合成孔径雷达轨迹误差的自适应校正算法

讨论了有关合成孔径雷达（SAR）地面图像轨迹失真的自适应校正问题。文中提出的方法属于自适应自聚焦方法中的一种,这种方法采用反射探测信号来纠正轨迹误差信息。将多普勒频谱位移及其高阶导数在斜距范围取平均得到的估值作为信息参数。这样就为建立这种自适应算法提供了可能,即它不仅能够自动校正飞行速度误差,而且还能够校正加速度和突跳误差。给出了 SAR信号处理的结果,讨论了不同条件下信号处理的特性以及所提方法的实现结果。     

伪随机序列调制信号的多普勒频移估计

讨论了伪随机序列调制信息的多普勒频移和延迟的估计问题。隐藏在非透光残骸内的慢速运动目标反射信号含有周期信息。例如,这些信息可能是由人为或自然灾害后幸存人员的呼吸和心跳引起的。非相关与相关噪声都会导致编码序列薄结构出现误差。提出了一种拥有非相干鉴频器的准最优接收机。该接收机拥有两个相位同步的平行通道。主要讨论了该接收机合成过程的工作条件及其特性。这一合成过程建立在改进的非线性滤波过程基础之上。整个合成过程分为两步:第一步假设信号频率无频移且已掌握该信号处理算法的基本结构;第二步,假设该算法结构未改变,利用信号滤波理论设计了移频控制回路中的滤波器。频移与信号延迟的联合估计序列可用作动态卡尔曼滤波器模型。     

探测人体呼吸的多普勒搜救雷达数字信号处理

描述了相干多普勒雷达人体呼吸回波信号的试验研究结果,给出了信息处理的频谱与时域实现及其统计特性。试验表明,在微波频段的声音信号中,人体呼吸引起的回波信号相位调制产生的过程具有周期性关联随机过程的特性。基于等距栅格对该过程的统计特性进行计算,其周期与过程关联周期相等。文中提出了一种随机准则来估算关联周期。对基于等距栅格的过程的遍历性作了理论验证和试验证实。     

低多普勒目标识别难题

研究了强扰动起伏特征条件下低多普勒目标的探测与识别方法。从最大似然法的观点来看,文中提出的用于估算目标空间位置及目标返回信号多普勒频率转换估算值的方法是最佳的。该算法通过合并处理来自间隔传感器间的信号,以获得信号参数的最佳估测值。通过频域和时域分析,就有可能提取到目标在不同扰动特征和级别下的最大信息量。文章给出了该算法建模的结果,还讨论了其实际工作中的性能特性。