采用K分布对增强灵敏度的数字雷达进行杂波处理

本文介绍了一种减少由非均匀杂波带来的虚警的方法，这种非均匀杂波会对灵敏度较高的数字雷达造成影响。文中形成了杂波图，其中包括对K分布两个参数的估测，该图对数据采用了一种新的门限。由于杂波分布尾部的建模精度提高了，因此，虚警率降低到1／1000。     

在K分布杂波和高斯干扰混合杂波情况下相参雷达检测的自适应积累技术

本文讨论了存在干扰时雷达信号的检测问题。在讨论中，我们假设干扰为相参Ｋ分布杂波和高斯分布干扰的混合杂波。另外还讨论了总是出现在雷达接收机中的热噪声问题。通过适当的似然比测试门槛来确定最佳检测器。为了保证检测器未知相关干扰环境中正常工作，最佳检测器需恰当地估算干扰统计数据。二阶频谱分析不能单独估算Ｋ分布和高斯分布杂波源的相关结构。它们的单独估值只有在更高阶频域中才能获得。因此，文中提出了一种基于二阶     

相关广义复合分布雷达海杂波仿真

在现代海战中,随着雷达分辨率的提高及信号带宽的增加,雷达海杂波越来越复杂,建立准确而有效的雷达海杂波模型,对雷达电子战系统的仿真具有重要意义。常见的海杂波模型有瑞利(Rayleigh)分布、韦布尔(Weibull)分布、对数正态(Log-Nornal)分布、K分布等,这些分布有其各自不同的应用环境与优缺点。而广义复合(Generalized Compound)分布模型具有较强的灵活性,适于高分辨雷达的杂波建模。分析广义复合分布模型及其原理,并采用零记忆非线性变换(ZMNL)法仿真相关广义复合分布杂波,从而验证了算法的有效性及模型的实用性。     

混沌模型用于海杂波模拟

雷达海杂波的模拟通常基于统计模型 ,但研究表明海杂波具有复杂的混沌行为。在海杂波混沌模型的基础上 ,把径向基函数网络 (RBFN)应用于对它的模拟 ,构造出一个能很好重现海杂波动态特性的神经网络模拟器。仿真的结果表明它不仅可以模拟原始数据的混沌特征 ,而且可以模拟它们的统计特征 ,比如分布、功率谱等 ,这为雷达海杂波的模拟提供了一种更能精确重现杂波特性的方法     

基于变参数广义结构的距离扩展目标检测方法

针对特定杂波背景下的最优或次优检测器结构难以适应过渡杂波环境的问题，首先，给出基于变参数广义结构的距离扩展目标检测器，通过调整参数来适应杂波特性。其次，确定检测器最佳参数的经验公式，经验公式符合数值结果。最后，利用仿真试验分析检测器的检测性能。仿真结果表明，在介于高斯和复合高斯杂波之间的过渡环境中，提出的检测器比现有检测器具有更加优异的目标检测性能，对杂波非高斯程度时空渐变性具有较强的适应能力。     

非正态雷达杂波基带调制数据的数学产生方法

采用概率统计计算中的反变换法和接受-拒绝法研究生成了幅度上服从瑞利分布、韦伯尔分布、莱斯分布、K分布和对数正态分布的非正态杂波基带调制数据,通过希尔伯特变换,生成I、Q随机数序列,并用MATLAB进行仿真。利用FPGA等实时产生出的雷达杂波基带I、Q随机数序列,经过数字正交上变频器即可产生出雷达杂波中频模拟干扰信号。     

基于后向散射系数模型的杂波仿真与信号重构

分析机载PD雷达的地杂波特性,研究杂波仿真技术。针对机载PD雷达地杂波形成的特点,从机载PD雷达的工作过程出发,基于后向散射系数模型,采用距离-多普勒划分法的杂波功率谱闭合计算模型,计算机载PD雷达的地杂波功率谱分布情况,经仿真分析地杂波分布规律受脉冲重复频率、载机速度和天线指向等因素的影响。提出一种时域信号重构方法,解决了如何由基于后向散射系数模型得到的杂波功率谱重构不具备时域统计特性的时域视频杂波信号的问题。     

相关SAR杂波中的目标检测

合成孔径雷达（SAR）杂波特性可采用杂波的单点统计和相关结构来描述，二者在目标检测应用中均应有用。与SAR杂波有关的非高斯分布按一种极简单的方法可归纳到基于单点统计的检测方案中。然而与相关非高斯分布的解析计算有关的困难妨碍着相关结构的使用。本文根据近似于数域中杂波统计的相关高斯混合分布提出一种相关雷达杂波的一般模型。由于该模型是以具有易处理封闭表达式的多变量高斯分布的加权总和为基础的。所以，模型的解析计算是可能的，论证了由这种方法改善了的目标检测性能。     

星载红外点目标探测系统瞬时视场优化模型

瞬时视场是影响星载红外点目标探测系统性能的重要指标,为了实现高信噪比探测,有限口径的空间相机设计需要选择合适的瞬时视场。文章讨论了衍射受限条件下,瞬时视场对能量集中度、采样相位因子、背景杂波和信噪比的影响,建立了以信噪比最大化为目标函数的瞬时视场优化模型。基于在轨遥感图像统计背景杂波,确定了杂波系数范围和不同杂波程度的背景分布。结合实例仿真,计算了不同瞬时视场下的信号响应和信噪比变化,通过分析得出结论:随着瞬时视场减小,点目标能量集中度降低,采样相位影响减小,探测稳定性提高,杂波减小,信噪比先增大后减小,利用优化模型能得到最优瞬时视场。文章提出的模型可用于空间相机的指标设计和优化。     

相参相关Weibull分布海杂波建模与仿真

介绍了一种用零记忆非线性变换(ZMNL)模拟具高斯谱特性的相参相关Weibull分布海杂波的方法。由正交白高斯噪声序列经线性滤波器产生相关的正交高斯序列,用ZMNL将该序列通过非线性变换为相参相关Weibull杂波。仿真结果表明,该法形成的海杂波信号与理论值吻合较好,方法可行。     

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。     

一种基于多模分布的SAR图像分割算法

SAR图像目标、背景、阴影的不同散射机理使得这三部分具有不同的统计特性.分析SAR图像三部分统计性质分别建立统计模型,并给出了一种基于这三种模型组合的多模分布的SAR图像分割算法,对于目标分割和阴影分割分别采用不同的预处理方法,分别提出了快速Otsu分割算法分割目标和基于背景均值保留的冲击滤波算法分割阴影.分割结果表明,这种基于多模分布的SAR图像分割算法与传统的基于单模分割算法相比,能最佳地利用各部分统计特性的差异,得到准确的分割结果.     

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。     

基于海杂波稀疏性与非均匀度的样本挑选方法

针对预警雷达对海监视面临海杂波分布非均匀与杂波样本受目标污染,导致自适应杂波抑制处理性能恶化和目标能量损失的问题,提出了一种基于海杂波稀疏性与非均匀度的样本挑选方法。该方法将目标的导向约束与广义内积样本挑选方法结合,先利用海杂波在空时二维平面上的稀疏分布特性,根据海杂波与目标空时二维分布差异剔除被目标污染的样本,再利用广义内积准则衡量海杂波分布的非均匀程度,并获取均匀样本,以提高杂波协方差矩阵的估计精度。仿真结果表明:所提方法能在提高杂波抑制性能的同时,减小目标信号能量损失。该方法可广泛应用于海面预警监视雷达系统。     

强海杂波背景下目标检测方法综述

高频地波雷达被广泛应用于海面目标的检测,而由于海杂波的分布散射具有很强的动态特性,通常情况下成为了海面目标检测的主要干扰成分.因此,在强海杂波背景下进行目标检测的关键在于如何有效抑制海杂波.从循环对消、子空间分解、模型预测以及分形特征这几方面对海杂波抑制技术进行综述、分析和总结,为后续对海面目标检测提供参考.     

海杂波后向散射频谱的研究

为研究导弹跟踪海面目标时的海杂波多径干扰,建立了用于数值仿真和半实物仿真的目标回波与海面杂波的多普勒频率及功率模型。理论仿真计算值与飞行试验数据的比较表明,所建的海面后向散射海杂波模型正确,可用于背景模型仿真。最后给出了一低空远界理论弹道主瓣杂波功率的仿真样例。     

基于改进ALO-RBF的高频地波雷达海杂波预测模型

高频地波雷达是海上动目标检测的重要手段，其中海杂波是影响海面目标检测性能的主要因素。为了提高海杂波的预测精度进而有效抑制海杂波，本文提出了一种基于改进蚁狮算法（Ant Lion Optimizer，ALO）优化RBF神经网络的海杂波预测模型（MGPALO-RBF，Multiple elites dynamic guidance Ant Lion Optimizer based on Gaussian difference variation-based learning with Perturbation factor-radial basis function）。由于标准蚁狮算法具有易陷入局部最优且收敛速度慢的缺点，本文在蚂蚁进行随机行走的过程中加入扰动因子以增加种群的活跃性和多样性，并提出多个精英动态引导机制，强化算法前期的探索能力和后期的开发能力，同时对种群中较差蚁狮进行高斯差分变异以提高算法的收敛速度。仿真结果表明：改进的蚁狮算法在对比算法中具有更高的收敛精度和收敛速度，MGPALO-RBF模型具有更好的海杂波预测性能。