微型FM/FM副载波解调器的设计与实现

介绍一种应用于FM/FM遥测系统的微型副载波解调器,相时于传统副载波解调器单独使用硬件进行解调处理的模式,系统在硬件上直接对多路副载波信号进行高速采样,然后将数据通过USB2．0总线实时上传到计算机,利用计算机强大的数字运算能力对副载波信号进行解调。这种方式极大地减小了硬件系统的尺寸和成本,并且便于实现对FM/FM遥测信号的存储和进一步分析处理。     

基于PHD未知杂波密度多机动目标跟踪

基于随机有限集（RFS）的跳变马尔可夫系统（JMS）是多机动目标跟踪的有效方法。但现有的方法假设杂波密度是先验已知的,而实际中杂波密度是未知且可能随着环境的改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于线性高斯模型的未知杂波密度下多机动目标跟踪算法。该算法以未知杂波密度高斯混合概率假设密度（λ-GMPHD）滤波为基础建模杂波和真实目标,采用线性高斯JMS模型描述目标机动,推导了未知杂波密度下多机动目标跟踪的GMPHD迭代解析表达式。仿真结果表明,所提算法可实现对于杂波密度以及目标数和目标状态的准确估计。      

基于多假设跟踪的散射点关联和三维重构方法

针对雷达目标在未知视角下一维散射中心关联存在的问题,提出了一种基于散射强度信息辅助的多假设跟踪(MHT)散射点关联方法,采用散射点幅度信息辅助实现对目标散射点的有效关联,对关联后的数据采用序贯因式分解的方法实现了目标的三维重构。仿真实验表明,该方法简单、成像效果稳定,通过对关联过程中的假设更新和管理可有效剔除目标运动过程中产生的虚假散射点,适用于目标在多个姿态下多个散射点的关联和三维重构,具有较高的鲁棒性。      

单人行走运动参数估计方法

人体运动雷达微多普勒能够为目标识别提供特征。由于行人雷达回波的复杂性,从雷达回波中提取运动参数难度很大。为了实现目标精确识别,提出了一种估计单人行走平动速度、步态周期和步长的方法。首先应用广义S变换(GST)得到雷达回波的微多普勒谱,然后提取出躯干部位的微多普勒分量,并将此分量转为一维时间频率序列,最后从序列中直接估计行走的平动速度和步态周期,用这2个估计值间接估计步长。仿真实验证明:本文方法抗噪声性能好,当信噪比大于4 dB时,估计精度高。      

基于层次分析法的自适应决策评价方法

为改善经典层次分析法(AHP)主观性强、权重系数固定不变的缺陷,根据被评价对象指标值矩阵所蕴含的客观信息,对经典的层次分析法进行修正,提出了一种基于层次分析法的可变权重决策评价方法。该方法能够根据被评价对象指标值的分布特征,对评价指标的权重进行动态修正,降低区分度不高的指标权重,提升区分度高的指标权重,从而提升层次分析法的客观性,并在一定程度上体现出稀缺性指标的导向作用。以合成孔径雷达图像降斑算法评价为例,验证了本文方法的有效性。      

非线性量测下自适应噪声协方差PHD滤波

概率假设密度(PHD)滤波算法已被证明是实时多目标跟踪的有效方法,但现有这些基于PHD滤波的方法假设量测噪声协方差先验已知,而实际中量测噪声协方差可能是未知或随着环境改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于非线性量测模型的自适应噪声协方差多目标跟踪算法。该算法以PHD滤波为基础,采用容积卡尔曼(CK)技术近似非线性量测模型,利用逆威沙特(IW)分布描述量测噪声协方差分布,通过变分贝叶斯(VB)近似技术迭代估计量测噪声协方差和多目标状态联合后验密度。仿真结果表明,本文所提算法可有效估计量测噪声协方差,同时实现准确的目标数和目标状态估计。     

大斜视直升机载太赫兹ViSAR振动补偿成像算法

太赫兹视频合成孔径雷达（ViSAR）载波波长短,直升机载平台的微小高频振动将引起回波信号相位的显著变化,进而严重恶化ViSAR的成像性能。本文在建立斜视ViSAR平台振动成像几何模型的基础上,提出了大斜视模式下的振动相位误差补偿成像算法。该算法结合运动补偿原理,将斜视成像侧视化处理,然后采用改进的多普勒Keystone变换方法在二维频域校正由平台振动引起的距离单元徙动,最终在距离多普勒域实现振动相位误差补偿。仿真结果验证了该算法的有效性。