存在站址误差下的无源雷达稀疏成像

无源雷达稀疏成像要求精确已知系统观测矩阵,然而在实际应用中通常存在发射机和接收机站址误差,会使得雷达回波模型中的观测矩阵部分未知,导致回波测量值与观测矩阵失配,将大大减弱传统稀疏成像算法的性能。首先对存在收发阵元位置误差下的无源成像进行了建模分析,接着提出一种基于优化迭代技术的自适应相位误差校正成像方法,可以在重构目标图像的同时消除相位误差对无源成像的影响。仿真结果验证了所提成像方法的有效性。     

基于稀疏贝叶斯学习的无源雷达高分辨成像

针对无源雷达压缩感知成像,该文提出一种基于稀疏贝叶斯学习的高分辨成像算法。基于一次快拍模式下的无源雷达回波模型,文中首先考虑目标散射系数的统计特性及其对微波频率的依赖关系,将无源雷达成像转化为MMV(Multiple Measurement Vector)联合稀疏优化问题;然后对目标建立了级联形式的稀疏先验模型,并利用稀疏贝叶斯学习技术进行求解。相比之前基于目标确定性假设的稀疏恢复方法,所提算法更好地利用了目标的统计先验信息,具有能够自适应调整参数(目标模型参数和未知噪声功率)和高分辨反演目标等优点。仿真结果验证了该算法的有效性。     

单频MIMO PCL中的数据关联改进

通过合并多输入多输出（MIM（））和无源相干定位（PCL）雷达的两种思想,可以同时获取近期开始研究的这两种雷达的优势。虽然在发射机和接收机中使用多个天线,即采用机会照射可提供目标的空间分集,但最重要的一点是雷达可对截击机进行隐蔽探测。但是,当单频网络（SFN）发射机用作非协作发射机时也会产生一些问题。这种情况下,在接收机中无法辨别出多发射机探测多目标返回的信号。因此,为了获取MIM0雷达的分集增益和定位目标,有必要开发一项技术将接收机中的每个回波分配至发射机和目标。在以前的工作中已经提出这一技术,该文通过智能化算法改进来提升这项技术。     

基于DCS 的统计MIMO 雷达信号模型及参数估计

分布式压缩感知(Distributed Compressed Sensing, DCS)将单信号的压缩采样扩展到信号群的压缩采样,利用信号内相关性和互相关性对多个信号进行联合重构。统计多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达系统通过多发多收配置,在发射机、目标以及接收机之间构成对目标的分布式探测系统。该文将DCS应用到统计MIMO 雷达中,通过对该场景中目标回波的延时在距离空间稀疏性的分析,提出联合所有接收信号重构目标场景的设想,建立了接收信号的联合稀疏模型,并实现了目标参数估计的联合重构算法。仿真结果表明与基于压缩感知(Compressed Sensing, CS)的算法相比,基于DCS 的算法在进一步降低采样数目的同时提高了参数估计精度,同时也验证了DCS-MIMO 雷达可以有效克服目标的雷达散射截面积(Radar Cross Section, RCS)起伏。      

强地杂波下基于压缩感知的稀疏子脉冲高分辨雷达成像方法

针对稀疏雷达孔径数据处理与成像问题,本文提出了一种强地杂波背景下基于压缩感知（CS）的线性调频步进信号（SFCS）稀疏子脉冲高分辨雷达成像方法。在对稀疏回波数据解线调时,采用填零一次相消技术剔除地杂波,对粗分辨距离像序列二次采样后获得高信杂比的目标高分辨回波信号;再利用该信号的频域稀疏特性,结合各脉冲簇中随机丢失不同子脉冲的情况,构造相应的部分傅里叶基矩阵实现雷达数据的稀疏化表征,然后利用正交匹配追踪（OMP）算法对目标高分辨距离像（HRRP）进行重构处理,实现对目标的高分辨成像。仿真结果验证了本文方法的有效性。      

交替迭代最小化稀疏穿墙成像快速算法

针对墙后目标成像分辨率与成像速度不能同时有效满足的问题,提出一种参数交替迭代最小化框架的墙后隐藏目标稀疏成像快速算法。首先,该算法利用稀疏信号贝叶斯模型的最大后验估计准则得到包含参数与成像体散射系数矢量的目标函数,然后在优化最小化框架（MM）下求解出对应的最优化函数,最后利用目标函数对应的优化函数对成像体散射系数、噪声功率和超参数进行交替迭代求解。仿真和实验结果表明,该方法对墙后点目标以及扩展目标进行高质量成像,并且大大提高算法速度。     

利用块间耦合稀疏贝叶斯学习的建筑物布局成像方法

该文针对现有穿墙雷达建筑物布局成像中扩展目标稀疏成像方法未能有效利用墙体反射信号的结构稀疏性,导致成像中出现墙体不连贯和墙体轮廓不明显的问题,提出一种利用稀疏信号块间耦合的建筑物布局成像方法。该方法在块稀疏信号特性的高斯分层先验模型的基础上,利用块间耦合系数进一步表征场景中墙体反射信号的结构稀疏性,然后将其引入到控制稀疏信号先验概率分布的超参数中,从而把稀疏信号的结构性转化为超参数的耦合关系,最后利用期望最大化(EM)算法求解超参数的最大后验(MAP)估计。仿真和实验数据处理结果表明,该方法有效改善了墙体的成像质量。     

多发单收模式下基于CDT的无源雷达成像方法

提出了一种在多发单收模式下基于相干多普勒层析（CDT）成像的无源雷达成像算法。该算法通过将单个接收机接收的来自不同视线角的各电视台的反射信号等效成单站回波信号，利用CDT成像算法对旋转目标成像。该算法只需蓰取电视台的载频信号，计算简单。文中对算法进行了理论推导，仿真结果说明了该算法的有效性。     

基于SOMP的机载无源宽角SAR成像算法

针对机载无源宽角合成孔径雷达(SAR)在探测过程目标散射特性随观测角度变化的问题,在建立机载无源宽角SAR信号模型的基础上将成像重建过程转换为求解多测量向量的联合稀疏优化问题,并在分布式贪婪稀疏重建方法框架下提出一种基于同时正交匹配追踪的机载无源宽角SAR稀疏成像算法,能够实现对地面探测目标的准确稳健成像。仿真数据处理结果验证了所提成像算法的有效性和准确性。     

基于混合匹配追踪算法的MIMO雷达稀疏成像方法

多输入多输出(MIMO)雷达作为一种新型的雷达体制,其成像兼具高分辨率与实时性的优点。由于观测区域的稀疏性,MIMO雷达成像可以用压缩感知的方法进行处理。而现有的MIMO雷达稀疏成像的贪婪恢复算法中,正交匹配追踪算法(OMP)存在成像图像有伪影的缺点,子空间追踪算法(SP)则受到低分辨率的困扰。针对上述问题,该文提出一种称为混合匹配追踪算法的压缩感知贪婪算法以实现MIMO雷达稀疏成像。通过将两种贪婪恢复算法结合起来,利用OMP 算法选择基信号的正交性和SP 算法具有基信号选择的回溯策略,来重构出高分辨率且没有伪影的雷达图像。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于参数估计的分布式外源雷达接收站位选择

分布式外源雷达(DPR)利用分置的多部接收站系统实施联合探测,可实现雷达系统性能的有效提升。如何高效配置系统接收站几何架构是分布式外源雷达研究的重要课题。推导了基于数字电视地面多媒体广播(DTMB)信号的分布式外源雷达系统目标位置和速度联合估计的克拉美罗界(CRB),以此为优化指标建立了接收站位选择模型,并给出与之匹配的接收站子集选择算法。与枚举法相比,本方法具有较低的计算复杂度,可实现接收站的最优子集选择。仿真验证了算法的有效性。     

一种新的采用分布式孔径的无源雷达成像方法

该文提出一种新的利用机会照射源的无源分布式雷达目标成像方法。首先基于波方程建立接收回波信号模型。然后建立新的无源回波模型,该模型将所有接收单元(或接收机)处的回波信号用某一基准接收单元处的接收信号来描述,无需发射源信息。基于分布式孔径获得的数据有限,成像被描述为目标位置未知的二元假设检验。采用无源回波模型,依据最大信噪比准则构造空间可分辨的检测统计量,对观测区域每个位置进行检测,最终形成关于成像区域的检测统计量图像,获知目标位置信息。在给出该成像方法分辨率的理论分析的基础上,进一步通过仿真实验验证了理论分析结果和成像方法的有效性。     

一种用于电视无源双基地雷达系统中的射频接收系统

主要介绍了一种低噪声大动态接收机的设计。该机用于电视无源双基地雷达系统中，接收参考信号直达波。该接收机采用了自行设计的低噪声射频放大器，降低了接收机的整机噪声系数，使用了AGC（自动增益控制）结构，大大提高了接收信号的范围。因此采用低噪声大动态接收机可以提高接收信号的灵敏度和信噪比，使得系统信号处理的准确度大大提高。     

一种外辐射源雷达的稀疏层析成像方法

外辐射源雷达可利用第三方照射源完成静默条件下对目标的探测，具有优秀的四抗能力，在强电磁对抗环境下具有先敌发现的战场感知优势，一直是各军事强国的重要发展方向之一。外辐射源雷达成像技术可提供更为丰富的目标感知信息，具有较好的军事和民用发展前景。针对外辐射源雷达成像面临的第三方辐射源带宽窄、分辨率低等问题，利用层析成像原理构建系统模型，通过扩展目标回波的波束域空间谱提升系统分辨率，并通过稀疏恢复技术在部分角度观测信息条件下实现对目标的高分辨成像。针对目标在观测时间内非理想运动导致的相位误差，基于定点迭代方法改善成像对比度，提升了系统成像性能。理论分析及仿真实验验证了所提方法的有效性。     

单发多收模式下无源雷达成像研究

首先分析了无源雷达成像系统的目标回波形式,得到了目标散射分布函数和雷达接收信号之间的傅里叶变换对关系;对单个外辐射源的情况,提出了利用部署多个接收站等效合成大的孔径对目标进行成像的方法.由于采集的数据非均匀分布且数据量很少,本文采用极坐标格式对数据进行处理,充分利用了原始精确数据,有效提高了成像质量.理论推导和计算机仿真结果说明该方法是可行的.     

基于稀疏超指数盲均衡的高频外辐射源雷达发射信号提取

基于天波雷达发射信号的外辐射源雷达需要在接收站提取发射信号用于匹配滤波处理, 而到达接收站的发射信号往往受到电离层反射与折射多径污染的问题, 提出了一种基于超指数与常数模盲均衡算法的发射信号混合盲反卷积方法.利用电离层折射与反射等多径杂波的稀疏性, 采用稀疏处理降低混合算法中超指数盲均衡算法的计算量, 从而实现发射信号的恢复.针对发射信号恢复质量对检测性能的影响进行了分析评估.计算机仿真表明, 所提出的盲均衡算法保持了超指数算法快速收敛的优点, 同时, 在性能损失很小的情况下计算量显著下降, 具有良好的工程应用前景.     

A Novel Direction-Finding Algorithm for Directional Borehole Radar

A directional borehole radar system has been developed for the purpose of 3-D imaging of subsurface targets in a single-hole measurement. The radar system is equipped with a uniform circular array consisting of four dipole antennas as a receiver in order to realize azimuth bearing sensitivity. We propose a new direction-finding (DF) algorithm that is suitable for directional borehole radar measurement, and we apply this algorithm to actual field measurement data. This algorithm is based on the Adcock DF antenna principle where the complex time series (analytic signal) expression, the optimization, and the filtering procedure are incorporated to provide more accurate estimation. The algorithm was first verified in a transmission measurement in boreholes with a cross-hole configuration (15 m apart from each other) by estimating a direction of the incident wave from a transmitter to the receiver. Finally, the algorithm was applied to single-hole measurement data to demonstrate the ability to detect the 3-D location of a subsurface tunnel which was located 5.5 m from the borehole. The result showed fairly good agreement with the actual location of the tunnel, i.e., to an azimuth estimation error of within 10deg.     

车载雷达信号接收机的数字下变频研究和实现

在车载雷达信号接收机中,由于雷达信号的中心频率远大于信号带宽,故需要通过数字下变频获取雷达的基带信号。因此,设计一种采用A/D采样芯片对雷达信号进行采样,并在FPGA中实现数字下变频的信号接收机,为满足设计要求还设计了一种基于多相滤波结构的数字下变频算法。运用Matlab对该算法进行研究和分析,并且在FPGA中进行了仿真实现,其结果表明,设计的数字下变频算法不仅能准确地得到基带信号,还可简化雷达信号接收机系统,对车载雷达信号接收机系统的进一步完善具有重要意义。