直升机雷达回波在时频二维分布图上的分布特性,提出一种基于卷积神经网络技术的直升机旋翼谱识别方法,实现了直升机旋翼谱与其他类型目标的区分,从而有效识别直升机。当雷达工作在低重复频率(LPRF)时,直升机旋翼回波在时频分布图上呈现明显的扩展特征。通过仿真与实测数据分析,表明该特征与其他目标回波在频率维分布特性存在较大差异。利用卷积神经网络中的卷积核技术,将实测数据与卷积核矩阵进行二维卷积运算,依据输出矩阵实现了直升机旋翼谱的识别。利用实际采集的直升机回波数据进行验证,证明该方法是有效的,可应用于各种采用脉冲多普勒工作体制的雷达系统。     

基于调频连续波信号的双基地ISAR成像研究

在将调频连续波(FMCW)信号应用于双基地ISAR的成像过程中,针对应用FMCW信号在回波信号中产生距离快时间和方位慢时间耦合项的问题,提出了应用离散多项式相位变换的方法进行组合参量估计,通过估计出的组合参量构造补偿函数对回波信号进行相位补偿,消除了一次耦合项产生的固定频偏和二次耦合项引起的主瓣展宽,对补偿后的回波信号应用距离多普勒算法可获得清晰的目标二维像,通过仿真表明：所述的补偿算法能有效改善应用FMCW信号而产生的目标像散焦现象,获得聚焦良好的点目标像。     

基于极化时频分布的改进DOA估计算法

针对雷达回波信号波达方向估计精度差和时频分析方法运算量大的问题,以极化敏感阵列为模型,结合时频分析方法,充分利用回波信号的空域、时频域和极化域信息,对雷达回波信号进行更准确的估计,并简化其计算量。分析基于空间极化时频分布的多重信号分类(MUSIC)和旋转不变子空间(ESPRIT)算法,并结合两者的优缺点提出了一种改进算法。改进算法用极化时频ESPRIT算法对来波信号确定大致的方位角,以每个方位角为中心确定一个小角度范围,在此范围内用MUSIC算法进行谱峰搜索,得到较准确的波达方向(DOA)估计值,在确保DOA估计精度的基础上节省大部分运算时间。仿真试验验证了该改进算法的有效性。     

基于高分辨率二维雷达图像的特征提取与目标识别

分析了雷达目标散射信号特征,在此基础上,根据雷达图像的特点,将二维雷达灰度图转化为一维列向量(即把二维数据排成一维序列);然后,采用AR模型进行图像分析,利用所得到的参数通过线性规划,进行特征的提取、建库与目标识别。最后,分析了不同雷达散射信号与建库、识别的关系。     

MIMO雷达发展现状与趋势

MIMO雷达是近年引入雷达领域的一种性能改善的新体制雷达.在对MIMO雷达的发展现状进行研究后,介绍了其工作原理及相关分类.提出了将MIMO技术与现有雷达系统相结合的应用路线.它能够有效解决现有雷达系统中的一些固有难题.最后根据MI-MO雷达的发展趋势,提出了今后MIMO雷达应用方向.     

一种视频SAR运动目标成像算法

视频合成孔径雷达ViSAR(Video Synthetic Aperture Radar)成像模式与传统SAR成像模式不同,此模式需要持续监测目标区域。通过子孔径划分的方法将目标区域的回波划分孔径,然后针对每一个划分后的子孔径进行单独成像和配准,最后把每一帧图像进行处理形成视频,利用序列图像形成的视频去提取目标的运动信息。视频SAR独特的高帧率成像处理使其对运动目标的检测具有很大的优势。提供了一种基于极坐标算法PFA(Polar Format Algorithm)的视频SAR运动目标成像的方法,视频SAR成像帧率可达到每秒5帧。     

双基地MIMO雷达多目标角度和多普勒频率联合估计

将MIMO思想和双基地雷达结合起来,根据信号模型,提出一种双基地MIMO雷达空间中的多目标角度和多普勒频率估计算法,该算法不涉及多维非线性谱峰搜索,只进行特征值分解,运算量小且估计的参数可以自动配对,理论分析及仿真实验结果表明了该方法的正确性和可行性。     

一种应用于地形匹配雷达高度表中的回波跟踪与测高算法

脉冲雷达高度表内嵌的跟踪与测高算法在很大程度上决定了地形匹配系统的总体性能。普通的OCOG算法和其它基于回波前沿半功率点的跟踪算法都无法满足地形匹配的要求。因此，对OCOG算法加以改进，形成M-OCOG算法，并基于复杂地形回波的特性，分析M-OCOG算法在回波跟踪能力和测高性能方面的优越性，通过两种定量分析方法分析其地形匹配效果，说明了将其应用于地形匹配雷达高度表的可行性。     

基于实测数据的宽带雷达回波半实物仿真方法

自动目标识别技术的发展对雷达回波仿真的要求越来越高。分析了散射点回波叠加法和电磁散射建模回波生成法各自的优缺点,结合两种方法提出了基于实测数据的雷达回波半实物仿真方法。首先通过电磁散射建模预估目标的RCS信息,再从实测回波数据中提取目标的运动特征,从而仿真出雷达回波。该方法灵活性好、精度高、易于工程实现,仿真出的回波成像后具有较清晰的轮廓和明显的运动特征。     

一种分布式阵列波达方向估计方法

针对分布式MIMO雷达中的DOA估计问题,提出一种基于分布式子阵列作为发射,密布阵作为接收的DOA估计方法。发射阵元间隔为接收孔径大小。利用发射作为辅助提高阵列自由度,扩展阵列孔径,推导了DOA估计的过程。与密布阵MIMO雷达不同,在空间分集MIMO雷达中提高自由度并扩展阵列孔径。仿真结果表明了算法的正确性和有效性。     

带反馈分布式不同维传感器状态估计技术

论述了带反馈分布式信息融合系统中传感器观测维数不同时的状态估计方法。在多传感器系统中，目标的测量是在极坐标中获得，而数据处理通常是在直角坐标中完成。由于二维传感器不能获得观测目标的俯仰信息，其估计将会产生一定的动态误差。在分布式的信息融合系统中，各传感器需要将各自的局部估计送到融合中心进行统一处理。如果不适当地减小这种动态误差，必然将导致整个信息融合系统的估计精度下降。针对上述问题，文章讨论了如何利用系统反馈信息，减小二维传感器的局部估计误差，从而提高整个系统的估计精度。最后，给出了算法的仿真分析。仿真结果表明该方法能够有效地减小系统动态误差。     

集中式多输入多输出雷达信号盲分离算法研究

在电子对抗领域,对集中式多输入多输出（Multiple Input Multiple Output, MIMO）雷达的信号侦察和分选是一个难点。提出采用盲分离（Blind Source Separation, BSS）算法中的非圆复信号快速独立分量分析（Noncircular Complex Fast ICA, NC FastICA）对MIMO雷达进行信号分选。为了满足盲分离算法的应用条件,提出一种在多视角观测位置采集雷达信号的侦察方法来构建可分离的满秩混合矩阵。仿真结果表明,对相位编码、离散频率编码等典型正交波形进行等角度间隔采样和盲分离时,无论是否存在幅度起伏,在信噪比为10dB时均可以达到低于-14dB的正交波形分离度,对分离后的波形进行相关性对比和时频分析的结果也验证了本文方法的有效性。