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。     

基于CNN-LSTM神经网络的前视成像算法

雷达前视成像作为雷达成像领域的难点与重点,在自动驾驶、导航、精确制导等方面具有广阔的应用前景。传统的前视成像算法受限于天线孔径的宽度,无法实现高分辨率的成像,本文使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）与长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）网络相结合实现前视成像中方位向的预测,首先介绍了扫描前视成像信号的类卷积模型及其病态性,利用脉冲压缩以及距离徙动校正对回波信号预处理,输入CNN-LSTM神经网络逐距离单元进行方位向估计。仿真结果表明：算法能有效提高前视成像的方位分辨率,实现前视成像的超分辨。     

宽波束角大测绘带UWB SAR的子孔径子带运动补偿算法

VHF/UHF波段的正侧视条带式超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)通常具有宽方位波束角和大处理测绘带特性,这些特点造成了雷达回波相位误差的距离空变和方位空变,使得传统的运动补偿算法失效。从载机视线误差对回波相位的影响出发,推导了一种在回波距离压缩后、距离迁徙校正前的子孔径子带补偿算法。通过将距离压缩后的回波沿距离向分块,沿方位向分子孔径,并将距离向和方位向的空变误差补偿紧密结合,提高了补偿效率。计算机点目标仿真结果,验证了该算法的有效性。文中还给出了子孔径和子带的划分原则及子孔径子带补偿算法与扩展ECS算法结合的方法。     

基于稀疏信号表示的空间碎片成像

地基雷达一直是空间碎片监测的有力工具,研究如何利用它们对尺寸小于距离分辨率的目标进行成像具有重要意义。基于空间碎片通常会围绕它的主轴进行简单的自旋转运动这一事实,通过对目标回波模型的分析,本文提出了一种基于稀疏信号表示的空间碎片成像方法。该方法将成像问题转化为稀疏信号分解问题,首先以各个散射点的散射特性作为元素构建字典,然后通过采用现有的方法对单个距离单元横向回波数据的稀疏信号表示进行求解,最后对求解的结果重新排列以得到目标的二维高分辨图像。仿真实验结果表明了本方法的正确性。     

一种高超声速机动目标双(多)基地雷达探测方法

研究双基地雷达探测下临近空间高速机动目标的回波模型,针对长时间积累过程中回波包络中心跨距离单元走动及跨多普勒单元走动等问题,分析目标加速运动对回波积累的不利影响,提出一种基于Keystone变换和改进的三次相位变换的临近空间高速机动目标检测方法。该方法采用改进的三次相位变换估计多普勒变化率,基于运动参数补偿思想,实现大加速度条件下长时间回波信号的有效积累,从而实现临近空间高超声速目标检测。仿真结果表明,该方法能够克服距离走动和多普勒展宽的影响,改善脉冲积累的性能,提高双(多)基地雷达对临近空间高超声速机动弱目标的检测能力。     

基于Hankel矩阵填充的稀疏孔径ISAR成像

在稀疏孔径(SA)逆合成孔径雷达(ISAR)成像中,传统压缩感知(CS)方法使用稀疏信号处理来处理数据缺失下的成像问题。这类方法存在模型不匹配这一固有问题,在一定程度上会限制成像质量。提出了一种利用Hankel矩阵填充(HMC)的基于结构化稀疏ISAR成像方法。该方法是一种典型的无网格方法,可以有效地提高稀疏孔径ISAR成像性能。首先,建立ISAR稀疏孔径成像信号模型,根据每个距离单元的回波构造Hankel矩阵;其次,通过证明所构造Hankel矩阵的低秩性质,作为方位稀疏成像的先验信息约束;最后,通过逐步迭代求解基于增广拉格朗日乘子(ALM)的矩阵填充(MC)来实现重构方位维成像。提出的基于低秩约束的方法,可以避免过完备基的假设,有效地克服了CS方法的离网格效应。基于实测数据的实验分析,进一步验证了所提算法的有效性。     

采用ISAR技术的MIMO雷达极坐标格式成像算法研究

对MIMO雷达的系统结构和它采用ISAR技术时的信号模型进行分析,以二次降维方式详细讨论了回波信号在波数域的分布特点,得出两条针对成像应用的MIMO雷达阵列设计准则。在此基础上,提出一种可有效聚焦的极坐标格式算法,经过对MIMO雷达回波数据逐次渐进降维重排,将其从四维转换到二维,然后通过距离向和方位向两次一维插值,把以极坐标格式记录的回波数据变换为直角坐标下均匀分布的数据。针对推导过程中因平面波假设引入的误差进行了分析,得到算法的适用条件。最后仿真验证了本文算法的有效性。     

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。     

一种新的SAR面目标回波模拟快速算法

回波信号模拟是合成孔径雷达模拟技术的基础.与实际挂飞试验相比,模拟技术具有灵活性高、成本低等优点.传统的SAR回波信号模拟方法因为运算量大而很难实施.分析了SAR回波信号距离延迟和多普勒相位的特点,得出了相同方位向目标回波数据间的近似关系,提出一种基于点目标回波数据矩阵的回波模拟新方法.该方法采用移位叠加,避免了大量重复的计算.     

空间目标高分辨距离像运动参数估计

建立了宽带线性调频雷达信号的空间目标回波模型，对目标回波信号进行了分析，分析了空间目标高速运动对目标高分辨一维距离像的影响，提出了用多项式变换进行参数估计的方法。利用估计参数进行运动补偿，消除目标速度和加速度对目标一维距离像的影响。最后给出了仿真结果，验证了本文的分析结果正确和算法有效。     

稀疏频带空间目标雷达成像

对稀疏频带超宽带ISAR成像进行了研究,提出了与实际情况更相符的空间目标稀疏频段成像步骤.以往这类问题主要针对一维稀疏向量,且都直接采用正弦信号模型开始分析.事实上,在ISAR二维信号处理中,不同频带的方位像由于慢时间采样尺度不同而有较大的差异,且由于速度的影响不同频段下的回波信号也无法用统一的正弦信号模型来表示.对这些以往稀疏频段成像研究中常常忽略的重要部分进行了详细的论述,进而给出了等效超宽带成像的方法.     

高超声速滑翔飞行器再入轨迹快速、高精度优化

针对高超声速滑翔飞行器再入轨迹优化问题，提出一种基于稀疏差分法和网格细化技术的快速、高精度求解方法。该方法应用局部配点法将再入轨迹优化问题转化为非线性规划(NLP)问题，从两方面提高轨迹优化的效率和精度。一方面，引入一种高效的稀疏差分法计算NLP的一阶偏导数，提高NLP的求解效率；另一方面，提出一种基于新型广义二分网格的网格细化算法调整离散节点的数量和分布，使得方法能够采用较少的节点数目取得较高的优化精度，从而减小NLP的规模和计算量。应用该方法求解了高超声速滑翔再入轨迹优化问题，仿真结果表明所述方法能够快速生成一条严格满足各种约束的最优三维再入轨迹。在此基础上，研究了滑翔飞行器的再入落点区范围，进一步检验了该方法的有效性。     

X波段单发多收体制下用于解距离模糊的时变二相码波形优化设计

针对小卫星雷达系统由于天线尺寸受限、宽波束照射面积大而带来的方位模糊,通过采用高脉冲重复频率来解方位模糊,然后利用发射波形的时变特性来解决高重频带来的距离模糊。基于此,采用了一种梯度遗传算法对多发射二相码波形进行优化,使其自相关峰值、积分旁瓣电平和互相关主副比、积分旁瓣电平尽可能的低。同时对多约束构成的适应度函数进行自适应尺度因子加权,以克服不同约束带来的不同数量级所造成的优化倾向问题。仿真结果和性能分析验证了该算法的有效性和可行性。     

基于Toeplitz矩阵重构的相干信源DOA估计算法

提出了一种基于Toeplitz矩阵重构的相干信号源DOA估计算法。首先对各个阵元的接收数据与参考阵元（第一个阵元）的接收数据的相关函数进行排列,形成Hermitian Toeplitz矩阵,然后通过奇异值分解可以得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源的DOA估计。该算法在不减少阵列有效孔径的情况下,增加了可估计相干信号源数目,并在低信噪比条件下能够得到较好的估计性能,计算机仿真结果证实了算法的有效性。     

频域空域二维稀疏SIMO高分辨雷达成像方法

利用频域稀疏的线性调频步进信号（FSCS）作为雷达发射信号,并结合空域稀疏的SIMO雷达阵列来构建二维稀疏的高分辨雷达成像模型。针对该稀疏模型,首先通过对低维数据简单补零处理,然后利用图像熵准则完成对运动目标速度的有效估计。在此基础上,结合压缩感知理论,构造有效的观测矩阵、稀疏变换矩阵以及重构算法,获得目标高分辨距离像（HRRP）,进一步提出基于保相性的频域空域二维稀疏SIMO高分辨雷达成像方法。该方法可以大幅减少FSCS脉冲串的子脉冲个数,大幅减少SIMO高分辨雷达接收天线阵元个数,并获得高质量的HRRP和目标二维像。仿真实验验证了本文方法的有效性和鲁棒性。     

多运动目标ISAR成像方法研究

当雷达波束中包含多个运动目标且目标在距离维无法分辨时,常规的逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法难以有效聚焦,成像质量很差。针对此问题,利用回波中多个目标平动多普勒分量近似线性变化但变化历史不同的特点,提出了一种新的多目标ISAR成像方法。该方法先采用基于调频斜率估计的信号分离(CRESS)方法对多目标回波数据中各个目标的回波分量进行分离,然后对分离后的数据分别做成像处理。仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

基于压缩感知理论的合成孔径激光雷达成像算法

合成孔径激光雷达是一种主动式有源激光成像雷达,它具有远高于微波合成孔径雷达的成像分辨率,能够实现对远距离目标的精细成像。由于激光信号的带宽极大,普通的硬件设备难以满足奈奎斯特采样定理的要求。提出一种基于压缩感知理论的合成孔径激光雷达成像算法,该方法利用光外差方法探测回波信号,在此基础上通过对外差信号进行随机采样提取信号中的有效信息,使用正交匹配追踪算法实现对目标高分辨距离像图像的重构,最后结合频率变标算法得到目标的高分辨二维图像。仿真结果表明运用新算法对合成孔径激光雷达的回波信号进行采样,能使用远低于奈奎斯特定理所规定的采样率完成信号采样,并有效压低信号旁瓣,实现对目标的超高分辨成像。
     

稀疏信号重构的迭代平滑 l0 范数最小化算法

压缩感知理论 (Compressed Sensing, CS) 是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。针对稀疏信号的重构问题,提出了迭代平滑l0 范数最小化算法。该算法首先利用上次迭代得到的稀疏解估计部份支撑集I,然后建立并求解基于支撑集I的平滑l0 范数最小化问题,最后对以上两步迭代少数几次得到稀疏解。数值仿真表明,本文所提出的算法重构信号需要测量值数少于已有的算法,且计算速度较快。     

基于扩展卡尔曼滤波的GPS多径抑制技术

本文研究GPS系统中多径误差抑制技术。利用小范围多天线系统中多径对各天线之间伪距测量值影响的相关性，采用扩展卡尔曼滤波技术得到多径信号各参数，从接收信号中消去多径信号，以抑制多径信号影响。文章推导了多径信号对码环误差影响的闭合表达式，建立了采用当前统计模型的状态方程和观测方程。仿真表明该方法具备良好的抑制效果。