低重频PD雷达的临界散射截面计算方法

提出了低脉冲重复频率PD(Pulse Doppler)雷达探测飞行器目标的临界散射截面的计算方法.针对低重频PD雷达对目标的发现概率计算过程中所遇到的问题,采用临界仰角法处理雷达的未知参数,将之合并为雷达系统特征常数.将低重频PD雷达的旁瓣杂波合理等效为白噪声,处理目标频移落在旁瓣杂波区的情况.采用等效杂波散射截面积叠加旁瓣杂波中目标临界散射截面处理目标频移落在主瓣杂波区的问题,并考虑偏置相位中心天线(DPCA)技术对目标频移落在主瓣杂波中时临界散射截面的影响,使计算结果更合理,从而完善低脉冲重复频率PD雷达在全频域中临界散射截面的计算方法.该方法可应用于计算目标突防时的发现概率.最后以E－2C预警机为例计算某目标突防过程中的临界散射截面.      

雷达杂波高精度模拟技术研究

雷达杂波模拟是现代雷达系统研制中不可或缺的一部分。从实际工程应用为出发点，结合理论研究，深入探讨了雷达杂波建模与仿真、划分雷达散射单元以实现多散射点和数字正交调制等相关方法，提出了一种高实时性、高精度的雷达杂波模拟实现方案。该方案基于数字射频存储(DRFM)理论框架，对相关杂波信号模拟、仿真方法进行了技术验证，并使用Matlab平台实现了杂波实时模拟仿真，采用多级滤波器实现了杂波信号内插以提升信号采样频率；通过FIFO等延时模块控制基带信号延时量，将散射点数提高到64点，实现了对雷达散射单元的高精度划分。整体利用System Generator开发平台搭建实验模块，实现了多散射点模式下，杂波信号与基带信号的数字正交调制。该设计方案可为后续雷达模拟器的硬件研发提供必要的参考。     

用杂波子空间近似法实现机载相控阵雷达的自适应杂波抑制

在机载情况下，多普勒展宽的时变杂波可以由相控阵雷达中的空间－时间处理器得到最佳的抑制。然而对于大型阵列的实时应用却很困难，这是由于这种空间－时间最优处理要求很高的计算量（大约为每次迭代Ｏ｛（ＮＭ）＾２｝，其中Ｎ为阵元数，Ｍ为时间采样数）。在本文中，首先通过杂波子空间分析证明了杂波自由度小于Ｎ＋Ｍ，且单个多勒滤波器输出的杂波自由度很小，从而可以用一个仅有Ｎ＋Ｍ个自由度的低阶处理器来实现最佳的杂波抑制     

雷达信号误差对舰载机全自动着舰控制的影响

基于常规舰载机使用的全自动着舰系统(ACLS),以及现役的作为主要导引方式的雷达导引着舰,分析了雷达导引过程中的信号误差对着舰的影响。从全自动着舰系统的组成和作用出发,建立完整的着舰仿真系统与环境,加入雷达信号测量数值、时间延迟和噪声杂波干扰3种不同类型的误差,以仿真误差存在时的着舰状况。通过计算着舰成功率,及其随误差量值的绝对值增大而减小的特点,验证了结果的正确性。该方法定量分析雷达信号误差的影响,既有助于着舰理论的研究,也对工程设计和应用具有指导意义。     

星载三通道SAR/DPCA误差分析与动目标定位方法

针对一发三收模式下星载SAR-GMTI系统利用相位中心偏置天线（DPCA）方法进行杂波抑制时,系统误差和平台运动误差引起的杂波残留问题,提出了一种基于误差补偿的运动目标检测和定位新方法。分析了误差存在的原因,并以消除剩余杂波为目的详细推导出了相应的补偿因子,在此基础上对经过误差补偿后的数据采用DPCA方法进行杂波抑制,最后通过相位干涉处理进行动目标定位。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于最大熵法和遗传算法的SMSP干扰对抗方法

线性调频(LFM)信号是现代雷达常用的发射信号,可以有效提高雷达的检测性能,然而频谱弥散(SMSP)干扰应用于主瓣自卫式干扰时,干扰信号强度远大于目标回波信号,能够对目标回波信号形成遮盖,是一种有效对抗LFM信号的干扰样式。利用干扰信号与目标回波信号时频特征的不同,通过广义S变换(GST)凸显时频特征差异。运用最大熵法和遗传算法(GA)求取时频滤波器的分割阈值。通过构造的时频滤波器达到干扰抑制的目的。仿真结果表明:当干信比(JSR)大于10 dB、信噪比(SNR)大于0 dB时, 所提方法具有较好的干扰抑制效果,其中最大信干噪比(SJNR)增益接近25 dB。      

非正侧面机载相控阵雷达自适应杂波抑制

研究了基于非正侧面机载相控阵雷达时空二维自适应杂波抑制方法.通过对时空杂波分布特性的分析,提出采用混迭式结构进行时空二维降维自适应杂波抑制的3种实现结构,其中,空域阵元混迭级联时域脉冲混迭进行自适应处理的实现结构是一种实用的时空二维降维自适应处理方法,该方法充分利用了各阵元信号和脉冲信号的信息,从而达到了较为理想的杂波抑制性能.     

基于人工智能技术的雷达目标检测

强杂波背景下的目标检测是各国争相研究的热点,传统的雷达目标检测技术无法实现,人工智能技术的出现,其在目标识别和特征提取方面的独特优势,使得强杂波背景下的目标检测成为可能,利用人工智能神经网络的强大非线性预测能力对海杂波的非线性动力方程进行逼近,实现了对海杂波的非线性预测,提出了一种基于神经网络技术的强海杂波背景下的脉冲多普勒雷达导引头小目标检测方法,使得强海杂波背景下的目标检测能力有2 dB到6 dB的提升。     

小波变换在大地回波噪声处理中的应用

基于小波变换的多尺度分辨特性,作者对连续信号、脉冲信号和宽平稳白噪声在小波域中不同分解尺度上的模极大值变化规律进行分析,根据它们的变化规律用Mallat快速算法设计出一套用于抑制低信噪比雷达回波中的干扰噪声、最大限度提纯真实回波信号的算法.仿真实验证明,该算法对抑制噪声作用明显,能较好地提纯雷达回波信号,这为低信噪比下雷达回波信号检测提供了一条有效途径.     

利用一次雷达实现低空空域的安全监视

介绍了一种低成本的低空空域雷达监视实验系统,并提出了一种基于雷达平面位置指示(PPI,Plane Position Indicator)图像的目标检测与跟踪算法,其中杂波抑制和目标状态估计是两项关键技术.经过背景差分的雷达PPI图像,仍然含有大量的背景边缘杂波,该算法利用其空域特性进行杂波抑制,并采用交互式多模型(IMM,Interactive Multiple Models)方法对目标的匀速、加速、减速、转弯等机动运动进行跟踪.详细分析了仿真数据的跟踪效果,并将整套算法应用于两组实测PPI图像,实验结果说明其有效性.     

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。      

星载SAR信号处理的多普勒中心频率估计方法

本文根据星载合成孔径雷达原理,讨论了星载合成孔径雷达数字成像处理中估计多普勒中心频率的杂波锁定方法,并对本文中所提出的几种不同的杂波锁定方法进行了分析比较,最后给出了计算机仿真试验结果。     

距离门信号级的机载双基雷达地杂波模拟方法

由于几何配置的多样性,双基雷达地杂波模拟比较复杂.虽然单基雷达杂波散射元划分的方法可用于双基地杂波仿真,但不利于特定距离门信号的分析.在比较了单双基地雷达地面散射元等距线的基础上,提出一种距离门信号级的机载双基雷达地杂波模拟方法,距离向以双程斜距分辨率划分椭圆环,推导出地面椭圆表达式和散射元坐标解析解,方位向引入椭圆中间参量,在保证多普勒分辨率基础上划分杂波元网格,给出杂波模拟中未知参量的计算.该方法不仅能进行所有观测区域杂波功率谱的仿真,且可完成某些或某个距离门杂波回波信号的计算分析,实现距离门信号级杂波的模拟.仿真结果验证了该方法的有效性.      

Non-Gaussian clutter characterization applied to OTHR using a mixture of two Rayleigh probability density functions

A practical technique for characterizing non-Gaussian radar clutter is specified and demonstrated using Over The Horizon Radar (OTHR) data, as an example. The technique employs maximum likelihood to fit the probability density of the clutter amplitude returns to a mixture of two Rayleigh probability densities instead of the single Rayleigh density typically used for Gaussian clutter. This model for non-Gaussian clutter is fully specified for any set of clutter amplitudes by a log likelihood, two Rayleigh parameters, and a mixing coefficient. A 3D plot of these values yields an easily-visualized clutter characterization, as is illustrated using OTHR data. This technique is a demonstration of clutter characterization using OTHR data, but the method can be applied to characterize other types of clutter data.     

基于杂波量测集约束的改进MS-MeMBer滤波器

针对高杂波密度场景下,传统多传感器多目标多伯努利(MS-MeMBer)滤波器存在的量测划分假设质量下降、势估计结果出现偏差等问题,提出了一种基于杂波量测集约束的改进MS-MeMBer滤波器。首先,通过将杂波量测集的影响引入到更新过程中,优化了目标量测集的权重,并给出了杂波场景下的单目标多传感器似然函数。然后,通过两步贪婪划分机制,得到了改进的多传感器量测划分假设。通过仿真将所提方法与传统MS-MeMBer滤波器进行了比较,实验结果表明:在高杂波密度场景下,改进MS-MeMBer滤波器具有更优的多目标跟踪性能。      

空分天线风场测量中三角尺寸效应的抑制

利用空分天线方法进行风场测量时存在着三角尺寸效应,以往公认的产生原因包括电子噪声干扰、地杂波等因素.本文首先提出另外一种产生三角尺寸效应的可能原因,即大气非平稳性和不均匀性(可统称为大气非平稳性),并讨论了由于此原因对大气风场测量的影响和作用以及产生三角尺寸效应的具体机制.在此基础上提出了一种用来消除大气的非平稳性影响的方法,即增量累积量法.用增量累积量方法的特例(2阶零延迟增量累积量)得出一维平均速度的表达式.理论分析表明利用该方法还可以有效地去除地杂波效应;高阶(k≥3)情况,增量累积量还可以抑制高斯噪声.分别在非平稳大气情况和有地杂波情况下,对空分天线方法中的全相关分析算法和增量累积量法进行数值模拟对比,得出结论:随着天线间距的变化,增量累积量法实测平均风场水平速度与模型输入速度的偏差比全相关分析算法要小得多.