一种机载外辐射源雷达微弱目标检测方法

针对机载外辐射源雷达系统中直达波信号参数估计误差导致的杂波抑制性能下降、微弱目标检测性能恶化的问题,提出了一种机载外辐射源雷达体制下微弱目标检测方法。该方法在建立杂波和微弱运动目标信号模型的基础上,对重叠分段后的两通道信号进行匹配滤波,然后分别对两通道信号进行Keystone变换完成相对径向速度的距离徙动校正,最后构造通道间相位偏差补偿函数,并结合两通道相位中心偏置天线(DPCA)方法解决杂波剩余问题。仿真结果表明:考虑直达波参数估计误差的影响能够提高微弱目标检测能力;在载机偏航角为2°的情况下,该方法与忽略相位偏差的传统DPCA方法和理论值补偿相位偏差的DPCA方法相比,检测信噪比分别提高了12dB和7dB以上。     

采用时延估计的外辐射源雷达杂波抑制算法

针对外辐射源雷达目标探测中监测通道存在分数倍时延杂波而造成杂波抑制性能下降的问题,提出了采用加权子空间拟合时延估计的外辐射源雷达杂波抑制算法(WSF-TDE-CM)。在假设接收数据中的目标信号远远弱于杂波信号的前提下,该算法首先利用接收数据的自相关矩阵通过加权子空间拟合的方法建立杂波时延估计模型,将分数时延估计问题转化为复正弦频率估计的优化问题,然后利用量子粒子群算法求解杂波时延,最后通过估计的杂波时延构造杂波矩阵,将接收信号投影到杂波空间的正交补子空间中,从而实现杂波的抑制。WSF-TDE-CM算法不需要设置滤波器阶数,在杂波时延为分数时延的情况下仍能保持良好的杂波抑制性能。仿真实验表明,当监测通道存在分数倍时延杂波时,WSF-TDE-CM算法与扩展相消算法相比,其杂波抑制比提高了约20dB;同时,在目标回波信噪比为-30dB时也能很好地检测到弱目标回波。     

基于压缩感知的外辐射源雷达目标参数估计方法

外辐射源雷达通过计算互模糊函数来估计目标的距离-多普勒信息,该方法存在弱目标被强目标高副瓣掩盖及分辨率低的问题.为此提出了一种基于压缩感知的外辐射源雷达目标参数估计方法.该方法提出了采用分布式压缩感知同步子空间追踪算法实现距离域稀疏重构,采用扩展正交匹配追踪算法实现多普勒域稀疏重构.仿真和实测数据验证表明,所提方法减少了互模糊函数副瓣的影响并提高了分辨率,同时避免了字典尺寸过大和时间复杂度过高的问题.     

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。     

计算机影像存贮技术在机载预警雷达系统中的应用

介绍在ＡＳＴ３８６微型计算机上实现机载预警雷达杂波的影像存贮技术，详细分析机载预警雷达杂波的影像存贮的硬件实现过程。     

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。     

基于FM信号的外辐射源雷达组网系统多传感器选择算法

提出一种基于调频广播(FM)信号的外辐射源雷达组网系统多传感器快速启发式算法,目的是使系统能够动态地协调各部FM信号接收机的使用,进而在资源有限的条件下达到更好的目标参数估计性能。该算法采用相干克拉美罗界(CRLB)作为代价函数,并通过贪婪快速启发式算法对优化问题进行了求解。仿真结果表明,所提算法不仅可以在系统资源有限的情况下提升目标的参数估计性能,而且可以大大减小计算量,具有很强的实用性。     

多频段外辐射源无人机检测实验研究

近年来,基于无源双基地雷达的无人机检测手段一直受到国内外研究人员的广泛关注。但常规双基地雷达的无人机检测方法需要作参考信号重构和杂波抑制等手段,使得检测算法较为复杂。基于循环谱的检测算法在不经信号重构和杂波抑制下,利用外辐射源雷达的循环平稳特性和循环谱的强抗噪性,可直接提取到旋翼无人机的微动特征。但该方法使用单频外辐射源雷达,在检测的稳定性和连续性上,由于受到目标距离、俯仰角度等因素的影响而显得力不从心,且检测精度不高。该文从外辐射源信号的循环平稳特性出发,提出了基于多频段外辐射源雷达的无人机检测方法。实测实验表明,使用多频段外辐射源检测时无人机回波信号的循环谱等高图识别率要高于单频段外辐射源雷达,多频联合处理能使检测性能更加平稳。     

基于PSWF函数的机载MIMO雷达降维自适应处理算法研究

针对机载多输入多输出(MIMO)体制雷达的杂波抑制问题,本文提出了一种机载MIMO雷达降维空时自适应处理(STAP)算法。该算法利用PSWF函数,根据雷达参数,离线的构造出杂波子空间的一组完备正交基,实现了对杂波子空间的估计,并运用特征相消法(EC)完成了降维STAP计算。仿真实验表明,在理想情况下,该算法能够获得很好的杂波抑制性能;在考虑阵元幅相误差时,与特征对消法相比,该算法在大幅降低运算复杂度的同时,依然能够保持杂波抑制能力。     

改善正侧视机载PD雷达检测低径向速度目标性能研究

对低径向速度目标的检测能力是衡量机载脉冲多普勒雷达性能的一项重要指标.文章在分析正侧视机载脉冲多普勒雷达杂波特点的基础上,提出了一种改进的脉冲多普勒处理方法,用于改善对低径向速度目标的检测.通过对实测数据的处理,结果表明该方法取得了较好的效果.     

ReliefF算法在雷达辐射源信号识别中的应用

采用小波包变换提取雷达辐射源信号特征能够有效对信号进行识别,然而,由小波包变换提取的信号特征雏数高,部分信号特征受噪声污染严重．基于此,采用RelietF算法对信号特征的分类能力进行评价,选择出小波包中分类能力强的信号特征,再通过特征相关度算法去除分类能力相近的冗余特征,利用剩余的分类能力强的信号特征组成特征向量进行分类．仿真实验结果显示,该方法用较少的信号特征能够获得较高的正确识别率．     

机载火控雷达的仿真实现

本文以机载火控雷达仿真系统研制为背景,讨论了仿真系统总体方案,对机载火控雷达系统和相关技术进行了分析和研究,搭建了基于多功能显示器(MFD)的仿真硬件平台,并结合软件开发技术实现了机载多功能火控雷达仿真软件系统,分析了系统软件的主要实现技术和运行流程。该系统能逼真的仿真雷达在真实环境下的工作,并取得良好了仿真效果。     

基于BP网的雷达辐射源分类器设计

为了解决侦察告警设备在强噪声背景下的雷达辐射源识别率较低的问题,设计了一种基于BP(Back Propagation)网络的雷达辐射源分类器,并就设计关键点——分类器拓扑结构、训练次数的确定以及训练集的设计进行了研究。分类器以BP网络为基础,以载频、脉宽、重频和天线扫描方式为输入特征向量,对雷达辐射源进行分类识别。仿真实验结果证明,该分类器在强噪声背景下的正确识别率可达92.4%。     

极化雷达发射波形和接收滤波器联合优化新方法

波形优化可有效抑制干扰和噪声,显著改善雷达性能。以极化雷达为研究对象,最大化滤波器输出信杂噪比为优化目标,发射波形能量约束为条件,构建了波形和接收滤波器的联合优化问题。对该非凸优化问题,提出了一种发射波形和接收滤波器迭代优化算法,该方法确保目标函数随迭代过程的单调递增和收敛性。实验证实了提出方法的有效性,以及相对现有方法的优势。     

基于扁长椭球波函数的机载多输入多输出雷达降维自适应处理算法研究

针对机载多输入多输出(MIMO)体制雷达的杂波抑制问题,提出了一种机载MIMO雷达降维空时自适应处理(STAP)算法。该算法利用PSWF函数,根据雷达参数,离线地构造出杂波子空间的一组完备正交基,实现了对杂波子空间的估计;并运用特征相消法(EC)完成了降维STAP计算。仿真实验表明,在理想情况下,该算法能够获得很好的杂波抑制性能;在考虑阵元幅相误差时,与特征对消法相比,该算法在大幅降低运算复杂度的同时,依然能够保持杂波抑制能力。     

改进的MUSIC算法用于雷达海上目标检测

海杂波的存在严重影响了雷达检测海上目标的性能,海杂波的建模与抑制方法是其研究的重要方面。首先介绍了高频雷达海杂波的产生机理,然后建立海杂波的信号模型。在信号模型的基础上,研究抑制海杂波以及提取目标信号的方法,主要研究对比了SVD和MUSIC方法。利用海杂波信号模型产生满足条件的模拟杂波以及目标信号,仿真出抑制海杂波以及提取目标信号的过程,仿真结果可以验证方法的有效性。     

分布式OFDM-MIMO雷达高速微弱目标多帧检测

针对传统动态规划检测前跟踪(DP-TBD)算法对高速微弱目标的检测和跟踪问题,利用一种结合正交频分调制(OFDM)波形和分布式多输入多输出(MIMO)雷达的分布式OFDM-MIMO相控阵雷达,提出基于该雷达的TBD方法.MIMO雷达的全向辐射特性能够大大降低TBD单帧回波获取时间,另外,分布式雷达的空间部署可以削弱目标雷达截面积(RCS)起伏.仿真结果表明:本文方法检测和跟踪性能良好,是一种有效检测高速微弱目标的方法.     

雷达辐射源识别数据融合基本概率分配函数建模

通过对全脉冲、批数据等各级数据进行分析,并与识别结果进行比对、核实和验证,发现复杂电磁环境下各独立侦察设备侦收到的数据和雷达辐射源识别信息具有模糊性和不完整性,造成识别过程中出现错误,甚至输出毫不相关的识别结果。针对这种情况,采用基于D-S证据理论数据融合的方法对雷达辐射源进行识别。此外,结合雷达辐射源识别问题的特点,借鉴信息论中熵的概念,对基本概率分配函数进行了建模。仿真结果表明该方法具有优良的性能。     

基于小波变换的天波雷达舰船目标检测方案

针对天波超视距雷达(OTHR)舰船目标自适应检测的难题,提出一种基于修正的峰值信噪比(MPSNR)-离散小波变换(DWT)的方案.首先在预处理过程中拼接接收数据各通道中当前监视区域的距离多普勒谱,然后通过令MPSNR最大化实现海杂波的自适应抑制,最后利用排序统计-恒虚警率检测器进行舰船目标检测.理论上本方案中的MPSNR较已有方案中的峰值信噪比对海杂波被抑制的程度更为敏感,因此本方案较已有方案对海杂波的抑制更为充分,进而可以改善目标检测性能.仿真数据和实测数据的结果表明本方案对舰船目标的信杂噪比提升了2.6 dB.     

基于目标优先级的增量式雷达辐射源信号参数识别方法

陆、海、空的战场侦察、监视、定位和跟踪等应用领域产生了海量、动态增加的雷达辐射源信号参数侦察数据。传统雷达辐射源信号参数分析方法无法高效利用新侦察数据,以提高雷达辐射源识别能力,特别是难以应对高威胁级别的辐射源目标的识别。提出一种基于目标优先级别的增量式雷达辐射源信号参数分析方法,能够有效针对新辐射源信号参数侦察数据进行增量式学习,大大提高高威胁雷达辐射源目标的识别能力。仿真实验证实了该方法的有效性。