基于瞬态极化时频分布及奇异值特征提取的雷达目标识别

本文介绍了瞬态极化时频分布的概念,并给出了瞬态极化Wigner-Ville分布及伪Wigner-Ville分布的定义,用以刻画雷达目标回波在时频域上的极化特性.然后,由回波的瞬态极化伪Wigner-Ville分布各分量的奇异值组成特征矢量,以BP神经网络作为分类器进行了目标识别实验.实验结果表明,与传统的对目标极化回波的两个分量分别作时频分析的处理方法相比,文中方法具有更好的目标识别性能.     

基于时频联合域极化滤波的高分辨极化雷达信号检测

本文以瞬态极化时频分析作为理论工具,针对高分辨极化雷达体制,提出了时频联合域极化滤波的概念;然后应用文中介绍的瞬态极化短时Fourier变换(STFT),提出了一种通过时频联合域积累的高分辨极化雷达信号检测算法.仿真实验表明了该算法的可行性和有效性.     

瞬态极化Wigner-Ville分布相关法及其性能分析

研究了高分辨极化雷达目标识别问题,给出了瞬态极化Wigner—Ville分布(WVD)的定义,提出了基于瞬态极化WVD相关的目标识别方法,以充分利用目标回波的极化信息,并且揭示了该方法的性能改善与目标回波极化散度之间的关系。最后利用五种飞机缩比模型外场测量数据进行了目标识别实验。实验结果表明,该方法是一种有效的高分辨极化雷达目标识别方法。     

基于短时Fourier变换和Gabor变换的SAR运动目标检测

本文针对机载合成孔径雷达（SAR）运动目标回波信号的特点,提出了基于短时Fourier变换和Gabor变换的机载SAR运动目标检测方法。与常用的Wigner-Ville分布相比,在多目标存在的情况下,Wigner-Ville分布不但受到交叉项的影响,而且由于多普勒模糊引起的“折叠”现象严重影响了Radon变换的性能;而新算法中应用的短时Fourier变换、Gabor变换无交叉项的影响,其多普勒不模糊范围也比Wigner-Ville分布大一倍,再与Radon变换相结合具有很好的性能。仿真实验的结果证明了算法的有效性。     

基于瞬态极化WVD相关的高分辨雷达目标识别

研究了毫米波高分辨极化雷达的目标识别问题，提出了瞬态极化Wigner-Ville分布(WVD)的概念，导出了瞬态极化WVD莫耶公式，证明了瞬态极化WVD时频域相关与极化信号时域相关的等价关系．在此基础上，提出了基于高分辨极化雷达目标回波瞬态极化WVD相关的目标识别方法，并利用五种飞机缩比模型外场测量数据进行了目标识别实验，实验结果表明该方法是一种有效的高分辨极化雷达目标识别方法。     

新体制极化测量雷达的瞬态极化测量性能分析

瞬态极化雷达采用同时发射、同时接收的测量体制,可以利用正交极化通道的单次回波信号测量目标极化散射矩阵。首先给出了窄带瞬态极化雷达信号模型和信号处理方法;然后详细分析了两类瞬态极化雷达信号波形(频移脉冲矢量波形和正负调频斜率LFM矢量波形)的测量性能;最后用国防科技大学研制的X波段瞬态极化雷达系统开展外场实验,实验结果表明:与分时极化测量结果相比,两者的相对幅度测量结果差异小于2 dB,相对相位测量结果差异小于10,°从而验证了瞬时极化测量的有效性。     

一种基于分数阶Fourier变换的雷达运动目标检测算法

针对雷达回波为多分量LFM信号时,时频分析存在的交叉项干扰问题,提出了一种基于分数阶Fourier变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)的伪Wigner分布(PWD).该方法通过在参数平面按阈值进行峰值搜索确定变换域阶次,再在相应的分数阶Fourier域计算PWD,有效地抑制了交叉项的干扰,有利于更好地提取信号的时频信息.仿真实验证明了在强背景噪声下该算法的有效性.     

雷达目标极化散射矩阵的瞬时测量方法

目标极化特性的瞬时测量是极化雷达探测与目标识别等领域非常关心的基础性问题.本文针对频移脉冲波形,研究了互易条件下目标极化特性瞬时测量问题.建立了瞬时极化测量雷达的目标回波模型,在深入分析了目标回波极化特性的基础上,提出了一种基于离散时间傅立叶变换的完整极化散射矩阵频域估计算法,证明其为无偏估计,给出了估计精度的理论公式和实验结果.     

一种弹载相控阵雷达及其极化滤波方法

提出了一种弹载极化相控阵制导雷达及其极化滤波方法.该雷达发射单极化线性调频脉冲压缩信号,以提高其低截获概率性能;采用正交极化通道同时接收回波信号,获取雷达回波的全极化信息;对脉冲压缩后的高距离分辨信号,利用瞬态极化估值、极化变换和极化矢量滤波运算级联的方法,实现对干扰的有效抑制.该方法的优点在于它可以抑制与目标处于同一个距离单元和角度单元的干扰信号,解决对单脉冲雷达角欺骗干扰的抑制难题.理论分析和仿真结果表明了该极化滤波抗干扰方法的有效性,研究结果对实际雷达系统的研制具有指导意义.     

联合时频分析和谱估计的机动目标ISAR成像

机动目标逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR）成像中,在对目标回波进行平动补偿之后,每一个包含目标散射点的距离单元的回波都可以表示为多分量的线性调频信号。鉴于机动目标散射点多普勒频率的时变特性,传统的距离 多普勒（Range Doppler, RD）算法获得的机动目标ISAR图像是模糊的。本文提出一种联合短时傅里叶变换（Short Time Fourier Transform, STFT）和多重信号分类（Multiple Signal Classification, MUSIC）谱估计的方法来克服目标机动对成像的影响,首先利用STFT截取部分信号以降低较长时间内目标机动对成像的影响,然后通过MUSIC谱估计算法克服“不确定”原则对STFT分辨率的限制,从而获得高分辨的机动目标ISAR图像。最后,通过散射点模型仿真和波音B727实测数据验证本文所提方法的有效性。