基于平滑的Wigner-Hough变换的编队目标架次检测

针对常规低分辨雷达无法直接在距离和方位上分辨同一批次中目标的缺陷,在分析了编队目标雷达回波信号的时频特征基础上,提出一种基于平滑的Wigner-Hough变换的编队目标架次检测方案。该方案不仅能精确检测目标架数,而且有很强的抗噪声和抗干扰能力。仿真实验验汪了该方案的有效性,适应于中远程警戒雷达。     

编队目标架次的识别

分析了编队目标间距引起的目标间多普勒频率的差别以及多普勒频率的变化规律,利用Morlet小波变换,对编队目标回波进行时—频分析,从回波信号的三维时频坐标下的等高线上识别目标架次。通过实验结果可以看出,此方法是可行、有效的。     

窄带相参雷达非刚性编队目标架次分辨研究

针对窄带相参雷达,文中在对目标进行长时间观测的基础上,深入研究非刚性编队架次分辨的原理。建立了多目标的统一模型,分析了非刚性编队目标的回波多普勒组成,提出了公转多普勒、径向多普勒和调频多普勒等新概念。进而,指出公转多普勒和径向多普勒的和决定了目标时频曲线起点,调频多普勒决定了目标时频曲线的走势。而目标间频率起点和时频曲线走势的差别构成了编队架次分辨的基础,而时频分析则是实现分辨的有效手段。最后,仿真和实测的实验结果证明了文中结论的正确性。     

基于CWT的常规雷达编队目标架次自动识别

基于多普勒效应的编队目标架次识别的关键，在于要有噪声抑制和频率分辨能力良好的特征提取算法。文中把在乘性和加性高斯噪声背景中具有优良的提取调频信号分量能力的Choi-Williams三谱（CWT）引入编队目标架次识别特征提取，构建了基于CWT三谱的距离-时间-多普勒投影像形态特征的架次自动识别方法。对实测编队目标回波CWT像形态特征的架次识别实验说明，该特征提取算法具有良好的噪声抑制能力和频率分辨率；信噪比为-5dB的条件下对二架和四架编队目标的正确识别率不低于97％。     

雷达目标识别技术述评

首先对雷达目标识别研究领域已经取得的成果和存在的问题进行简单的回顾。然后结合对空警戒雷达,阐明低分辨雷达目标识别研究的具体思路。     

一种基于循环自相关分析的雷达编队目标架次估计

在研究编队目标回波多普勒频率变化的基础上,提出一种基于循环自相关分析的编队目标架次估计新方法.该方法利用编队目标回波可近似看作多个频率相近、幅度恒定、调频系数相等的LFM信号叠加的特点,采用循环自相关估计回波信号的调频系数,再利用分数阶傅立叶变换对编队目标架次进行估计.该方法计算简单,易于工程实现,相对Fourier变换和WVD具有较高的分辨能力.实测数据实验表明了方法的有效性,实现了较短数据长度下的雷达编队目标架次的有效估计.     

基于灰度图特征的低分辨雷达目标识别

低分辨雷达目标识别一直是目标识别领域的研究难点.由于我国现役雷达基本上都是低分辨雷达,开展低分辨雷达目标识别研究有着极为现实的意义和迫切的需求.文中基于现役低分辨雷达,研究了目标识别的关键技术,提出了基于灰度图的特征提取方法,并采用径向基函数神经网络对所提取的特征进行了识别实验,达到了较高的识别率.     

子波变换在频率步进毫米波雷达目标识别中的应用

研究了子波变换在频率步进毫米波雷达目标识别中的应用。提出了以通过提取目标回波在子波分解不同尺度上的能量分布作为目标特征进行识别的方法。实验结果表明这种方法简便可行提取的目标特征稳定有效,神经网络分类效果良好。     

基于广义模糊函数的低分辨雷达目标识别

针对低分辨雷达的特点,提出了广义模糊函数的概念,讨论了广义模糊函数与目标分辨率的关系,通过分析广义模糊函数中3个参数的构成,对编队目标架次识别方法进行了研究,并通过实例进行检验,为实际工程运用提供了参考。     

基于灰度图形状特征的低分辨雷达架次判别

提出了一种基于回波灰度图低分辨雷达目标架次判别方法。分析了机群目标架次属性与灰度图形状结构之间的联系,对去噪后的灰度图分块提取形状特征,并采用径向基神经网络对实测四类不同架次的飞机目标数据提取的特征进行了识别,结果验证了灰度图形状特征信息的有效性,达到了较高的识别率。     

基于短时Fourier变换和Gabor变换的SAR运动目标检测

本文针对机载合成孔径雷达（SAR）运动目标回波信号的特点,提出了基于短时Fourier变换和Gabor变换的机载SAR运动目标检测方法。与常用的Wigner-Ville分布相比,在多目标存在的情况下,Wigner-Ville分布不但受到交叉项的影响,而且由于多普勒模糊引起的“折叠”现象严重影响了Radon变换的性能;而新算法中应用的短时Fourier变换、Gabor变换无交叉项的影响,其多普勒不模糊范围也比Wigner-Ville分布大一倍,再与Radon变换相结合具有很好的性能。仿真实验的结果证明了算法的有效性。     

基于霍夫变换的高速微弱目标检测算法

该文针对高速微弱目标检测提出一种快速的目标参数估计方法,首先分析了高速目标回波脉冲间距离单元走动的影响因素,指出回波间距离走动与积累时间近似为直线;其次利用霍夫变换(HT)可对直线进行检测的特点,分析了HT参数和目标初始距离和径向速度的关系,提出了一种并行HT(PHT)方法,该方法利用并行叠加原理能够提高HT运算速度,满足实时性的要求;最后给出了算法实现流程和仿真实例,仿真结果证明了算法的有效性。     

宽带雷达机动多目标检测

该文提出一种高机动多目标的宽带信号检测方法。即先通过相邻相关对回波信号进行降阶处理,然后对相关结果中自身项所在单元进行模糊变换,并进一步对其进行Radon变换实现目标的能量积累,从而对目标进行检测。仿真数据的处理验证了该方法的有效性。     

基于keystone变换的微弱目标检测

提高雷达对微弱目标探测能力的主要方法是增加积累时间.根据传统PD雷达的设计原则,在相参积累时间内,目标的距离走动不能超过半个距离单元,也就是说相参积累时间受限于目标运动.对于高距离分辨雷达或观测高速目标的雷达系统,这种限制是很难满足的.本文提出一种基于keystone变换的运动补偿方案,可以在没有目标运动速度信息条件下校正距离走动,从而使积累时间不再受目标运动的限制.     

基于视频积累的距离扩展目标检测

正确提取目标强散射中心,并对强散射中心的能量进行有效的积累,是高分辨率雷达距离扩展目标检测的关键.本文先根据最大信噪比原则估计出目标窗口,然后在此窗口中利用门限检测方法提取目标强散射中心,最后利用广义似然比方法推导了自适应单扫频周期径向积检测器.仿真结果表明比文献[1]提出的SSD-GLRT检测器的性能有较大的改善.     

基于Keystone变换的低空小目标雷达探测方法

长时间相参积累是低空小目标雷达探测的有效手段,然而对于较大速度的目标,长时间相参积累存在距离走动的问题。针对该问题,本文提出了一种基于Keystone变换的低空小目标探测方法。首先,给出了低空小目标探测所面临的长时间相参积累问题;然后提出了基于Keystone变换的探测方法及快速实现方法;最后给出典型仿真目标的仿真结果。所提方法可以同时解决大速度范围内的目标统一探测问题,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于锥形尺度变换的弱小舰船目标检测

该文提出一种低信杂噪比下弱小舰船目标的检测方法。该方法对回波的慢时间瞬时自相关函数进行锥形尺度变换(Taper Scale Transform, TST),解除时延和慢时间的耦合。然后将TST后的信号相干积累,达到很好的检测效果。另外,该文分析了交叉项对检测的影响以及尺度因子的选择标准。实测数据的处理结果验证了该方法的有效性。     

一种基于Hough变换的声呐对目标航迹检测算法研究

为提高声呐对目标航迹的检测性能,从单部声呐时间融合的角度出发,提出了一种基于Hough变换的声呐信号检测算法。该算法把航迹上的观测点变换为参数空间的对应曲线,充分利用一段时间内的目标观测数据,在低信噪比下也能从背景噪声中提取目标的航迹特征,提高了声呐的检测概率,且对部分信息和数据的缺失不敏感。仿真试验证明了该算法的有效性。     

一种基于散射中心密度的距离扩展目标检测方法

针对高分辨率雷达距离扩展目标的M/N检测器在目标空域散射中心密度较为稀疏时检测性能下降的问题,提出了一种基于散射中心密度的M/N(BSD.M/N)检测器.首先,推导出了检测器的平均虚警概率和检测概率表达式.其次,通过分析不同散射中心密度以及不同信杂比条件下检测器的检测性能与第二门限M取值的关系,给出了最佳M值的近似计算表达式.最后,仿真试验表明,这种检测器在散射中心稀疏情况下,检测性能要明显优于普通M/N检测器.     

基于分段伪Keystone变换的快速旋转目标检测

 对于高距离分辨雷达,快速复杂运动目标在相参积累时间内出现的越距离单元走动给检测与识别带来极大的困难.本文针对快速旋转目标越距离单元走动的问题,提出了一种新的分段伪Keystone变换方法,对越距离单元走动进行校正.该方法首先将数据按一定准则分段,每段数据用伪Keystone变换处理,校正目标的越距离单元走动,然后将每段数据"拼接"在一起,完成整个观测时间的距离像对齐,并在此基础上实现积累时间内的相参检测.采用离散匹配傅里叶变换实现了该变换的快速算法,仿真实验验证了算法的有效性.