基于分数布朗运动模型的激光雷达目标检测

研究和分析了激光雷达目标回波与杂波背景的分形特性,以分数布朗运动(FBM)数学模型为基础,通过对不同信噪比(SNR)激光雷达回波的分析,初步证明了激光雷达回波具有布朗运动的特征。针对激光雷达杂波数据具有布朗运动的增量统计自相似性,激光雷达杂波能与分数布朗运动较好地匹配,因此可以采用布朗运动模型对激光雷达回波数据进行分析处理。当信噪比比较低时,杂波和含有目标的回波信号的分形维数比较接近,发生重叠,单靠单一的分形维数无法检测出目标。针对这一问题,分析杂波和目标信号在不同尺度上的分形维数,提出基于不同尺度分形维数的变化特征进行目标检测的算法,即基于多尺度分形维数的目标检测算法。理论分析和实验结果表明该方法具有较高的可靠性和准确性。     

基于自适应提升方案的回波信号消噪算法研究

采用自适应提升小波方案,根据激光探测系统接收的回波信号特征,提出了一种更新滤波器和预测滤波器的设计方案,从而实现了自适应地调整预测和更新算子,增强了与处理信息的匹配,有效地提高了系统输出回波信号的峰值信噪比.其次,利用激光探测系统中检测的回波信号与噪声特点,给出了一种去噪软阈值的选取方案.将此算法应用于激光探测系统消噪,较好地满足了在强背景噪声下检测微弱信号的要求.仿真结果表明,采用该算法实现的激光探测系统去噪,在抑制噪声的同时较有效地保留信号的细节,重构了清晰的回波信号.     

基于水下动目标LFM回波检测的累积归一化算法

水下声信号处理中通常采用匹配滤波器作为线性调频回波的最优检测器,并且根据匹配滤波器输出的峰值位置估计目标距离,但对于径向速度未知的动目标线性调频回波信号,多普勒频偏造成的回波和样本失配将导致匹配滤波器检测性能下降。在Dechirp算法基础上提出了可以用于混响噪声背景下动目标线性调频回波检测的累积归一化算法,仿真测试表明,该算法在混响噪声背景下具有良好的检测性能,并且根据判决向量的峰值位置可以估计目标径向速度。     

基于DFRFT水下动目标LFM回波检测算法

匹配滤波器作为高斯白噪声背景下线性调频信号的最优检测器,在水下声信号处理中得到了广泛的应用。根据匹配滤波器输出峰值位置可以获得目标距离的估计,但运动目标径向速度造成的回波和样本失配将导致匹配滤波器检测性能下降。利用分数阶傅里叶变换对线性调频信号的聚焦特性,提出了应用离散分数阶傅里叶变换的水下运动目标线性调频回波检测算法。仿真测试表明,该算法对于混响噪声背景下径向速度未知动目标的线性调频回波具有良好的检测性能。     

基于最大信噪比准则的认知雷达波形优化算法

针对雷达回波信号的信噪比问题,提出了一种认知雷达的优化波形算法。它参考点目标、高斯白噪声下的匹配滤波原理,利用Schwarz不等式和拉格朗日算法,得出了优化信号与杂波功率谱之间的关系表达式。仿真表明,相对于线性调频(LFM)信号,该算法可以提高雷达回波信号的输出信噪比,从而提高了雷达的目标检测概率。     

基于最大信噪比的雷达波形优化方法

针对雷达回波信号的信噪比问题,本文在各种通用杂波功率谱模型下提出了一种优化波形算法.它参考点目标、高斯白噪声下的匹配滤波原理,利用Schwarz不等式和拉格朗日算法,得出了优化信号与杂波功率谱之间的关系表达式.仿真表明,相对于线性调频信号(LFM),该算法可以提高雷达回波信号的输出信噪比,从而提高雷达的目标检测概率.     

毫米波雷达直升机旋翼回波匹配滤波研究

针对低重频毫米波雷达直升机旋翼回波信号检测中旋翼回波信噪比低的问题,本文采用发射大时宽带宽的线性调频信号,接收匹配滤波处理以增加旋翼回波信号的信噪比,并推导了线性调频旋翼回波模型。由于旋翼旋转对雷达回波产生调幅效应,使其对线性调频匹配滤波器失配,造成信噪比的下降。本文利用匹配滤波的概念,用旋翼匹配滤波器组近似达到了旋翼匹配滤波的性能,提高后端旋翼回波检测的信噪比。     

基于迭代自适应稀疏分解的雷达信号去噪

稀疏分解能有效分离信号和噪声,因此适用于信号去噪.文中构造了雷达回波稀疏表示的冗余字典,字典原子与目标回波波形匹配,基于该字典的雷达回波信号稀疏度就是目标数.针对稀疏度自适应匹配追踪算法进行低信噪比信号稀疏分解时的不足,提出了一种迭代自适应匹配追踪算法,采用规范化的残差之差作为迭代终止条件,使得稀疏分解过程能依据噪声水平自适应终止,以逐次逼近方式估计信号稀疏度,改善了稀疏分解的精度.仿真实验结果表明,该算法在低信噪比以及稀疏度未知的条件下,实现了雷达回波信号的准确稀疏分解,极大地提高了信噪比.     

基于改进LMS加BP神经网络的二相码旁瓣抑制

研究了BP神经网络在二相码旁瓣抑制中的应用,采用自适应学习速率梯度下降算法对网络进行训练,为了提高网络的抗噪声及多目标背景下的检测性能,训练的样本向量选取理想样本结合含噪声样本混合模式。此外,在将接收到的回波信号送入网络前,使其通过改进的自适应滤波器,以提高输入的信噪比。实验表明,对127位M码调相的不加噪声单目标回波,该算法能够使脉压输出的主旁瓣比达到60dB以上,并且在多目标及噪声环境下具有较好的性能。     

基于FFT的有源欺骗干扰抑制

基于DRFM的干扰机转发的有源欺骗干扰由于具有目标回波相似的脉压增益和目标行为,严重影响了雷达获取真实目标信息的能力。针对该类干扰,根据雷达接收机匹配滤波器得到雷达回波脉压信号矩阵,对该脉压信号矩阵按行FFT得到雷达回波脉压信号频谱矩阵。基于该脉压信号频谱矩阵目标回波频点估计设置带通滤波器,并对脉压信号频谱矩阵滤波得到目标回波脉压信号频谱矩阵估计。对该目标回波脉压信号频谱矩阵按行IFFT得到目标回波脉压信号矩阵,从而得到了基于FFT的有源欺骗干扰抑制方法。仿真结果表明当雷达回波脉冲数为60时,在SwerlingI目标起伏下,该算法干扰抑制深度为20dB左右。在SwerlingII目标起伏下,该算法干扰抑制深度为19dB左右。     

一种空域-极化域联合的雷达欺骗干扰抑制算法

现代电子战中雷达有源欺骗干扰,特别是转发式欺骗干扰,已对雷达构成了严重的威胁。本文针对阵列雷达中有源欺骗干扰抑制问题,研究了一种空域-极化域联合处理的抑制方法。该方法采用矩阵法测量目标和干扰的空域及极化域参数;然后借助子空间投影理论构建滤波算子;进而在由空域和极化域组成的联合域上滤除欺骗干扰并提取目标回波,从而达到干扰抑制的目标。该算法采用信干噪比改善因子来衡量其性能,同时推导了改善因子的理论上限。该算法具有较低的复杂度,大量计算机仿验证其性能。仿真结果表明,算法不仅有良好的欺骗干扰抑制效果,并且在一定程度上也抑制了噪声;当SNR>10dB,参数估计相对误差小于0.1,抑制前后回波相关系数大于90%,干扰和噪声抑制度大于10dB。      

时变参数比例自适应滤波算法

在免提电话和视频会议系统中,自适应滤波器估计的回声路径通常是稀疏的.改进的比例归一化最小均方(IPNLMS)算法能够加快自适应滤波器在估计稀疏系统时的收敛速度,但与归一化最小均方(NLMS)算法相比,其稳态失调的波动性较大.为了解决这一问题,本文提出了一种时变参数IPNLMS(TV-IPNLMS)算法.该算法根据系统的均方误差(MSE)与噪声功率的比值,使用一个sigmoid函数来调整时变参数的值.该时变参数能够降低IPNLMS算法在滤波器到达稳态时的比例增益.仿真结果表明,时变参数方法能够降低IPNLMS算法稳态失调的波动性.该算法可用于回声消除、主动噪声控制等领域.     

一种基于粒子滤波的双极化雷达检测前跟踪算法

针对雷达在低信噪比（signal to noise ratio,SNR）条件下对运动目标的检测和跟踪难题,提出了一种基于粒子滤波（particle filter,PF）的双极化雷达运动目标检测前跟踪（track before detect,TBD）算法,又称联合粒子滤波检测前跟踪（joint particle filter-track before detect,JPF-TBD）方法.该算法借鉴传统的TBD算法处理框架,以经典PF算法为基础,使用双通道幅度相位似然比函数计算粒子权值,并实现了完整的PF过程.与同类研究相比,所提算法能够充分利用双极化雷达各通道幅度和相位信息,进一步扩展了PF算法的应用范围.仿真实验表明:在SNR>10 dB,虚警概率为10-6的情况下所提算法对目标的检测概率大于0.8.     

基于自适应波束形成的鱼雷对潜目标识别技术

通过鱼雷对潜目标准确识别,实现对目标的精确打击。当前的目标识别算法采用时频特征提取算法,随着海洋背景噪声强度的增大,准确识别概率不高。提出一种采用亮点回波信号自适应波束形成的鱼雷对潜目标识别算法,首先进行了鱼雷对潜攻击声探测亮点回波模型构建,采用级联滤波器进行回波信号降噪处理,对滤波后的输出信号进行自适应波束形成处理,实现信号的特征提取和指向性聚焦,提高目标亮点回波信号的检测性能,实现目标准确识别。仿真结果表明,采用该算法进行鱼雷对潜目标检测识别,准确检测概率高于传统算法,在低信混比下仍具有较好的准确识别率,抗干扰性能较好。     

过程噪声未知但有界情况下系统最优滤波器设计方法

本文基于模型匹配方法提出了一种极小化误差幅值的线性系统的最优滤波器的设计方法,所考虑的过程噪声和量测噪声均为未知但幅值有界信号.该方法的特点是能够处理无穷观测数据量的最优滤波问题.当系统的初始条件已知时,将滤波器设计问题化为一个标准二块₁优化问题;当系统含有未知但有界初始条件时该问题归结为有限个标准₁优化问题,而标准₁优化问题已有成熟算法求解.仿真实例子说明了所提出方法的有效性和可行性.     

基于极化二元阵雷达的空域虚拟极化滤波算法

极化滤波利用干扰信号和目标信号的极化状态差异,可有效抑制有源压制干扰,然而,现有极化雷达需要两路发射通道和接收通道,存在系统复杂、实现代价高等诸多困难。该文提出了一种新体制极化雷达模型极化二元阵雷达,该系统仅需一路发射通道和接收通道即可实现极化测量。基于极化二元阵天线的空域极化特性,建立了有源压制干扰、目标回波的接收信号模型,研究了抑制有源压制干扰的空域虚拟极化滤波算法,仿真实验结果表明:对于窄带噪声调频干扰,信干比(SIR)改善因子能达到20 dB以上。     

SLR系统地靶数值仿真及数据处理

地靶测量是获取SLR系统时延值、校准系统误差的重要手段,对提高系统测距精度具有重要意义。基于SLR系统地靶测量原理,采用蒙特卡洛方法,建立了地靶测距模型,实现了SLR地靶测距仿真。同时,从噪声的角度出发,提出了一种自适应噪声相关性匹配(ANCM)算法对地靶测距数据进行去噪,利用短时静态实测背景噪声和随机噪声阈值构建了回波噪声模板,结合SLR地靶数值仿真模型产生的模拟测距数据,通过优化回波选取区间、算法迭代次数等参数,完成了地靶有效信号的提取。与传统地靶数据处理算法相比,利用ANCM算法得到的中国科学院国家天文台长春人造卫星观测站SLR地靶数据有效点数增加了30%以上,数据处理精度提高2倍左右,数据处理的效率得到明显改善,为准确地获取SLR系统时延值提供了新的思路。