基于混合体制雷达网的弹道目标微特征及外形参数提取

针对弹道中段目标微特征难以识别与分辨的问题,提出了一种基于低分辨雷达和高分辨雷达相结合的混合体制雷达网的有翼弹道目标微特征及外形参数提取方法。依据非线性信号参量可分离模型,利用非线性最小二乘估计方法解算出有翼弹道目标群各散射中心的幅相参数,结合不同雷达提取的微特征的关联性,利用散射中心关联处理实现了各类散射中心的分离。在此基础上,利用弹道目标的微特征,结合弹道目标各散射中心的相对位置关系,重构出各目标的三维微特征及各散射中心的三维位置矢量,进而估计出目标的进动特征和结构参数。仿真结果表明:当信噪比(SNR)为5 dB时,该方法的重构精度保持在92%左右。     

基于时频域增强和全变差的群目标信号分离

针对低分辨雷达获取的群目标信号的弱时频正交性以及难以分离的问题,在进行时频域增强处理的基础上,提出了一种基于全变差(TV)的群目标信号分离方法。在旋转目标模型的基础上,首先通过分析群目标信号的稀疏性,指出了进行时频域增强处理的必要性。然后利用群目标中各子目标对应的微动周期的差异性,通过双向延迟处理,对多次观测得到的群目标信号进行时频域增强处理。最后根据群目标信号能量区域的分布特性,利用局部TV融合和主分量分析相结合的方法,实现了群目标信号的高保真分离。仿真结果表明,在采样率较低的情况下,文中方法有效地解决了群目标信号中弱信号分量的分离及提取问题,其融合分辨效果明显优于基于TV范数的融合方法。      

基于宽窄带微多普勒信息的进动目标特征提取

微动特征是弹道目标识别的重要特征之一。针对锥体目标模型,提出了一种基于宽窄带相结合的混合体制雷达网的微动参数提取方法。首先,在详细分析锥体目标等效散射中心微多普勒变化规律的基础上,利用微多普勒和差比实现了不同体制雷达回波中散射中心的匹配关联。其次,构建宽窄带微多普勒信息联合方程组,提取出锥体目标的进动角、底面半径、锥体高度等参数,并进一步对目标参数估计精度随曲线参数提取误差变化的关系做了比较研究。最后,仿真结果表明,在曲线参数提取值存在一定误差时,目标参数估计精度仍然较高。