新一代通用机载雷达信号处理机的实现

为提升机栽雷达信号处理机多通道、并行、大运算量的实时处理能力,基于DSP+FPGA结构采用模块化设计构建的新一代雷达信号处理机,符合"通用化、系列化、标准化"的要求,并且根据软件雷达的思想,通过改变算法和软件,使其适应不同的工作环境和任务需要.高性能DSP TS201和大容量FPGA为核心实现的新型通用机载雷达信号处理机的通用平台,主要实现数字脉压、FFT,CFAR,SAR/ISAR等算法.     

混沌超宽带雷达信号的应用研究

混沌信号是一种类随机性信号,具有极强的抗干扰性和极低的截获概率,越来越多地应用在雷达领域.混沌序列具有白噪声统计特性、较理想的自相关和互相关特性以及产生简单、抗干扰能力强等特性.文中针对混沌幅度调制、混沌脉冲位置调制和混沌脉冲位置与脉冲相位复合调制的雷达信号在超宽带雷达中的应用进行了分析,并对混沌超宽带雷达的特点、实现方法进行了阐述.     

时分MIMO滑坡雷达稀疏成像算法

针对现用于成像的MIMO山体滑坡雷达均匀线性阵列数目过多、数据处理复杂度高的问题，引入稀疏阵列时分地基MIMO雷达模型，提出一种基于逆傅里叶变换和混合匹配追踪算法的成像方法。首先通过对雷达回波信号作逆傅里叶变换实现距离向压缩，并进行近似相位补偿，然后采用一种基于时延补偿因子稀疏基的压缩感知算法实现方位向压缩。同时针对多目标成像的伪影点问题，方位向数据压缩引入子空间追踪算法和正交匹配追踪算法的结合算法重构出高分辨率且没有伪影的二维图像。根据真实的山体滑坡监测成像场景参数，通过数值仿真验证了该方法能够在低于传统均匀阵列的天线数目情况下实现目标高质量成像，且具有一定的抗噪性。     

网络流与曲面拟合结合的相位解缠方法

相位解缠是干涉合成孔径雷达信号处理的关键步骤之一,而噪声和数据欠采样等因素的存在使得这一过程非常困难。网络流算法有效抑制了噪声对高相干区域的影响并且能够克服“孤岛现象”,能够把误差传递限制在一个很小的范围内,但是由于噪声的影响,解缠结果还是会有明显的“尖峰毛刺”现象。针对网络流的特点,结合残差点的思想和曲面拟合法提出了一种新的相位解缠算法。新的算法根据相关度从初步解缠结果中找出噪声点,然后运用最小曲面拟合法重构值代替噪声点的数值,最后沿着已保存的积分路径更正所有包含此误差点的路径的结果。重复迭代直至将所有的噪声点全部消除,最终的解缠结果是由多个最小曲面多次构成。仿真实验和实测数据实验都证明新算法可以有效改善解缠结果中的“尖峰毛刺”现象的同时,可以进一步抑制解缠误差的传递,提高解缠精度。     

基于网格部分细化的DOA估计方法

计算复杂度和估计精确度一直是波达方向(DOA)估计研究的重点。现有基于压缩感知的DOA估计算法与传统算法相比具有一定优势,但这些稀疏信号重建模型都是将角度空间等间距划分,仍存在算法计算复杂度较高和估计精确度较低的问题。针对这些问题,提出一种对角度空间网格进行部分细化的DOA估计方法。该方法包括裂变过程和学习过程,裂变过程通过产生新网格点对角度空间进行细化,学习过程通过迭代不断逼近波达方向。仿真结果表明,提出的算法耗时较少,而且在非常稀疏的初始网格划分的条件下(初始间隔为20°),仍可以获得较高的估计精确度。     

一种MFSK车载雷达距离速度测量方法

针对传统的线性频率调制(LFM)波和频移键控(FSK)波体制的车载雷达系统存在的一些问题,提出了一种LFM和FSK结合的多频移键控(MFSK)波形雷达测量方法。首先,理论推导出了MFSK体制的测量原理,采用了全相位FFT(apFFT)算法来提高相位估计精度;然后,结合该算法设计出了系统信号处理方法,并对系统的性能进行对比分析。仿真结果表明:文中所设计的MFSK车载雷达系统在多目标情况下具有很高的测量分辨率、可以实现无模糊测量、有效避免虚假目标出现等优点,满足车载雷达测量系统对各项性能的要求。     

新一代通用机载雷达信号处理机的实现

为提升机载雷达信号处理机多通道、并行、大运算量的实时处理能力,基于DSP＋FPGA结构采用模块化设计构建的新一代雷达信号处理机,符合“通用化、系列化、标准化”的要求,并且根据软件雷达的思想,通过改变算法和软件．使其适应不同的工作环境和任务需要。高性能DSPTS201和大容量FPGA为核心实现的新型通用机栽雷达信号处理机的通用平台。主要实现数字脉压、FFT,CFAR,SAR／ISAR等算法。     

基于毫米波雷达的非视距目标探测和定位方法研究

隐蔽非直视目标探测和定位技术在城市巷战、安防、防暴等领域具有广泛的应用。本文针对L形非视距区域内单目标的探测与定位问题进行研究。首先,对雷达布设位置及可探测区域进行了分析;其次,针对共同可探测区域,设计了多路径联合检测器;最后,基于设计的多径雷达应用系统,利用所提检测定位方法进行实验验证。与现有研究相比,本文的创新点在于：在L形非视距场景下,对宽波束毫米波雷达布设位置及可探测区域进行分析并给出合理建议;其次利用所提多路径联合检测器将不同反射面的多条路径联合使用,提高了检测性能。本文通过实验验证了系统的可靠性及雷达位置对可探测区域的影响,通过仿真与实验探究了所提检测器的性能改善。     

基于EEMD和HOC的超宽带雷达生命探测算法研究北大核心CSCD

针对超宽带生命探测雷达回波信号属于非线性、非平稳等特点,提出了一种基于EEMD和HOC的超宽带雷达生命探测算法。通过对雷达回波信号进行EEMD分解,将信号自适应分解为若干个本征模态函数(IMF),然后计算各个IMF分量在呼吸和心跳频带内的能量百分比重构呼吸和心跳信号,最后对重构的呼吸和心跳信号的四阶累积量进行FFT变换,获得呼吸和心跳的频率。实验结果表明,文中提出的算法比EEMD重构后直接进行FFT变换具有更高的信噪比和频率估计精度,可有效应用于生命探测雷达人体信号检测中,具有广阔的研究价值和应用前景。     

基于PCA和DCT的雷达人体动作识别

无载波超宽带雷达人体动作识别系统的关键优势在于无载波超宽带雷达具有极高的分辨率,能够捕获人体的细微动作变化,并且对于室内复杂环境具有很强的抗干扰能力。但是由于无载波超宽带雷达信号不含载波信息,本身能量集中于极窄的波形内,并且发射信号与回波相关性弱,因此传统的提取信号特征的方法不再适用。针对这一问题,首次搭建无载波超宽带雷达人体动作识别系统,并提出一种新颖的基于主成分分析法（PCA）和离散余弦变换（DCT）相结合的无载波超宽带雷达人体动作识别方法,同时利用改进的网格搜索算法优化支持向量机的参数并验证该方法的优越性。最后,基于实测数据在Matlab平台上进行仿真,对实测的10种不同类型的人体动作进行分类识别,实验结果显示,该方法具有很高的识别率,针对不同的方案识别率均能达到99%以上,对小训练样本具有很强的鲁棒性。