基于A*OMP算法及其改进算法的宽带雷达信号稀疏分解

传统稀疏分解算法正交匹配追踪(OMP)算法里采用内积最大值来寻找最优原子,该方法容易陷入局部最优,为了弥补这一缺点,采用了新的算法:A*OMP算法,该算法使用A*搜索(即最佳优先搜索技术)寻找最优原子,该搜索方式寻找的最优原子具有全局最优性。实验表明相比传统OMP算法而言,该算法有效地提高了信号的重构精度。     

一种适应复杂电磁环境的重频跟踪方法

针对现代电子战日益复杂的电磁环境以及不断涌现的新体制雷达,本文采用脉冲预测的方法对指定的雷达信号进行重频跟踪。由于脉冲预测的特征规律与目标雷达重复周期精确一致,重频跟踪器解决了如何在复杂电磁环境下进行实时信号跟踪的问题,并且能够适应多种不同体制的雷达信号。     

变形轮侦察机器人的控制系统设计

为提高机器人适应复杂地面环境的能力,车轮采用可变形为三爪的结构,可根据不同的路面,选择轮式移动和爪式爬行两种步态,实现现场侦察。该机器人采用上下两级的控制策略,以Lab view软件进行上级监视、操控界面开发,下级选用功能强大的STM32芯片作为车载主控制器,MSP430单片机作为协控制器,应用RS－485总线组成分布式控制系统。有效的实现了机器人的远程控制和信息传递。     

基于雷达杂波图像的单站定位技术

在特定的边界下美军“强盗”电子情报系统具备强大的单站定位能力。通过分析“强盗”系统,提出了一种独特的定位技术。有别于传统定位技术,该技术利用雷达杂波信号实现对辐射源的定位,理论分析和仿真结果证明了其可行性。     

基于目标指示的两坐标警戒雷达目标高度补偿状态估计

为了克服现有目标高度补偿算法存在的模型假设不合理、实际应用效果难以保证等问题,本文以目标恒海拔等速运动为前提,利用协同单元提供的目标指示信息,对两坐标雷达的空间目标跟踪问题重新进行了研究.首先根据不同坐标系间的转换关系,构建了目标高度的准确表达式.然后通过恒等变换和合理的近似,得到了目标高度的估计公式,并利用绝对值不等式和柯西-施瓦茨不等式,推导得到了高度估计公式的误差.最后联合目标高度估计公式和两坐标雷达的缺维量测方程,采用扩展卡尔曼滤波方法,实现了目标空间状态的估计.仿真结果表明:本文算法可有效地对目标高度进行补偿,获得稳定、可靠的目标空间状态估计,从而为两坐标雷达目标空间状态估计问题提供了相对有效完善的解决方法.     

高帧率步进频穿墙成像雷达扫频方法

步进频是穿墙成像雷达的常用波形,传统采用锁相合成技术的步进频穿墙成像雷达的跳频时间长,帧率很低,难以满足穿墙雷达实时成像的要求。为了解决这个问题,提出了一种新的扫描方案,可以通过现场可编程门阵列（FPGA）实现对扫描方式的可调控制,在不影响回波波形及成像效果的情况下显著提高了步进频穿墙成像雷达的帧率。在2 MHz的频率步长以及2.5 GHz的频段范围内时,实际成像帧率可以达到14 Hz,在一定程度上满足了实时成像的要求。试验测试结果验证了所提方法的可行性。     

基于宽带DRFM的雷达面目标回波模拟技术

针对跳频雷达高度表大地面目标回波信号的模拟,提出了一种基于宽带数字射频存储(DRFM)技术的实现方案。首先介绍了1.2 GHz带宽、3 GHz采样的宽带DRFM组件硬件平台,然后重点叙述了基于DRFM技术的雷达高度表大地面目标回波模拟的算法设计方案,通过采用多路并行处理、多相滤波、正交调制等技术实现了数字下变频、目标回波特征调制、数字上变频等关键算法,最后给出了算法仿真和硬件调试结果,验证了算法的正确性和有效性。该方案已成功应用到某宽带跳频雷达高度表大地面目标回波模拟系统的设计中。     

均匀线阵目标到达角估计的压缩感知方法研究

为了缓解表面波雷达在天线阵列小型化后角度分辨率低的问题,采用压缩感知理论,提出一种小型天线阵列表面波雷达目标到达角估计的方法。将到达角估计问题转化为稀疏信号表示的重建问题。建立了稀疏信号模型,分析了应用条件,将角度和速度空间离散化以构造字典,设计了基于实时海态信息的测量矩阵,设计匹配算法完成信号重构。仿真结果表明,若满足准确重建条件,即使在小型天线阵列的情况下,也能以计算资源为代价改善方位分辨率。     

基于积谱矩阵局部二值模式的欺骗干扰识别

针对跟踪雷达的三种常见欺骗干扰,提出了一种基于积谱矩阵( SPM)局部二值模式( LBP)的识别算法。首先,计算雷达接收信号不同脉冲重复周期( PRI )的积谱,并将其按照频域和慢时域排列成一个二维积谱矩阵。然后,将图像处理的纹理特征引入到欺骗干扰识别的算法中,采用局部二值模式提取二维积谱矩阵的灰度图像特征。最后,通过仿真实验验证了算法的正确性,当雷达接收信号的信噪比( SNR)大于5 dB时,该欺骗干扰识别算法的平均识别概率优于90%。     

基于二阶矩的雷达信号盲分离

针对雷达接收机在现代战场复杂电磁环境下接收到的混叠信号,提出了一种基于二阶矩的信号盲源分离方法。在混合信号球化过程中,对于具有加性白噪声的模型,构造了一组新的协方差矩阵,在信噪比不是很高的情况下,使其不会影响分离结果。在协方差矩阵对角化过程中,采用自然梯度的方法,避免分离矩阵更新过程中的求逆问题,提高了算法的实时性。仿真实验证明,在信噪比为-10 dB的条件下,对比FastICA算法,所提算法分离精度高,收敛速度快,为进一步的信号识别提供可靠依据。