基于固有模态函数频域熵的目标检测算法

为提高海杂波中慢速目标的检测性能,提出了一种基于固有模态函数(IMF)频域熵的目标检测算法。该算法对原始信号经 EMD分解后得到的固有模态函数采用 Fourier变换,自动地提取其各个分量的频域能量,以此获得 IMF能量分布特点,再运用信息熵的方法构建检验统计量,并将其输入非参量检测器中进行目标检测。研究结果表明,相比于海杂波、海尖峰,慢速目标的能量分布更为分散,熵值更大,对比频域广义符号(GS)检测算法,所提 方法检测性能更优,适用于慢速目标检测。     

基于CEMD的旋翼微动目标杂波抑制方法

针对旋翼微动目标杂波抑制问题,研究了一种基于复数据经验模态分解（CEMD）的微动目标杂波抑制方法。首先,建立了地杂波背景下的旋翼微动目标信号模。然后,根据杂波和微动信号在时频域的差异性,基于CEMD和Gabor变换,通过新定义的不同本征模态函数（IMF）的能量所占总能量的比重,选择出微动信号占优所对应的几个IMF分量,并基于这些IMF对旋翼微动目标进行时域和时频域重构,实现旋翼微动目标和杂波的分离,达到抑制杂波提取微动目标回波的目的。最后,与常规杂波抑制方法进行了对比,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

共形相控阵信号处理技术研究

该文主要讨论共形相控阵列的天线方向图合成以及杂波中慢速运动目标的检测问题.文中从建立共形阵列的空间导引矢量入手,首先研究了共形阵列的低旁瓣加权技术,给出了基于能量迭代法和交替投影方法的权值计算方法;接下来讨论了采用空时自适应处理技术抑制杂波、检测目标的问题.建立了共形阵列杂波模型,给出了最优权值以及输出信干噪比的计算方法,最后讨论了共形阵列降维处理算法的实现问题.     

雷达海杂波时频谱特性分析

针对海杂波背景下目标检测问题的实际需求,整理分析了STFT、WVD、PWVD和SPWVD 4种常见时频分析方法及其优缺点,并基于实测数据对海杂波的时频处理结果进行了对比分析。分别对纯海杂波单元和目标单元实测数据进行处理,将利用4种时频分析方法得到的结果进行对比、分析和总结。对4种方法在时频分辨率、目标能量积累程度、对海杂波抑制能力和平滑程度上各自特点进行分析,并总结得到相应的结论。     

分数傅立叶变换用于抑制SAR杂波背景检测慢速动目标

慢速运动目标在时、空、频域上都落入主杂波区。利用单通道SAR图像中静止背景的信息抑制静止杂波,可改善检测动目标的性能。分数傅立叶变换是线性变换,不存在交叉项,采用分数傅立叶变换搜索匹配动目标信号,使其能量汇聚。对称计算旋转角正负对称的分数傅立叶变换,在两个对称的分数傅立叶域中得到两个复信号,这两个复信号中静止背景的模处处相同,而包含动目标的区域,模的幅度有很大差别,计算对称的分数傅立叶域信号对应位置模的差,取绝对值,可对消静止背景,敏锐地检测动目标。实测数据表明本算法有效。     

改进Hilbert-Huang变换及其在转静子碰摩仿真中的应用

针对Hilbert-Huang变换(HHT)的不足,应用时间序列重构矩阵奇异值分解的能量分析方法改进了HHT,并提出了用来识别伪固有模态函数(IMF)的方法.利用仿真信号检验了改进HHT的效果.将改进后的HHT应用到某双转子航空发动机轻碰摩故障仿真试验结果的检测中,并与改进前HHT和小波分析的结果进行了比较,得出了改进后的HHT具有有效分离出微弱信号分量等优势,且能比小波变换更好地确定碰摩的存在.      

基于非线性自适应滤波器的海杂波抑制技术

海杂波会严重影响雷达对海洋表面目标的检测。为了提高海洋表面目标的检测性能,基于非线性自适应滤波器,提出了海杂波抑制方法,实现了海杂波抑制。介绍了非线性自适应滤波器的原理以及利用梯度下降法训练滤波器的方法。利用IPIX雷达实测海杂波数据,分别针对岸基雷达和机载雷达,进行了此方法的仿真试验,从均方预测误差(MSE)和信杂比改善因子(IF)两个方面,分析了此方法的性能。并与基于线性预测的LMS算法进行了比较,得出了此方法对慢速目标的检测性能优于线性方法。     

多通道相关-自适应轴承故障诊断方法

提出了多通道相关-自适应共振解调(MCC-ARD)方法 ,该方法使用冗余信号源采集故障信息,并利用谱峭度(SK)优化经验模态分解(EMD)的分解效率,根据互相关系数更加合理地选择本征模态函数(IMF)分量完成重构,对重构IMF进行包络解调,实现对滚动轴承的故障诊断。通过对多通道相关-自适应共振解调方法的实测数据分析,结果表明:该方法不仅克服了单一信号源系统修正能力差的缺陷,而且相频谱辨识率为传统EMD结合谱峭度共振解调方法的2.7倍,对滚动轴承故障的诊断结果更加清晰、准确。     

一种城市背景下“低小慢”目标CFAR检测

线性调频连续波雷达应用于城市背景下"低小慢"目标有明显优势,但是传统的恒虚警检测在城市背景杂波中存在目标不易检测和时间消耗大的问题。针对城市背景杂波中"低小慢"目标的检测,提出了自适应调整参考窗大小的二维(2D)单元平均恒虚警(Cell Average Constant False-Alarm Rate,CA-CFAR)检测方法,该方法能实现有差别检测,因此显著减小时耗。在保持虚警概率恒定的情况下,通过判断杂波区域大小,自适应调整参考窗大小,得到更加合理的杂波估计,提升检测概率。研究结果表明,参考窗大小调整对检测起到明显作用,所用方法在杂波中能够更好地检测出目标。     

基于频谱和倒谱分析的探地雷达地杂波抑制

超宽带探地雷达被广泛用于检测浅层埋藏的反人员地雷,其中滤除强的地表反射回波是完成目标检测、成像与识别的关键。将独立分量分析算法与数据非一致性检测方法相结合,通过分析独立分量的频谱和倒谱,给出了一种可以适应多目标数据区域且自动选取独立分量的地杂波抑制方法。实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

HRR Detector for Slow-Moving Targets in Sea Clutter

The radar detection of targets in the presence of sea clutter has historically relied upon the radial velocity of targets with respect to the radar platform either by exploiting the relative target Dopplers (for targets with sufficient radial velocity) or by discerning the paths targets traverse from scan to scan. For targets with little to no radial velocity component, though, it can become quite difficult to differentiate targets from the surrounding sea clutter. This paper addresses the detection of slow-moving targets in sea clutter using a high resolution radar (HRR) such that the target has perceptible extent in range. Under the assumption of completely random sea clutter spikes based on an epsiv-contaminated mixture model with the signal and clutter powers known, optimal detection performance results from using the likelihood ratio test (LRT). However, for realistic sea clutter, the clutter spikes tend to be a localized phenomenon. Based upon observations from real radar data measurements, a heuristic approach exploiting a salient aspect of the idealized LRT is developed which is shown to perform well when applied to real measured sea clutter.     

扫描模式航管监视雷达风电场杂波检测与抑制

近年来,全球风力发电装机容量呈指数增长。研究表明,风轮机对其附近的航管(ATC)监视雷达会产生严重影响。风轮机杂波的有效检测及抑制,对于保证空中交通安全具有重要意义。首先提出了基于回波谱宽特征的航管监视雷达的风轮机杂波检测方法。针对扫描模式下航管监视雷达频谱分辨率较低的问题,将基于自回归(AR)模型的超分辨率方法和质量中心的概念应用于雷达回波的快速谱宽和谱中心估计算法中,提高谱宽估计的精度。其次针对扫描模式下的风轮机回波数据不是一个完整周期数据的问题,基于缺省数据幅度和相位估计(GAPES)算法实现了扫描模式下风轮机雷达回波缺省数据的估计,而后利用风轮机杂波的周期性抑制风轮机杂波。该算法实现了风轮机杂波的有效检测和抑制,并且其不受限于风轮机与飞机目标在同一个距离单元的情况。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

海杂波FRFT域分形特征在动目标检测中的应用

文中研究了海上动目标雷达回波与海杂波在分数阶Fourier域(FRFT域)的分形特性,利用两者幅值起伏程度的不同,提出了一种基于FRFT域分形维数差异的动目标检测方法。该方法以处处连续而不可导的非平稳不规则信号模型——分数布朗运动作为FRFT域分形模型,通过仿真分析实测海杂波数据的分形曲线,证明海杂波在FRFT域的无标度区间内具有分形特性。提取出FRFT域海杂波与动目标回波的分形维数,并利用其固有的差异进行目标检测。经不同极化方式下海杂波数据仿真,验证了算法的有效性。     

海杂波谱的机理及时变特性分析

针对海杂波背景下目标检测问题的实际需求,在机理分析的基础上,利用实测数据对海杂波谱的时变特性进行了分析。首先,分析了波束照射区域内由海表面波浪运动引起的多普勒频移和展宽现象,以及随雷达工作参数之间的依赖关系;然后,对已有海杂波谱机理研究结果进行了分析和总结。在此基础上,利用加窗的周期图法估计得到海杂波的时间-多普勒谱,进而从相关时间的统计特性、谱宽与时域海杂波拖尾程度的依赖关系两个层面对海杂波谱的时变特性进行了分析。分析结果可为海杂波谱建模、海杂波抑制及目标检测方法设计提供理论指导。     

A novel target detection approach based on adaptive radar waveform design

To resolve problems of complicated clutter, fast-varying scenes, and low signal-clutterratio (SCR) in application of target detection on sea for space-based radar (SBR), a target detection approach based on adaptive waveform design is proposed in this paper. Firstly, complicated sea clutter is modeled as compound Gaussian process, and a target is modeled as some scatterers with Gaussian reflectivity. Secondly, every dwell duration of radar is divided into several sub-dwells. Regular linear frequency modulated pulses are transmitted at Sub-dwell 1, and the received signal at this sub-dwell is used to estimate clutter covariance matrices and pre-detection. Estimated matrices are updated at every following sub-dwell by multiple particle filtering to cope with fast-varying clutter scenes of SBR. Furthermore, waveform of every following sub-dwell is designed adaptively according to mean square optimization technique. Finally, principal component analysis and generalized likelihood ratio test is used for mitigation of colored interference and property of constant false alarm rate, respectively. Simulation results show that, considering configuration of SBR and condition of complicated clutter, 9 dB is reduced for SCR which reliable detection requires by this target detection approach. Therefore, the work in this paper can markedly improve radar detection performance for weak targets.     

基于Hilbert谱脊线粗糙度的微弱目标检测算法

为检测海杂波中的微弱目标,文中采用实测数据分析了海杂波的Hilbert谱脊线及其粗糙度,研究了目标对其Hilbert谱脊线及其粗糙度的影响。研究发现,目标的出现将导致海杂波Hilbert谱脊线起伏趋予平滑,Hilbert谱脊线粗糙度减小,在此基础上,文中提出了采用Hilbert谱脊线粗糙度检测微弱目标的方法。仿真结果表...