卡车目标遮挡效应建模及微多普勒特征分析

微多普勒是微动目标独特的特征,车轮旋转的微多普勒是卡车目标的重要特征,可为卡车的识别研究提供依据。首先基于散射点模型,结合卡车和雷达的位置关系,采用画家算法对卡车进行遮挡效应建模;其次,建立了卡车微动模型,分析了卡车运动时非旋转散射点多普勒及轮毂旋转散射点微多普勒随方位角、掠地角、速度和加速度的变化规律,为卡车微多普勒特征提取及识别研究打下基础。仿真验证了该方法的有效性和理论分析的正确性。     

一种空间微动目标宽带雷达干涉三维成像方法

空间微动目标3维成像在目标特征信息感知方面具有优势,对于实施空间目标成像、分类、识别等任务具有重要现实意义。据此,该文针对L型天线阵列成像系统,提出一种基于改进的粒子群优化的空间微动目标宽带雷达干涉式3维成像方法。首先,分析了目标回波信号的微多普勒特性,建立参数化表征模型。其次,基于所提优化算法重构各天线回波信号的微多普勒相位项,通过对各回波信号相位项的干涉处理,获得干涉相位差,并推导干涉相位差与目标空间坐标的关系,从而重构真实3维坐标,获得微动目标3维图像。相较于已有方法,所提方法基于干涉式成像思想,在无遮挡和有遮挡效应的条件下,均可重构微动目标真实空间坐标和3维图像,并且具有较好的鲁棒性。最后,仿真计算验证了该方法的有效性。     

基于自相关-倒谱联合分析的无人机旋翼转动频率估计方法

准确估计无人机旋翼转动频率对于无人机的检测与识别具有重要意义。该文针对调频连续波雷达的无人机目标回波模型,提出一种自相关-倒谱联合分析的无人机旋翼转动频率估计方法,推导了无人机旋翼转动频率与雷达回波倒谱输出中周期性时延的映射关系,通过加权均衡能够更有效地估计多旋翼无人机旋翼转动频率,弥补了传统方法的不足。通过仿真和实际场景实验验证了方法的有效性。

     

高噪声环境下微动多目标分辨

目标的微动特性是目标的固有属性,其产生的微多普勒现象提供了多目标分辨与识别的新途径。该文针对高噪声背景下的微动多目标分辨问题,提出了一种新的基于B分布和Viterbi算法的多目标多普勒特征提取方法。该方法在高噪声环境下,将B分布和Viterbi算法进行有机结合,提取多目标微多普勒特征,进而对多目标进行分辨。基于仿真数据的试验结果表明：在高噪声背景下,该方法可以有效地提取多目标微动参数特征,实现多目标分辨。     

基于窄带雷达组网的空间锥体目标特征提取方法

进动引发的微多普勒调制可作为空间锥体目标识别的重要依据,针对此该文提出一种基于窄带雷达组网的进动锥体目标特征提取方法。该文首先根据目标散射特性推导了进动引发的散射点理论瞬时频率变化,并根据频谱熵实现了多个雷达视角观测下的散射点瞬时频率变化的匹配;然后依据不同视角下锥顶与锥底散射点瞬时频率变化关系,提出一种目标进动与尺寸特征联合提取的新方法,实现了目标高度、底面半径、质心位置、进动角等参数的高精度估计。基于电磁计算数据的实验结果验证了该文所提方法的有效性和精确性。     

基于参数化时频分析的进动锥裙目标瞬时微多普勒频率提取方法

微动目标散射点的微多普勒对目标运动、结构参数的估计具有重要意义。该文针对表面光滑的锥裙目标,首先依据进动锥裙目标的等效散射点模型,推导出散射点的理论微多普勒曲线表达式。结合进动调制的锥裙目标微多普勒曲线为多阶正弦级数叠加的先验信息,提出一种基于参数化时频分析的进动锥裙目标微多普勒曲线提取方法。针对多分量信号组成的锥裙目标回波,该方法利用相干信号单距离多普勒干涉(CSRDI)方法估计锥旋频率,进而利用参数化时频分析估计散射点的微多普勒曲线,之后利用带阻滤波器分离估计得到的散射点回波信号。基于电磁仿真数据验证了所提方法的有效性。     

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。     

一种大加速度机动目标微动参数估计方法

运动目标具有大加速度时,在一定的观测时间内,其瞬时多普勒频率是模糊的。若目标存在微动,相应产生的微多普勒会叠加于模糊的多普勒频率之上。这种现象常见于高速机动目标。针对提取具有大加速度微动目标的运动特征问题,该文提出一种参数估计方法。通过对目标多普勒频率的解模糊以及对目标整体运动的估计和补偿,提取目标的微多普勒分量,在此基础上估计目标的微动周期。基于仿真数据和实测数据的分析表明,该方法适用于估计大加速度机动目标的微动参数问题。     

基于改进EEMD的穿墙雷达动目标微多普勒特性分析

穿墙雷达动目标探测中人的心跳、呼吸、手臂摆动等运动的微多普勒信号是非线性、非平稳信号,可以采用经验模式分解(EMD)对其进行时频分析。由于EMD分解存在模式混合问题,该文提出一种改进的整体平均经验模式分解(EEMD)方法,并将其应用于穿墙雷达人的运动微多普勒特性分析中,并且对分解后的每个本征模式函数(IMF)进行Hilbert-Huang变换(HHT),得到信号的时间-频率-能量谱。仿真数据和实验结果分析均表明,改进的EEMD方法不仅能够有效消除EMD中的模式混合问题,将人运动微多普勒信号中的不同频率尺度分解在不同的IMF中,而且还能够有效抑制原始信号中的噪声,提高信噪比,得到更精细、更清晰的时频分布。     

基于时频特征的低分辨雷达微动多目标分辨方法

对同一波束内群目标个数进行判定对于提升低分辨预警雷达性能具有重要的意义。该文根据不同目标微动多普勒特性的差异,提出了利用时频的方法进行微多普勒特征分析实现群目标个数的判定的方法。该算法先利用自适应chirplet变换进行群目标信号拟合,消除交叉项的影响,得到每个目标主要微动频率分量,再根据拟合得到的频率分量呈线性的特点,利用hough变换检测直线数量,从而实现群目标个数的判定。仿真实验表明,该算法可以有效估计群目标内目标个数。