弹道导弹微动特征参数随雷达回波信噪比的变化特性

雷达目标识别是弹道导弹防御系统中的关键技术,利用导弹目标产生的雷达微多普勒频率进行目标判定是先进的目标识别方法之一。在进行弹道导弹的微动特征参数提取时,雷达回波的信噪比将会对其有不同程度的影响,严重时可能无法实现参数提取。在建立弹道导弹弹头运动模型和基于时频分析法的微多普勒特征参数提取方法的基础上,通过不同雷达回波信噪比下弹道导弹微多普勒特征参数提取的仿真,获得了微动特征参数随信噪比的变化特性。仿真结果表明:基于微多普勒的弹道导弹微动特征参数提取效果随着雷达信噪比而提高;只要雷达信噪比大于5,则都可较好地实现微动特征参数的有效提取。     

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.     

基于时间分段信号的弹道导弹目标微多普勒调制周期估计

地基空间探测相控阵雷达因需同时满足多任务、多目标的工作要求,通常采用时间分割的方式照射目标,本文针对这一特点,以弹道导弹为例,建立了单一目标分时段观测回波的数学模型,分析了带尾翼弹道导弹自旋运动对雷达回波的调制效应,从机理上揭示了利用微多普勒周期特征识别弹道导弹目标的可行性。论文针对时间分段信号特点,提出了一种利用Radon pseudo STFT提取目标径向半加速度的方法,并成功利用循环平均幅度自相关函数提取了加速度补偿后信号的微多普勒调制周期。      

一种天波雷达瞬态干扰抑制方法

瞬态干扰是天波超视距雷达中一类常见的干扰,会降低雷达目标的可检测性,需要加以抑制。文中分析了雷达接收回波的多普勒频率稀疏性,建立了由潜在回波信号构成的过完备字典,使得雷达接收回波在该字典下有稀疏表示形式,同时提出了基于压缩感知的天波雷达瞬态干扰抑制方法。该方法利用压缩感知重构雷达接收回波,由其代替瞬态干扰位置上的原始信号,从而实现瞬态干扰抑制。实测数据处理证明了该文方法的有效性。     

基于压缩感知的间歇采样转发干扰方法

针对现代雷达信号带宽大、频率高,相干干扰实现困难的问题,提出了基于压缩感知的间歇采样转发干扰方法.研究了压缩感知基本原理及其对模拟信号处理的实现方法,分析了压缩感知对线性调频信号的间歇采样实现方法及其转发干扰效果.仿真结果表明,压缩感知理论对宽带雷达信号间歇采样具有较好的适用性,对宽带雷达能够实现较好的干扰效果.     

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。      

基于微多普勒特征的空间锥体目标识别

空间锥体目标在大气层外飞行过程中存在不同的微动,目标的微动为进动,诱饵的微动为摆动或自旋.根据真假目标的微动差异,提出了低分辨雷达的目标识别方法.在多散射中心信号模型下分析了真假目标的微多普勒特性,指出目标回波信号微多普勒谱与其进动参数密切相关,而诱饵回波信号微多普勒谱与其摆动＼自旋频率密切相关.应用低分辨雷达多次回波...     

低信噪比情况下的微多普勒特征提取方法

如何在低信噪比条件下进行微多普勒目标特征提取一直是微弱信号雷达检测的难点问题,文中从增强信号的角度出发,在信号不失真条件下,研究了多重自相关函数与信号强度的关系,提出了基于多重自相关函数与短时傅里叶变换联合的微多普勒目标特征提取方法,实现了在低信噪比条件下微多普勒目标特征的提取。文中通过建立旋翼回波信号,并在信噪比为-5d B的情况下,利用所提出的方法进行微多普勒特征提取,仿真结果表明该方法可以在低信噪比条件下有效提取出目标微多普勒特征。     

基于压缩感知测量值的宽带雷达回波信号NP检测

基于传统奈曼-皮尔逊检测准则的宽带雷达回波信号检测需要较高的采样率,而压缩感知新理论可以以低于乃奎斯特采样率采样信号实现稀疏信号重构。本文提出了基于压缩感知测量值的宽带雷达回波信号奈曼-皮尔逊检测准则,它直接选取宽带雷达回波信号的压缩感知测量值作为检验统计量,在给定虚警概率时,依据贝叶斯判定准则得到检测概率,并将其推广到多元假设检测。基于实测宽带雷达回波信号的实验结果验证了该准则的可行性,它可以用较少的测量值实现目标有效检测。     

逆合成孔径激光雷达鸟类目标压缩感知识别方法

鸟类目标的实时探测与准确识别具有重要意义。提出一种基于压缩感知的逆合成孔径激光雷达鸟类目标探测、成像与识别方法。该方法先利用光外差手段和压缩感知采样来大幅降低鸟类目标逆合成孔径激光雷达回波信号距离向上的采样率,再利用时频分析方法来判别鸟类目标运动状态,然后利用压缩感知重构算法来获得鸟类目标高分辨二维像以及利用拟合算法来提取鸟类目标微多普勒特征。结合获得的高分辨二维像和微多普勒特征可共同进行鸟类目标的鉴别和识别。仿真结果验证了文中方法的有效性。     

弹道导弹目标特性分析及雷达回波模拟

从自由段导弹目标的运动特性出发,对沿椭圆轨道高速运动并伴有进动的弹头雷达回波特性进行分析。建立了导弹的最小能量弹道模型和进动模型,分析了飞行过程中弹头姿态角的变化规律,研究了导弹目标的平动和进动对回波信号的影响,进而引入准静态技术的思想,研究了考虑脉内运动的弹头雷达回波模拟方法,最后给出弹头椭圆轨道、姿态角、回波信号和一维距离像的仿真结果,证明了理论分析的正确性和合理性。     

宽带雷达中频回波长脉冲压缩采样重构中的分段重叠处理及其机理分析

宽带雷达中频回波在频域上稀疏。根据压缩感知理论,可对其进行压缩采样并从压缩采样结果中以很高的概率重构出原信号。中频回波压缩采样的重构需要的矩阵尺寸由中频回波的长度决定。在长脉冲情况下,重构所需的矩阵尺寸大,占用内存资源过多,处理速度慢。针对此问题,论文将分段重叠处理引入重构过程。论文首先详细给出了引入分段重叠处理之后的重构方法,接着通过严格数学推导,证明了频谱泄漏与局部时域序列的关系具有如下特点:远离谱峰的谱值受时域序列两端的影响要强于靠近谱峰的谱值,利用该特点说明了分段重叠处理抑制误差的机理。实测数据实验表明了分段重叠处理在重构质量上优于分段不重叠处理,在对存储资源的要求上远低于不分段处理。     

基于OMP的非合作宽带脉冲压缩雷达信号的压缩感知研究

压缩感知技术可以用来实现对非合作宽带信号的欠采样快速处理。宽带脉冲压缩雷达能够有效解决雷达探测距离和距离分辨力的矛盾,在探测领域得到了广泛应用,为实现对非合作宽带脉冲压缩雷达信号的快速欠采样接收处理,本文首先开展了信号稀疏分解与重构算法研究,通过对贪婪算法、凸松弛类算法、组合类算法三大算法进行对比分析,选用了运行速度快且重构精度高的正交匹配追踪(OMP)算法针对非合作宽带脉冲压缩雷达信号进行压缩感知仿真分析。仿真结果表明:在一定信噪比条件下,OMP算法完全能够实现对非合作宽带脉冲压缩雷达信号的欠采样和信号重构,从而实现了对非合作宽带雷达信号的欠采样处理,为处理非合作超宽带雷达信号提供了很好的理论指导。     

利用HRRP序列估计弹道中段目标进动频率

弹道导弹中段的真、假诱饵受质量分布等因素的影响,其进动频率等特征存在较大差别。微动特性作为弹道导弹目标识别中的稳定特征,可以通过旋转目标的微多普勒信息进行提取,这也是当前弹道导弹目标识别的研究热点。本文以弹道中段的锥柱状弹头为研究对象,建立了该类目标的散射点模型和进动模型,通过分析一维距离像上散射中心位置变化特点,提出基于散射点时频分布图估计进动频率的算法。该算法首先应用短时傅里叶变换得到强散射中心单元的时频图,再利用自适应阈值法提取时频脊线,从而估计出目标进动频率。实验仿真了弹道回波数据,并利用该数据验证算法的有效性。实验结果证明了算法具有良好的抗噪性能。      

线性调频匹配滤波器的ARM回波提取技术

针对反辐射导弹(ARM)及其载机的雷达回波特性,提出一种改进的ARM回波提取方法,即先根据载机回波多普勒频率的估计值对时延信号进行相位补偿,然后与原信号相减抑制载机回波,再用线性调频匹配滤波器积累ARM回波。通过分析不同调频匹配误差条件下的滤波器性能,获得了有价值的结论。仿真实验表明该方法在低信噪比下仍然可以有效地提取ARM回波信号。     

基于逆Radon变换的微动目标重构研究

目标微动对雷达回波的调制效应包括微多普勒调制、高分辨像调制和RCS调制等。根据单频和线性调频信号下典型微动目标的电磁回波模型,分析了微动在单频回波和高分辨距离像上的调制特性,在研究了微动目标的微多普勒时频图以及距离像-时间序列图的调制规律后,提出了基于逆Radon变换重构微动目标二维强散射中心分布的方法,对于微动目标利用回波高分辨距离像序列和时频分布图实现了目标二维重构,通过对仿真实验和暗室测量数据实验验证了该方法的可行性和有效性。     

线性调频步进信号雷达微动目标成像方法

旋转和振动是最常见的微动形式.目标微动会产生微多普勒效应,微多普勒特征对于目标识别与分类具有重要意义.微多普勒的存在使得目标主体的ISAR像受到污染,严重时无法识别.微多普勒对雷达分辨率极其敏感,因此宽带信号下的微多普勒研究十分必要.在线性调频步进信号体制下,引入相消处理的思想,在精分辨谱图域分离并提取微动目标的微多普勒信息,得到较为清晰的目标ISAR像,仿真验证了方法的有效性.     

基于复数经验模式分解的非旋转对称空间进动目标回波分离及成像研究

对于非旋转对称的弹道中段目标逆合成孔径雷达成像而言,非旋转对称部件回波分量的存在会严重影响目标主体的成像质量。该文通过建立非旋转对称弹道中段目标的回波模型,分析了导弹主体和导弹非旋转对称部件的回波分量的微多普勒差异,提出了基于复数经验模式分解的非旋转对称部件回波分离方法,利用复数经验模式分解的自适应特性,可以有效地分离和重构主体及非旋转对称部件回波分量。仿真结果表明,利用该文提出的方法可显著提高导弹主体部分的成像质量。     

基于块稀疏贝叶斯学习的雷达目标压缩感知(英文)

高速采样和传输是目前雷达系统面临的一个重要挑战。针对这一问题,该文提出一种利用信号块结构特性的雷达目标压缩感知方法。该方法采用一个简单的测量矩阵对信号进行采样,然后运用块稀疏贝叶斯学习算法恢复信号。经典的块稀疏贝叶斯学习算法适用于实信号,该文将其扩为可直接处理雷达信号的复数域稀疏贝叶斯算法。相对于现有压缩感知方法,该方法不仅具有更好的信号重构精度和鲁棒性,更重要的是其压缩测量矩阵形式简单、易于硬件实现。数值仿真实验结果验证了该方法的有效性。