加速度对微多普勒的影响及其补偿研究

微多普勒为雷达目标识别提供了一种新的特征,而目标的加速度会干扰微多普勒信息的提取.以锥体目标的摆动为例来研究加速度对微多普勒的影响,提出基于微多普勒时频谱的峰值法和基于微多普勒频谱的模板法用于加速度补偿,并对这两种方法进行了比较.仿真结果表明这两种方法能有效地补偿加速度.     

基于参数化解调的旋转目标微多普勒频率提取方法

旋转运动是航天领域中最为常见的微运动,如卫星天线转动、弹道导弹自旋运动等。旋转目标的微多普勒特征对雷达目标识别具有重大影响。针对旋转目标不同散射点的微多普勒频率相互重叠、难以提取的问题,提出了基于参数化解调的旋转目标微多普勒频率提取方法。由点散射模型得到旋转目标的微多普勒信号解析形式。考虑到旋转目标微多普勒信号具有正弦频率调制特征,构造了基于正弦模型的参数化解调算子,优化微多普勒频率参数,使解调信号在载波频率处的频谱值达到最大。为了估计多个散射点的微多普勒频率参数,提出了参数迭代估计方法,在每次迭代中只估计当前最强散射点的微多普勒参数,将相应信号分量从原始信号中剔除,消除对后续分量估计结果的影响。仿真和实验结果表明:基于参数化解调的旋转目标微多普勒频率提取方法与传统时频峰值检测方法相比,能更精确地提取相互交叉的旋转目标微多普勒频率,为最终实现雷达空间目标识别提供了理论基础,能应用于卫星天线、弹道导弹等目标的监测、识别。     

一种基于功率谱的多载波信号频率、带宽提取算法

随着电子通信技术和计算机信息技术的迅猛发展,各种自动化监测技术不断涌现,新型的准实时/实时频谱自动监测技术在卫星系统中得到应用,以提升卫星通信系统的状态分析能力和监测效率.在卫通信号频谱监测领域,频率、带宽的估算是其他特征参数估计的基础,为了快速识别卫通信号多个载波的频率和带宽信息,提出了一种基于信号功率谱图的盲估计方法.该方法利用信号功率谱图曲率及特定的修正方法确定载波左右边界,从而将载波分离出来.文章对该估计方法进行了仿真验证,结果表明,该方法与传统的估计算法相比,频率估计精度高,NMSE在10-3以内,且该算法在固定采样率与分辨率条件下耗时受载波个数影响很小,特别适用具有多种调制类型和码率的多载波应用场景.     

大带宽高分辨力多通道SAR频谱重构

针对大带宽高分辨力SAR的幅相误差特性,提出了基于通道幅相误差补偿的偏移相位中心多通道SAR频谱重构算法。该算法利用雷达内定标数据估计通道内和通道间的系统幅相误差并补偿回波数据,然后通过频谱重构滤波器抑制模糊多普勒频率信号,获得无模糊的多普勒信号。仿真和实测数据的成像结果表明,该算法能够有效抑制高分辨力多通道SAR的模糊多普勒分量,获得满意的成像效果。     

多载波相位编码新体制雷达研究与实现

针对传统相位编码雷达存在的多普勒敏感性,提出了一种基于正交多载波调制技术的相位编码新体制雷达。在该雷达体制中,调制码字对多路子载波信号同时进行调制,决定了发射信号的频谱结构。目标径向运动引起的多普勒频移表现为码元在频域的移位,从而保证了调制码字结构的完整性。目标回波信号解调得到的码字与参考码字进行相关处理得到目标速度信息,有效避免了多普勒敏感问题。文章讨论了该雷达体制的系统原理、波形综合和信号处理方法,提出了频域信号处理流程,分析了信号参数设计与系统性能。系统仿真和雷达外场试验表明了正交多载波相位编码新体制雷达的可行性。
     

多比特相位量化仿真技术及应用研究

为了在基于信号的系统仿真中构建与原始信号有一定关联性的新信号,需要充分利用脉冲信号的脉内信息进行各种调制处理,提出了一种多比特相位量化仿真模型。通过对两种原始信号与利用相位信息进行重构得到的信号进行波形或频谱的比较,验证了这种多比特相位量化仿真模型的正确性。仿真试验证明,采用多比特相位量化和信号重构能方便地实现移频调制和各种带宽的噪声调制。     

一种解大旋翼类雷达目标微Doppler模糊的方法

在单通道模式下,当雷达目标旋转半径比较大时,脉冲重复频率与微多普勒带宽之间可能会出现欠采样的情形,导致在时频面上发生微多普勒混叠,从而不能得到完整的微多普勒信息。针对此问题,提出了一种基于双通道干涉处理的解大旋翼类雷达目标微多普勒模糊的方法。文中详细推导了该模式下此类目标引起的微多普勒频率和微多普勒带宽的参数化表达式,分析表明其微多普勒带宽受一个正弦因子的调制而显著减小,从而使其满足香农采样定理,避免了微多普勒模糊现象。最后,数值仿真表明了理论推导和所述方法的正确性。     

一种基于时频分解的多目标速度估计方法

针对频率步进信号体制雷达回波中存在两个或两个以上的目标,设计了一种速度估计方法,解决传统信号处理方法无法同时对处于同一距离分辨单元内的多个目标进行速度补偿的问题。用S-method时频分解法对目标回波进行预处理,将回波中的多个目标进行分离并重构每个目标的回波信号,用基于相邻帧距离单元相位差变化率的速度估计法估计每个目标的速度。研究表明:该法能有效解决频率步进信号体制雷达中同一距离分辨单元内的多目标速度估计和补偿问题。     

一种新型中断连续波雷达波形设计研究

分析了伪码调相连续波雷达存在电磁泄露的不足,提出了一种基于单频伪码调相信号混合的中断连续波雷达波形设计方式.这种设计方法是应用单频信号对多普勒调制不敏感的特性,预先粗测目标信号的多普勒频率,构造多普勒补偿信号,然后将信号送入到匹配滤波进行脉压处理.处理后相位编码信号不再是多普勒敏感信号,主旁瓣也不受多普勒频率的影响.仿真结果验证了该方法的正确性.     

基于微多普勒效应的ISAR成像干扰新方法

本文从分析雷达目标微多普勒效应的产生机理出发,提出了针对ISAR成像的干扰新方法。一方面,针对现有基于微多普勒特征的雷达目标识别技术,干扰机将接收到的雷达信号进行移频和幅度调制处理后转发,生成虚假的微多普勒特征,实现对敌方雷达系统的欺骗干扰;另一方面,利用微多普勒效应对雷达回波的附加调制作用,干扰机发射虚假微多普勒信号,通过降低回波各次距离像之间的相关性和破坏距离像的初相信息,可有效干扰敌方成像系统的运动补偿处理,并在方位向生成干扰条带,对敌方ISAR系统形成“灵巧”抑制干扰,使其无法实现对目标的有效成像。仿真和实测数据处理均表明基于微多普勒效应的干扰方法可在较低干信比条件下实现对ISAR成像系统的有效干扰。     

航天器地面无线测试链路中断现象分析

文章对航天器地面无线测试中微多普勒频移引起测试链路中断的现象进行了研究。首先着重分析了微多普勒频移对无线测试条件下接收信号幅度和频率的影响机理,指出微小的多普勒频移就能使得接收信号产生畸变,引发测试链路中断;然后,提出采用天线分集技术来改善微多普勒环境下无线测试链路的传输质量;最后,通过计算机仿真验证了微多普勒频移对无线测试信号的影响。     

弹道目标中段平动补偿与微多普勒提取

弹道目标高速平动会使微多普勒产生平移、倾斜和折叠,必须进行补偿处理。针对弹道目标中段平动补偿问题,本文提出了一种基于多普勒极值点信息的平动参数提取和平动补偿方法。通过将平动近似为多项式描述,将微动等效为锥旋运动,推导了瞬时多普勒极值点与多项式参数和微动参数的关系。在此基础上,利用最小二乘参数辨识方法估计了平动参数,实现了平动补偿和微多普勒的高精度实时提取。仿真实验验证了本文算法的有效性。     

弹道目标进动特性的微多普勒研究与特征分析

从两个不同方面建立弹道导弹进动的数学模型,然后用时频分析方法给出微多普勒的分析结果,证明这两种建立弹道导弹进动数学模型的方法是等价的、正确的.根据不同微运动微多普勒时频分布的差异以及不同微运动微多普勒变化周期的不同,可以识别出真弹头和诱饵.这为弹道导弹防御中段弹头和其他轻重诱饵的识别提供了一个新的可靠的方法.     

空间自旋目标平动补偿与微动特征提取方法

针对空间自旋目标平动补偿与微动(m-D)特征提取问题，提出一种基于延时共轭相乘和微动分解的平动补偿与特征提取方法。该方法通过延时共轭相乘处理实现目标加速度估计，然后构建冗余的微动原子集，对加速度补偿后信号进行微动分解补偿，通过搜索补偿信号的最大谱峰获取目标的微动特征与速度信息。仿真试验表明,所提方法能够有效估计空间自旋目标的运动参数，并快速提取其微动特征。     

基于IMU辅助的高动态GPS信号捕获算法

高动态环境存在较大的多普勒频移,传统的GPS信号捕获方法捕获时间较长。为了快速捕获到信号,提出将惯性测量单元(InertialMeasurementUnit,IMU)辅助与快速傅里叶变换(FFT)相结合的快速捕获算法。该算法通过外部IMU的位置、速度辅助,预先估算高动态载体产生的多普勒频移,缩小频率搜索范围;利用二维FFT方法同时搜索码相位和多普勒频率,降低计算复杂度,加快捕获速度。仿真结果表明该算法可以显著减少捕获时间,提高捕获性能。     

基于速度观测器的模型参考自适应摩擦补偿

具有相对运动的机械伺服系统中都存在着摩擦干扰力矩。针对机械伺服系统不能提供速度信号时的摩擦补偿问题 ,本文提出了一种基于速度观测器的模型参考自适应摩擦补偿方法 ,该方法利用一降维观测器在线估计速度信号 ,并根据该估计信号构成模型参考自适应摩擦补偿器。根据摩擦补偿器构成的两种情况 ,对系统误差的收敛性进行了分析 ,并进行了仿真验证 ,仿真结果说明了该方法的有效性和可行性     

一种用于空间群目标分辨的滑动窗轨迹跟踪算法

针对大多数现有的微多普勒分析理论难以解决空间群目标的监测与识别问题,本文提出一种基于提取目标运动特征的弹道中段群目标分辨方法。首先建立了多个具有滑动散射中心的旋转对称目标模型并得到其m-D曲线,在此基础上,利用形态学图像处理方法抑制一维距离像旁瓣,然后提出了一种滑动窗轨迹跟踪的方法分离出各散射点相互交叉的m-D曲线,再对分离结果进行经验模式分解(Empirical-Mode Decomposition, EMD),最后通过提取能够反映目标运动特征的固有模态函数(Intrinsic Mode Function ,IMF),实现了群目标分辨。仿真实验校验了所提方法的可行性和鲁棒性。