机载雷达空/海搜索方式探测距离的计算

一、引言在机载前视多功能雷达的空/海搜索方式(或称海Ⅱ搜索方式)中,雷达以低脉冲重复频率脉冲体制工作,可采用频率捷变技术对海杂波进行抑制,并利用脉冲压缩技术提高雷达探测性能。普遍认为,利用频率捷变和脉压技术在中等海情以下搜索发现海面目标具有较佳性能。雷达探测海面目标时,海浪杂波便成为一种干扰,它和接收机噪声共同构成检测目标的     

降低船用连续波雷达虚警概率的海杂波抑制方法

为了解决海杂波引起的船用连续波雷达虚警概率增大,以及海杂波抑制算法工 程应用难度大的问题,提出了一种工程实用的海杂波抑制方法。首先,通过双参数删除型 CFAR检测算法和统计检测算法进行二次检测;然后,依据邻近帧之间目标回波相关性 较强和片状海杂波相关性较弱的特点进行帧间处理。仿真和海上实验均表明,应用该方法的 船用连续波雷达可以降低不同强度的海杂波背景下的虚警概率。     

基于组合滤波的压缩感知穿墙雷达杂波抑制

针对压缩感知穿墙雷达成像过程中受壁杂波污染严重等问题,提出了一种组合滤波的杂波抑制算法。该算法利用小波预处理、统计信号滤波法相结合的方式对回波信号进行处理,通过动态阈值分段弱正交匹配追踪进行稀疏迭代求解。在强壁杂波存在的情况下,组合滤波法能够有效地消除杂波检测出墙后目标。实验结果表明,该算法与传统单一主成分分析、奇异值分解和经验模态分解滤波相比,所成雷达像的子杂波比分别提高了1.57、1.52、1.26倍。     

机载动目标显示雷达最大信号—杂波的处理

一、引言机载动目标显示(AMTI)雷达在强杂波环境下检测小的动目标的能力必须像研究整个系统那样进行研究。天线系统和信号处理方案相互一致是特别重要的。本文介绍了通过对天线和多普勒滤波器相互进行最佳化的技术,来获得AMTI雷达系统S/C(从动目标接收到的信号功率与从固定地面杂波接收到的信号功率之比)最佳化的方法。     

海杂波幅度模型及参数估计综述

分析了在海杂波背景下检测目标的特点,并针对不同类型的雷这回波,给出了几种常用的海杂波幅度统计模型及参数估计方法,为雷达滤波嚣的设计提供了理论参考.     

小孔径天波超视距雷达多径模糊污染消除及海杂波抑制

由于电离层的结构分层性及厚度的不均匀,在超视距探测中会出现多径模糊的现象,使同一个目标出现在多个距离单元上,造成目标识别的不准确。针对传统天波超视距雷达（OTHR）接收阵列不具备俯仰分辨能力的不足,利用小孔径OTHR在俯仰方向的分辨能力,将几何估计结果与测向结果相结合,在俯仰方向自适应波束形成,消除了多径模糊带来的影响。同时改进了基于奇异值分解（SVD）的海杂波抑制算法抑制海杂波,提高了目标信杂比以便于后续检测。仿真实验结果显示所提方法能够很好地消除多径模糊带来的影响,同时抑制了海杂波,信杂比提高了9 dB。     

一种改进的基于EMD分解的超宽带信号消噪算法

针对低信噪比超宽带信号的消噪问题，提出一种改进的基于经验模式分解（EMD）的 消噪算法。该算法首先对含噪信号进行EMD分解，得到多个固有模态函数（IMF）分量，然后 选取高阶IMF重构原信号，达到消噪的目的。针对对UWB信号的IMF重构过程中阶数阈值难以 确定的问题，通过数值仿真的方法，得到信号分量和噪声分量在不同阶IMF上的能量分布特 性；在对所得特性进行分析的基础上，设计了一种数据自适应的阶数阈值选取算法，解决了 EMD消噪中的阶数阈值选取问题。仿真结果表明，EMD消噪算法能够在较低信噪比下提供平均 10 dB的信噪比增益，可以有效地对超宽带信号进行消噪。     

SIRP法相干K分布雷达海杂波建模与仿真

相干K分布是一种适于描述相干雷达海杂波的非高斯分布模型.快速,准确地模拟雷达海杂波对雷达最优信号处理器的设计及雷达系统的模拟是十分重要的.讨论了K分布海杂波的建模与仿真,依据模型选择SIRP海杂波仿真方法,详细的描述了SIRP法中滤波器Ⅰ的设计和滤波器2的设计及其广义分布变量的产生.最后仿真实验结果通过海杂波幅值概率密度分析和功率谱分析表明,这种方法是准确、有效、可行的.     

高频地波雷达消除一阶海杂波对目标测距影响的方法

在强海杂波条件下的高频地波雷达中,由于相干积累所需的时间较长,并且由于信号带宽较窄、距离门较宽,所以无法得到目标在积累时间内的距离变化。为此,提出了一种在多普勒域进行滤波的方法,首先滤除一阶海杂波对目标回波的影响,然后利用Chirp-z变换和稀疏表示等办法来提高积累时间内的距离精度和分辨率。理论分析和仿真验证了该方法的可行性。     

检测海面弱目标的神经网络集成方法

海杂波中弱小目标的检测在军用和民用领域有着重要应用价值。基于径向基函数神经网络的目标检测方法可以检测海杂波中弱小目标,但是训练样本的选择直接影响检测效果。为了减小训练样本对检测效果的影响,提出了基于神经网络集成检测海杂波中弱小目标的方法。根据子网络在验证集上的表现,赋给差异度大的子网络较大的权值,子网络的加权平均得到集成的输出。采用McMaster大学IPIX雷达实测数据的测试结果表明,该方法能够减弱训练样本的选择对目标检测效果的影响,提高检测能力。     

全卷积神经网络应用于SAR目标检测

在合成孔径雷达（SAR）图像目标检测中,由于场景杂波的复杂多变,对背景杂波统计模型估计难度增加,从而导致多数检测器容易受到背景杂波的干扰。针对如何避免场景杂波对目标检测干扰的问题,提出了一种基于全卷积神经网络的SAR目标检测模型。该模型将目标检测任务转化为像素分类问题,利用卷积神经网络对数据集中目标像素特征和背景杂波像素的先验信息进行自主学习,有效减少了虚警目标的数量;通过对目标及其阴影区域的联合检测,提高了目标的检测概率。对多个不同场景图像进行测试,实验结果表明提出的检测模型具有良好的检测性能和鲁棒性能,与传统恒虚警检测算法相比,在无需考虑背景杂波统计模型前提下有效降低了虚警概率。     

基于快速特征分解的自适应杂波抑制算法

<正> 90年代以来,伴随着世界经济增长加速,国际分工和贸易格局正经历着重大变化。这突出地表现在新兴工业化国家和地区制成品出口竞争力的提高和外贸商品结构的改变。在此背景下,我国对外贸易的发展正面临前所未有的机遇和挑战。一方面,经济的高速增长和综合国力的增强为加强产品的国际竞争力提供了物质保证;另一方面,发展中国家纷纷扩大以劳动密     

基于概率加权和帧间关联的多目标初值估算

针对目标个数的不确定性和目标航迹的初始化问题,提出一种综合的检测算法.首先将序列图像在时域上进行组合,消除背景影响.在此基础上对组合帧图像进行网格划分,估计出目标存在区域,从而缩短了目标搜索时间,然后利用帧间目标的互关联特性初始化各目标的航迹.仿真试验结果表明,该算法具有有效性与实时性的特点.     

自适应选择的雷达回波空间积累检测方法

空间部分相干时的回波积累检测是分布式雷达回波信号联合处理面临的难题。针对传统相干和非相干积累检测方法在空间部分相干时回波检测性能损失较大的问题,建立了目标三维散射模型,分析了各站回波空间相关性变化规律,引入时域加权能量检测器用于空间部分相干积累检测,提出了以回波的空间相关系数大小为依据进行自适应选择的积累检测方法,有效解决了回波在任意空间相关性时高效积累检测。仿真结果表明该方法能根据相关系数大小正确选择3种积累检测方法,且检测性能优于传统的相干和非相干积累检测方法。     

国外航海雷达现状及发展趋势

航海雷达是船舶航行必备的电子设备,其性能直接关系到船舶的航行安全。对国外航海雷达的技术现状及发展情况进行了综述,并对其发展趋势展开了讨论。通过运用多种新体制、新技术,能够有效提升雷达设备可靠性,增强其在雨雪杂波、海杂波下的目标发现能力。航海雷达将会从现有的单一磁控管脉冲体制,发展为固态化、多频段配合使用的多功能航海雷达系统。     

基于时空相似性的跨域目标关联分析方法

多业务域目标聚合是情报分析的核心问题之一，为解决跨域目标关联分析工程化实现，提出了一种时空相似计算的分析方法。首先，对接收到的目标时空数据进行处理，形成元数据；其次，按照预定义的数据模型，从元数据中抽取目标信息；再次，通过时空相似度计算，对目标间的时空信息进行分析，得到目标间的时空关系；最后，利用先验知识对目标时空关系进行约束，实现从时空关系到语义关系的转换。数值仿真验证了该方法能够简单有效地实现跨域目标关联分析。     

基于稀疏系数位置和归一化残差的压缩感知信号检测

信号检测是压缩感知理论研究的重要内容。针对当前压缩感知信号检测算法没有充分利用稀疏系数幅值和位置信息的不足,提出了一种新的检测算法。该算法首先引入归一化残差变量,有效克服了稀疏系数幅值波动大的缺点;然后,利用不同测量矩阵确定的稀疏系数位置信息,基于正交匹配追踪（OMP）算法实现目标信号检测。实验结果表明,算法的检测性能随着信噪比的提高而增强,且与压缩比负相关,运算复杂度较正交匹配追踪算法和仅利用稀疏系数位置信息的算法相当但检测性能分别提高了4 dB和1 dB.