空间目标双基地ISAR成像的速度补偿研究

以空间目标双基地ISAR成像为背景,研究了空间目标双基地速度估计与速度补偿问题。首先推导了高速空间目标宽带LFM信号双基地回波表达式,针对中频直接采样匹配滤波非相参双基地ISAR,研究了高速运动对二维成像的影响,通过目标双基地速度估计,构造补偿相位项,实现高速目标双基地回波速度补偿。在分析双基地测速误差对速度补偿及二维成像影响的基础上,提出了窄带测距粗测速度解模糊与窄带回波时频分析精测速度相结合的空间目标双基地径向速度估计方法。仿真表明了分析的正确性。     

脉冲多普勒引信信号的参数提取

针对脉冲多普勒引信的视频回波特点提出了一种参数提取的方法。首先采用均值一极小极大法从视频脉冲串中提取出多普勒信号，接着获取多普勒信号的包络并对多普勒信号做时频分析得到随时间变化的估计频率。提出了将基于FFT的频率估计法和基于多重信号分类（MUSIC）的频率估计法相结合的新思路。包络值的变化趋势和估计频率的变化趋势从不同的侧面反映了引信工作的历程。     

间歇采样非均匀重复转发实现多假目标压制干扰

针对采用均值类恒虚警检测方式的线性调频脉冲压缩雷达,本文提出间歇采样非均匀重复转发(ISNPR)实现多假目标压制干扰的方法.首先阐述了间歇采样转发干扰(ISRJ)产生多假目标的机理,同时对多假目标压制干扰的假目标参数进行了推导,包括假目标个数和信噪比.然后结合间歇采样重复转发干扰(ISPRJ)的数学原理,对间歇采样非均匀重复转发干扰(ISNPRJ)的多假目标压制效果进行了理论分析,并推导了干扰机参数如采样脉冲宽度、间歇采样周期、转发脉冲宽度以及发射功率的计算方法.最后对ISNPRJ的多假目标压制效果进行仿真验证,仿真结果表明该方法能够降低雷达对目标的检测概率,实现对雷达检测环节的有效压制.     

双基地ISAR成像平面研究及目标回波模型修正

该文分析了双基地逆合成孔径雷达的成像平面。采用基于双基地SAR成像平面分析,双基地目标旋转矢量分析两种方法,分别建立了两种不同的双基地ISAR成像平面模型。为验证模型正确性,分别将两种模型应用于双基地转台成像分析,并仿真验证。成像仿真结果表明了旋转矢量分析法建立模型的正确性。基于成像平面分析,研究了双基地转台模型的适应性,修正了常用的双基地ISAR散射点回波模型,验证了修正回波模型的正确性,并针对不同的目标运动情况,给出了成像平面的估计算法。     

生命探测雷达回波信号处理与仿真

雷达穿墙检测是一种新颖的生命探测技术，可应用于地震后废墟中人员搜寻以及反恐行动中人质的营救等场合。对雷达信号穿墙后的衰减和波长选择进行了归纳总结，对穿墙雷达回波信号进行了理论推导，引入贝塞尔函数对回波信号进行处理，仿真了呼吸和心跳的基本频率以及二者的谐波组合情况，结果与理论分析相吻合。     

Feature Extraction of Radar Range Profiles Based on Normalized Central Moments

The normalized central moments are widely used in pattern recognition because of scale and translation invariance. The moduli of normalized central moments of the 1-dimensional complex range profiles are used here as feature vector for radar target recognition. The common feature extraction method for high resolution range profile obtained by using Fourier-modified direct Mellin transform is inefficient and unsatisfactory in recognition rate And. generally speaking, the automatic target recognition method based on inverse synthetic aperture radar 2-dimensional imaging is not competent for real time object identification task because it needs complicated motion compensation which is sometimes too difficult to carry out. While the method applied here is competent for real-time recognition because of its computational efficiency. The result of processing experimental data indicates that this method is good at recognition.     

适用于组合特征识别的最近邻模糊分类器

在用多种特征进行简单的串联组合识别时,不同特征具有不同的特征类型和衡量尺寸,针对串联组合特征的这种特点,提出了一种最近邻模糊分类器.该分类器首先把待识别目标的组合特征与训练模板中的组合特征样本一一进行比较,从而得到了一个特征差矩阵.提出用模糊分布函数在同类特征差之间进行处理,生成一个隶属度矩阵,然后用算术平均法对隶属度矩阵进行处理,并用最大隶属度准则来进行分类判决.识别框架表明最近邻模糊分类器对组合特征中的各种不同特征的特征类型和衡量尺寸没有一致性要求,也无需对串联组合特征矢量做任何预处理.最后,用外场实测数据进行验证,结果表明,最近邻模糊分类器能够有效地解决多种特征串联组合的雷达目标识别问题.     

基于HRRP偶数阶中心矩特征的卫星目标识别

针对高分辨距离像(HRRP)的姿态敏感性和平移变化敏感性,提出用HRRP偶数阶中心矩特征进行目标识别.该方法用小波去噪方法提高HRRP的信噪比,在此基础上提取具有平移不变性的中心矩作为特征向量,为了降低特征矢量的维数,可以只把具有较强稳定性的偶数阶中心矩作为特征向量,以适用于组合特征的最近邻模糊分类算法对中心矩特征进行处理.实测卫星数据的验证结果显示,该方法在减少存储量和计算量的同时取得了非常好的识别效果.     

一种新的ISAR距离对齐算法

距离对齐是逆合成孔径雷达(ISAR)成像处理中的或对齐精度不够高,或运算效率过低,无法满足ISAR实时成像的要求.由于距离对齐算法本质上是一种优化方法,基于优化原理,将启发式方法与搜索法相结合,提出了一种新的距离对齐算法.该算法结合使用频域法和累积互相关法,具体分两步实现:首先利用频域法进行粗对齐,然后将第一步得到的结果作为启发式信息进行累积互相关,大大减小了其搜索范围,得到了精确的距离对齐效果.通过将新算法与其他算法的运算量进行分析比较,结果表明该算法运算效率较高.而对实测数据的成像处理结果证明该算法具有良好的对齐精度.这说明新算法在效率和性能上达到了良好的平衡,适合于ISAR实时成像.     

Novel non-coherent integration method using binary phase-coded radar signal

The m series with 511 bits is taken as an example being applied in non-coherent integration algorithm. A method to choose the bi-phase code is presented,which is 15 kinds of codes are picked out of 511 kinds of m series to do non-coherent integration. It is indicated that the power increasing times of larger target sidelobe is less than the power increasing times of smaller target mainlobe because of the larger target’s pseudo-randomness. Smaller target is integrated from larger target sidelobe,which strengthens the detection capability of radar for smaller targets. According to the sidelobes distributing characteristic,a method is presented in this paper to remove the estimated sidelobes mean value for signal detection after non-coherent integration. Simulation results present that the SNR of small target can be improved approximately 6 . 5 dB by the proposed method.