复杂背景下目标散射信号测量与提取技术

在复杂环境条件下的宽带雷达目标散射特性测量中,场地周围环境产生的零多普勒杂波（ZDC）会严重影响目标测量数据的准确性。为了有效地抑制背景杂波、提高目标散射信号的测量精度,提出了一种基于最大概率提取技术。该技术首先通过方位滑窗平均得到每个频点的初始固定背景杂波估计,然后对每个频点的杂波初始估计进行统计直方图处理得到最大概率幅度统计量,并依据该统计量完成门限处理得到最终的杂波估计值,从而消除方位滑窗平均处理中的剩余目标信号分量、实现精确的背景提取与抵消。对典型目标的外场测量数据处理结果验证了本文方法的有效性。      

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。     

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Rao-Blackwellized蒙特卡罗数据关联的检测跟踪联合优化

提出了基于Rao-Blackwellized蒙特卡罗数据关联的雷达目标检测跟踪联合优化算法。Rao-Blackwellization方法将单目标跟踪与数据关联分开处理,将序贯蒙特卡罗方法（粒子滤波）用于数据关联,实现杂波与虚警量测中的多目标跟踪。同时,根据粒子的分布范围确定波门大小。在考虑粒子权重的前提下,利用检测单元与所有粒子的相对位置对检测门限进行修正,提高检测率。将本文算法与已经实现的基于空域特性的杂波抑制算法相结合,分别应用于仿真数据、S波段相参与非相参雷达实测数据。实验结果表明,本文算法能够在粒子数较少的情况下,实现对小弱目标的检测与跟踪。      

基于离散正弦调频变换的中段多微动目标分离

弹道导弹在飞行中段形成目标群，窄带雷达无法从距离上将弹道目标分离。为使窄带雷达具备分离弹道目标的能力，对弹道目标的微动特性进行研究。对振动目标的信号回波进行建模，分析其在离散正弦调频变换（DSFMT）中的聚敛特性。利用多分量信号在变换域中的聚敛特性，实现不同信号分量的分离，并估计出目标的振动频率。仿真实验表明，在信噪比-10 dB下，多个振动目标散射点的窄带雷达回波在DSFMT域上具有明显的聚敛特性，分辨出了不同的振动散射点，振动频率估计均方根误差小于-2.5 dB。      

平飞模式机载双基地SAR动目标检测方法

提出了一种平飞模式机载双基地SAR地面慢速运动目标检测和参数估计方法.考虑到双基地SAR系统的特点,采用分数阶傅里叶变换(FrFT,Fractional Fourier Transform)技术对动目标进行聚焦,以提高动目标的信杂比.同时结合多通道杂波抑制干涉技术,进一步抑制地杂波并实现动目标参数的精确估计.从双基地SAR的空间几何模型和回波信号入手,推导了杂波对消时收发雷达载机所需满足的飞行条件和慢动目标参数估计的方法.最后通过计算机仿真,验证了该算法的有效性.     

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.      

基于ATI技术的一种动目标检测的实现方法

提出了一种基于双孔径天线沿航迹向干涉(ATI, Along-Track Interferometry)的动目标检测、测速及定位的实现方法.该方法与DPCA(Displaced Phase Center Antenna)技术相比,不要求天线载体速度和脉冲重复频率之间必须满足严格的制约条件,同时克服了DPCA技术及CSI(Clutter Suppression Interferometry)技术产生的动目标回波强度随目标径向速度按正弦规律相消而降低了对慢速目标的检测能力的不足.在ATI理论分析的基础上,给出了利用干涉图像的干涉相位信息进行动目标检测、径向速度分量估计及定位的一种实现方法.这种检测方法能够完成被地面背景杂波淹没的慢速运动目标的检测、测速及定位.计算机仿真结果验证了其有效性.      

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括：基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

深空探测人工智能技术应用及发展建议

深空探测任务的探测目标距离地球越来越远,测控延时逐步增大,并且目标的先验知识有限,在遥远、未知、不确定环境下开展科学探索对探测器的自主性能需求日益强烈。随着人工智能技术的快速发展并逐步实用,在深空探测领域中应用人工智能技术提高和改进航天器自主性也将成为必须和可能。简要介绍了人工智能技术的发展历程,分析了航天领域中人工智能技术的应用实例,重点结合规划的深空探测任务特点和应用场景,梳理分析了各具体任务对人工智能技术应用的潜在需求,并提出了对深空探测人工智能技术应用的一些看法和发展建议。     

机载三通道SAR/GMTI性能分析及改进方法

在分析经典的三通道SAR(Synthetic Aperture Radar)地面动目标指示(GMTI,Ground Moving Target Indication)方法原理的基础上,提出一种较全面三通道SAR/GMTI性能评价方法.该方法同时考虑了载机存在速度误差、通道不匹配、杂波内部运动和系统噪声等主要误差因素,并分析了各种因素对系统性能的影响.经典的三通道SAR/GMTI方法存在的缺点是不能同时提高最大不模糊可检测速度、最小可检测速度和盲速指标的性能以满足系统设计的要求.给出了一种新的天线布置方案和动目标检测方法,改进的检测方法在不增加通道数的前提下,较好地解决了该问题,具有很好的实用性.最后通过计算机仿真验证了新方法的可行性.     

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。     

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.      

基于探鸟雷达的机场周边鸟类目标数量估计

针对雷达探鸟中的飞鸟目标数量统计问题，提出了一种多目标航迹自动起始跟踪算法，实现了对机场周边鸟类活动热点区域内鸟类目标数量的统计分析。通过数据关联估计量测与所有可能事件的关联概率，包括目标的新生、延续和消亡，以及杂波的剔除，并通过卡尔曼滤波与平滑方法给出每个目标的平滑轨迹，实现了对目标的全生命周期管理。仿真结果表明:所提算法能很好地实现杂波环境中的多目标航迹自动起始跟踪，正确估计每个目标的起始和消亡时间，统计目标数量的变化情况，且在目标起始的及时性方面明显优于传统的逻辑法。将所提算法应用于机场探鸟雷达实测数据，估计机场周边鸟类数量，可指导机场开展有针对性的鸟击防范工作。      

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。