外辐射源雷达互模糊函数的两种快速算法

 针对外辐射源雷达(无源雷达、被动雷达)利用互模糊函数测量时延差和多普勒频移的运算量大,直接计算难以满足系统实时性要求的问题,本文提出了外辐射源雷达互模糊函数的两种快速算法:分级抽取FFT算法和预加权分级抽取FFT算法.分级抽取FFT算法降低了抗混叠滤波器的阶数,明显地节省了计算量和存储量;预加权分级抽取FFT算法使第一级滤波的乘法运算在时延的循环外进行,进一步提高了计算效率,代价是存储量有所增加.实测结果表明本文所提两种快速算法有效地提高了计算效率.     

FMCW测距雷达数字信号处理器设计仿真

提出了一种调频连续波(FMCW)测距雷达信号处理器的数字实现方案，它将快速傅立叶变换(FFT)和现场可编程门阵列(FPGA)技术相结合，可实现FMCW雷达低成本、高精度的测距功能。仿真和测试结果表明该方案可用单芯片完成数字信号处理器的硬件设计，可在一些小型。FMCW测距雷达上应用。     

MIMO Radar Ambiguity Properties and Optimization Using Frequency-Hopping Waveforms

The concept of multiple-input multiple-output (MIMO) radars has drawn considerable attention recently. Unlike the traditional single-input multiple-output (SIMO) radar which emits coherent waveforms to form a focused beam, the MIMO radar can transmit orthogonal (or incoherent) waveforms. These waveforms can be used to increase the system spatial resolution. The waveforms also affect the range and Doppler resolution. In traditional (SIMO) radars, the ambiguity function of the transmitted pulse characterizes the compromise between range and Doppler resolutions. It is a major tool for studying and analyzing radar signals. Recently, the idea of ambiguity function has been extended to the case of MIMO radar. In this paper, some mathematical properties of the MIMO radar ambiguity function are first derived. These properties provide some insights into the MIMO radar waveform design. Then a new algorithm for designing the orthogonal frequency-hopping waveforms is proposed. This algorithm reduces the sidelobes in the corresponding MIMO radar ambiguity function and makes the energy of the ambiguity function spread evenly in the range and angular dimensions.      

A signal-processing algorithm for the extraction of thinfreshwater-ice thickness from short pulse radar data

A radar data processing algorithm is presented which can estimate freshwater ice thicknesses both greater than and less than the normal minimum resolvable thickness. The basis for the algorithm is a model of the geophysical system and the resulting phase signature of the transfer function. The algorithm attempts to isolate this signature and estimate the relevant parameters. In principle, the method can be used to detect layering in other dielectric media. The algorithm was based on a simple model for scattering from a thin-ice layer and refined using radar returns taken over a range of thin-ice thicknesses in a laboratory environment. The method was also applied to data obtained with two different radar frequencies and over a wide range of thickness and surface roughness. The results were compared to thickness estimates from classical deconvolution methods     

SAR辐射定标的融合算法研究

针对机载SAR辐射定标外场试验可重复性较差的问题,提出了一种结合内场仿真信息进行辐射定标的参数估计新算法:首先建立机载SAR定标成像模型,在进行模型有效性检验之后,利用定标成像模型得到SAR线性动态范围内定标体RCS的渐进经验分布,然后结合定标试验实测数据进行辐射定标参数的融合估计。仿真表明该算法可以减小估计结果的误差方差,提高定标精度。     

基于灰色关联算法的雷达反隐身性能评估

雷达反隐身的性能评估对现代空防战争具有重要意义。在深入分析雷达反隐身技术及相关基础理论基础上建立了雷达反隐身性能指标体系,提出了采用基于自适应熵权的灰色关联算法来进行雷达反隐身性能评估,解决了评价权重模糊问题,并结合经典最小二乘法和拉格朗日函数建立了优化评估模型,最后通过算例分析给出了该算法模型的应用过程,分析结果表明该算法能有效实现对雷达反隐身性能的排序和优选。     

基于脉冲重复间隔的活动雷达库关联算法

电子支援侦察系统具有对战场环境中活动雷达进行跟踪、监视的功能,上述功能是通过将雷达脉冲序列与活动雷达库中的记录进行关联实现的。文中提出了一种基于生物信息学中动态规划思想的关联算法,该算法通过提取雷达脉冲序列脉冲重复间隔变化规律,并将此作为识别特征对雷达批数据进行关联,仿真说明了该算法即使在有脉冲丢失和干扰脉冲的情况下仍具有较好的处理效果。     

基于累积变换的周期性对称调制模式的快速自动搜索算法

借鉴平面变换技术,将密集雷达脉冲序列映射成平面位图矩阵,并提出自动搜索周期性对称调制模式的快速算法,用于分选密集信号环境下PRI受周期性对称调制的雷达脉冲.大量的仿真试验结果表明算法在密集信号环境下,分选PRI是周期性对称调制的雷达脉冲的平均准确率达到92%,平均漏选率只有5%,极大地提高了雷达脉冲分选的效率和准确性.最后给出模式搜索时间、脉冲分选平均准确率和平均漏选率随脉冲密度变化的结论.     

改进布谷鸟算法在协同干扰资源分配中的应用

针对敌方雷达网的多干扰机协同干扰资源分配问题,提出了一种基于二维整数编码的改进布谷鸟(ICS)算法。首先,根据不同干扰样式在不同恒虚警检测器中的干扰效果差异,从压制概率公式出发,构建目标函数;然后,根据分配原则建立干扰资源分配模型;最后,利用ICS算法对模型寻优求解,并给出具体求解步骤。仿真结果表明:ICS算法收敛速度快,全局寻优能力强,能很好地解决雷达干扰资源协同优化分配问题。     

阵列误差条件下MIMO 雷达测向敏感性分析*

测向敏感性分析对高性能阵列雷达系统设计和参数校正具有重要意义。针对MIMO 雷达系统误差 的测向敏感性问题,基于MUSIC 算法的一阶泰勒展开,研究了由MIMO 雷达收、发阵元幅度、相位和位置误差引起的 实际阵列与理想阵列间存在的流型误差对测向性能的影响;三种误差条件下分别定义和推导了任意阵型配置下MIMO 雷达测向敏感因子、方位估计RMSE 以及成功分辨误差门限的表达式。仿真实验验证了理论推导和分析方法的 有效性,相关结论可为MIMO 雷达系统分析与设计提供参考。     

基于回归神经网络的雷达辐射源识别算法

本文在研究带偏差单元内部回归神经网络（Internally Recurrent Net,IRN）算法的基础上,分析了雷达特征参数和雷达威胁类型的内在联系;利用统计分析和特征建模的方法获取先验知识、设计分类器并求取模糊隶属函数,结合IRN自学习特性和模糊隶属函数的分类功能识别出目标雷达辐射源可能的威胁类型,给出识别可信度。     

基于支持向量机的相控阵雷达信号识别方法

在分析支持向量机识别原理和相控阵雷达信号特点的基础上,确定了用于分类识别的雷达特征参数,并给出了采用支持向量机来实现相控阵雷达信号识别的具体方法。仿真结果表明,使用一对一算法和多项式核函数的支持向量机分类器的方法对相控阵雷达信号的识别效果较好。     

基于恒比鉴别和小波变换的脉冲激光雷达成像

为了提升脉冲激光雷达的成像性能,减小杂波对雷达成像的影响,本文提出了一种将恒比鉴别算法和小波变换算法相结合的复合算法。利用由激光脉冲发射、杂波干扰、激光脉冲接收和生成目标图像构成的仿真模型,分别使用恒比鉴别算法,小波变换算法,恒比鉴别和小波变换的复合算法生成激光雷达图像。同时为了进一步提高新复合算法的性能,提出了一种基于新型的阈值函数的小波变换算法与恒比鉴别结合,生成激光雷达图像。仿真分析的对比结果表明,基于恒比鉴别和小波变换的复合算法的雷达图像的均方误差为9.5508,基于恒比鉴别和改进小波变换的复合算法的雷达图像的均方误差为7.9065,均方误差小于其他算法,从而证明了新复合算法在杂波识别方面具有更好的性能。     

基于双频连续波的微摄动目标探测算法

针对穿墙雷达在灾难救援方面的应用,提出了基于双频连续波体制雷达对诸如废墟下由于呼吸引起轻微起伏波动的人体等微摄动目标进行探测的新方法。首先根据目标特点,将目标回波建立成正弦调频回波模型,并对其进行分析;然后提出FFT比相法测距算法,检测出废墟下人体目标到探测雷达的距离;接着通过将两个通道信号互相关,在低信噪比环境下检测出有生命目标(废墟下人体)的呼吸频率,实现对有生命体目标的探测。通过仿真实验,验证了该方法的可行性。并且该方法也可运用于对其他微摄动目标的探测。     

雷达高度表进行多普勒测速系统仿真

为了使雷达高度表在利用宽波束测高的同时增加测量飞行器自身速度的功能,达到一表多用的目的,提出了一种利用宽波束雷达信号进行多普勒测速的方法。采用对高度表的回波信号进行时域和频域相结合的处理方法,利用多普勒公式实现测速功能。通过建立测速仿真系统,对宽波束测速算法进行仿真,得到的测速误差小于1m/s,达到一般测速精度的要求。     

数据融合技术在机载警戒雷达中的应用

介绍了机载警戒雷达主要计算机软件配置项及其功能,给出了机载警戒雷达软件控制与信息流程图,分析、比较了现有机载警戒雷达软件功能和JDL-USER数据融合模型功能.设计了融合处理软件架构,介绍了融合处理软件组成模块和功能需求,阐述了融合处理软件处理流程以及航迹融合流程与算法,实现了一次、二次雷达的航迹融合功能,还分析了数据融合技术在机载警戒雷达中的未来应用方向.     

多功能相控阵雷达实时任务调度研究

针对多功能相控阵雷达资源调度问题,建立了合理的雷达任务模型并提出一种新的调度算法.在雷达任务模型中将每一类驻留请求合并为一种任务,这样可以为调度处理提供最大的灵活性,同时基于此任务模型分析了调度器的时间负载.所提出的调度算法综合考虑了任务的工作方式优先级和截止期两个参数,可以较好地适应不同的负载情况.给出了算法的具体实现步骤,并以截止期错失率作为评估指标进行了仿真验证.仿真结果表明,本文所提出的调度算法能够有效降低任务的截止期错失率,对调度性能有明显的改善.     

一种微波光子雷达ISAR成像新方法

微波光子雷达发射信号带宽大、波长短,能够实现分辨率更高的逆合成孔径雷达(ISAR)成像。但带宽大、波长小的回波信号也导致传统成像算法对目标转动分量的近似不成立,使得传统算法无法应用。在微波光子雷达成像中,目标转动分量在回波包络中形成空变的距离弯曲项,在方位相位中形成空变的2次相位误差,导致ISAR图像散焦。该文针对微波光子雷达系统提出一种新的ISAR成像算法,该算法同时考虑了目标转动分量对回波包络和相位的影响,以包络相关值为目标函数值迭代估计目标转速,根据转速估计值,在距离向进行重采样对齐包络,在方位向构造空变的方位补偿函数校正转动相位。仿真和实测数据的处理结果证明了该算法的有效性。     

基于加权SVC和K-Mediods联合聚类的雷达信号分选方法

为了提高复杂体制雷达信号分选的正确率,提出了加权SVC和K-Mediods联合聚类算法,针对雷达参数特点,对SVC算法的核函数内积和K-Mediods算法的欧氏距离进行加权计算,从而避免聚类结果被弱相关的特征所支配.与SVC与K-Means联合聚类算法相比,SVC与K-Mediods联合聚类算法有效降低了"离群点"的影响.结果表明,该算法能够提高复杂体制雷达信号分选的正确率,存在部分"离群点"时分选正确率较高.     

分布式无源雷达接收机配置优化及其成像技术

由于其较低的成像成本和较强的鲁棒性,使得利用多发射机和多接收机对目标进行有效观测的分布式无源雷达成为雷达技术研究的热门领域。本文在分布式雷达稀疏成像模型基础上,提出一种分布式无源雷达成像接收机配置优化方法,以成像分辨率最高为优化目标函数,针对不同发射机布局采用遗传算法计算出最优接收机布局。同时针对正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）算法在低信噪比下成像精度较低,信号估计不准确的情况,推导出用协方差稀疏表示接收信号,利用稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning, SBL）进行信号重构的成像算法,并通过仿真实验对成像性能的改善进行了验证。