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。     

高分辨雷达目标回波信号模拟与分析

对高频区复杂目标的散射特性进行分析,建立了基于多散射中心的高分辨雷达目标回波模型,在此基础上对线性调频信号进行模拟,生成目标的回波数据,同时给出了脉冲体制雷达数据采集和存储方法的模型。为验证回波模型的有效性,对仿真的回波数据分别进行脉冲压缩和多普勒处理,处理结果正确反映出目标特征,表明模型可行有效。研究结果可为目标特征提取、目标识别提供技术基础。     

多帧相参积累检测前跟踪方法

为了提高雷达对微弱目标的检测能力,提出了一种多帧相参积累的检测前跟踪（TB D）方法。通过对多帧时间内运动目标回波的分析,建立了相参积累的回波信号模型,其中 目标回波出现距离单元走动和多普勒单元走动。利用目标回波的空-时相关性,采用速度匹 配法和离散Chirp-Fourier变换（DCFT）联合估计目标径向速度、多普勒频率和调频斜率, 补偿距离单元走动和多普勒单元走动,实现多帧时间内目标能量的相参积累。最后,采用仿 真实验验证了信号模型的正确性和算法的有效性。     

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。     

距离-速度同步干扰环境下的目标检测

针对距离-速度同步干扰,首先基于多普勒滤波器组和恒虚警率（CFAR）检测技术得 到目标检测决策,并结合目标检测决策建立雷达回波的速度-时间数据矩阵。随后分析了目 标和干扰的特征差异,基于超快霍夫变换（VFHT）提取雷达回波的目标特征霍夫空间。最后根 据该霍夫空间采用CFAR检测技术对目标检测,从而形成基于距离-速度同步干扰抑制的目标 检测方法。与常规快速霍夫变换（FHT）相比,提出的VFHT具有更高的计算效率。同时 ,该方法由于在雷达数据处理层面进行目标检测,不需要改变雷达系统的信号处理结构,大 大降低了雷达装备成本。理论仿真表明在同样的目标检测性能前提下,基于VHFT的目标检测 算法所需的信噪比要求放宽了10 dB以上,为弱目标回波信号环境中的应用奠定了基础 。     

一种毫米波前视合成孔径雷达成像算法

针对传统正侧视和斜视雷达无法对雷达载机前方场景进行成像的缺点,提出了一种基于距离多普勒算法(RDA)的毫米波前视合成孔径雷达(SAR)成像方法。给出了系统的结构模型,分析了系统成像原理。基于空间几何模型和回波信号形式,分析了点目标回波的多普勒历程,给出了方位向多普勒调频率,得到各相位补偿因子和距离徙动校正公式。对成像场景大小和方位向成像分辨率进行了详细分析,采用MATLAB对6个点目标进行了成像仿真,〖JP2〗并对仿真结果中点目标峰值中心的64×64点切片和方位向、距离向进行了分析。理论推导和实验仿真表明,基于RDA的前视合成孔径雷达可以对场景中目标有效成像且方位向成像分辨率可达到2 m,该系统可应用与侦查和制导领域。     

随机PRI的LPI波形相参积累

随机脉冲重复频率(PRI)脉冲波形能够增加电子支援措施（ESM）利用重频分选侦收雷达辐射源信号的难度,提高雷达复杂对抗环境下的抗侦收能力。利用非均匀离散傅里叶变换(NUDFT)对这种低截获概率（LPI）波形进行脉冲多普勒（PD）处理时,距离模糊引起目标所处距离门走动,导致目标能量分散至多个模糊距离单元。为此,提出一种基于时间窗口的离散傅里叶变换(TWDFT)算法,实现了距离模糊条件下目标能量的相参积累。对TWDFT算法和加权副瓣抑制的性能进行了分析。仿真结果表明,基于TWDFT的PD处理在距离模糊时不存在目标能量分散问题,通过优化波形设计能够改善加权后目标主副瓣比。     

鸟类目标微多普勒分析及参数估计

鸟类扑动的翅膀产生的微多普勒包含了目标的尺寸与微动特征信息,可用于鸟类目标参数估计,对探鸟雷达目标识别具有重要意义。首先建立鸟类目标雷达回波模型,推导了鸟翅膀散射点的微多普勒数学表达式,并通过计算回波的自相关函数估计目标扑翼频率;然后对微多普勒表达式进行泰勒级数展开,利用展开系数与扑翼幅度之间的关系得到扑翼幅度的估计值;最后根据半翼展与微多普勒谱宽之间的关系得到半翼展的估计值。仿真实验证明了所提方法的有效性和抗噪性：对扑翼幅度大于30??、半翼展大于0.3 m的目标,在信噪比高于0 dB的噪声环境下估计精度高。     

基于移频滤波的脉压雷达抗干扰方法

针对线性调频（LFM）脉冲压缩雷达易受移频欺骗干扰影响的问题，提出了基于移频检测的起始频率捷变LFM雷达抗干扰方法。通过分析匹配滤波器参考函数、目标回波信号和干扰信号在频域的相对位置，利用脉间LFM信号起始频率不同的特点，将接收信号进行移频，使得目标回波信号分量无脉压输出，从而确定干扰信号分量在时域的位置，通过时域选通对未进行移频的接收信号脉压结果中的干扰进行滤除达到抗干扰目的。仿真分析了移频检测抗干扰性能，结果验证了所提方法的有效性。     

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。     

基于同步压缩短时傅里叶变换的微型无人机识别

针对利用雷达微多普勒效应的微型无人机识别问题,提出了一种基于同步压缩短时傅里叶变换（Synchrosqueezing Short-Time Fourier Transform,SSTFT）的分类识别方法。首先对无人机的微多普勒回波信号进行SSTFT从而获得信号时频谱,然后对时频谱进行多维度特征提取获得回波信号的时频特征及频率变化特征,最后将所获得联合特征输入到支持向量机（Support Vector Machine,SVM）中进而实现无人机的分类识别。基于实际雷达数据的实验结果表明,所提无人机分类方法准确率可达到97.03%。     

有源诱饵的双极化识别

针对双极化测量体制毫米波雷达,研究了有源干扰诱饵的极化识别方法。首先介绍了双极化技术原理,然后详细分析了典型雷达目标和各种极化有源诱饵的双极化回波特性,引入能够有效表征有源诱饵和雷达目标极化特性差异的同极化比和极化起伏等特征,并提出基于自适应恒虚警阈值的目标识别方法。最后通过组建双极化试验雷达系统采集并分析了建筑物和垂直极化、水平极化、左旋圆极化有源诱饵的回波数据,实验结果证明了有源诱饵的双极化识别方法的可行性和有效性。     

脉冲噪声下跳频信号时频图修正

为了在α稳定分布噪声的环境下获得清晰的跳频信号时频图,提出一种基于分数低阶SPWVD(Smoothed Pseudo Wigner-Vile Distribution)与形态学滤波相结合的跳频信号时频图修正算法。首先,根据接收到的多跳频信号建立跳频信号的模型和α稳定分布噪声模型;然后,采用低阶SPWVD变换抑制时频图中脉冲噪声;最后,根据形态学滤波处理方法对残留噪声进一步抑制进而得到清晰时频图。理论分析和仿真结果表明,所提算法在广义信噪比为-5 dB时仍可以得到清晰可靠的跳频信号时频图,并且基于时频图的参数估计性能优良。     

一种同步组网跳频信号的盲分离方法

针对多路混合的同步组网跳频信号，提出了一种基于时频分析的盲分离方法。首先利用同步组网的各跳频信号中各信号跳时相同、跳周期相同等特点，利用平滑伪魏格纳分布（SPWVD）提取信号在时频分布上的特征值。在此基础上，采用基于短时傅里叶变换（STFT）时频比方法对同步组网跳频电台信号进行分离。仿真实验表明，这种方法能有效分离同步组网电台跳频信号，且在跳频间隔较小时，依然具有良好的分离效果。     

采用图像处理的跳频信号参数盲估计

针对短波复杂信道环境下的跳频信号参数估计问题,提出了一种基于图像处理的跳频信号参数盲估计算法。该算法在时频分析的基础上采用灰度共生矩阵提取信号的纹理特征,通过对纹理特征量的分割实现信号与背景噪声的分割,并运用形态学滤波去除二值化后产生的椒盐噪声;然后根据连通区域标记得到的各个信号在时频图中的位置信息来聚类,从而去除定频、突发等干扰信号,分选出跳频信号;最后根据分选出的跳频信号提取其跳频频线并进行修正,估计出跳频信号的跳周期、跳变时刻和跳频频率。仿真实验表明,该算法切实有效,能够在较低的信噪比条件下精确地估计出跳频信号的参数。     

基于分数阶域的多分量线性调频信号能量聚集性检测

线性调频信号(LFM)在雷达信号中已得到广泛使用。本文利用LFM信号在时频平面上某一角度的能量聚集特征和分数阶Fourier变换的性质，提出了基于分数阶域的能量聚集性检测算法，并定性地分析其检测性能以及提高FRFT的分辨率方法。     

基于MAC序列的抗回波遮挡准连续波雷达波形设计

为了解决相位编码准连续波雷达的回波遮挡问题,首先引入遮挡率函数和遮挡情况下 的回波主旁瓣比定量分析回波遮挡。在此基础上提出一种基于MAC（Multimode Arbitrary C ode）序列的长短脉冲结合的波形设计方法,并给出了基于此方法的波形设计实例和相 应的仿真分析。仿真结果表明该波形设计方法能够有效解决相位编码准连续波雷达的回波遮 挡问题,实现远近目标的同时探测。     

基于双谱特征的超宽带雷达人体目标识别

为了在人体微多普勒特征不明显条件下识别静态人体目标及人体姿态,提出了一种结合双谱对角线起伏特性与目标强散射点分布特征进行人体目标识别的方法。首先,通过分析静态人体目标双谱,提取双谱对角线起伏特性作为分类特征,降低了双谱数据的维数,减少了双谱特征冗余。然后,结合目标强散射点分布特征从不同角度描述目标,并构造用于目标识别的特征向量。最后,用支持向量机实现目标识别。仿真和实测结果均表明,双谱对角线起伏特性与目标强散射点分布特征融合的方法可以有效识别出静态人体目标并且实现人体姿态识别。