混沌相位调制雷达信号的模糊函数

本文研究了一类混沌编码信号,利用混沌信号进行雷达信号的相位编码,并且计算了这类编码领事的模糊函数,理论和仿真结果表明,混沌编码信号的模糊函数十分逼理想的“图钉型”,信号具有很高的时延和多普勒分辨力,揭示了混沌用于雷达信号处理的可能性和优越性。     

基于改进变采样率处理技术的SAR运动目标检测

变采样率处理技术是一种检测线性调频信号调制率有力的处理方法，但剩余多普勒对检测性能的影响十分严重。本文首先分析了变采样率处理技术的性能及剩余多普勒的影响，然后提出了一种基于模糊函数重构的方法，它可以完全消除剩余多普勒的影响，使变采样率处理技术获得理想的性能，最后将这种改进的变采样率处理技术用于机载合成孔径雷达的运动目标检测，给出了检测算法，仿真实验的结果证明了算法的有效性。     

一种提高二相编码雷达检测目标动态范围的方法

在相位编码雷达进行各目标回波信号功率相差较大的多目标或隐身目标检测时,会存在隐身目标和小功率信号淹没在大功率信号距离旁瓣中的情况.本文提出了一种逐次消去回波中大功率信号的方法来去除大功率信号的距离旁瓣,检测小功率信号,从而提高雷达系统观察目标的动态范围至80dB以上.仿真研究和雷达实验表明该方法是有效可行的.     

随机二相码脉冲雷达信号的平均模糊函数

本文根据Cooper给出的随机信号平均模糊函数的基本定义，详细推导了随机二相码脉冲雷达信号的平均模糊函数，并利用计算机绘制出三维平均模糊函数图．结论表明，随机二相码脉冲雷达信号的距离模糊函数与随机二相码连续波信号的距离模糊函数类似，即在距离轴上无模糊，而其速度模糊函数则由随机二相码和周期的相参脉冲串共同决定，即在速度轴上呈“梳状”模糊图，其模糊瓣取决于周期脉冲串。     

基于模糊极小极大神经网络的雷达一维像识别

雷达目标一维距离像是随雷达姿态角变化的,但由于目标姿态变化的连续性及目标散射点分布的连续性,其一维距离像是一个随视角变化而逐渐演变的过程,它们应随姿态角的连续变化在特征空间中形成一条特征轨迹线.本文在基于线性内插神经网络对雷达一维距离像识别的基础上,改进了线性内插时特征轨迹线的形成方法.提出了一种基于模糊极小极大神经网络分类器的雷达目标一维距离像目标识别方法,利用模糊极小极大神经网络中的超方匣的并集来形成雷达目标特征轨迹线.进行了三类飞机目标的0～180°姿态角范围内一维距离像的分类实验研究,结果表明,用模糊极小极大神经网络分类器对雷达目标一维像分类有较高的分类准确率.     

合成孔径雷达的某些性能及其简析

合成孔径雷达（SAR）系统的性能与许多方面有关。文中讨论方位鉴别力、距离鉴别力、鉴别力与覆盖区域的限制、SAR雷达方程、对SAR平台的要求、SAR工作模式、多频率与多极化、ISAR和未来的SAR与有源相控阵等问题。     

通道频率特性差异对高分辨率参数估计算法MUSIC的影响

本文分析了高分辨率参数估计算法-MUSIC在通过频率响应不一致（通道失配）情况下的统计性能，推导了通道失配对空间港的影响以及失配方差和分辨能力的关系表达式．理论表明：通道先配会引起空间谱误差并降低其分辨能力。计算机仿真结果证明了理论结果的有效性。     

机载雷达成像中的两种改进多普勒质心估计算法

多普勒质心估计是机载脉冲多普勒雷达DBS成像技术中最为关键的步骤之一，本文针对载机惯导参数误差较的实际情况，提出了改进的频域和时域多普勒质心估计处，新的算法克服了传统算法受地面场景非均匀和回波信号起伏的影响，大大提高了估计的精度，最后将这些算法用于某型脉冲多普勒雷达的实测数据，成像结果证明了算法的有效性。     

校射时弹道外推精度的提高及外推误差估计

考虑到地炮侦校雷达中校射时弹道外推的特点,以带有偏流项的修改动态质点方程为基础,设计了一个用于弹道外推的推广卡尔曼滤波器。提出了估计弹道外推误差方差的方法。给出了计算机模拟结果。     

转换坐标卡尔曼滤波算法分析

在非线性系统的目标跟踪中,常用的滤波算法是扩展卡尔曼滤波算法（EKFA）,但这种滤波算法常常会发散,近年来,Bar-Shalom等人在二维平面上提出了转换坐标卡尔曼滤波算法（CMKFA）,并通过仿真实验证明了在非线性系统的目标跟踪中此算法优于扩展卡尔曼滤波算法（EKFA）,文中对转换坐标卡尔曼滤波算法进行了深入的研究,通过理论推导证明了当状态方程和测量方程满足一定条件时,转换坐标卡尔曼滤波算法是去偏转换测量值的线性无偏最小方差估计算法。