低空逃逸小RCS目标PD雷达探测技术C

雷达面临的挑战之一是来自于对低空逃逸微弱目标的探测。现代军事逐渐向低空领域扩展,超低空逃逸技术也在日益发展,促使对低空逃逸微弱目标检测技术研究的地位日益提升。雷达对低空微弱目标进行下视探测时,目标的低空和超低空飞行致使雷达接收的回波功率变弱,被淹没在强烈的背景杂波中。与传统脉冲多普勒PD（Pulse-Doppler）雷达不同,合成宽带脉冲多普勒雷达可以同时实现距离和速度的二维高分辨,并且具备良好的相参性和抗干扰性能。针对低空飞行目标的特点进行定性定量分析,对探测所遇到的杂波环境进行仿真验证,提供了一种基于合成宽带脉冲多普勒雷达低空逃逸小雷达截面积RCS目标的探测方法,并对参数设计进行优化分析,降低漏探概率。     

高分辨率雷达中带宽对信号检测影响的研究

利用单脉冲单元平均恒虚警（CA-CFAR）滑窗检测方法，对不同波段高分辨率雷达（VHF和l波段）的实测数据进行了目标检测仿真，并分析了雷达绝对带宽与相对带宽对信号检测的影响。结果表明，波段选择对信号检测影响较小，绝对带宽对信号检测影响较大。检测概率为90％时，带宽25MHz和200MHz的所需输入信噪比相差5dB。在能量一定的情况下，高分辨率雷达的检测性能优于低分辨率雷达。     

频率相关函数在雷达目标检测中的应用

35GHz高分辨合成孔径雷达(SAR)地形图像的分析表明：当以低入射余角观测诸如车辆一类的点目标时，由于车辆的雷达反射截面积(RCS)强度与树干所呈现的RCS的上端不相上下，所以常常很难将车辆一类的点目标与树干区分开来。为了解决点目标／树干混淆问题，已完成了详细研究去评估基于复频率相关函数(FCF)的新颖检测特征的作用。本文介绍了一种FCF分析研究及其实际意义，数值仿真研究的结果旨在评估采用了FCF的检测算法的性能，并在35GHz和95GHz所进行的实验观测证实了该理论。发现在90％以上的情况下，FCF检测算法能正确识别树干，而虚警率仅为3％。     

脉冲干扰条件下雷达自适应恒虚警算法及其体系结构

本文提出一种用于信号处理的新型并行算法以及带有自适应检测后积累（API）的恒虚警（CFAR）处理器的并行systolic结构。这种处理器用于脉冲干扰条件下雷达对小型机载目标回波的单个距离分辨率单元中的有效目标检测。这种算法的主要特征是在进行噪声水平估计前能自动地确定并删除二维参考窗口及检测单元中受脉冲干扰污损的不希望的样本。通过这种方法可将脉冲干扰环境对自适应门限处理的影响减至最低程度。对这种目标控制自满的统计分析表明，即便在脉冲干扰的功率与频率都非常高的情况下，信噪比损失也微乎其微。设计了CFAR API的Systolic结构。Systolic结构的基本微量尺度为处理器单元的数目、计算时间及实时实现所需的加速度。     

机载雷达的多个分辨率信号处理技术

合成孔径雷达（SAR）利用通过时间积累和自身的运动所获得的很高空间分辨率，可以降低某一给定分辨单元中的背景杂波功率，从而探测出非运动目标。而地面动目标显示（GMTI）雷达为了探测则采用低得多的分辨处理，利用的是实际孔径与动目标和杂波之间的空．时响应的相对差别。因此，SAR和GMTI代表了两种不同的时间处理分辨尺度，它们对探测固定（在SAR情况下）或者外围杂波中的（在GMTI情况下）目标来说是最佳的，并已经单独验证过，能够很好地工作。基于机载雷达数据处理的这种多个分辨率说明，就有可能研究出一种探测技术，该技术将着手优化信号处理分辨尺度（比如时间积累的长度）来与所关注目标的动态情况相匹配。本文研究怎样利用长相参处理时间间隔（CPI）的信号处理技术来改善GMTI雷达的探测性能。     

基于孪生支持向量机的无人机目标检测算法

无人机属于机动目标,有时会集群出现,这对传统的目标检测与跟踪技术提出了更高的要求。如何提升目标检测与跟踪算法的性能一直是研究人员密切关注的问题。针对传统目标检测算法在低信噪比下无人机检测性能不佳的问题,提出了一种基于孪生支持向量机的无人机目标检测方法。利用仿真软件对雷达探测到的无人机回波数据进行仿真建模,得到不同信噪比下的回波数据。在此基础上,对回波数据进行预处理形成无人机目标检测数据集,并使用数据集对检测方法进行训练与测试。然后与恒虚警检测算法和基于支持向量机的雷达目标检测算法进行性能对比分析。实验结果表明,该方法不仅能保证传统算法在高信噪比下优越的检测性能,与此同时在低信噪比下也能实现精准目标检测,缓解了传统检测方法在低信噪比时的检测精度下降的问题。     

雷达中的分布式计算机系统

通过对雷达中信息流的分析研究，提出雷达中的分布式计算机系统可由分布式的管理系统和分布式的数据处理系统两者综合而成这一设计思路。其中，两极层次结构的分布式管理系统适用于要求集中监控的雷达管理，而滑窗－流水作业的分布式数据处理系统能适应对多批目标的实时处理。     

一种基于滤波响应损失的多通道合成孔径雷达地面动目标检测方法

针对在非均匀杂波背景下,杂波抑制后孤立强杂波剩余能量导致动目标检测虚警率升高的问题,提出了一种基于滤波响应损失的多通道合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)方法。对多通道的合成孔径雷达(SAR)图像进行维纳匹配滤波处理,在杂波抑制残差图检测的基础上,根据滤波前后信号的能量差异设计了滤波响应损失检测量,对潜在目标进行二次检测,以剔除虚警。仿真与机载实测数据表明:该方法能在非均匀杂波背景下有效改善动目标的检测性能,可应用于运动平台雷达对地监视预警。     

利用机载高距离分辨率相控阵雷达进行动目标检测

本文研究机载高距离分辨率（HRR）相控阵雷达在时空相关地杂波背景中的动目标检测问题，为避免HRR雷达数据中出现的距离徙动问题，文中将HRR距离剖面划分成几大距离段，由于线段距离包含一系列高距离分辨率距离单元，所以这种划分不会丢失信息，因而不会折损失分辨率，本文阐述了如何采用矢量自回归（VAR）滤波技术来抑制地杂波，而后推导了基于广义似然比测试（GLRT）检测策略的动目标检测器，检测门限根据所需的虚警率，通过渐进统计分析来确定，若假设存在目标，先根据VAR滤波数据估计出目标多普勒频率和空域特征矢量后，再计算一简单的检测变量，并将它与检测门限相比较，即可做出是否存在目标的判 次，数值结果验证了所提出的动目标检测算法的性能。     

一种新的SAR图像目标检测方法

基于统计特性的恒虚警率(CFAR)算法和小波多分辨率分析方法很难检测到微弱的、小的和隐藏的目标。合成孔径雷达(SAR)成像机理是相干成像,相干相位信息为目标的检测提供了可能性。从相干成像机理出发,结合恒虚警率和背景杂波分布模型,提出了一种新的SAR图像目标检测算法,即相干性CFAR目标检测算法,并且针对图像相干源提出了亚像元空间域源算法。实验证明,该方法是可行的、有效的,有利于SAR图像的理解和应用。     

基于自适应波形设计的天基雷达目标检测方法

针对天基雷达检测海面目标时杂波特性复杂、场景变化迅速和信杂比低的问题,文中提出一种基于波形自适应设计的目标检测方法。这种方法将每个驻留时间分拆为若干个子驻留,在第1个子驻留上发射线性调频脉冲,并进行预检测和杂波协方差估计。在后续子驻留中采用多粒子滤波技术对杂波协方差进行动态更新,以适应天基雷达杂波的快速变化。进而在后续子驻留中利用平均平方优化技术自适应的设计波形,并进行主成分分析和广义似然比检验,以提高信杂比和实现恒虚警率检测。最后,文中将海杂波建模为复合高斯过程、将目标建模为若干个具有确定但未知散射幅值的散射体,并进行仿真实验。结果表明,在尖峰性海杂波环境和天基监视雷达配置条件下,用这种目标检测方法实现可靠检测所需的信杂比降低约9dB,可有效改善对弱小目标的检测效果。     

基于速度滤波的杂波抑制步进频率波形设计研究

杂波是影响高分辨雷达宽带一维距离像成像性能的重要因素。强杂波可能会造成目标点遮盖和虚假目标点,影响雷达的检测性能。针对步进频率成像杂波抑制问题开展波形研究,提出了一种抑制杂波的步进频率(CS-SF)新波形。CS-SF发射波形为组内同频、组间步进的脉冲串,利用目标与杂波的速度差异,通过组内加权抑制杂波,组间离散傅里叶逆变换(IDFT)提高距离分辨率。详细分析了该波形抑制杂波的原理和信杂比改善理论值,给出了CS-SF波形信号处理流程,建立了单目标杂波模型和扩展目标杂波模型。通过仿真验证了CS-SF抑制杂波的有效性,信杂比改善实际值符合理论值。     

基于对比度和梯度分布的红外弱小目标检测

红外弱小目标检测技术是目标自动检测系统中的核心技术之一。在复杂背景以及强杂波存在的情形下,红外弱小目标检测往往会有高虚警率的问题。对于这一问题,提出了一种基于多尺度局部对比度与局部梯度分布的红外弱小目标检测算法,具有重要意义。相比于以前的算法,该方法利用多尺度局部对比度机制增强红外图像中的疑似红外弱小目标的区域,再利用红外图像的局部梯度分布信息对这些疑似红外弱小目标的区域进行判别,剔除其中的虚警区域,得到有低虚警率红外弱小目标检测结果。实验结果表明:该算法结果可靠,检测准确率高。可见,新算法可以有效地提高在复杂背景以及存在强杂波情形下红外图像中弱小目标的检测准确率。     

基于SVM的SAR图像中水上桥梁目标的检测

针对SAR图像中桥梁目标的特性,提出了一种基于统计特性和先验知识相结合的桥梁目标检测方法。通过对SAR图像中桥梁和背景的分析,首先对河流区域进行特征提取,再利用支持向量机方法对数据进行训练建模,通过训练后的模型对SAR图像中的河流进行分割,最后在分类后的二值图中按方向累加能量最小准则进行桥梁目标检测。基于真实SAR图像的实验结果显示,此方法不需要对SAR图像进行复杂的预处理,有强的抗斑点噪声性,能快速检测SAR图像中的桥梁目标。     

复合高斯杂波中距离分布目标的极化自适应检测

极化高分辨力雷达能够获取更丰富的目标特征信息,充分利用极化信息能够有效地提高检测和识别性能.本文基于广义似然比检验,提出了一种复合高斯杂波中距离分布目标的极化自适应检测器,推导了检测器的虚警概率表达式,理论分析表明其相对于杂波的协方差矩阵和纹理分量都具有恒虚警特性.利用仿真数据统计分析了该检测器的检测性能,仿真结果表明,在一般情况下当辅助数据较少时该检测器的检测性能优于其它同类检测器.     

对双基地雷达的间歇采样转发干扰效果分析

针对采用线性调频信号的双基地雷达,推导了间歇采样转发干扰数学模型.详细分析了干扰过程中雷达距离分辨力变化的影响,以及对干扰机的功率需求.仿真结果表明,间歇采样转发干扰可以产生前移的假目标,其前移距离远大于双基地雷达接收视线上的距离分辨力;通过选择合适的干扰功率,可以使得假目标幅度不小于真实目标幅度,达到有效的前移假目标...     

基于最佳检测的雷达发射-接收极化联合优化方法

基于最佳检测准则,提出了一种新的雷达发射-接收极化联合优化方法。首先,建立了全极化雷达目标回波模型,设计了基于纽曼-皮尔逊(Neyman-Pearson)准则的雷达目标全极化检测算法,推导分析了检测性能;其次,提出了雷达发射-接收极化的联合优化方法,提高了雷达目标的检测性能;最后,仿真试验结果表明,本算法能够显著提高雷达目标的检测性能。     

基于增程雷达一维像特征的高轨卫星识别方法

高轨卫星距离地球数万公里,雷达为了实现有效跟踪,通常使用增程技术。远距离使位置测量误差大到千米量级,增程导致数据率低到每帧以分钟计,雷达散射截面积(RCS)细节信息丢失,这给利用目标轨道和RCS进行目标分辨、识别带来困难。幸运的是高轨卫星目标相对观测视线位置和姿态稳定,天然消除了宽带一维像使用中方位敏感性的问题。本文通过一维像的尺寸、波形熵等特征,通过最小二乘支撑向量机,设计了高轨卫星目标的模板匹配算法,利用实测数据进行了识别验证,结果表明了方法的有效性。