天波超视距雷达机动目标检测方法

天波超视距雷达(over-the-horizon radar,OTHR)通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)实现长时间相干积累,但这种基于目标速度恒定的方法对于机动目标的效果并不好.提出了一种基于目标运动参数估计的OTHR机动目标检测方法.该方法首先确定机动目标的运动参数的大致范围,然后对其运动参数进行估计,之后对其径向加速度进行补偿,最后对经加速度补偿后的目标信号进行相干积累并在距离-多普勒平面上进行二维恒虚誓检测.仿真结果表明,该方法能够增强OTHR对机动目标的检测能力,运算效率高,实用性强.     

基于Top-hat变换的PM模型弱小目标检测

为了实现红外复杂背景下弱点目标的有效检测,提出了形态学Top-hat变换和改进的非线性扩散(以Perona-Malik (PM)的研究为基础)模型相结合的滤波算法,用于增强红外弱小目标信号、抑制复杂背景和噪声。该方法首先利用形态学滤波中的Top-hat算子对图像进行目标增强,然后对形态学滤波后的图像采用改进的PM滤波器进行进一步滤波达到抑制背景突出目标的目的,最终通过阈值分割实现弱小目标的检测。对比实验结果表明,该算法能够在低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)下实现红外弱小目标图像的背景及边缘有效抑制、使图像的信噪比提高20%,检测能力在原有算法上提高了40%。     

雷达动目标短时稀疏分数阶表示域探测方法

机动目标检测和精细化运动状态估计始终是雷达信号处理的热点和难点问题,基于时频分布的动目标检测方法难以同时获得高时频分辨率,且参数估计精度受搜索步长的限制。稀疏时频分布技术结合了经典时频分析技术和高分辨稀疏域信号处理的优势,是传统变换域处理技术的扩展。构建了短时稀疏分数阶表示域信号处理框架,并在此基础上,提出了两种雷达机动目标检测和估计方法,即短时稀疏分数阶变换和短时稀疏分数阶模糊函数,实现了时变信号的时间稀疏变换域高分辨表示。对海雷达目标探测试验验证表明,所提方法适用于复杂背景下雷达机动目标的探测,并能获得目标运动状态的精细估计。     

基于FRFT的天波雷达多机动目标检测

天波超视距雷达（over-the-horizon radar, OTHR）中,机动目标信号存在频谱扩展,导致目标检测性能下降。强的海杂波进一步增加了机动目标的检测难度。针对该问题,考虑到海杂波信号能量主要集中在零频附近,而且可以建模为一个自回归（auto-regressive, AR）过程,用AR滤波器抑制海杂波;考虑到机动目标信号近似为线性调频信号,而分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)能有效积累线性调频信号的能量,因此采用FRFT算法估计目标运动参数,实现机动目标检测;在此基础上用分级迭代的FRFT进一步降低运算量;针对多目标检测问题,用“CLEAN”方法逐个检测机动目标。仿真结果表明,与已有的离散多项式变换（discrete polynomial transform, DPT）算法相比,本文算法可以更好地适用于多目标检测;与Radon Wigner变换算法相比,本文算法可以达到更高的参数估计精度。     

一种简化的交互多模式算法

通过对交互多模式(IMM)算法在机动目标跟踪中的分析,发现该算法在实现过程中滤波模式的确定和模式间转移概率的确定,要求具有一定的经验知识,对不能获得准确先验知识的研究带来了一定的困难。针对这种情况,研究了一种简化的IMM算法跟踪模型,该模型通过检测目标是否发生机动,自适应调整Kalman滤波(KF)的部分参数,从而实现不受IMM算法中有限模式集合限制的机动目标跟踪。通过仿真实验,证明了该算法在机动目标跟踪性能方面与IMM算法具有相似的效果,而在计算复杂度和对先验知识的要求方面有所降低     

基于Toeplitz矩阵的电离层相位扰动校正方法

大幅度电离层相位扰动使得超视距雷达(over the horizon radar,OTHR)多普勒频谱严重展宽,限制了OTHR系统在船舶目标探测方面的实际应用。针对这一问题,根据邻近方位距离单元数据协方差矩阵的Toeplitz矩阵特性,估计电离层相位扰动的变化函数,提出一种无需提取标校信号的电离层相位扰动校正方法。仿真实验及分析表明,该方法能有效改善OTHR系统在大幅度电离层相位扰动背景下对船舶目标的检测性能。     

基于频域干扰剔除的OTHR射频干扰抑制算法

目前,天波超视距雷达(over-the-horizon radar,OTHR)大多是在空域或匹配滤波后的时频域抑制射频干扰,往往会同时抑制掉射频干扰附近的目标。考虑到在匹配滤波后,射频干扰与目标信号都是近似单频信号难以区分;而在匹配滤波前,目标信号是宽带的线性调频信号,而射频干扰是近似单频的窄带信号,射频干扰与目标信号显著不同,易于分离。基于该特点,提出了一种基于匹配滤波前的频域干扰置零的射频干扰抑制算法。该算法在频域中检测射频干扰的频点位置并将该频点的信号成分置零,最后变换到时域实现射频干扰抑制。与传统方法相比,本文所提算法在抑制射频干扰时基本不损害目标信号。实测数据的处理结果验证了所提方法的优越性。     

基于UKF的交互多模型算法

为了提高交互多模型算法的滤波精度,提出了基于无迹卡尔曼滤(UKF)的交互多模型算法(IMM-UKF).该算法融合了交互多模型算法对不同目标机动模式的自适应能力和UKF滤波精度高的优点.通过对机动目标跟踪的应用仿真,将该算法和基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的交互多模型算法(IMM-EKF)进行了比较,仿真结果表明了IMM-UKF具有较好的跟踪性能,减小了机动目标跟踪的均方根误差.     

基于改进高斯粒子滤波器的目标跟踪算法

针对现有机动目标跟踪中粒子滤波算法的不足,提出了一种改进的粒子滤波方法。该方法在高斯粒子滤波的基础上通过利用当前时刻量测值对量测误差的分布参数进行实时的统计和更新,并以此得到粒子的权值,从而考虑到了量测值对估计值的影响,该方法适合于量测误差分布为高斯白噪声且状态量与量测误差相关条件下的非线性估计。仿真结果表明,与传统的自举粒子滤波(boot trap particle filter, BPF)、高斯粒子滤波（Gaussian particle filter, GPF)以及无迹粒子滤波（unscented particle filter, UPF)相比,该方法具有较高的精度和较少的计算量。     

基于IMM的UK-GMPHDF算法在多机动目标跟踪中的应用

为解决非线性系统滤波的非线性和多机动目标跟踪问题,提出了一种基于交互多模型(IMM)的无迹卡尔曼实现的高斯混合概率假设密度滤波(UK-GMPHDF)算法.该算法结合了IMM算法对不同目标机动模型的自适应能力和UK-GMPHD滤波精度高、计算量小的优点.此外,滤波器利用UK-GMPHD滤波,不仅避免了难以解决的数据关联问题,而且可以联合估计目标数和目标状态.在非线性系统和杂波环境下,通过对多机动目标跟踪的应用仿真,将该算法和基于单模型的UK-GMPHDF算法进行了比较,仿真结果表明了基于IMM的UK-GMPHDF算法具有较好的跟踪性能,大大提高了多机动目标跟踪精度,减少了跟踪的多目标误差.     

基于时频图自主学习的海面小目标检测

多维特征检测方法已成功运用于海面小目标探测中。针对人工特征提取的局限性,将检测问题转变为两分类问题,提出了一种基于时频图深度学习的目标检测方法。首先,将一维观测回波变换到二维时频域,并通过归一化时频图进行白化预处理。其次,建立半仿真含目标回波数据库,解决两类训练样本非均衡问题。然后,搭建迁移学习模型自主学习时频图特性,具有深度网络结构和减小训练代价的优势。最后,将两分类的概率值作为统计量,获得虚警可控的判决区域。基于IPIX实测数据实验结果表明:所提的检测器能深入挖掘目标和杂波的差异性,低信杂比下仍能有效提升海面小目标的探测能力。     

自适应核时频分布在抑制交叉项中的应用

分析了固定核函数时频分布在抑制交叉项方面的局限性以及基于信号特征的自适应时频分布对时频分辨率的改善。通过对基于信号特征的径向高斯核时频分布进行改进,提出了一种基于信号特征的自适应核时频分布的改进算法。该算法采用短时模糊函数和随时间变化的自适应核,能够在时频分布中区分出多分量信号的细节部分。仿真结果表明,该分布具有较高的时频分辨率,且无交叉项干扰。同时它还适合分析长时间信号和实现在线信号处理。     

具有三维转动目标的ISAR成像新方法

传统的逆合成孔径雷达(inversesyntheticapertureradar,ISAR)距离 多普勒成像算法基于目标平稳飞行假设。当目标作机动飞行时,转速和转轴经常是时变的,采用传统方法成像会使图像模糊,甚至无法辨识。为此需要分距离单元进行时频分析,得到距离 瞬时多普勒图像。采用重排后的平滑伪Wigner Ville分布(smoothedpseudoWigner Villedistribution,SPWVD),既克服了WVD交叉项严重,不能正确成像的缺点,又克服了SPWVD降低时频集聚性,不能准确定位的缺点。仿真结果表明,该方法对机动目标能得到高质量的雷达图像。     

低截获MIMO雷达改进MUSIC算法

在军事领域中,机载多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达既要探测机动目标,又要防止被截获接收机侦收.针对这一问题,提出了低截获的单基地非均匀阵列MIMO雷达改进多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法.通过对MIMO雷...     

FM interference suppression for PRC-CW radar based on adaptive STFT and time-varying filtering

The influence of frequency modulation (FM) interference on correlation detection performance of the pseudo random code continuous wave (PRC-CW) radar is analyzed.It is found that the correlation output deteriorates greatly when the FM interference power exceeds the anti-jamming limit of the radar.According to the fact that the PRC-CW radar echo is a wideband pseudo random signal occupying the whole TF plane,while the FM interference only concentrates in a small portion,a new method is proposed based on adaptive short-time Fourier transform (STFT) and time-varying filtering for FM interference suppression.This method filters the received signal by using a binary mask to excise only the portion of the TF plane corrupted by the interference.Two types of interference,linear FM (LFM) and sinusoidal FM (SFM),under different signal-to-jamming ratio (SJR) are studied.It is shown that the proposed method can effectively suppress the FM interference and improve the performance of target detection.     

基于权矩阵低秩逼近的MIMO OTHR多模SDC抑制算法

扩展多普勒杂波是天波超视距雷达(over the horizon radar,OTHR)慢速舰船目标检测面临的关键问题。在新一代多输入多输出天波超视距雷达系统下,基于最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)权矢量,提出一种权矩阵低秩逼近的多模扩展多普勒杂波抑制算法。利用阻塞矩阵进行数据预处理,并利用“发射〖CD*2〗接收”二维权矩阵的特征分解对双迭代MVDR算法进行了多级扩展,在减小了计算量和样本需求的基础上,进一步改善俯仰空域滤波的输出信杂噪比,提升OTHR对低可探测慢速舰船目标的检测性能。理论分析和仿真验证了算法的有效性。