基于树模型机器学习方法的GNSS-R海面风速反演

GNSS-R是基于GNSS卫星反射信号的一种新技术.GNSS-R技术可以运用到海面风场反演中,传统的GNSS-R技术反演海面风场主要有波形匹配和经验函数两种方法,风速反演精度约为2m·s-1.波形匹配方法耗时多,计算量大;经验函数方法通常只使用少量物理观测量,会造成信息浪费,损失一定的反演精度.为了提高海面风速的反演精度,引入机器学习领域常用的树模型算法决策树、随机森林、GBDT等对海面风速进行预测.利用GNSS-R与ECMWF数据构成训练集和验证集,训练集用于模型学习,验证集用于检验模型的反演效果.实验结果显示,决策树和随机森林预测误差约为0.6m·s-1,GBDT等算法的预测误差约为2m·s-1,满足风速反演要求.与GNSS-R传统反演方法相比,机器学习树模型算法效果更好,在验证集上表现稳定且误差较小.因此,可以将机器学习树模型算法运用到海面风速反演中.      

海杂波多不规则碎片特征

海杂波是指被雷达发射脉冲照射的局部海面的后向散射回波。由于复杂的海杂波信号取决于海平面上复杂的波浪运动，因此从非线性动力学角度来研究海杂波是合理的，尤其是用混沌理论替代简单的基于随机过程的观点。过去十年中加拿大McMaster大学的Simen Haykin博士带领的小组采用混沌理论，以非整数不规则碎片维数和正的李亚彭诺夫(Lyapunov)指数为特征的混沌吸引假设为基础，进行了海杂波数据分析，他们得出了海杂波信号具有混沌特征的结论。也就是说，复杂的海杂波波形是由几个模式(即自由度数)的非线性确知相互作用所产生的。但是以数字估计的非整数不规则碎片维数和正的李亚彭诺夫(Lyapunov)指数可能无法充分表示混沌特性。最近Cowper、Mulgrew、Noga和Davies都分别对雷达的海杂波混沌特性提出了置疑。在本文中，我们采用由Gao和Zheng提出的针对确知混沌的直接动态试验法来证明持续两分钟的海杂波数据不具有混沌特性，该试验法是低维混沌较精确的标准方法之一。同时我们也对这组海杂波数据进行多不规则碎片分析，可以看出原始海杂波的振幅信号近似于多不规则碎片模型，而由采集用以衡量海平面上连续波浪能量的振幅信号连续本地最大值所形成的包络信号，则完全满足多不规则碎片模型。产生这种差异的一个可能解释是，当时间标尺短得足以能够表示对应于海面上起伏的单个波浪运动的详细信号时，多不规则碎片的度量标尺就会被破坏。这些情况决定了振幅信号近似于对数正态分布，而包络信号，即海平面连续波浪的能量，则完全满足对数正态分布。以前已观察到振幅信号呈近似对数正态分布，而使用相乘多不规则碎片理论，就可以得到如原稿中讨论的那样，从理论上证明海杂波呈对数正态分布。海杂波具有多不规则碎片特征的结论对海平面上点目标的检测可能具有积极的意义。     

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。     

“呼啸”号火箭发射欧洲“哨兵”3A卫星

正2月16日,欧洲呼啸公司的俄制"呼啸"KM型运载火箭在普列谢茨克发射场发射了欧洲"哥白尼"对地观测计划下的"哨兵"3A对地观测卫星。"哨兵"3系列卫星由泰雷兹·阿莱尼亚空间公司主承包,发射质量1146千克,载有"海洋与陆地表面温度辐射计"、"海洋与陆地颜色仪"、"合成孔径雷达测高计"、"星基多普勒轨道确定与无线电定位组合系统"和"微波辐射计"等仪器,将开展海面地形、海洋     

密集杂波背景下的水下多目标跟踪方法

水下多目标跟踪是水声信号处理领域研究的热点和难点问题。高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GM-PHD)滤波器以其高效的计算效率为解决水下多目标跟踪问题提供了保证。然而,GM-PHD滤波器在跟踪目标时需要先验已知新生目标的强度,否则其性能会出现严重退化。针对该问题,提出一种滑动窗两步初始化高斯混合概率假设密度(sliding window two step initialization GM-PHD, SWTSI-GMPHD)滤波器。将提出的滑动窗两步初始化方法嵌入GM-PHD滤波器,利用滑动窗两步初始化方法估计新生目标强度,减少杂波干扰导致跟踪结果中出现的虚假目标。仿真实验表明,在杂波密集环境下,相较于其他跟踪方法,提出方法将跟踪精度提高69.84%,52.62%和41.05%。     

联合实施超分辨率动目标特征提取及静态杂波抑制

对于许多涉及到杂波背景下的动目标探测和分类的军事与民事应用，高距离分辨率（HRR）动目标显示雷达正变得日益重要，对于地面高距离分辨率雷达，当目标慢动或沿近正侧向运动且相干处理间隔或驻留时间不太长时，距离徒动和距离特征失真的影响可忽略不计。基于这种假设，建议对存在静态杂波时由距离向间距很近的散射体组成的动目标的HRR特征提取采用稳健且计算简单的基于松驰的算法。数值仿真实例表明这种算法具有超分辨率和良好的估计性能。     

在K分布杂波和高斯干扰混合杂波情况下相参雷达检测的自适应积累技术

本文讨论了存在干扰时雷达信号的检测问题。在讨论中，我们假设干扰为相参Ｋ分布杂波和高斯分布干扰的混合杂波。另外还讨论了总是出现在雷达接收机中的热噪声问题。通过适当的似然比测试门槛来确定最佳检测器。为了保证检测器未知相关干扰环境中正常工作，最佳检测器需恰当地估算干扰统计数据。二阶频谱分析不能单独估算Ｋ分布和高斯分布杂波源的相关结构。它们的单独估值只有在更高阶频域中才能获得。因此，文中提出了一种基于二阶     

空间行波管放大器杂波抑制技术研究

空间行波管放大器(TWTA)输出杂波频率与载波频率的距离通常小于100kHz,杂波导致通信卫星误码率增大;当遥感卫星探测到假目标时,采用微波滤波器难以有效进行抑制。为了抑制TWTA输出杂波,文章研究了TWTA的杂波产生机理,从行波管(TWT)和电源(EPC)两方面入手进行设计,通过对现有产品进行改进,使TWTA的输出杂波下降了7dB。研究结果表明,通过优化TWT的杂波敏感度并改善EPC的输出纹波,能够有效抑制TWTA的输出杂波。     

基于实测数据的海杂波时空相关性分析

海杂波的相关特性分为时间相关性和空间相关性,二者均与雷达系统参数、环境条件等多种因素有关。文章利用X波段雷达实测海杂波数据,重点研究了不同极化条件下海杂波的时间相关性、高低典型海况和不同入射余角条件下的海杂波距离向和方位向空间相关性。经大量实测数据验证表明,极化方式对海杂波强时间相关性影响较小,海杂波距离向空间相关性受海况影响较大、方位向相邻分辨单元空间相关性较弱,这些结论对于海杂波中目标检测方法优化设计具有重要意义。