MIMO双基地机载雷达距离模糊杂波抑制方法

正侧视阵MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)双基地雷达系统具有严重的距离依赖问题和杂波谱展宽现象,该文分析其杂波特性,提出了一种距离模糊杂波抑制方法。该方法在传统的MIMO双基雷达中引入距离相关的相位项,从而提供额外的自由度,通过该相位项的距离信息实现不同距离的杂波分离,并进一步对其进行有效抑制。从而解决了双基地预警雷达大场景下地面杂波距离杂波模糊的问题,仿真结果显示该方法的正确性,并且和已有的DW(Doppler Warping)距离模糊杂波抑制方法进行比较,使用IF(Improve Factor)谱线对抑制结果进行对比,显示该方法有更优的性能。      

基于线阵的MIMO-ISAR二维成像方法

针对多输入多输出逆合成孔径雷达(MIMO-ISAR)成像中空-时阵列非均匀造成的成像数据不均匀,该文基于线阵建立了目标空-时回波信号模型,经过推导,提出一种相同距离单元横向聚焦的成像方法。该方法首先进行距离补偿,将空时分布的距离像对齐至目标初始位置;然后构建相位因子,补偿非关心方向运动引起的相位变化;最后对相同距离单元数据沿横向相干叠加,实现横向聚焦。该算法不受阵列形式的限制,无需数据均匀化处理,而且能够横向定标,仿真验证了该方法的有效性。     

基于多输入多输出合成孔径雷达的二维混合基线抗欺骗干扰方法

针对距离延时和方位多普勒频率调制两类合成孔径雷达(SAR)欺骗干扰问题,该文提出一种基于多输入多输出合成孔径雷达(MIMO-SAR)的2维混合基线抗欺骗干扰方法。该方法采用基于MIMO-SAR的相位编码方案,使得多通道信号正交,利用多维相位信息识别欺骗干扰,通过相位补偿抑制干扰目标,从而提升雷达抗欺骗干扰能力。该文采用雷达抗干扰改善因子进行定量效果评估,在平台空间受限的条件下,该文方法比传统单发多收系统的雷达抗干扰改善因子提升3倍。仿真实验结果证明了该方法的有效性与正确性。      

基于几何绕射理论模型高精度参数估计的多频带合成成像

针对多频带信号融合成像的相干化处理,论文提出一种基于几何绕射理论模型高精度参数估计的多频带合成算法。该方法利用不同频带的全极点模型中极点及散射中心幅度的相位差异来估计非相干量,通过缺损数据幅度相位联合估计算法对相干化处理后的频带数据进行填补,利用全频带数据对几何绕射-全极点模型参数进行精确估计,得到融合数据。实验表明,由融合数据得到的1维距离像和ISAR像的分辨率高于单个频带数据得到的结果,从而验证了该方法的有效性。     

穿墙成像雷达旁瓣/栅瓣抑制方法

提出了一种超宽带超稀疏阵列穿墙成像雷达距离向旁瓣和方位向栅瓣抑制的新方法。对于使用步进频连续波的超宽带雷达,其距离向旁瓣较高,通常采用加窗进行抑制。对于超稀疏阵列,其方位向栅瓣较高,可以采用相位相干因子(PCF)加权进行抑制。若同时抑制距离向旁瓣和方位向栅瓣,可以对加窗的图像作PCF加权。但是,距离向加窗会抬高方位向栅瓣,进而降低PCF抑制方位向栅瓣的效果。针对这个问题,提出一种PCF结合双切趾的方法,能够同时有效地抑制距离向旁瓣和方位向栅瓣。仿真和实验结果验证了方法的有效性。     

基于球面孔径合成成像的RCS测试方法研究

该文提出了一种基于球面孔径合成成像的雷达散射截面积（Radar Cross Section,RCS）测试方法,建立了基于去相干函数的回波信号模型,推导了基于球面孔径合成成像的RCS反演方法。首先,通过球面孔径合成三维成像方式获取被测目标的全方位-俯仰散射信息;其次,利用改进去相干函数的三维波数域积分成像处理方法获得目标的三维单视复图像,通过图像空域滤波抑制干扰目标信息;最后,通过波数域变换反演目标的RCS。该文引入去相干函数有效抑制了角度去相干和频域去相干效应对成像和RCS反演的影响,表征了目标方位-俯仰向RCS的幅度特性和相位特性,理论推导、仿真实验与数值分析均验证了该文方法的正确性和有效性。      

一种有效的穿墙雷达成像杂波抑制算法

在穿墙雷达成像中,杂波对临近墙体目标的成像和检测造成严重的干扰。基于统计信号处理的杂波抑制算法近年来广泛应用于消除背景杂波,但这些算法带来的门限确定问题使其在实际应用中性能下降。考虑到实际应用环境的复杂性,提出一种有效的两阶段杂波抑制算法,该算法首先在SVD的基础上提出一种新的方法来确定奇异值的门限以抑制强杂波,然后对第一阶段的成像结果进行基于PCA的图像增强处理,抑制弱杂波和系统噪声,进一步突显目标信息。实验结果证明了提出的两阶段杂波抑制算法具有可行性,能够实现对临近墙体微弱目标的精确成像。     

一种有效的穿墙雷达成像杂波抑制算法

在穿墙雷达成像中,杂波对临近墙体目标的成像和检测造成严重的干扰。基于统计信号处理的杂波抑制算法近年来广泛应用于消除背景杂波,但这些算法带来的门限确定问题使其在实际应用中性能下降。考虑到实际应用环境的复杂性,提出一种有效的两阶段杂波抑制算法,该算法首先在 SVD的基础上提出一种新的方法来确定奇异值的门限以抑制强杂波,然后对第一阶段的成像结果进行基于 PCA的图像增强处理,抑制弱杂波和系统噪声,进一步突显目标信息。实验结果证明了提出的两阶段杂波抑制算法具有可行性,能够实现对临近墙体微弱目标的精确成像。     

一种多相位中心天线的动目标检测和成像算法

提出了一种基于多相位中心天线的动目标检测和成像算法。通过对3个孔径回波信号进行处理，获得两路杂波对消后的动目标信号，再对这两路信号分别进行多普勒参数估计和干涉处理，确定目标的真实位置、方位向和距离向速度，然后对动目标聚焦成像；与以往的动目标检测算法相比，提出的方法能够获得运动目标的全部参数；最后通过计算机仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

基于外照射的无源相干雷达系统及其关键问题

通过建立实验系统并对基于调频广播照射的单站无源相干探测系统原理的研究,提出了基于通道均衡、杂波抑制和距离多普勒相干匹配滤波的信号处理方案;分析了直达波和多径杂波为整数迟延和分数迟延时的杂波抑制方法及性能,讨论了通道频率特性以及通道非线性对相消性能的影响.对实测数据的处理结果表明通过设置良好的接收方案和利用提出的处理方法,能有效地探测和跟踪远距离运动目标.     

Efficient 3D imaging method of MIMO radar for moving target

When compressive sensing (CS) was used to achieve sparse imaging of moving targets,the Doppler frequency caused by motion will increase the processing dimension,change the center frequency of echo and worsen the mutual coherence property of measurement matrix.In order to improve the three-dimensional (3D) imaging performance of MIMO radar for moving targets,an efficient method was proposed.In each dimension,the distribution information of targets was searched respectively and a new low-dimensional measurement matrix was reconstructed accordingly,so the targets’ area was narrowed down.At the same time,in order to optimize the mutual coherence property of measurement matrix,Bayesian method was used to optimize the velocity-dimensional projection matrix to reduce the strong mutual coherence brought by sampling of Doppler frequency,then the efficient sparse imaging could be achieved.The simulation results show that proposed method can improve the efficiency,accurate imaging performance with efficient.     

基于先验知识的SAR两维自聚焦算法

传统的SAR(Synthetic Aperture Radar)两维自聚焦算法没有充分挖掘残留相位误差所特有的内部结构信息,是对残留相位误差的一种盲估计,实际应用时在估计精度和计算效率等方面还受到一定限制.本文以极坐标格式算法为例,详细分析了成像算法处理后残留两维相位误差的解析结构,并利用这种先验辅助知识,提出了一种基于一维估计/两维校正的自聚焦算法.算法只需直接估计方位一维相位误差,然后利用两维相位误差内部所特有的结构信息,将一维相位误差映射得到两维相位误差,从而实现精确的两维自聚焦.实测数据处理结果验证了本文算法的有效性.     

基于接入控制机制的无线局域网MAC协议

本文对IEEE 802.11无线局域网点协调功能的改进协议(MPCF)的性能进行深入的研究.MPCF基于接入控制和链式轮询机制.根据业务特点,MPCF协议分别为实时业务和非实时业务提供不同的服务策略:实时业务采用ACK应答方式,非实时业务采用无ACK应答方式,从而引入接入控制机制,更好地保证实时业务的服务质量.为了提高网络吞吐量,MPCF协议采用链式轮询机制.本文给出MPCF吞吐量的分析模型.仿真结果表明:MPCF协议的性能优于PCF协议,而且理论分析结果与仿真结果基本吻合.     

太赫兹稀疏阵列相干因子栅旁瓣抑制方法

在太赫兹成像中,阵列的稀疏化设计会引起栅旁瓣的恶化。在传统相干因子(Coherence Factor,CF)加权的基础上设计了适用于多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)稀疏成像阵列的相位相干因子(Phase Coherence Factor,PCF)和符号相干因子(Sign Coherence Factor,SCF)两种加权栅旁瓣抑制方法。对点目标仿真结果表明,CF、PCF和SCF栅旁瓣抑制后峰值旁瓣比(Peak Side Lobe Ratio,PSLR)分别降低了17.81 dB、24.56 dB和22.74 dB,在340GHz 4T16R稀疏阵列成像系统中的实测结果也表明,PCF和SCF对栅旁瓣的抑制效果分别优于CF6dB和4dB以上。     

基于截获因子评价的双基前视SAR成像LPI设计

降低雷达辐射信号被截获概率,是保障机载平台战场生存与作战效能发挥的重要方面。本文结合双基雷达在低截获（LPI）方面的优势,提出了基于截获因子评价的移不变双基前视条带合成孔径雷达（SAR）成像LPI探测设计方法。考虑利用截获因子评价双基SAR成像的LPI性能,针对移不变双基前视条带SAR成像模式,简要分析了成像分辨率,推导了截获因子表达式,在保证成像性能前提下,以降低截获因子为目标设计了LPI探测方法,并进行了仿真验证。实验结果表明,本文提出的方法能明显改善机载火控雷达SAR模式的抗截获性能。     

时分MIMO滑坡雷达稀疏成像算法

针对现用于成像的MIMO山体滑坡雷达均匀线性阵列数目过多、数据处理复杂度高的问题，引入稀疏阵列时分地基MIMO雷达模型，提出一种基于逆傅里叶变换和混合匹配追踪算法的成像方法。首先通过对雷达回波信号作逆傅里叶变换实现距离向压缩，并进行近似相位补偿，然后采用一种基于时延补偿因子稀疏基的压缩感知算法实现方位向压缩。同时针对多目标成像的伪影点问题，方位向数据压缩引入子空间追踪算法和正交匹配追踪算法的结合算法重构出高分辨率且没有伪影的二维图像。根据真实的山体滑坡监测成像场景参数，通过数值仿真验证了该方法能够在低于传统均匀阵列的天线数目情况下实现目标高质量成像，且具有一定的抗噪性。     

超宽带穿墙雷达成像技术研究

文中详细介绍了超宽带穿墙雷达试验系统及其数据处理技术.针对试验系统中基于延时-求和波束形成方法的传统超宽带成像算法目标分辨率低、容易产生误判的缺点,引入最小方差无畸变响应波束加权及相关因子加权,优化成像算法,并应用于墙后隐藏目标的检测、成像试验.外场试验表明,应用优化后的成像算法,系统能对未知场景中的目标给予准确定位,目标杂波比改善了9.41dB.     

利用线性相位模型提高干涉SAR图像相干性及改进相干性估计

本文提出一种对干涉合成孔径雷达(干涉SAR)处理中单视复图像(SLC)进行地形自适应预滤波的方法,提高从不同入射角获得的SAR图像之间的空间相干性,并同时改进相干性估计.通过Chirp-Z变换进行干涉图局部频率估计,从而提取干涉图线性相位模型,并利用其进行距离和方位向的地形自适应预滤波.由于滤波器参数随地形进行调整,其性能优于仅仅依赖轨道参数或平坦地球相位估计的固定带宽非自适应滤波器.文中对SIR-C/X-SAR的Etna火山干涉数据同时进行了距离和方位向地形自适应处理,利用相干系数直方图对该方法与固定带宽非自适应滤波方法的性能作了比较.最后,本文还应用线性相位模型改进相干性估计,得到了去除地形变化因素后的相干系数图.     

三维全深度复频域光学相干层析成像系统及其对人体皮肤的在体成像

基于正弦相位调制建立了用于人体皮肤在体三维成像的全深度复频域光学相干层析(FDOCT)成像系统。通过在不同横向位置获取的干涉谱信号中引入正弦相位调制,利用傅里叶变换结合带通滤波的方法重建复干涉谱信号,使成像深度范围扩大为原来的两倍,且适合对活体组织进行在体成像。通过优化相位调制周期内的采样点数,提高了镜像抑制比。基于该系统在体获得了人体皮肤的三维全深度层析图,图中角质层、表皮层及真皮乳突层等皮肤层状结构清晰可见,镜像消除比约为36dB。     

基于压缩感知的三孔径毫米波合成孔径雷达侧视三维成像

 基于压缩感知,该文研究了交轨向三孔径毫米波合成孔径雷达侧视3维成像问题。利用交轨方向的三孔径天线形成的稀疏阵列结构,获取高程分辨率并实现3维成像。由于交轨方向的采样数较少及非均匀采样,高程分辨率低,传统的基于傅里叶变换的3维成像技术获得的图像质量较差。针对此不足,在交轨向稀疏采样的条件下,该文采用压缩感知方法来实现超分辨成像。利用仿真和实际数据比较了传统成像方法和基于压缩感知的成像方法的性能,并验证了该文方法的有效性。