短程宽带FMCW雷达信号非线性校正方法研究

调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW）合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）具有重量轻、截获概率低、高分辨率成像等优点,但其发展受到限制的一个重要因素是发射信号中存在非线性误差。本文针对一部X波段4.8GHz带宽短程调频连续波成像雷达系统中非线性误差较大的问题,提出了一种基于高阶模糊函数（High-order Ambiguity Function ,HAF)和重采样的非线性误差校正方法。该方法结合压控振荡器( Voltage Controlled Oscillator,VCO)的频率电压特性将非线性差频信号拟合为多项式相位信号（Polynomial Phase Signals,PPS）,利用HAF对多项式相位系数进行估计,并利用插值完成非线性误差校正。仿真和实测数据处理结果表明,该方法能准确有效地校正FMCW系统中的非线性误差,且工程适用性强。      

多项式建模解电离层相位污染阶数选择新方法

电离层相位污染使天波超视距雷达杂波频谱展宽,影响舰船等低速目标检测.针对这一问题,近年来发展了基于分段多项式相位建模和高阶模糊函数的(HAF)解电离层污染算法,如何合理地选取模型阶数是该算法的核心.给出了两种改进的自适应多项式建模阶数选择方法.并利用仿真方法进行了验证,结果表明:基于高阶模糊函数变换性质的频域和时域阶数选择方法的计算量较现有算法有较大提高,且频域法可在较低信噪比下准确判断多项式阶数.     

改进的分段多项式建模的电离层相位去污染新方法

时变电离层的相位污染使天波超视距雷达(OTHR)的回波多普勒谱展宽.近年来已发展了基于分段的相位多项式参数建模和高阶模糊函数的方法估计和校正电离层的相位污染.由于实际电离层信道为时变的且不可预测,因此,采用预先确定阶数的建模方法有较大的局限性.本文提出了一种改进的方法来选择相位多项式建模的阶数.该方法引入三个判决准则对分段后的信号作建模阶数的自适应选择.实验结果表明,改进后的算法比原有的分段相位多项式参数估计方法以及其他两种电离层校正方法具有更好的性能,特别在校正快速变化的电离层相位污染时具有更为明显的优势.     

短序列条件下基于分段多项式建模方法的相位估计性能分析

该文主要对短序列非多项式相位条件下基于高阶模糊函数(HAF)的多项式相位系数估计算法性能进行了较详细的讨论。进一步研究了基于这种算法思想的分段多项式相位建模的瞬时相位估计方法。该方法的思想主要体现为将需估计数据序列进行分段,每个短数据段的瞬时相位采用一个低阶的多项式来逼近,而这些逼近多项式的各阶系数利用HAF或乘积高阶模糊函数(PHAF)的方法进行估计,最终整个数据序列的相位由各段估计出的瞬时相位合并而成。该方法的估计性能很大程度上取决于各分段数据序列的估计精度。文中分析了短序列非多项式相位对HAF及PHAF的影响,并通过仿真实验给出了具有一般性的结论。     

高阶模糊函数的收敛性分析

本文讨论用于多项式相位信号参数估计的高阶模糊函数的收敛性质.对于复高斯白噪声污染的时变振幅多项式相位信号,证明了其高阶模糊函数样本估计和相位多项式最高阶系数估计的强收敛性质.特别地,对于常数振幅情形,得到了多项式系数估计的强收敛速度.模拟实验证实了所得到的理论结果.     

一种基于TRT-SKT-HAF的变加速目标快速相参积累算法

在雷达高速机动目标的检测中,目标的运动特性会带来距离走动和多普勒徙动现象,不利于后续进行相参积累。传统算法为解决目标运动造成的影响,需要对目标的运动参数进行搜索,加大了计算量。针对上述问题,文中提出了一种基于慢时间序列反转变换(TRT)-二阶keystone变换(SKT)-高阶模糊函数(HAF)的变加速目标快速相参积累算法。该算法通过TRT和SKT校正距离走动,利用HAF估计目标加速度并构建相位补偿函数以校正多普勒徙动。与广义Radon-Fourier变换相比,所提方法无需进行任何参数搜索,计算复杂度减少了3个数量级。仿真结果表明,所提方法在检测门限上相比于Radon分数阶模糊函数算法降低了5 dB,在低信噪比下有更好的检测性能。     

近距离超宽带调频连续波雷达非线性校正研究

调频连续波雷达凭借其结构简单、造价低廉等优势在目标探测与识别等方面体现出重要的应用价值,然而系统的非线性调制问题成为制约其性能的重要因素。传统的非线性校正方法能够在一定程度上估计非线性,但估计过程中的误差传递问题导致校正效果并不理想。基于该问题,本文提出一种基于多项式回归的方法实现非线性的准确估计。所提算法首先将非线性相位建模为多项式函数,然后通过多项式回归实现参数的联合估计,以消除误差传递问题。基于估计出的参数,通过时域重采样操作实现非线性的校正。仿真结果表明,所提算法不仅能够准确估计出多项式参数,而且在一定信噪比下比传统算法更接近克拉美—罗界。X波段FMCW雷达实测数据处理结果显示,本文所提算法可以有效消除非线性误差。      

基于进化策略的测试系统非线性校正研究

提出了将进化策略算法用于对测试系统中信号转换电路的非线性误差进行校正.该算法基于实数编码,采用(μ λ)选择策略和高斯变异算子,即父代种群参与竞争;同时建立了用进化策略校正非线性误差时目标函数的数学模型.实验结果表明,用进化策略对信号转换电路进行非线性校正不仅能够自动搜索到最优多项式,而且精度高于最小二乘法和改进遗传算法.该方法同样适用于对测试系统中传感器等其它电子测量元件中存在的非线性误差进行校正.     

一种新的机载SAR回波高阶多项式相位误差提取方法

当载机在SAR回波方位子孔径时间内运动较复杂时,二次相位误差模型不能准确描述载机运动造成的相位误差。针对此情况,该文借鉴PACE算法的思想,提出了一种提取SAR回波中时域高阶多项式相位误差的TPACE算法。TPACE算法将图像对比度函数作为目标函数,以时域高阶多项式相位误差模型系数作为自变量,通过最优化方法提取时域误差系数。文中详细推导了对比度函数关于误差模型系数的梯度表达式,分析了TPACE与以往提取时域高阶多项式相位误差的算法计算量之差别。实际超宽带SAR回波数据处理结果表明,TPACE能有效提取时域高阶多项式误差,是一种计算量相对较小的SAR自聚焦算法。     

基于四次相位模型的改进NCS机载大斜视SAR成像

在斜视成像模式下,合成孔径雷达回波信号的距离向和方位向之间存在严重的相位耦合效应,影响高分辨聚焦.非线性调频变标(NCS)算法在二维频域进行三次相位滤波,并补偿二次距离压缩(SRC)随距离的线性变化,在一定程度上改善了斜视成像的聚焦性能.但随着斜视角的进一步增大,三次以上的高阶相位以及SRC随距离的非线性变化对高分辨聚焦的影响也逐渐加大,从而降低成像性能.文中提出基于回波四次相位多项式模型的改进NCS算法,该算法通过两维频域中的三次及四次相位滤波以补偿参考距离处的相位耦合项,并且考虑了SRC随距离的非线性变化对聚焦的影响.通过仿真及实测数据的成像效果验证了该方法的可行性及有效性.     

Instantaneous frequency estimation of polynomial FM signals usingthe peak of the PWVD: statistical performance in the presence ofadditive gaussian noise

The peak of the polynomial Wigner-Ville distribution (PWVD) has been previously proposed as an estimator of the instantaneous frequency (IF) for a monocomponent polynomial frequency modulated (FM) signal. In this paper, we evaluate the statistical performance of this estimator in the case of additive white Gaussian noise and provide an analytical expression for the variance. We show that for a given PWVD order, the estimator performance can be improved by a proper choice of the kernel coefficients in the PWVD. A performance comparison between the PWVD based IF estimator and another previously proposed one based on the high-order ambiguity function (HAF) is also provided, Simulation results show that for a signal-to-noise ratio larger than 3 dB, the proposed sixth-order PWVD outperforms the HAF in estimating the IF of a third- or fourth-order polynomial phase signal, evaluated at the central point of the observation interval     

Analyzing of multicomponent undersampled signals by HAF

The phenomenon of frequency ambiguity may appear in radar or communication systems. S. Barbarossa(1991) had unwrapped the frequency ambiguity of single component uri-dersampled signals by Wigner-Ville distribution(WVD). But there has no any effective algorithm to analyze multicomponent undersampled signals by now. A new algorithm to analyze multicomponent undersampled signals by high-order ambiguity function (HAF) is proposed here. HAF analyzes polynomial phase signals by the method of phase rank reduction, its advantage is that it does not have boundary effect and is not sensitive to the cross-items of multicomponent signals. The simulation results prove the effectiveness of HAF algorithm.     

宽带码分多址系统仿真研究

在分析第三代移动通信系统的基础上,使用EDA工具Cossap,自行开发了WCDMA完整的函数库,重点对WCDMA系统的物理链路层结构进行了系统仿真,建立了上行链路(UL)和下行链路(DL)的仿真平台.本文根据ITU-R M.1225建议的多径衰落环境,分别根据1998年9月ETSI的WCDMA草案和1999年11月"IMT-2000无线接口技术规范"建议,对话音信道和数据信道进行了全面的仿真测试.     

Fourth-Order Complex-Lag PWVD for Multicomponent Signals with Application in ISAR Imaging of Maneuvering Targets

The fourth-order complex-lag polynomial Wigner–Ville distribution (PWVD) is extended to generate a high resolution time–frequency distribution for multicomponent signals in this paper. For signals with polynomial phase up to order four, the interferences between different components are reduced by the convolution in the frequency domain of the complex-lag PWVD. The complex-lag PWVD can achieve optimal energy concentration, and it is used in the inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging of maneuvering targets, where high quality instantaneous ISAR images are obtained. Simulated results demonstrate the effectiveness of the method.     

AM/FM signal estimation with micro-segmentation and polynomial fit

Amplitude and phase estimation of AM/FM signals with parametric polynomial representation require the polynomial orders for phase and amplitude to be known. But in reality, they are not known and have to be estimated. A well-known method for estimation is the higher-order ambiguity function (HAF) or its variants. But the HAF method has several reported drawbacks such as error propagation and slowly varying or even constant amplitude assumption. Especially for the long duration time-varying signals like AM/FM signals, which require high orders for the phase and amplitude, computational load is very heavy due to nonlinear optimization involving many variables. This paper utilizes a micro-segmentation approach where the length of segment is selected such that the amplitude and instantaneous frequency (IF) is constant over the segment. With this selection first, the amplitude and phase estimates for each micro-segment are obtained optimally in the LS sense, and then, these estimates are concatenated to obtain the overall amplitude and phase estimates. The initial estimates are not optimal but sufficiently close to the optimal solution for subsequent processing. Therefore, by using the initial estimates, the overall polynomial orders for the amplitude and phase are estimated. Using estimated orders, the initial amplitude and phase functions are fitted to the polynomials to obtain the final signal. The method does not use any multivariable nonlinear optimization and is efficient in the sense that the MSE performance is close enough to the Cramer–Rao bound. Simulation examples are presented.     

对数线性调频频控阵双基站探测系统

频率分集阵列又称频控阵(FDA),具有距离和角度依赖性。在FDA 中使用线性调频可以通过增大带宽来提高定位效果,但依然存在FDA 方向图的能量汇聚的周期性特点。合理使用非线性的频率增量或阵元间距可以破坏FDA 原有的周期性(如距离周期性),在定位目标时可以更加准确。文中提出一种频控阵与线性调频技术、对数非均匀频率增量相结合的发射波束形成方式,使用双基站进行收发定位,与常规频控阵及对数增量频控阵两种体制的双基站收发方向图进行了对比,说明其具有更好的定位单目标及多目标的效果。     

基于斜距等效的弹载双基前视SAR相位空变校正方法

作为一种特殊的新型双基合成孔径雷达(SAR)成像模式,弹载双基前视SAR(Missile-borne Bistatic Forward-Looking SAR, MBFL-SAR)可实现末端俯冲段前视2维成像。然而距离历程中双根号及高阶项的同时存在导致其2维频谱难以有效获得,且收发平台高度的不断变化和运动方向的不同造成回波相位的空变特性。该文提出一种基于斜距等效的MBFL-SAR相位空变校正方法。该方法利用修正的双曲线斜距模型将具有双根号和高阶项的距离历程表达式等效并简化为单根号斜距表达形式,进而利用驻定相位原理求得其高精度2维频谱;随后通过多项式高阶拟合的方法精确补偿频谱中空变的相位项,完成场景成像聚焦。该方法可高精度成像且相对于传统方法聚焦性能有显著提高。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。     

利用自适应子波变换提高对微弱运动目标的检测性能

本文研究了长时间相参积累时微弱运动目标回波信号的特点,分析了常规检测方法的局限性,针对多项式相位信号模型,结合复正交线性相位子波基函数的设计,提出了一种基于自适应子波变换局域线性逼近的微弱运动目标检测方法,该方法具有自适应频带划分,快速算法实现,计算量低,并对统计分布的杂散分量具有自动抑制的特点,理论分析和计算机仿真结果验证了该方法的有效性。