基于三站一维距离像融合的弹道目标特征提取方法研究

一维距离像是超宽带雷达目标识别的重要特征之一,基于多站一维距离像的目标特征提取技术是近来的研究方向。依据弹道目标的微动特性,推导了微动弹道目标的时间-距离像模型,然后通过比较各散射点时间-距离像正弦曲线参数之间的关系,实现了多个雷达观测视角下弹头目标距离像的匹配,在此基础上,利用三站一维距离像重构了锥体弹头上各散射点的三维空间相对位置,最后对锥体弹头的各个参数进行了估计。仿真结果表明了本文方法的正确性和有效性。     

复杂弹头目标微运动的建模与仿真

通过对雷达目标旋转微运动的分析,推导了点源目标的微多普勒频偏计算公式.以静态电磁理论建模为基础,提出了锥旋弹头的动态电磁建模方法,仿真得到锥旋弹头的RCS回波,并用时频方法对回波进行了分析.仿真结果与理论计算对比,证明了理论推导的正确性.     

一种基于微多普勒特征的海面角反射器干扰鉴别方法

角反射器是海面舰船对抗反舰导弹的一种重要的无源干扰。本文以漂浮式角反射器干扰和舰船为研究对象,根据耐波性理论,建立了海面目标的微动模型,并分析了它们的微动特征。采用散射中心模型,推导了海面目标横摇运动引入的雷达微多普勒信号模型,利用时频分析方法和一阶矩方法,提取了目标回波的瞬时多普勒和微多普勒。通过定义目标雷达回波的微多普勒主频率特征实现了角反射器干扰的有效鉴别。仿真计算表明,在信噪比大于0dB的条件下,角反射器干扰的正确鉴别率大于95%。     

一种鲁棒的弹道目标RCS周期估计方法

由于运动方式、姿态控制等方面的差异,弹道中段目标(弹头、诱饵)存在不同的RCS周期特性,这是目标识别的重要特征.分析了弹头目标的RCS周期特性,指出了传统频域分析方法的不足,提出了一种新的RCS周期估计方法:通过利用循环平均幅度差函数,有效克服了传统频域方法的不足,且算法具有优良的抗噪性能.实验结果表明该方法能明显改善RCS周期估计的精确性和稳定性.     

某型直升机动态RCS测量数据分析

动态目标测量是雷达目标RCS特性研究必不可少的一种手段。简要介绍了RCS特性测量数据分析方法,设计了某型直升机动态飞行测量实验,分析了目标航迹数据、姿态角数据和RCS测量值,应用χ2分布模型拟合目标在2.5GHz测量频率水平极化和垂直极化两种方式下RCS测量数据的统计特征,并分析该目标RCS的起伏规律。     

弹道中段微动目标宽带回波模拟

弹道中段微动目标的回波中蕴含了目标的电磁特性和运动特性,为雷达目标识别提供了重要依据。本文研究了中段微动目标的宽带雷达回波模拟问题,提出了一种基于散射中心模型的回波模拟方法。通过对弹道中段目标的运动特性进行建模,分析了目标微动时各散射中心的位置变化规律,针对旋转对称体目标的外形特征,将目标的进动等效为二维平面内的转动,并基于物理光学法提出了一种计算散射中心遮挡效应的方法,解决了目标运动过程中姿态变化带来的遮挡问题。仿真实验与暗室测量数据的对比结果表明,所提方法可以有效模拟目标微动时各姿态的回波数据,为中段目标特征提取、目标识别提供了技术基础。     

锥体目标进动的宽带雷达特征分析

进动是锥体目标空间自旋飞行时特有的运动特性,通过刚体姿态动力学原理,采用微动分析方法分析了光滑表面锥体弹头目标的空间进动模型,并由雷达电磁散射原理建立了目标宽带回波模型.通过散射点仿真模型和电磁仿真数据,采用周期检验的方法分别对锥顶和锥尾散射点的进动参数进行提取,验证了分析和模型的正确性.     

基于雷达相位测距的微动特征获取

针对微动目标的雷达回波特征信号一般较小难以提取的特点,提出了一种基于雷达相位测距的微动特征获取方法。相参雷达工作在宽窄交替模式下,宽带信号形式为线性调频（Linear Frequency Modulation,简称LFM）。首先,通过窄带相位测距（游标测距）测量目标质心的平动轨迹;其次,通过宽带相位测距测量目标上各个散射中心的运动轨迹;最后,从散射中心运动轨迹中除去质心平动轨迹,获得散射中心相对于质心的微动轨迹。相位测距精度极高,已知微动模型,可以估计微动参数,获取微动特征。仿真结果表明,该方法可以有效获取目标的微动特征。     

基于CNN-BiGRU的空间目标RCS异常检测方法

针对相控阵雷达获取单个空间目标RCS数据率低、传统姿态异常检测方法提取短RCS序列有效特征困难、检测准确率低的问题,提出了一种基于CNN-BiGRU网络的RCS异常检测方法。首先利用滑动窗口对一段时间空间目标RCS实时数据进行积累;之后采用一维CNN提取不同检测窗口RCS序列的多尺度高维特征向量,采用BiGRU提取特征向量的时序依赖特征。通过将两个网络级联,实现对RCS随目标姿态变化的多元特征信息的有效提取;最后基于全连接层实现对目标异常RCS序列的分类与识别。仿真实验结果表明：相较于传统方法,所提方法检测准确率更高,抗噪声干扰能力更强。实测实验结果表明：利用仿真数据训练的模型针对不同源的实测数据,在低数据率条件下能够保持较高的检测准确度,所提方法具有较好的泛化性,更适用于相控阵雷达体制下RCS的异常检测。     

宽频太赫兹时域雷达系统

利用太赫兹雷达探测散射截面具有经济简便,宽频相参等技术优势。文章基于钛宝石飞秒激光振荡级为泵浦源的太赫兹时域频谱系统搭建了国内第一套太赫兹RCS雷达;利用该雷达测量了坦克模型在太赫兹波段的360°RCS分布;并将测量的太赫兹RCS结果进行了时域和频域的分析,初步探究和总结了太赫兹雷达的时域与频域RCS的主要特点。展示了太赫兹雷达技术在理论与应用方面的良好前景。     

基于微多普勒特性的旋转对称进动目标的ISA R干扰技术

从旋转对称进动目标运动特性出发,给出了一种生成逆合成孔径雷达(IS A R)欺骗式干扰信号的新方法.干扰机根据这种旋转对称进动目标模型实时计算目标的微动量和强散射点的RCS,并依次对接收到的雷达信号在频率域进行调制转发,生成具有微多普勒特征的虚假目标,实现对敌方雷达系统的欺骗干扰.根据旋转进动目标模型,实时计算干扰机和虚假目标的位置,产生具有真实运动轨迹平面虚假目标,从而实现对基于轨迹平面识别真假目标雷达的有效对抗.仿真结果表明,该方法能够逼真地生成IS A R欺骗式干扰信号.     

隐身飞机战术干扰效能评估

从雷达距离公式和干扰方程出发,结合隐身飞机不同姿态角对应的RCS值,建立了隐身飞机战术干扰条件下的雷达探测距离模型.在考虑烧穿距离这一限制因素后,依据不同干扰模式设定了相应的干扰距离,仿真研究了雷达探测距离在不同干扰模式下的变化,并评估了隐身飞机的战术干扰性能.仿真结果表明,隐身飞机战术干扰方式灵活、干扰压制效能高,在一定程度上缩减了雷达探测距离.     

弹道导弹动态全极化一维像仿真研究

研究了弹道导弹动态全极化一维像的仿真方法,可以为雷达目标检测、识别算法的研究提供基础。对弹道导弹的弹道和运动特性进行了建模,通过对弹头缩比模型静态测量数据进行插值,可以获得任意时刻、任意姿态下弹头的全极化一维距离像;比较了典型宽带雷达体制的信号形式,推导了它们之间的仿真参数转换关系。在计算机上进行了仿真实验,对仿真结果的分析表明本文提出的仿真方法是切实可行的。     

近场目标散射特性与数据处理技术

论述了无线电引信物理仿真的内容,以及目标散射截面积(RCS)的动态和静态测量方法.介绍了对所测试数据的处理方法(包括相对比较法、用雷达方程计算).对RCS进行数理统计分析.对目标头部RCS的计算方法进行了探讨,最后给出某目标的头部的RCS计算结果.     

箔条云雷达截面积(RCS)

本文在系统搜集关于箔条干扰的国外资料的基础上,就一般的双基地雷达情况,阐明了箔条云平均RCS的计算方法,包括任意取向箔条云和水平取向箔条云的平均RCS计算方法。对更为常见的单基地雷达后向散射情况,也给出了更为简捷的计算方法。还讨论了耦合与遮挡等非理想因素对平均RCS的影响。     

混沌模型用于海杂波模拟

雷达海杂波的模拟通常基于统计模型 ,但研究表明海杂波具有复杂的混沌行为。在海杂波混沌模型的基础上 ,把径向基函数网络 (RBFN)应用于对它的模拟 ,构造出一个能很好重现海杂波动态特性的神经网络模拟器。仿真的结果表明它不仅可以模拟原始数据的混沌特征 ,而且可以模拟它们的统计特征 ,比如分布、功率谱等 ,这为雷达海杂波的模拟提供了一种更能精确重现杂波特性的方法     

宽带雷达目标射频仿真及其应用

基于复杂目标雷达散射截面(RCS)计算,建立了宽带雷达目标、杂波与欺骗干扰信号的数学模型和射频仿真方法,给出了基于数字射频存储技术的目标模拟及雷达目标回波信号的产生方法。以F-16战斗机为例,计算了典型复杂目标的RCS,给出了高分辨一维距离像和目标回波信号的仿真结果。     

弹道中段目标RCS周期特性及其估计方法

分析了弹头目标的RCS周期特性,指出了传统频域分析方法的不足,提出了一种新的RCS周期估计方法。通过合成循环平均幅度差函数(CAMDF)和循环自相关函数(CAUTOC),有效克服了传统频域估计方法的不足,且具有优良的抗噪性能。仿真实验结果表明该方法能明显改善RCS周期估计的精确性和稳定性。     

探测跟踪系统低空多路径模型的研究

根据对飞行器跟踪低空目标时所受的多路径干扰的分析，给出了基于多闪烁点源复杂目标和镜像目标的雷达散射截面积(RCS)模型以及地面散射系数模型。对整套模型方案进行的仿真实验表明，实验结果与实测数据吻合较好。对飞行器超低空飞行时抑制镜像干扰问题的解决有重要的参考价值。     

压制干扰下组网雷达目标检测与跟踪技术

针对压制干扰下组网雷达目标检测与跟踪,提出了一种基于压制干扰下雷达量测模型的跟踪技术。该跟踪技术包括压制干扰下量测模型和组网雷达序贯滤波跟踪两部分。压制干扰下量测模型根据雷达采取抗干扰措施前后接收机输入端的信干比分别计算检测概率,进而模拟传感器在压制干扰下对目标的检测情况。组网雷达序贯滤波中,首先对压制干扰下各雷达的量测数据进行串行合并和点迹合成,而后采用基于交互多模型(IMM)的序贯滤波方法对压缩后的数据进行跟踪。该检测与跟踪技术可模拟出雷达在压制干扰下由于检测概率下降造成的目标暂消现象,提高组网雷达跟踪航迹的连续性和稳定性。仿真结果表明了该技术的可行性和有效性。