超低空导弹引信抗海杂波干扰的信号提取方法

由于超低空导弹工作在海杂波背景下,其引信的信号检测易受干扰。传统的信号处理方法效果不佳,而小波变换有多分辨分析的特性,可以有效滤除杂波带来的噪声,然后根据回波信号频率,辨别真假目标。基于雷达引信实测数据进行仿真,实验结果表明,该方法能够有效滤除大部分噪声信号,从而提高超低空导弹作战能力。     

Sum-difference Reduced-dimensional Processing in SAR Image Domain and Statistical Analysis for Ground Moving Target Indication

In this article, a new reduced-dimensional adaptive processing algorithm based on joint pixels sum-difference data for clutter rejection is proposed. The sum-difference data are obtained by orthogonal projection of the joint pixels data of different synthetic aperture radar (SAR) images generated by a multi-satellite radar system. In the sense of statistical expectation, the sum-differ- ence data contain the common and different information of the SAR images. Therefore, the objective of clutter cancellation can be achieved by adaptive processing. Moreover, based on the residual image after clutter rejection, statistical analysis of constant false-alarm rate (CFAR) detection of moving targets is also presented. Simulation results demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed algorithm even with heterogeneous clutter and image co-registration error.     

利用神经网络的海杂波幅度分布参数估计方法

海杂波是制约对海雷达探测性能的主要因素之一,掌握其特性,具有十分重要的意义。经典海杂波统计模型在参数估计方法上以传统统计学理论为基础,在样本数较少的情况下,估计结果往往较差,导致建模准确度下降。此外,在复杂非均匀探测背景下,难以实现海杂波模型参数的准确实时估计。针对该问题,文章将深度神经网络模型引入海杂波参数估计领域,通过构建合理的模型,使其具备海杂波幅度分布模型的高精度参数估计能力。该方法采用直方图统计的方法进行数据预处理,合理划分输入数据标签的分组区间,构建数据集训练神经网络,并利用测试数据得到神经网络估计结果。仿真数据和X波段IPIX雷达实测数据验证结果表明,与传统数理统计估计方法相比,该算法明显提升了海杂波统计模型参数估计精度。     

一种基于角度-多普勒补偿的均匀圆形天线机载雷达杂波抑制方法

采用均匀圆形相控阵天线的机载雷达杂波分布随距离变化而变化,各距离单元的杂波不再满足独立同分布的条件,造成统计型空时自适应处理(STAP)器性能下降。基于此,本文建立了均匀圆形天线机载雷达模型,对其杂波分布进行了分析,得出了空间角随阵元数非线性变化的特性造成其杂波距离维分布非均匀的结论。研究了一种均匀圆形天线机载雷达杂波抑制方法,该方法先通过修正的角度 多普勒补偿(MADC)预处理消除在杂波谱中心处的非均匀,再利用基于导数更新(DBU)技术进一步减小在其他方位杂波的非均匀程度。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于稀疏重构的杂波环境下红外图像空间邻近目标超分辨方法

基于稀疏重构的超分辨方法是应对空间邻近目标的有效方法之一,但是当目标处于杂波环境下时,杂波会布满在整个视场范围内,导致场景原有的稀疏性被破坏。针对这一现象提出了一种在杂波环境下的超分辨方法。该方法充分利用了传感器的结构特性以及重构算法中的参数,通过建立观测信号的红外成像模型并利用像元网格划分的方式,建立空间邻近目标群的位置和幅度信号的稀疏表示,并利用其光学系统的点扩散函数来构造超完备字典,最后通过控制重构场景中非零元素的个数比例来使重构参数处于一个合理的区间范围,以此来达到去除杂波干扰并准确重建稀疏目标的目的。     

低信噪比图像目标检测技术研究——Ⅰ.数据流程与背景感知

提出了一种将背景区域感知与目标特征分析相结合的自动提取图像目标的层次化数据处理流程;探讨了线性预测估计和非线性均值滤波两种常用背景估计技术和自适应空间滤波的形态学背景感知方法。实验测评表明,形态滤波算法对背景的自适应感知能力强,能真实贴切地反映图像背景的起伏变化规律。     

一种机动多目标雷达视频信号模拟器的设计

给出了一种机动多目标雷达视频信号模拟器的软硬件设计方案,它可实时输出所需的多个动目标雷达视频信号,雷达信号的类型、目标的数量、目标的回波特性、目标的运动特性、杂波的类型及参数等均可方便地进行设置。该模拟器可满足各种雷达信号处理算法(如杂波抑制、恒虚警检测、动目标跟踪、多基地数据融合等)的测试与效果分析,以及对雷达信号处理机等进行性能调试与测试的需要。     

基于双边截断的双参数海上风电站 SAR图像 CFAR检测

文章提出了 1种基于双边截断的双参数海上风电站 SAR图像 CFAR检测器 DTCS-TPCFAR,目的是提高在具有多个目标海上区域和石油泄漏区域等环境下对海上风电站的检测性能。DTCS-TPCFAR所提出的双边截断杂波的方法,能够同时消除高强度和低强度异常值的干扰,同时保留真实的杂波样本。通过使用最大似然估计计算双边截断后样本的均值和标准差,然后通过这 2个参数估计值计算出截断阈值,最后再结合指定的虚警率(Probability of False Alarm,PFA)来对测试单元(Test Cell,TC)进行判断,完成最终的目标检测。这也是首次将 CFAR检测器用于检测海上风电站。文章通过 Sentinel-1数据集来验证该方法的有效性。实验结果表明,文章所提出的算法在相同指定虚警率下,具有更高的检测率(Detection Rate,DR)和更低的误报率(False Alarm Rate,FAR)。     

海杂波视景仿真

雷达图像的生成在训练模拟器视景仿真研究中意义重大.在对海作战仿真中,海杂波仿真是对海雷达图像仿真研究的重点.文章在比较海杂波概率分布模型的基础上,探讨了复合K分布实现方法,并应用Vega和Creator等软件实现海杂波视景仿真,生成了由海杂波形成的雷达图像,取得了较好效果,具有一定的借鉴意义.     

一种机载雷达两级降维空时二维自适应处理方法

 提出了一种机载相控阵雷达杂波抑制的两级降维空时自适应处理(STAP)方法,即：先根据杂波分布先验信息进行空时局域化(JDL)降维处理,然后对局域化输出进行多级维纳滤波(MWF),实现二次降维。该方法综合了固定结构和自适应结构降维技术的优点,将JDL处理引入到MWF中,从而有效降低MWF的杂波自由度。计算机仿真和理论分析表明本文方法比JDL自适应处理方法和全空时MWF方法具有更小的运算量,对阵元随机幅相误差具有很好的容差能力,是一种稳健的两级降维自适应处理方法。最后,基于仿真和实测数据的实验验证了算法的有效性。