双(多)基地天气雷达技术及其应用

近年来 ,利用双 (多 )基地天气雷达系统进行天气探测受到重视 ,我国用双 (多 )基地天气雷达系统进行天气探测基本上还处于起步阶段。简述了双 (多 )基地天气雷达系统的构成及性能特点 ,分析了它的探测原理 ,给出了它与单基天气雷达网探测结果比较。通过讨论说明了用双 (多 )基地天气雷达系统进行天气探测是有效的和实用的 ,有广泛的应用前景 ,特别对我国在经费有限的情况下尽快获取真实三维风场等天气信息有重大意义     

对一种多基地雷达系统定位精度的计算与分析

为了深入分析多基地雷达系统定位方式与定位精度之间的关系，以一种多基地雷达系统布局为例，对其利用距离和、方位角以及距离差3种定位方式的定位精度进行了计算、分析，通过计算机仿真后，得到了远距离时应采用距离和测量、近距离时应采用距离差测量、测量站附近应采用角度测量的结论。     

多基地雷达系统中基于距离差测量的目标跟踪分析

分析了用多站雷达系统跟踪近程目标的方法。将速度矢量引入到目标运动模型,从而能更好地描述机动目标。系统量测方程建立在距离差测量的基础上,使跟踪过程与发射机位置无关,因而十分适用于发射机机动的系统布局。仿真结果表明该方法是有效的,具有跟踪速度快、稳态误差小的特点,适用于多瞳雷达系统跟踪近程目标。     

DRM无源雷达多径杂波的分载波空域抑制

鉴于数字调幅广播（DRM）无源雷达面临严重的多径杂波问题,建立了该无源雷达阵列信号模型,提出了一种基于分载波空域处理的多径杂波抑制方法.该方法先将DRM无源雷达阵列接收的时域信号经去保护间隔和傅里叶变换（FFT）之后,通过对各载波信号分别求取干扰协方差矩阵和空间自适应系数以滤除直达波和多径杂波.分载波空域处理方法综合利用了多通道空域信息及同一载波下直达波和多径杂波的时域相关性,降低了杂波抑制的空域自由度要求,提高了杂波抑制能力,克服了常规空域处理方法自由度不足或杂波噪声比低导致的杂波零陷深度不够等缺点.理论分析和仿真结果表明了该算法的优越性.     

基于峭度的盲源分离方法研究

针对双梯度的盲源分离算法进行了研究，以信号的峭度为代价函数对其进行了改进．仿真试验分别对通信信号和雷达信号实现了分离，改进算法在收敛速度和稳态误差方面具有显著的优势．同时指出将盲分离方法用于雷达信号的分离，具有广阔的应用前景．     

基于Wi-Fi穿墙雷达的无源移动目标检测方法

穿墙目标检测在安防、智能家居和应急救援等方面具有重要的应用前景。目前,基于Wi-Fi的穿墙目标检测方法需在检测区域内安装额外设备,或需对硬件进行复杂改动。针对上述问题,提出一种新颖的基于Wi-Fi穿墙雷达的移动目标检测系统WiTWR,在检测区域内无附加设备并无需对硬件进行任何改动的情况下,实现墙后无源移动目标检测。对接收信道状态信息(channel state information, CSI)构建接收信号模型并对其相位进行修正;设计一种干扰抑制算法对墙面强反射信号进行抑制,并利用小波去噪对噪声干扰进行抑制;对子载波进行挑选并分别提取CSI在有无目标情况下的幅值和相位特征,在此基础上,利用支持向量机(support vector machine,SVM)构造目标有无检测分类器,从而实现穿墙目标检测。实验结果表明,提出的基于Wi-Fi穿墙雷达的目标检测方法准确率能达到85%以上。     

无源物联网综述——从感知､通信与管理的视角

物联网是连接物理世界与数字世界的纽带,是泛在感知与计算关键使能技术。物联网的大规模部署受到了传感器能耗、部署及维护成本的限制。因此,如何突破上述约束的桎梏成为了学术界和工业界共同关注的问题。反向散射通信技术因其使得传感器不需要装配电池而是从周围环境的无线信号中捕获能量用于计算和通信,成为了解决问题的突破口,推动了无源物联网的出现。针对无源物联网近几年的发展进行总结,以反向散射系统为切入点,讨论了利用无源物联网对环境和物品感知的应用场景和感知方法,归纳了无源物联网络中节点组网的接入方式以及接入协议设计,介绍了传感器的监测管理种类与方法。针对现有无源物联网的特点,预测了未来的发展趋势以及面临的挑战。     

复杂雷达信号模拟源的设计

在雷达导引头的研制过程中,雷达信号模拟源是关键的实验设备.介绍了采用SCM(单片机) FPGA(现场可编程门阵列)实现复杂雷达信号模拟源的设计.FPGA的使用,使得系统集成度高、可靠性好、修改灵活;SCM的使用,使得系统既可以配合PC机工作,也可以独立工作.     

通信系统无源非线性引起的互调干扰

分析了通信系统中无源互调干扰产生的基本理论、产生机理、减小措施以及分析与建模，总结了无源互调干扰的探测、定位和测量方法．认为无源互调产物是多载波通信系统的重要干扰源，包括接触非线性和材料非线性在内的无源非线性是这种干扰的根本起因．目前关于无源互调幅度的分析计算还局限在幂级数方法上，今后关于无源互调问题的研究重点将是无源非线性物理模型的建立，以及由容易测量的低阶无源互调幅度预测高阶幅度更为有效方法的研究等方面．     

基于非均匀快速傅氏变换的多站无源雷达成像算法

为了解决基于窄带外辐射源的无源雷达成像无法获得理想分辨率的问题,增加多个不同发射频率的外辐射源以获得更大的合成带宽.推导了散射强度函数和接收站采集数据的傅氏变换对关系.针对采集数据在频域存在非均匀分布且稀疏的缺陷,提出了基于快速非均匀傅氏变换的无源雷达成像算法.仿真结果证实与直接傅里叶重构算法相比,在民用照射源分布密集区域,该算法的目标在小角度转动下也可获得理想成像效果.     

DVB-T2外辐射源雷达参考信号重构算法

DVB-T2为DVB-T的升级标准,采用了一系列宽带无线通信领域的先进技术,不仅提供了优质音视频服务,也为外辐射源雷达提供了新型照射源。本文针对DVB-T2信号的结构特点,提出了适应DVB-T2系统的参考信号重构方法。首先研究了基于P1符号的双相关算法,使同步结果更加精确;然后提出二维线性插值的信道估计算法。实测数据验证了该算法能够改善参考信号的重构质量。     

一种非合作双基地雷达目标跟踪方法

针对非合作双基地雷达系统的特点,提出了一种能快速找到航迹的目标跟踪处理方法。该方法首先用基于速度的方法起始可能航迹,然后利用跟踪波门技术对后续的测量点集进行相关性检测,接着进入Kalman方法预后续点迹位置的阶段,然后用最近邻域(NN)法搜索出属于该可能航迹的所有点迹,最后进行航迹的确认并开始搜索新的目标航迹。以实测数据为例进行实验,验证了该方法对非合作雷达系统目标跟踪的有效性。     

基于深度学习的DTMB外辐射源雷达参考信道估计

参考数据的纯度影响着地面数字广播多媒体(DTMB)外辐射源雷达的探测能力,而参考信道估计的精度是影响参考数据恢复的关键因素。针对此问题,文章将基于深度学习理论的信道估计方法引入外辐射源雷达参考信道估计过程。利用自回归模型对参考信道进行建模,并搭建参考信道估计网络。通过迭代训练后,估计得到参考信道响应。相比于传统算法,基于深度学习的参考信道估计精度得到有效提升,改善了雷达的探测性能。     

基于FM广播的无源雷达自适应回波重建系统研究

介绍了采用调频广播作为外辐射源的无源雷达,因FM广播载频高和带宽窄,采用窄带采样定理可以保证在信号无失真采样的前提下大大降低采样频率,为实时信号处理提供方便。另外,目标回波会受到较强的直达波干扰影响,由于多普勒频移相对较小,目标回波与直达波干扰频谱混叠严重,使用经典滤波器进行直达波干扰抑制十分困难。因此,设计了基于最小均方的自适应回波重建系统,仿真表明,直达波干扰抑制效果明显,目标回波得到较好重建,自适应回波重建系统工作性能良好。     

基于光纤通信的汽车照明及信号控制系统

传统汽车照明、信号控制系统的控制信号通过专用线束传输,不具备自诊断功能.当重要控制信号出现故障时,驾驶员难以察觉,容易造成车祸.针对上述问题,提出了一种基于光纤通信的新型汽车照明、信号控制系统,介绍了控制功能、自诊断功能,以及硬件设计与软件开发.     

基于算术均值与递推估计的被动雷达导引头数据融合处理

分析了环境信号流的特点、剔除异部雷达信号的必要性。并介绍了一种用于剔除宽波门中异部雷达脉冲信号的处理算法，有效地提高了导引头的目标跟踪精度。     

一种简易被动声直升机定位系统

利用简易被动声传感器阵列进行直长升机目标定位。定位系统由４个成平面上四边形的声传器阵列,多通道声信号同步采集器和ＴＭＳ３２０高速信号处理器,随动控制系统构成。     

基于FDD-OFDM信号外辐射源双基雷达的低空目标微动特征提取

作为当前一种广泛使用的民用移动通信信号,LTE信号是低空目标探测的一种重要外辐射源信号。开展基于LTE信号的低空目标特征分析与提取研究,对于低空监视与要地防护等具有重要意义。LTE移动通信信号的核心技术之一是多载频正交频分复用技术, OFDM,分为时分双工TDD和频分双工FDD 2种模式。针对FDD-OFDM信号,首先建立了带旋翼低空目标雷达回波模型,推导了目标散射点的多普勒和微多普勒参数化表达,并分析了其微多普勒频率的影响因素。在此基础上,使用时频分析和Hough变换结合的方法对目标的微动特征参数进行提取,验证基于FDD-OFDM信号外辐射源双基雷达的低空目标微动特征提取的可行性和有效性。     

主/被动雷达模糊自适应IMM融合跟踪算法

在主/被动雷达复合制导背景下,提出一种基于模糊自适应交互多模型(IMM)的分布式融合算法。该算法将交互多模型和模糊推理的优点相结合,通过模糊推理机制在线调节模型集合中部分模型的参数,使这些模型对不同的目标机动模式有更强的自适应能力。避免了传统交互多模型算法的模型冲突问题,大大减少了计算量。数字仿真结果表明了算法的有效性。