基于MTD的LFM雷达对抗DRFM干扰方法

针对数字射频存储器(Digital Radio Frequency Memory,DRFM)干扰作用下,线性调频脉压雷达无法稳定检测与跟踪目标的问题,提出了一种基于动目标检测的DRFM干扰对抗算法。该算法利用动目标检测处理分别将目标和干扰回波的能量进行相参积累这一特性,根据恒虚警检测后峰值分选出两种回波信号,通过逆动目标检测和逆脉冲压缩处理恢复时域信号,最后使用相位统计次数方差鉴别目标和干扰。仿真结果表明,在低信噪比条件下,该方法能够有效地对抗DRFM干扰。     

基于离散匹配傅里叶变换的逆合成孔径雷达成像算法

非匀速旋转目标和机动目标成像是逆合成孔径雷达(ISAR)技术的一个重点和难点,经典的距离一多普勒(RD)算法对其成像效果不佳.本文首先分析了ISAR成像回波信号模型,然后在对目标多普勒变化曲线作一阶近似的条件下提出了基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的ISAR成像算法.最后进行仿真实验,其结果表明了该方法的有效性.     

对SAR的转发欺骗式干扰仿真研究

通过建立机载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)工作模型,介绍有源假目标欺骗干扰的产生,在研究SAR欺骗式干扰的基础上针对转发的欺骗式干扰进行了分析研究,通过建立条带式SAR地面目标处成像模型,对欺骗式干扰产生的过程进行了研究,对转发的欺骗式干扰如何影响成像质量做了重点分析,在使用调频变标算法进行成像的基础上,利用仿真手段模拟实现了转发欺骗式干扰对成像质量的影响,证明使用该方法能够有效的保护己方的重要目标。     

合成孔径雷达有源噪声干扰场景生成技术研究

为提高合成孔径雷达有源噪声干扰场景模拟的逼真度,在射频噪声干扰等多种干扰模型研究的基础上,提出一种有源噪声干扰回波模拟方法,根据该方法进行了点目标及真实场景SAR有源噪声干扰仿真验证.仿真结果表明:该方法适用于点目标、真实场景等不同类型的有源噪声干扰回波模拟,对合成孔径雷达系统抗干扰性能分析具有一定的参考价值.     

基于块稀疏贝叶斯学习的跳频通信梳状干扰抑制

梳状干扰是对跳频(FHSS)通信的一种有效干扰样式,抑制梳状干扰对于确保FHSS通信的有效性至关重要。现有基于奈奎斯特采样定理的梳状干扰抑制方法存在应用中受限于采样率较高的问题。将压缩感知(CS)应用于FHSS通信梳状干扰的抑制,利用FHSS信号与梳状干扰的不同压缩域特性以及梳状干扰在频域表现出的块稀疏特性,建立了基于块稀疏贝叶斯学习(BSBL）框架的FHSS通信梳状干扰抑制模型。利用期望最大化(EM)算法,设计了基于BSBL_EM的FHSS通信梳状干扰抑制算法。该算法利用BSBL_EM算法从压缩采样数据中重构出梳状干扰,进而在时域对消干扰。仿真结果表明：所提方法能够有效地抑制FHSS通信中的梳状干扰,与传统方法相比具有显著优势,干扰抑制效果受干扰强度、干扰梳齿带宽和压缩率变化的影响;相同干扰强度条件下,梳齿带宽越窄,压缩率越大,干扰抑制效果越好。     

一种基于CoSaMP 的双基地ISAR 稀疏孔径机动目标成像方法

针对双基地逆合成孔径雷达稀疏孔径条件下对机动目标成像会发生散焦的问题,通过建立包含旋转角加 速度与旋转初速度的比值γ 和双基地时变角度的符合目标回波特性的稀疏基,结合CoSaMP 算法对稀疏孔径信号进 行机动目标的求解成像,仿真验证了算法的有效性。     

调频连续波SAR抗欺骗干扰研究

针对合成孔径雷达无法抑制欺骗干扰的问题,从波形设计角度出发,提出基于调频连续波体制的随机初相与限幅相结合的成像雷达抗干扰方法。该方法在调频连续波中加入随机变化的初始相位,通过发射诱骗信号截获干扰脉冲并对干扰信号进行方位压缩,限幅、逆滤波后用真实滤波函数进行匹配滤波,最后按照传统调频连续波SAR成像方法进行成像。仿真结果证明该方法可将干信比提高到30dB。同直接匹配滤波随机初相抗干扰相比,抗干扰性能得到提高。     

合成孔径雷达马赛克模式成像算法

针对马赛克模式边缘成像模块存在斜视成像以及不同成像块拼接存在像素间隔不一致的问题,提出了一种合成孔径雷达马赛克模式成像处理算法。该算法在方位向采用改进的去斜处理方法,去除了信号方位频谱混叠,在此基础上,利用距离多普勒算法进行距离向压缩,距离徙动校正,再使用基于Chirp Z变换（CZT）消除了不同成像块的像素间隔差。仿真实验表明,该算法对马赛克模式具有良好的成像效果。     

基于欠定系统局灶解法的逆合成孔径雷达成像

针对目前压缩感知中常用的信号重构算法普遍存在计算复杂、需要信号的稀疏度作为先验信息等缺陷的问题,提出了基于欠定系统局灶解法(Focal Undetermined System Solver,FOCUSS)的逆合成孔径雷达(Inversed Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像方法。该方法利用QR分解预处理共轭梯度法求解正则化FOCUSS算法中的线性方程组,在不需要先验信息的条件下进一步提高算法收敛速度。仿真实验表明,利用基于QR分解预处理共轭梯度法改进的正则化FOCUSS算法对回波信号进行重构,既能获得更加清晰的成像结果,又能进一步提高运算速度。     

基于压缩感知的ISAR像目标旁瓣抑制新方法

在ISAR成像中,基于脉冲压缩的处理方法不可避免地会产生目标旁瓣现象。为了有效的抑制目标旁瓣,提高目标识别能力,文中提出了一种基于压缩感知理论的ISAR成像方法,该方法根据雷达原始回波信号与参考信号作差频处理后所得信号的稀疏特性,构造合理的傅里叶基矩阵实现雷达数据的稀疏表征,然后利用正交匹配追踪算法重构目标谱图,并得到目标旁瓣被有效抑制的目标ISAR像。最后,通过仿真实验验证了文中方法的有效性和可行性。     

斜式模式距离-多普勒-距离星载合成孔径雷达成像算法

距离一多普勒一距离(R-D-R)成像算法是根据雷达回波信号的傅里叶谱的相位特性进行相位补偿和聚焦的,且运算量不大。本文对该算法进行了修正,使该算法适用于斜视模式的机载和星载SAR成像。在数学推导的基础上,给出了算法流程和该算法的点目标成像仿真结果,并把该算法应用于星载SAR成像,给出了它的Radarsat-l原始数据的成像结果,验证了该修正算法可应用于机载和星载SAR成像处理。     

基于二维本征模态函数的 SAR 图像目标检测

合成孔径雷达（SAR）成像具有其独特的优势,能全天时全天候获取目标区域遥感数据,但是其成像机理复杂,获得的 SAR 图像解译困难。从 SAR 成像回波特点出发,结合二维经验模态分解（BEMD）理论,提出了一种基于二维本征模态函数（BIMF）的 SAR 图像目标检测算法。采用仿真和实际的 SAR 图像数据进行了验证实验,实验结果表明,利用融合的 BIMF 特征分量检测目标,其效果优于直接用原始 SAR 图像进行目标检测,并且对不同信噪比的 SAR图像,具有较强适应能力。     

PBX稀疏CT投影PICCS图像重建算法

为了解决CT检测高聚物粘结炸药时,传统的滤波反投影重建算法(FBP)需要采集大量投影导致检测效率低以及从不完备投影重建图像噪声大、伪影严重、细节模糊等问题,选取稀疏投影CT扫描方式提高检测效率,采用先验图像约束的压缩感知重建算法(PICCS)抑制噪声,减少伪影,利用准静态单轴压缩三氨基三硝基苯(TATB)基高聚物黏结炸药(PBX)的损伤试件验证采用的CT扫描方式和重建算法,并将完备投影集FBP重建结果与稀疏投影集联合代数重建算法(SART)、PICCS两种算法重建结果进行主观和客观的对比评价。实验结果表明,PICCS用1/3稀疏投影集重建结果与完备投影集FBP重建结果相近,在满足对检测物体缺陷和内部结构观察、判断的前提下可以提高2倍左右检测效率,而且与SART重建图像相比,PICCS重建的图像伪影少,噪声小,细节清晰。     

基于导向重构与降噪稀疏自编码器的合成孔径雷达目标识别

为解决现有合成孔径雷达（SAR）目标识别算法泛化能力差和算法复杂度高等问题,提出一种基于导向重构与降噪稀疏自编码器的SAR目标识别分类算法。利用导向重构算法对SAR图像进行两尺度融合预处理,生成一维图像矢量并作归一化处理,以降低图像输出特征的维度,提高预处理的速度;采用减少降噪自编码器隐层神经元方式对图像进行低维特征抽取和识别;使用Softmax分类器进行分类处理。实验结果表明,通过导向重构与降噪稀疏自编码器的SAR目标识别算法,不仅提高了目标识别性能以及泛化能力,而且降低了自编码器的隐层神经元数量和计算复杂度,网络结构也得到改进和优化。     

基于运动误差补偿的弹载SAR成像CS算法

针对弹载SAR在成像过程中复杂的运动状态,建立了斜视匀加速运动模型,在此基础上,通过补偿运动误差,将运动模型简化为正侧视匀速运动模型,进而应用经典CS算法,对点目标进行成像。仿真结果表明该方法可有效完成加速度补偿,实现点目标的清晰成像。     

反舰导弹聚束式SAR导引头成像算法研究

针对反舰导弹聚束式SAR导引头大前斜视角及成像处理时间短的工作特点,将基于最小熵准则的RD算法及改进FS算法用于导引头锁定目标阶段的成像。基于最小熵准则的自聚焦RD算法在一般RD算法的基础上引入最小熵准则来补偿由于大斜视角引起的相位误差,改善图像聚焦效果。改进的FS算法引入了SRC的非线性变标对数据进行二次距离压缩,有效地减少了距离压缩误差。仿真结果表明:两种算法在斜视角达75°时,改进的FS算法能达到较好的成像效果。     

基于分类网格的星载SAR图像系统几何校正快速算法研究

本文利用星载SAR影像的星历数据,探讨了基于SAR成像原理的距离多普勒模型系统几何校正法,提出了一种基于分类网格的SAR图像系统几何校正快速算法,并以国内某卫星的数据位参照,验证快速算法的正确性,为精确打击下无控制点的全自动目标定位打下基础。     

基于稀疏信号表示的SAR地面运动目标成像

针对传统成像方法受瑞利分辨率的限制,提出了基于稀疏信号表示的地面运动目标成像方法。地面动目标回波可建模为稀疏线性调频信号,可将其在线性调频信号超完备基上稀疏表示。相对于距离-多普勒(RD)算法,基于稀疏信号表示的成像方法具有超分辨特性,有利于对运动目标检测。仿真与实测数据验证了该方法的有效性。