有源假目标极化识别方案的设计与性能分析

本文研究了有源多假目标的极化识别及其性能评估问题.首先给出了极化雷达对目标和有源假目标干扰的接收信号模型,然后根据有源真假目标回波特性的差异提出了识别检验量,并给出了有源假目标的极化识别方案.最后,研究了识别检验量的统计特性,从理论上分析、评估了真假目标极化识别的性能.     

基于雷达辅阵的自卫压制式干扰极化对消方法研究

本文探讨了利用雷达主天线和辅助天线极化特性的差异来抑制自卫压制式干扰的可行性.首先给出了目标和干扰在主、辅天线接收通道的信号模型,而后建立了自卫压制式干扰的极化对消模型,提出了利用对消前后信号干扰噪声比(SINR)的变化来综合评价对消算法的性能.最后,具体分析了主辅天线极化正交和匹配两种极端情况下对消算法的性能,给出了一组有意义的结论,突破了常规将雷达辅助天线仅用于旁瓣对消的观念.     

基于小波分解的雷达有源欺骗干扰识别

结合DRFM欺骗式干扰机的结构特点,建立针对跟踪雷达的典型拖引欺骗干扰的信号模型,采用小波分解理论提取特征参数,研究了基于拖引过程的欺骗干扰类型的识别方法,为后续的雷达系统抗干扰方法选取提供了先验信息.仿真实验证明该方法有较高的识别率.     

基于射频功放非线性建模的欺骗干扰识别

针对欺骗干扰信号在时域、频域、空域与真实信号重叠,导致识别欺骗干扰的难度较大,假定真实发射机与欺骗干扰机射频前端器件除功放模块外均工作于理想状态,提出了一种基于射频功放建模的欺骗干扰识别方法。首先,利用Hammerstein模型对射频功放进行非线性建模,以模型参数作为提取的特征向量;其次,基于统计检测理论识别欺骗干扰;最后通过实验验证了方法的有效性,并与基于信号双谱特征的识别方法进行性能对比。实验结果表明,基于射频功放建模的欺骗干扰识别方法能够有效地识别欺骗干扰,且优于基于信号双谱特征的识别方法。     

基于时频图像Zernike 矩特征的欺骗干扰识别

为了有效应对跟踪雷达的三种常见欺骗干扰,提出了一种基于平滑伪魏格纳-维尔分布时频图像的Zernike 矩特征的干扰识别方法。该方法对三种干扰下的雷达接收信号进行时频分析,运用数字图像处理技术对时频图像进行一系列的预处理后,通过Zernike 矩特征提取图像的细节特征组成特征向量进行分类识别。仿真实验证明:该方法有较高的识别率,特别是该方法受信噪比影响较小,能够有效降低噪声对干扰识别的影响,说明了采用图像识别方法对雷达欺骗干扰信号进行分类识别的可行性。通过与其他文献方法的比较,证明了该方法的优越性。     

一种基于高阶累积量的FSK信号识别新方法

文中介绍了一种基于高阶累积量的FSK信号分类方法.该方法直接对中频信号进行高阶累积量的特征提取,不需要进行载频估计和符号同步,克服了以往高阶累积量特征对参数估计的依赖.在判决方法上,结合了欧式距离分类和大数逻辑准则,提高了分类性能.仿真实验表明,该方法具有较好的识别性能,信噪比不低于6dB时,2/4FSK信号的识别率在98%以上,信噪比不低于1 3dB时,2/4/8FSK信号的识别率在90%以上.     

基于辅助天线的目标极化散射矩阵估算方法

探讨了利用雷达主天线变极化特性和辅助天线结合测量目标极化散射矩阵的可行性。首先给出了雷达主天线不同变极化方式下的接收信号模型和辅助天线的接收信号模型，其次根据主天线变极化方式的不同，提出了两种估计雷达目标极化散射矩阵的方法，并简要分析了其估计的精度。最后，结合暗室测量数据仿真分析了雷达目标极化散射矩阵估计的精度，验证了本估计算法的有效性。     

基于遗传算法极化雷达反干扰接收极化选择

在有效采用极化状态基础上,采用极化对消技术使接收天线与之极化正交,可以使雷达工作在相对于干扰失配状态,从而达到反干扰目的。基于遗传算法,给出了在雷达工作频带内存在多个不同频、非相干干扰源时,接收天线最佳极化选择方法。针对典型算例,与穷举法、拉格朗日乘子求解比较,在达到相同的求解精度前提下,遗传算法用时较少,操作简单,大大节省了计算资源。     

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。     

极化信息在雷达目标检测中的得益分析

极化是电磁波的基本属性之一,目标在反射电磁波的同时会改变电磁波的极化状态,其变极化效应蕴含了目标的特征信息,充分利用极化信息可以有效提高雷达系统的反杂波、反隐身、目标识别和抗干扰性能。文中针对雷达单极化、双极化和全极化测量体制,从目标的散射结构出发分析了极化信息对雷达目标检测信噪比的改善程度,为雷达极化方式和极化测量体制的选择、极化检测算法的优化设计等应用提供了有益参考和理论指导。     

一种频域脉冲最小均方误差杂波对消算法

针对“低慢小”探测雷达杂波多普勒主瓣淹没慢速弱目标问题,该文提出了频域脉冲LMS（FPLMS）算法来对消杂波。该算法利用杂波分量在脉间的平稳性,自适应地估计各距离单元杂波的复幅度来重构杂波,实现杂波对消。仿真结果表明：FPLMS算法能够有效对消杂波,消除杂波主瓣对目标检测的影响;且具有很窄的滤波器凹口,约为MTI滤波器的1/3,对速度大于1个速度分辨单元的目标几乎无信噪比损失,适用于“低慢小”探测雷达的杂波对消。     

偏振探测技术在空间目标识别中的应用

介绍了目前偏振探测技术识别目标的几种方法,分析了国内外偏振探测技术的研究概况、水平和发展趋势,并指出目前国内外偏振探测技术的研究方向.     

基于极化可重构天线的天线选择方案

天线选择是降低多天线通信系统的硬件复杂度以及改善空域相关性能的有效途径,但对于天线安装空间受限的小型终端,天线的数目将受到很大限制,从而制约了天线选择算法的实施.本文提出一种基于极化可重构天线的天线选择方案,该方案具有紧凑的天线结构和低复杂度的选择算法,适合于小型移动终端使用;通过理论以及数值仿真实验,证明了该方案能明显提高系统性能.     

基于偏振成像和图像融合的目标识别技术

提出了一种基于偏振特征的目标识别技术.实验采用He-Ne激光作为照明光源,根据目标散射光偏振度的差异,利用DSP图像采集系统获取了目标的偏振图像,并利用图像融合技术计算了目标的Stokes图像和偏振度图像.结果显示:偏振成像有效地滤除了杂乱背景散射光的影响,明显提高了目标成像的对比度和分辨率.所以偏振成像技术可以有效地提高目标探测和识别效率.