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低空小目标容易被地物杂波和噪声淹没,影响雷达的探测性能,对国土防空具有较大威胁。星载双基地雷达因其覆盖范围广、相参积累时间长、不受地形遮挡影响等优点,在低空小目标探测方面具有独特优势。本文提出了一种基于地球同步轨道合成孔径雷达(GEO SAR)的双基地雷达探测系统;在GEO SAR卫星照射、地面(或飞艇)接收的系统配置下,研究了接收机作用距离与双基地角和接收天线面积的关系;并就长时间相参积累、多路径干扰抑制、时间同步与相位同步以及波束扫描与波束管理等关键技术进行了讨论,给出了初步的解决方案。 相似文献
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雷达自动目标识别技术是发展未来智能化武器系统需首先突破的关键技术。相比于2维SAR图像目标识别,基于高分辨距离像(HRRP)目标识别具有数据维度低、对雷达系统计算量和存储量的要求低和成像算法简单的优点。HRRP成像是目标识别中的前导和关键步骤,其速度和成像结果的质量好坏直接决定了目标识别的实时性和准确性。文中探讨了一种新的HRRP成像算法非均匀傅里叶变换(NUFFT)算法,推导并给出了用NUFFT进行调频步进信号的回波模拟和高分辨成像的数学公式。同时通过分析成像算法各步骤的计算量,对4种成像算法的计算量进行了对比分析,并仿真了两类地面目标成像与目标识别的结果。理论分析及仿真验证都表明,该文算法的计算复杂度相对于其它算法均有不同程度的改善,可以有效地应用于雷达目标识别中。 相似文献
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地球同步轨道合成孔径雷达(GEO SAR)编队飞行,是指2个或2个以上的搭载了合成孔径雷达的地球同步轨道卫星协同工作,组成一颗大的“虚拟卫星”,进而完成多项任务并降低风险。GEO SAR编队飞行形成的多通道可以用来进行动目标检测。空时自适应处理(STAP)在空-时二维平面上抑制杂波,完成强杂波背景下的动目标检测。在传统STAP算法的基础上,提出了基于GEO SAR编队飞行的对地面运动目标检测的方法,并通过仿真分析了该方法的性能。 相似文献
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昆虫雷达是迁飞昆虫监测的重要工具。传统昆虫雷达是非相参体制,距离分辨率低,采用旋转极化方式,测量效率低。本文介绍了一种基于全极化的相参雷达系统,该系统工作在Ku频段,采用同时全极化体制,可同时测量目标HH、HV、VH、VV极化回波,采用调频步进频波形,合成信号带宽800MHz,距离分辨率高达0.2m。雷达采用单目标校准技术,利用金属球和倾斜的金属丝作为定标体进行极化校准;采用基于散射矩阵的昆虫朝向提取方法,从昆虫主特征值向量中提取朝向;采用基于相位调制的振翅频率提取方法,通过对目标振翅回波的相位进行傅里叶分析提取昆虫振翅频率。通过外场实验,验证了雷达极化校准的有效性以及测量昆虫朝向和振翅频率的能力。 相似文献
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我国是全球最重要的动物迁飞场,水稻、小麦、玉米等作物重大害虫在我国远距离迁飞,严重威胁我国粮食生产安全。由于昆虫迁飞多发生在夜间,雷达的全天候、全天时探测特点使其成为昆虫迁飞监测最有效的手段。扫描昆虫雷达是昆虫迁飞监测的典型体制,可获取扫描空域内迁飞昆虫数量分布、密度等。但传统扫描昆虫雷达采用两维机械扫描,扫描空域非连续,且数据率低、分辨率低,难以实现迁飞虫量与分布的准确探测。本文提出一种新型迁飞昆虫扫描雷达,采用俯仰电扫、方位机扫的高分辨相控阵体制,可对大范围空域(方位0°~360°、俯仰5°~85°)进行快速扫描,获取迁飞昆虫精细的数量分布与密度。其中,数量分布主要面临低仰角强杂波下的弱小昆虫目标检测问题;密度主要面临相控阵俯仰波位捷变下等效雷达扫描体积计算问题。为此,本文进一步提出了基于静态杂波图的自适应变参VI-CFAR检测算法与基于雷达扫描体积微元化的密度反演算法,并通过仿真与实测数据验证了方法的有效性。目前,该系统已布设于山东省东营市现代化农业示范基地开展业务运行,可获取夜间迁飞昆虫的空间精细分布与密度,成功观测到迁飞昆虫的高度成层等科学现象,可为昆虫迁飞空间结构机理分析提供关键支撑。 相似文献
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基于导航卫星的干涉SAR(GNSS-InSAR)使用在轨导航卫星作为照射源,近地面部署接收机,利用导航卫星的星座特性以及重轨特性,可实现区域性的连续观测。对于场景1维/3维形变反演而言,需要连续时间的数据采集,由于导航卫星并非严格意义上的重轨,且重轨时间具有不确定性,原始数据冗余度高,数据对齐时截取量大,数据有效性低。该文针对GNSS-InSAR场景数据采集时间精确性问题,提出了一种重轨数据采集优化模型,该方法通过实际轨迹与TLE预测轨迹相结合的方式,通过空间相干系数的滑窗轨迹对齐,以获取相邻天导航卫星重轨时间间隔,实现精确的GNSS-InSAR数据采集,在降低原始数据冗余度下,保证数据的有效合成孔径时间。实测数据表明所提方法的有效性。 相似文献
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