基于深度学习的高频雷达射频干扰自动识别与抑制

高频地波雷达的探测性能极易受到射频干扰的影响,当前射频干扰抑制的研究主要是通过人工识别来逐一处理,鲜见实时自动识别与抑制射频干扰的研究。随着深度学习在雷达图像处理方面应用的展开,本文尝试将其引入高频雷达射频干扰抑制中,利用YOLO (You Only Look Once)模型来识别雷达距离多普勒谱图中的射频干扰,继而用高阶奇异值分解(Higher Order Singular Value Decomposition, HOSVD)方法对其进行抑制。仿真和实测数据处理结果表明,此YOLO-HOSVD联合算法实现了对高频雷达射频干扰的自动识别与抑制,单场数据处理时间不超过1.8 s。该方法可以应用于高频地波雷达常规海态观测。     

基于时频分析的高频地波雷达目标检测算法

为提高海事监测中高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar,HFS-WR)对运动目标的检测准确率,提出了一种基于频谱细化和小波尺度谱重排时频分析的运动目标检测算法.对HFSWR的接收信号进行频率细化处理以提高后续时频分析的频率分辨率;然后,进行基于Morlet小波的时频分析以提取目标的时频分布特征,为提高时频分布的集中性和抑制交叉项干扰,对小波尺度谱进行重排;根据得到的时频分布特征实现可疑目标区的精确检测.实验结果表明:该算法能有效检测多普勒频率相差很小的运动目标以及海杂波附近的运动目标,可用于对常规目标检测算法无法判定的可疑目标区域进行精细、准确的目标检测与分析.     

高频地波雷达系统优化控制的研究与建模

现代电子工业技术的发展使高频地波雷达的功能不断扩增,导致雷达系统控制十分复杂。因此,需要通过系统的性能评估、优化及智能控制使之能够在各种情况下发挥其最大效能。依据高频地波雷达的特点和探测目标类型进行系统建模仿真。考虑不同模糊控制方法在高频地波雷达系统中的可行性,将遗传算法和粒子群优化算法等方法与模糊控制结合实现对雷达系统的优化控制。通过对雷达信号频率、功率和相参积累时间的模糊控制达到期望的工作性能。利用 Matlab设计 GUI控制界面。     

基于流函数模型的矢量海流生成方法

提出了一种基于海洋流函数模型的双站高频地波雷达径向流生成矢量流算法.该算法避免了传统矢量合成法将径向流进行插值带来的误差,而且符合海洋动力学原理,生成的流场更接近实际分布.通过计算机仿真发现,流函数算法的容错、容差能力比矢量合成法更强.在径向流探测标准误差为10 cm.s-1时,新算法反演结果的均方根误差减小了约5 cm.s-1.应用到雷达实测数据中,与海流计实测结果比较表明,新算法比传统算法的平均误差减小了2 cm.s-1.     

高频地波雷达海面舰船RCS预估

为了有效预估高频雷达海面目标的短波散射特性,采用两媒质半宽间FDTD方法对海面舰船目标电磁建模.通过对有限长贴地介质圆柱进行电磁建模,证明了该方法计算结果的准确性.最后,以海面某海监船为研究对象,分析其电磁散射情况,并将计算结果与实验观测结果进行了对比,结果表明:两者吻合良好.     

高频地波雷达风速直接反演的经验模型

利用风浪经验模型从高频地波雷达(HFSWR)的回波谱数据中反演风速需要有效波高等先验信息,因此风速的反演受有效波高反演精度的影响。该文基于风浪经验模型,利用风速和高频地波雷达海面回波二阶谱与一阶谱能量之比的关系,发展了无需波高信息的风速直接反演的经验模型。将风速反演经验模型应用到高频地波雷达风速的反演中,对两部不同频率的雷达在不同海域获得的数据进行了比较分析,结果表明,该文中采用的经验模型能够有效地对风速进行反演,其中三参数模型的结果略好于双参数模型。     

双基地高频地波SIAR通道幅相误差的自校准方法

该文针对多载频阵列发射、单天线接收的双基地高频地波SIAR,分析了通道幅相误差对空时二维超分辨的影响,研究了发射通道幅相误差的自校准方法。该方法利用直达波信号,将传统自校正算法中误差参数与目标参数的联合估计,转化为先估计误差参数再超分辨估计目标参数的级联处理,大大降低了计算量和时间损耗,操作简单且易于实现。该文对影响误差参数估计的因素及因应措施也作了讨论。计算机仿真验证了所提方法的有效性。     

高频地波雷达中断信号恢复方法研究

信号中断是造成高频地波雷达回波谱信噪比下降的主要原因之一.在传统的中断信号恢复方法-自回归(Autoregressive,AR)模型的基础上,提出了基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的信号恢复方法.通过实测数据验证了两种方法的处理效果,结果表明:BP神经网络的预测误差小于AR模型的预测误差,随着预测点数的增加,误差增长率小于AR模型,同时BP神经网络恢复方法对海洋回波信号能量损失较小.     

T/R-R高频地波雷达球面定位算法研究

T/R-R高频地波雷达可以对海面目标超视距探测,探测距离高达几百公里,因此由雷达量测量对目标定位应考虑地球曲率影响.本文分别给出了球面定位算法及其定位精度公式.应用加权最小二乘算法可实现目标精确定位.仿真分析了平面定位偏差、加权最小二乘球面定位GDOP.结果表明球面定位算法可消除定位偏差,加权最小二乘球面定位可提高目标定位精度.     

地波雷达与自动识别系统目标点迹最优关联算法

为了提高海洋探测精度和范围,针对高频地波雷达(HFSWR)和自动识别系统(AIS)目标点迹的融合利用问题,该文提出一种基于JVC(Jonker-Volgenant-Castanon)的点迹分状态全局最优关联算法。首先,通过判断高频地波雷达和AIS点迹的径向速度,将点迹分为准静态目标和动态目标。接着,选取径向速度和点迹间的球面距离为特征参数,对不同状态下目标点迹分别进行径向速度和位置间球面距离粗关联。最后,使用相对距离比的平均值进行关联效果的评价,通过选择合适的关联门限参数,使用JVC算法实现高频地波雷达和AIS的点迹最优关联。实验结果表明:该算法在关联相同点迹对数的情况下,关联精度高于最近邻(NN)算法和Munkres关联法,关联用时少于最近邻算法和Munkres关联法。通过近3年内3组不同时刻实测目标点迹的验证,该算法可以满足关联的实用性和实时性要求。