微进动弹道导弹目标雷达特征提取

该文总结了弹道导弹目标雷达识别的研究现状,引入微进动和微RCS的概念,推导了进动锥体目标对雷达波的姿态角计算公式,分析了微RCS和姿态角的关系,使用进动锥体目标的微RCS序列估计目标进动参数和惯量比。以惯量比为特征,提出了识别弹头和诱饵的方法。最后给出了仿真结果。     

中段目标进动雷达特征提取

本文总结了弹道导弹目标雷达识别的研究现状,推导了进动锥体目标对雷达波的姿态角计算公式,分析了目标RCS和姿态角的关系,使用进动锥体目标的RCS时间序列估计了目标进动参数和惯量比,使用惯量比作为特征,提出了识别弹头和诱饵的方法,最后给出了仿真结果。     

弹道类目标进动周期特征提取方法研究

提出一种自相关(AUTOC)法与平均幅度差函数(AMDF)法相结合的弹道类目标进动周期提取方法(PreAUTOC-AMDF法).该方法先对目标的雷达散射截面积时间序列进行预处理(低通滤波或平滑),再将AUTOC法的周期提取函数与AMDF法的周期提取函数的倒数相乘,以突显新构造的周期提取函数的极值点.把相邻两个极值点的时间间隔作为进动的估计周期.文中从参数估计的角度分析了目标进动周期提取方法的克拉美罗界,并将PreAUTOC-AMDF法与其他周期提取方法进行了性能比较.理论分析与计算机仿真结果表明,PreAUTOC-AMDF法的均方误差最接近克拉美罗界,具有更高的周期提取精度,是真假弹头识别应用中一种有潜力的目标进动周期提取方法.     

弹道目标进动周期特征提取研究

建立了弹道目标进动回波模型,利用该模型对循环自相关法、循环平均幅度差法和方差分析法等回波序列幅度周期特征提取方法进行了比较,分析了各种方法的优缺点,提出了基于特征值熵的方差分析法.该方法通过对回波序列进行特征值分解计算特征值波形熵,然后利用方差分析法估计幅度周期.基于特征值熵的方差分析法有效地解决了上述传统方法易受噪声干扰的缺点,既保持方差分析法周期提取的精确性,又利用特征值波形熵准确判断周期性,减少了方差分析法的误判率,在低信噪比条件下具有较为稳健识别性.通过仿真实例比较了各种信噪比条件下该方法性能,并与方差分析法进行了比较,结果表明该方法具有良好的抗噪声性能.     

基于多视角一维距离像序列的进动目标特征提取

该文研究了利用多视角观测1维距离像序列联合提取弹道目标进动角和真实长度的方法。以锥形弹头为例,详细分析了目标进动条件下1维距离像长度随视角的变化规律,指出该规律通常情况下可近似为正弦曲线;基于此建立了多视角雷达目标观测模型,提出了基于多视角1维距离像序列目标进动角和真实长度的联合提取新方法,并分析了雷达布站对特征提取精度的影响。最后通过计算机仿真证明了算法的有效性和适应性。     

基于一维像序列的中段雷达目标进动特征提取

弹头和诱饵在外形和散射特性上有很多的相似处,但是进动特征有很大差别,反演进动周期、进动角等特征将有助于解决弹头、诱饵的识别问题,本文以中段旋转对称体目标为研究对象,分析了该类目标的散射特性,提出了移动散射点模型,分析了自旋、进动对目标一维像的影响,提出了基于相关图估计进动周期的方法,并从理论上推导了进动周期内一维像长度的变化,得到了一维像长度极小极大比与进动角等参数的关系,提出了迭代寻优求解三参量非线性方程的方法,并通过实验进行了验证,结果表明,算法稳定、可靠,估计精度较高.     

空间进动目标微动参数估计方法

该文提出了基于窄带雷达估计空间进动目标微动参数的新方法。该方法首先依据进动目标回波信号的微多普勒特性,应用傅里叶变换对目标的进动参数进行粗估计;然后根据回波信号的时频谱特性,通过相干积累的方法得到目标的高分辨率3维分布。最后,利用图像熵的概念在特定范围内对微动参数进行搜索,获得了较高的估计精度。使用仿真数据验证了算法的性能,证明了参数估计的高精度。     

基于瞬时频率估计的进动锥体目标微多普勒频率提取方法

该文针对进动锥体目标的微动特性提取,建立等效散射点模型下的微多普勒频率与目标运动参数关系。结合进动调制的微多普勒频率近似正弦变化规律的特点,提出基于瞬时频率估计和随机抽样一致性(RANSAC)的进动目标微多普勒频率提取方法。该方法将回波信号分为若干段,每一段的回波信号近似为若干线性调频(LFM)信号分量之和,通过调频Relax算法估计各信号分量的瞬时频率,并通过随机抽样一致性算法估计散射点的微多普勒曲线。基于仿真数据和电磁计算数据的实验验证了该方法的有效性及稳健性。     

基于三维重构的空间目标进动参数估计方法

空间目标进动参数的估计在目标姿态确定、再入后落点预测和目标识别等方面具有重要意义.针对存在稳定散射中心的进动空间目标,提出了一种基于宽带雷达观测的进动参数估计方法.该方法的优点是无需利用目标形状信息,只利用3个以上非共面散射中心的一维距离历程就可以对空间目标进动参数进行估计.推导了进动目标的运动学模型,利用多散射中心径向距离历程的关联结果获得了目标的三维运动和三维成像结果,基于三维运动的欧式重构采用序列二次规划优化和非线性最小二乘循环迭代的方法估计目标的进动参数.最后,利用电磁仿真数据验证了算法的有效性.     

空间进动目标的宽带雷达特征信号研究

 本文将空间目标进动模型、宽带电磁散射计算模型以及线性调频(LFM)雷达回波信号模型相结合,提出了一种空间进动目标宽带雷达特征信号预测与高逼真度仿真的方法.利用进动目标的微波暗室测量数据,从雷达散射截面(RCS)和高分辨一维距离像时间序列两方面对模型的逼真度进行了验证,并在此基础上仿真了空间目标的动态宽带LFM雷达回波,分析了理想点散射体仿真进动目标特征信号的局限性和成对回波对雷达成像的影响.     

弹道导弹目标微多普勒特征提取

真假目标识别是弹道导弹防御系统的主要技术瓶颈之一,它在一定程度上决定了反导系统的成败.基于弹头和诱饵微动特性的差异,提取相应的微多普勒特征可用来识别真假目标.文中在介绍弹头和诱饵运动特性的基础上,引入了微多普勒概念,建立了弹头和诱饵的微动模型,并对其微多普勒进行了理论推导.通过仿真从雷达回波中提取出弹头和诱饵微多普勒的频谱特征和时频谱特征,从而为真假目标的识别提供了新的依据.     

多视角距离像序列弹道目标的进动参数估计

进动参数是中段目标识别的重要特征来源,该文以锥形弹头为研究对象,分析了进动参数、目标结构参数对一维距离像上目标长度的影响,建立了高分辨雷达多视角观测模型。在此基础上,提出了一种基于多视角时间-距离像对进动特征及结构特征进行联合估计的算法,并对其CRB进行了推导。该算法利用多部高分辨雷达所观测的目标投影长度变化信息实现了无先验信息下进动参数与目标结构参数的高精度估计。仿真结果验证了所提算法的有效性。      

组网雷达中弹道目标微动特征提取与识别综述

针对组网雷达中弹道中段目标微动特征难以识别与分辨的问题,文中分析了弹道中段目标微动特征的差异,总结了基于低分辨雷达网和高分辨成像雷达网的雷达目标微动特征提取技术在反导预警探测中的应用与研究现状,并分析了此类识别手段的优缺点。在此基础上,探讨了今后低分辨雷达和高分辨成像雷达相结合的混合体制雷达网在弹道中段目标识别中的主要研究方向,为进一步推动组网雷达中弹道目标识别研究提供参考和基础。      

基于ISAR像序列的弹道目标进动特征提取

中段弹道目标进动特征是分辨弹头及诱饵的重要依据.以二维ISAR图像序列为基础,分析了弹道目标成像特点和目标姿态角的变化过程,提出了基于图像配准的ISAR像姿态差估计方法;采用等间隔配准避免了配准奇异,根据姿态差二次方曲线实现了进动参数的估计,给出了计算目标进动角、进动周期的具体步骤.仿真结果表明,该方法能够实现弹道目标进动特征提取,估计精度较高.     

高速目标雷达微多普勒特征提取

目标组成部件的机械振动或旋转(微运动动力学)会在目标的雷达回波上产生频率调制,人们将由振动或旋转产生的调制称为微多普勒现象。微多普勒特征可以被认为是运动物体的独特现象,能够提供用于目标分类识别的附加信息。文中关注高速目标的微多普勒特征提取,讨论了高速带来的距离走动补偿、平动多普勒位移校正、雷达信号条件和微多普勒特征提取方法,仿真了一种高速目标微多普勒分析方法,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于贝塞尔函数基信号分解的微动群目标特征提取方法

微动特征提取是群目标分辨的有效手段,以往针对孤立目标的特征提取技术不再适用。针对此该文提出了一种基于信号分解的微动群目标特征提取方法。首先通过分析微动信号的正弦调频(SFM)形式,推导了SFM信号相位项在k-分辨率贝塞尔函数基上的分解结果;然后根据回波分解结果中微动频率与函数基的一一对应关系进行频率粗略估计,并针对误差产生原因给出了精确的微动频率估计方法;最后在离散信号相位解模糊的基础上,完成各子目标的微动频率提取。仿真实验验证了算法的有效性,且与正弦调频傅里叶变换(SFMFT)算法和平均幅度差函数(AMDF)算法相比具有更高精度。     

弹道目标平动补偿与微多普勒特征提取方法

针对传统逆合成孔径雷达(ISAR)成像中的平动补偿方法并不适用于弹道目标平动补偿的问题,该文提出了一种弹道目标平动补偿与微多普勒(m-D)特征提取方法。在分析有翼弹道目标未完成平动补偿时的m-D效应的基础上,首先采用形态学中的骨架提取方法抑制1维距离像旁瓣,再在快时间频率(距离)-慢时间平面上搜索分离各散射点的m-D特征曲线,然后对其进行经验模式分解(EMD)分解,利用分解结果中的趋势项分量完成目标回波的平动补偿,并通过分析EMD分解结果获得了目标的自旋频率、锥旋频率等特征信息。仿真实验验证了所提方法的有效性与鲁棒性。     

基于分布式组网雷达的弹道目标三维进动特征提取

弹道目标微动特征提取是当前研究的一个热点,但在单基雷达中,由于视角限制,仅能提取目标在雷达视线方向上的微动分量,难以获得目标的真实三维微动参数.本文基于分布式组网雷达,利用组网雷达的多视角特性,提出了有翼弹道目标三维进动特征提取方法.首先基于目标锥顶散射点的微多普勒特征参数实现了目标空间三维锥旋矢量的重构,在此基础上,通过分析锥底边缘散射点的进动特征与微多普勒曲线的关系,提取了目标的进动周期、自旋周期、进动角、锥底半径、自旋轴与锥旋轴的交点位置等特征,并实现了目标长度的估计.仿真实验验证了算法的有效性,并进一步利用仿真实验分析了算法的鲁棒性.     

含旋转部件的动态目标ISAR成像及微多普勒特征提取

含旋转部件的动态目标ISAR成像中,受旋转部件微多普勒调制影响,导致目标成像质量下降,给目标识别带来巨大困难.抑制或消除旋转部件回波是处理带有旋转部件目标ISAR成像的重要内容.现有的算法在处理旋转部件时采用了单个旋转点的假设,虽然取得了较好的效果,但是对实测数据分离效果不明显.为此,本文基于含旋转部件目标主体和旋转部...