基于双通道GoogLeNet网络的旋翼无人机分类

针对利用雷达微多普勒效应的旋翼无人机识别问题,提出了一种基于双通道GoogLeNet网络的分类识别方法。首先对旋翼无人机的回波信号进行短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform,STFT）从而获得信号时频谱,对时频谱沿时间轴进行傅里叶变换得到节奏速度图（Cadence-Velocity Diagram,CVD）。然后将时频图和CVD作为双通道GoogLeNet网络的输入进行特征提取用以获得回波信号的时频域和节奏速度域的特征,最后将所获得的特征输入到Softmax分类器中进而实现旋翼无人机的分类识别。基于实际雷达数据的实验结果表明,所提旋翼无人机分类方法准确率可达到98.9%。     

弹道导弹目标回波信号建模与雷达特征分析

介绍了弹道导弹运动目标特征提取和雷达识别的研究概况,针对锥顶不动、进动角固定的匀速进动锥形弹头目标,对其典型运动进行建模,给出了回波的解析表达式,利用数值解的方法,对回波信号进行了频谱分析和时频分析,提取了频谱调制特征和微RCS特征,使用Wigner-Ville分布峰值检测法,提取了回波信号的微多普勒特征,给出了使用雷达微动特征识别弹道导弹弹头的途径.最后给出了回波信号时频分布、微多普勒、多普勒谱和微RCS的仿真结果,证明了理论分析的正确性.     

天气雷达降水回波信号特征研究

引入偏斜度、峰度、均方差等三个信号特征参数,对天气雷达获取的大量降水回波信号的多普勒频谱进行分析。初步研究结果显示:降水回波信号的多普勒频谱分布与回波谱宽大小有关,当回波速度谱宽大于3. 5 m/ s 时,降水回波信号多普勒频谱与高斯谱偏差较大;当回波速度谱宽小于3. 5 m/ s 时,降水回波信号多普勒频谱与高斯谱非常接近。     

基于微多普勒特征的空中目标识别

分析了直升机目标回波信号的微多普勒频谱，基于直升机目标和固定翼飞机目标多普勒频谱的差别，提出了两种微多普勒特征用于识别直升机目标和固定翼飞机目标，其中一种利用了直升机回波信号正负多普勒频谱能量的不对称性，另一种模式特征利用了机身回波信号能量与旋翼回波信号能量的对比，使用仿真数据和试验测试录制的数据的计算结果表明该方法具有很好的识别效果。     

基于循环谱的外辐射源无人机微动特征检测

为了降低无人机微多普勒特征信号检测难度,提出了一种基于无源雷达与循环谱相结合的微多普勒特征检测算法。首先,建立基于数字电视地面广播(Digital Terrestrial Multimedia Broadcast,DTMB)的无源雷达回波信号模型,分析各成分信号的循环谱,并提取循环谱的等高图获得二维特征信息;然后,将无人机旋翼对DTMB信号的微动调制作为检测目标,在此基础上进行循环谱检测和理论仿真。该算法在不进行复杂的杂波抑制的前提下直接对接收信号做循环平稳处理,实测结果验证了该算法能较准确地检测到无人机的微多普勒特征。     

基于微多普勒信号分离和SqueezeNet的人体身份识别

针对基于雷达传感器的人体身份识别问题,本文提出一种基于微多普勒信号分离和SqueezeNet的人体身份识别方法。首先利用雷达对人体行走的步态进行探测并收集回波数据,回波数据经过预处理得到微多普勒时频谱图;其次用阈值法对时频谱图进行微多普勒信号分离从而得到四肢的时频谱图;最后将其输入到SqueezeNet网络,采用Softmax分类器来实现人体身份识别。实验结果表明,经过微多普勒信号分离后人体身份识别准确率提高5.25%, SqueezeNet网络与其他网络相比,在网络性能上具有准确率高、网络参数少、测试时间短等优势。     

激光雷达微多普勒效应的仿真研究

为了研究激光雷达中微多普勒效应的探测及其雷达回波信号中反应目标特征的微多普勒信息的提取问题,建立了激光雷达微多普勒效应的物理模型,对应用激光雷达探测由目标振动引起的微多普勒效应进行了仿真,并对仿真信号进行了分析,由于信号的时变性,引入了时-频域联合分析的方法。采用了短时傅里叶变换方法对仿真信号进行了时频分析,得到了能够较好地反映目标特征的微多普勒图像。结果表明,激光雷达适合于低振幅微多普勒效应的探测,应用时频分析方法能够有效地从雷达回波信号中提取出目标的微多普勒特征。     

空间进动目标微动参数估计方法

该文提出了基于窄带雷达估计空间进动目标微动参数的新方法。该方法首先依据进动目标回波信号的微多普勒特性,应用傅里叶变换对目标的进动参数进行粗估计;然后根据回波信号的时频谱特性,通过相干积累的方法得到目标的高分辨率3维分布。最后,利用图像熵的概念在特定范围内对微动参数进行搜索,获得了较高的估计精度。使用仿真数据验证了算法的性能,证明了参数估计的高精度。     

行进人体目标雷达瞬时多普勒特征分析

行进人体目标对雷达回波产生多普勒调制和微多普勒调制,提取目标雷达回波中的多普勒和微多普勒特征,可获得人体目标的运动速度及肢体摆动周期等信息,有助于人体目标的检测与识别。本文改进和完善了行进人体目标的线性刚体模型,得出连续波信号体制下人体目标雷达回波,推导出人体目标的瞬时多普勒频率,定性分析了目标的瞬时多普勒特征和瞬时运动特征的变化规律。利用公开的实测数据验证了本文模型的有效性,并利用时频分析工具对目标雷达回波的瞬时特征进行了仿真分析,提取出目标的瞬时运动特征。本文模型及特征提取方法可推广应用于其他信号体制的雷达回波信号分析,同时可推广应用于对目标其他运动状态的分析。      

太赫兹雷达的人体微多普勒特征

太赫兹雷达观测的行人微多普勒特征可用于行人检测和识别,在无人车和智能驾驶领域有广泛的应用前景。通过搭建292 GHz太赫兹信号发射和接收环境,利用292 GHz太赫兹雷达观测行人的四肢和躯干摆动引起的微多普勒。本文实验中,首先利用矢量信号发生器生成基带信号,然后采用上变频器将基带信号上变频至292 GHz,不同部位的回波信号通过下变频器下变频至基带信号。对回波信号采用短时傅里叶变换处理,提取微多普勒频谱。实验中292 GHz提取的人体微多普勒特征实测结果与仿真结果一致。同时,实验还对比了292 GHz和24 GHz雷达的微多普勒结果。     

外辐射源雷达直升机旋翼参数估计方法

外辐射源雷达是一种基于第三方非合作照射源的新体制雷达系统,在微多普勒效应目标分类和识别方面具有独特的优势,而其特点也决定了微多普勒效应参数估计方法需要具有良好的抗噪性能且计算量要小。针对上述问题,该文依据外辐射源雷达直升机旋翼微动信号模型,提出了利用时频域中回波闪烁特征进行直升机旋翼参数估计的新思路。通过对时频图中正负频率轴数据的幅值分别进行累加,提取出回波闪烁参数,同时,依据微动信号内在特性构建字典矩阵,利用正交匹配追踪算法实现了叶片长度、叶片数量、旋翼转速等参数的估计,相比常规Hough变换参数估计方法,该文方法更准确,更迅速。仿真和实测证明了该文方法的有效性。      

拖曳式雷达诱饵目标识别技术

针对拖曳式雷达诱饵易对雷达导引头造成欺骗性干扰的问题,利用雷达回波中提取的目标微动多普勒特征、极化特征和雷达截面积序列统计特征进行仿真分析,在实现载机和诱饵初步识别的基础上,采用贝叶斯(Bayes)数据融合方法,对上述3种回波信号特征进行一级融合,并进一步对不同时刻的信号特征进行二级融合,最终将目标识别率由71.5%提高到了96%.该目标识别方法能够大大减少外界因素的影响,相对于单特征识别显著提高了目标识别率.     

普通战车车轮微多普勒特征分析与提取

本电路首先将220V交流电变为12V直流电压来为整机供电,并应用气敏传感器MQ-2把瓦斯气体浓度这一非电量转换为电信号,再经由运算放大器μA709将该信号与门限电压比较,由电压比较器转化为数字信号并控制由LM555数模集成电路组成的双稳态触发电路最后应用继电器来控制报警电路和通风设备,从而实现报警。     

基于双流特征融合的FMCW雷达人体连续动作识别

本文提出了一种基于双流特征融合的FMCW雷达人体连续动作识别方法。首先对人体动作雷达回波信号进行预处理得到距离时间域图与微多普勒时频谱图,之后分别对两个不同维度的图像进行主成分分析提取对应特征并选取相同时间段的主成分分析结果进行融合得到双流融合特征,最后将双流融合特征输入到Bi-LSTM网络中训练与测试,网络对每个时间段的输入特征产生与之对应的动作类别输出从而实现连续人体动作识别。实验结果表明,当采用双流融合特征作为Bi-LSTM网络的输入时平均识别准确率要高于只采用距离时间特征或微多普勒特征作为网络输入时的平均识别准确率。     

微多普勒理论建模与仿真研究

微多普勒被认为是雷达目标的"惟一"特征,"惟一"是指不同的微运动会有不同的微多普勒,从而基于目标微动差异提取相应的微多普勒特征可用于雷达目标识别.在介绍微多普勒相关概念的基础上,建立了刚体目标的一般微动模型及其微多普勒理论模型,并具体研究了锥体弹头和诱饵的微多普勒.最后通过仿真对雷达回波基带信号采用时频分析方法提取出弹头和诱饵的微多普勒特征,从而为真假目标的识别提供了新的依据.     

基于压缩感知的弹道导弹微多普勒提取方法

利用微多普勒识别弹道目标的关键是宽带雷达回波信号的微多普勒提取。宽带雷达回波信号的高速采样对硬件和算法提出了更高的要求。将压缩感知方法应用到宽带雷达回波信号的微多普勒提取中,并给出了弹道导弹目标的微多普勒计算公式和利用压缩感知重构弹道导弹微多普勒的方法。在低采样频率下利用压缩感知理论从回波信号中提取的微多普勒,与在高采样频率下利用Gabor变换提取的微多普勒是一致的,这表明利用压缩感知理论以低频率采样弹道导弹回波信号,提取微多普勒,降低工程实现难度的方法是可行的、有效的。     

太赫兹双频雷达目标微动特征提取仿真

基于双频太赫兹回旋管设计了双频太赫兹雷达,针对振动、转动、翻滚运动目标建立了包含微多普勒信息的目标回波模型,采用时频分析方法开展了微动特征仿真计算.通过仿真结果可以看出,0.11 THz雷达和0.22 THz雷达对于振动、旋转、翻滚的微动特征都有厘米级的探测能力.在较强噪声条件下,通过自功率谱时频分析,可以抑制噪声,提...     

一种基于飞机目标CFD图的目标特征提取算法研究

随着雷达目标微多普勒现象的发现,目标的微动特性在雷达自动目标识别中逐渐受到了广泛的关注。微动目标回波中包含了精细的目标微多普勒特征信息,因此,可以从其中推断出目标特有的独立特征。而基于目标微动回波时频图的特征更是因为其信息量充足的特点,成为了一种新兴有效的目标分类特征。文中主要研究了飞机目标的韵律频率图(Cadence Frequency Diagram,CFD)特征分类算法,详细叙述了算法的具体步骤。仿真分析了CFD特征在飞机目标分类中的特点和优势,并且研究了相关参数对CFD特征的影响。