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2016年 第38卷 第12期
2016, 38(12): 2987-2987.
摘要:
雷達(dá)是一種重要的電磁傳感器，在國防和民用領(lǐng)域均有廣泛應(yīng)用。雷達(dá)早期的主要任務(wù)是防空，主要功能是目標(biāo)探測和定位，發(fā)展至今，雷達(dá)具備了成像、識別、干擾抑制等功能，其應(yīng)用領(lǐng)域、承載平臺也得到了廣泛擴(kuò)展。在雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展歷史中，遠(yuǎn)程預(yù)警、偵察監(jiān)視、高精度測量、空間目標(biāo)監(jiān)視、精確制導(dǎo)、環(huán)境遙感等應(yīng)用需求是重要的牽引力量，相參化、固態(tài)化、數(shù)字化、陣列化、自適應(yīng)處理等關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展起到了重要的推動(dòng)作用。作為一個(gè)多學(xué)科交叉的技術(shù)領(lǐng)域，雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展對信號處理、電磁場與微波、計(jì)算機(jī)、微電子、控制、機(jī)械電子等學(xué)科的發(fā)展也發(fā)揮了重要的推動(dòng)和牽引作用，相關(guān)技術(shù)也推廣應(yīng)用于通信、聲吶、導(dǎo)航等領(lǐng)域?！ ≡诳吹桨l(fā)展成績的同時(shí)，還應(yīng)該看到雷達(dá)技術(shù)仍有很大發(fā)展空間。從滿足需求的角度來看，復(fù)雜電磁環(huán)境、復(fù)雜傳播環(huán)境以及復(fù)雜雜波環(huán)境下的穩(wěn)健探測問題還沒有有效解決，高超聲速平臺、無人平臺載雷達(dá)技術(shù)尚不成熟，微弱目標(biāo)探測技術(shù)還有較大差距，高分辨成像及圖像信息提取等技術(shù)還不能滿足應(yīng)用需求，可信穩(wěn)健的目標(biāo)識別能力尚不具備等；從探測性能的角度來看，雷達(dá)目標(biāo)自動(dòng)檢測的性能和人工檢測性能尚有差距，雷達(dá)能量利用率還有較大提升空間，雷達(dá)和目標(biāo)及環(huán)境的自適應(yīng)匹配能力有待于進(jìn)一步提高，雷達(dá)回波中包含的氣象、雜波、干擾及目標(biāo)等信息沒有充分得到挖掘和利用等。當(dāng)前，計(jì)算速度、存儲能力不斷提高，器件的功率、效率、集成度等指標(biāo)也日益先進(jìn)，數(shù)據(jù)獲取能力不斷增強(qiáng)，信號處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究也有長足的進(jìn)步，這些都為雷達(dá)技術(shù)的深入發(fā)展和雷達(dá)性能的持續(xù)提高打下了良好的基礎(chǔ)?！ 〗陙?，我國在雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域有了長足的發(fā)展，系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力不斷提高，新體制雷達(dá)不斷研制成功，先進(jìn)信號處理算法不斷應(yīng)用，和國外先進(jìn)水平的差距逐漸變小，處于從跟蹤研究向引領(lǐng)發(fā)展過渡的重要時(shí)期。此時(shí)，《電子與信息學(xué)報(bào)》出版雷達(dá)技術(shù)專輯，較為系統(tǒng)地總結(jié)雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展成果，對推動(dòng)雷達(dá)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展，促進(jìn)學(xué)術(shù)交流和人才培養(yǎng)，都是一件很有意義的事情?！ ”ｅP：男，漢族。中共黨員。 雷達(dá)技術(shù)專家。中國科學(xué)院院士。1927年12月生于江蘇省南通市。1953年7月畢業(yè)于解放軍通信工程學(xué)院雷達(dá)系并留校任教。歷任教研室副主任、系主任、副院長。1984~1992年任西安電子科技大學(xué)校長。1992~2002年任校學(xué)術(shù)委員會主任，曾任校學(xué)術(shù)委顧問，國防科技雷達(dá)信號處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室學(xué)術(shù)委主任。1991年當(dāng)選為中國科學(xué)院學(xué)部委員(院士)。曾任總裝備部科學(xué)技術(shù)委員會顧問，空軍科技發(fā)展與人才建設(shè)顧問，工業(yè)和信息化部電子科學(xué)技術(shù)委員會顧問?！ ?960年共同主持研制成功我國第一部微波氣象雷達(dá)。1971年在下放勞動(dòng)期間發(fā)明了埋地電力電纜故障點(diǎn)測定的沖擊閃絡(luò)法，解決了電力部門的一大難題。1974年他領(lǐng)導(dǎo)成立雷達(dá)信號處理研究小組(后發(fā)展為研究所和國防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室)，系統(tǒng)地開展了雷達(dá)信號處理的理論和實(shí)際研究。1976年研制成的數(shù)字式動(dòng)目標(biāo)顯示器，對推動(dòng)數(shù)字技術(shù)在國內(nèi)雷達(dá)中的應(yīng)用起到積極作用。1982年研制成雷達(dá)自適應(yīng)天線旁瓣相消器和動(dòng)目標(biāo)檢測器。1986年研制成可編程動(dòng)目標(biāo)檢測器。1990年以來，在機(jī)載預(yù)警雷達(dá)空時(shí)二維信號處理、雷達(dá)成像和目標(biāo)識別等方面的研究均取得重大進(jìn)展?！ ≡@全國科學(xué)大會獎(jiǎng)、國家科技進(jìn)步二、三等獎(jiǎng)各1項(xiàng)，部級科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)6項(xiàng)。1984年被評為國家級有突出貢獻(xiàn)的中青年專家。1988年被授予全國先進(jìn)教育工作者稱號并獲五一勞動(dòng)獎(jiǎng)?wù)隆?990年被授予全國高校先進(jìn)科技工作者稱號。1992年獲光華科技基金特等獎(jiǎng)。1999年獲何梁何利基金科學(xué)與技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)和陜西省教學(xué)成果特等獎(jiǎng)?！ ≈小睹}沖技術(shù)基礎(chǔ)》(1964年西北電訊工程學(xué)院出版社)等教材。合著有《數(shù)字技術(shù)在雷達(dá)中的應(yīng)用》(1979年國防工業(yè)出版社)，《非平穩(wěn)信號分析與處理》(1998年國防工業(yè)出版社)，《通信信號處理》(2000年國防工業(yè)出版社)，《雷達(dá)成像技術(shù)》(2005年電子工業(yè)出版社)等。已培養(yǎng)博士68名，其中有4名博士的學(xué)位論文被評為全國百篇優(yōu)秀博士學(xué)位論文。
雷達(dá)是一種重要的電磁傳感器，在國防和民用領(lǐng)域均有廣泛應(yīng)用。雷達(dá)早期的主要任務(wù)是防空，主要功能是目標(biāo)探測和定位，發(fā)展至今，雷達(dá)具備了成像、識別、干擾抑制等功能，其應(yīng)用領(lǐng)域、承載平臺也得到了廣泛擴(kuò)展。在雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展歷史中，遠(yuǎn)程預(yù)警、偵察監(jiān)視、高精度測量、空間目標(biāo)監(jiān)視、精確制導(dǎo)、環(huán)境遙感等應(yīng)用需求是重要的牽引力量，相參化、固態(tài)化、數(shù)字化、陣列化、自適應(yīng)處理等關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展起到了重要的推動(dòng)作用。作為一個(gè)多學(xué)科交叉的技術(shù)領(lǐng)域，雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展對信號處理、電磁場與微波、計(jì)算機(jī)、微電子、控制、機(jī)械電子等學(xué)科的發(fā)展也發(fā)揮了重要的推動(dòng)和牽引作用，相關(guān)技術(shù)也推廣應(yīng)用于通信、聲吶、導(dǎo)航等領(lǐng)域?！ ≡诳吹桨l(fā)展成績的同時(shí)，還應(yīng)該看到雷達(dá)技術(shù)仍有很大發(fā)展空間。從滿足需求的角度來看，復(fù)雜電磁環(huán)境、復(fù)雜傳播環(huán)境以及復(fù)雜雜波環(huán)境下的穩(wěn)健探測問題還沒有有效解決，高超聲速平臺、無人平臺載雷達(dá)技術(shù)尚不成熟，微弱目標(biāo)探測技術(shù)還有較大差距，高分辨成像及圖像信息提取等技術(shù)還不能滿足應(yīng)用需求，可信穩(wěn)健的目標(biāo)識別能力尚不具備等；從探測性能的角度來看，雷達(dá)目標(biāo)自動(dòng)檢測的性能和人工檢測性能尚有差距，雷達(dá)能量利用率還有較大提升空間，雷達(dá)和目標(biāo)及環(huán)境的自適應(yīng)匹配能力有待于進(jìn)一步提高，雷達(dá)回波中包含的氣象、雜波、干擾及目標(biāo)等信息沒有充分得到挖掘和利用等。當(dāng)前，計(jì)算速度、存儲能力不斷提高，器件的功率、效率、集成度等指標(biāo)也日益先進(jìn)，數(shù)據(jù)獲取能力不斷增強(qiáng)，信號處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究也有長足的進(jìn)步，這些都為雷達(dá)技術(shù)的深入發(fā)展和雷達(dá)性能的持續(xù)提高打下了良好的基礎(chǔ)?！ 〗陙?，我國在雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域有了長足的發(fā)展，系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力不斷提高，新體制雷達(dá)不斷研制成功，先進(jìn)信號處理算法不斷應(yīng)用，和國外先進(jìn)水平的差距逐漸變小，處于從跟蹤研究向引領(lǐng)發(fā)展過渡的重要時(shí)期。此時(shí)，《電子與信息學(xué)報(bào)》出版雷達(dá)技術(shù)專輯，較為系統(tǒng)地總結(jié)雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展成果，對推動(dòng)雷達(dá)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展，促進(jìn)學(xué)術(shù)交流和人才培養(yǎng)，都是一件很有意義的事情?！ ”ｅP：男，漢族。中共黨員。 雷達(dá)技術(shù)專家。中國科學(xué)院院士。1927年12月生于江蘇省南通市。1953年7月畢業(yè)于解放軍通信工程學(xué)院雷達(dá)系并留校任教。歷任教研室副主任、系主任、副院長。1984~1992年任西安電子科技大學(xué)校長。1992~2002年任校學(xué)術(shù)委員會主任，曾任校學(xué)術(shù)委顧問，國防科技雷達(dá)信號處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室學(xué)術(shù)委主任。1991年當(dāng)選為中國科學(xué)院學(xué)部委員(院士)。曾任總裝備部科學(xué)技術(shù)委員會顧問，空軍科技發(fā)展與人才建設(shè)顧問，工業(yè)和信息化部電子科學(xué)技術(shù)委員會顧問?！ ?960年共同主持研制成功我國第一部微波氣象雷達(dá)。1971年在下放勞動(dòng)期間發(fā)明了埋地電力電纜故障點(diǎn)測定的沖擊閃絡(luò)法，解決了電力部門的一大難題。1974年他領(lǐng)導(dǎo)成立雷達(dá)信號處理研究小組(后發(fā)展為研究所和國防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室)，系統(tǒng)地開展了雷達(dá)信號處理的理論和實(shí)際研究。1976年研制成的數(shù)字式動(dòng)目標(biāo)顯示器，對推動(dòng)數(shù)字技術(shù)在國內(nèi)雷達(dá)中的應(yīng)用起到積極作用。1982年研制成雷達(dá)自適應(yīng)天線旁瓣相消器和動(dòng)目標(biāo)檢測器。1986年研制成可編程動(dòng)目標(biāo)檢測器。1990年以來，在機(jī)載預(yù)警雷達(dá)空時(shí)二維信號處理、雷達(dá)成像和目標(biāo)識別等方面的研究均取得重大進(jìn)展?！ ≡@全國科學(xué)大會獎(jiǎng)、國家科技進(jìn)步二、三等獎(jiǎng)各1項(xiàng)，部級科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)6項(xiàng)。1984年被評為國家級有突出貢獻(xiàn)的中青年專家。1988年被授予全國先進(jìn)教育工作者稱號并獲五一勞動(dòng)獎(jiǎng)?wù)隆?990年被授予全國高校先進(jìn)科技工作者稱號。1992年獲光華科技基金特等獎(jiǎng)。1999年獲何梁何利基金科學(xué)與技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)和陜西省教學(xué)成果特等獎(jiǎng)?！ ≈小睹}沖技術(shù)基礎(chǔ)》(1964年西北電訊工程學(xué)院出版社)等教材。合著有《數(shù)字技術(shù)在雷達(dá)中的應(yīng)用》(1979年國防工業(yè)出版社)，《非平穩(wěn)信號分析與處理》(1998年國防工業(yè)出版社)，《通信信號處理》(2000年國防工業(yè)出版社)，《雷達(dá)成像技術(shù)》(2005年電子工業(yè)出版社)等。已培養(yǎng)博士68名，其中有4名博士的學(xué)位論文被評為全國百篇優(yōu)秀博士學(xué)位論文。
2016, 38(12): 2988-2995.
doi: 10.11999/JEIT161034
摘要:
針對雷達(dá)高分辨率距離像(HRRP)數(shù)據(jù)的識別問題，該文利用HRRP生成的時(shí)序特性，提出一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的注意模型。該模型利用具有記憶功能的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對時(shí)域數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，并根據(jù)HRRP中不同距離單元所映射的隱層對目標(biāo)識別的重要性，自適應(yīng)地賦予隱層不同的權(quán)值系數(shù)，并根據(jù)隱層特征編碼特征進(jìn)行HRRP目標(biāo)識別。該模型利用了隱藏在HRRP數(shù)據(jù)內(nèi)部的目標(biāo)結(jié)構(gòu)信息，提高了特征的區(qū)分度。實(shí)測數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以有效地進(jìn)行識別，在樣本存在一定余度數(shù)據(jù)和樣本偏移的情況下，都能準(zhǔn)確地找出目標(biāo)支撐區(qū)域。
針對雷達(dá)高分辨率距離像(HRRP)數(shù)據(jù)的識別問題，該文利用HRRP生成的時(shí)序特性，提出一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的注意模型。該模型利用具有記憶功能的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對時(shí)域數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，并根據(jù)HRRP中不同距離單元所映射的隱層對目標(biāo)識別的重要性，自適應(yīng)地賦予隱層不同的權(quán)值系數(shù)，并根據(jù)隱層特征編碼特征進(jìn)行HRRP目標(biāo)識別。該模型利用了隱藏在HRRP數(shù)據(jù)內(nèi)部的目標(biāo)結(jié)構(gòu)信息，提高了特征的區(qū)分度。實(shí)測數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以有效地進(jìn)行識別，在樣本存在一定余度數(shù)據(jù)和樣本偏移的情況下，都能準(zhǔn)確地找出目標(biāo)支撐區(qū)域。
2016, 38(12): 2996-3003.
doi: 10.11999/JEIT161068
摘要:
特征提取是合成孔徑雷達(dá)圖像目標(biāo)識別的關(guān)鍵步驟，也是難點(diǎn)之一。該文提出一種基于PGBN(Poisson Gamma Belief Network)模型的SAR圖像目標(biāo)識別方法。PGBN模型作為一種深層貝葉斯生成網(wǎng)絡(luò)，利用伽馬分布具有的高度非線性，從復(fù)雜的SAR圖像數(shù)據(jù)中獲得了更具結(jié)構(gòu)化的多層特征表示，這種多層特征表示有效提高了SAR圖像目標(biāo)識別性能。為了獲得更高的訓(xùn)練效率和識別率，該文進(jìn)一步采用樸素貝葉斯準(zhǔn)則提出了一種對PGBN模型進(jìn)行分類的方法。實(shí)驗(yàn)采用MSTAR的3類目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明通過該方法提取的特征有更好的結(jié)構(gòu)信息，對SAR圖像目標(biāo)識別具有較好的性能。
特征提取是合成孔徑雷達(dá)圖像目標(biāo)識別的關(guān)鍵步驟，也是難點(diǎn)之一。該文提出一種基于PGBN(Poisson Gamma Belief Network)模型的SAR圖像目標(biāo)識別方法。PGBN模型作為一種深層貝葉斯生成網(wǎng)絡(luò)，利用伽馬分布具有的高度非線性，從復(fù)雜的SAR圖像數(shù)據(jù)中獲得了更具結(jié)構(gòu)化的多層特征表示，這種多層特征表示有效提高了SAR圖像目標(biāo)識別性能。為了獲得更高的訓(xùn)練效率和識別率，該文進(jìn)一步采用樸素貝葉斯準(zhǔn)則提出了一種對PGBN模型進(jìn)行分類的方法。實(shí)驗(yàn)采用MSTAR的3類目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明通過該方法提取的特征有更好的結(jié)構(gòu)信息，對SAR圖像目標(biāo)識別具有較好的性能。
2016, 38(12): 3004-3010.
doi: 10.11999/JEIT160905
摘要:
該文針對在輔助數(shù)據(jù)有限的情況下自適應(yīng)檢測器出現(xiàn)檢測性能損失，提出基于雜波的先驗(yàn)知識分布的距離擴(kuò)展目標(biāo)自適應(yīng)檢測算法。復(fù)合高斯雜波的紋理和散斑的協(xié)方差矩陣分別被建模為服從逆伽瑪分布的隨機(jī)變量和逆復(fù)Wishart分布的隨機(jī)矩陣。利用先驗(yàn)知識推導(dǎo)了紋理分量的最大后驗(yàn)估計(jì)，并結(jié)合廣義似然比檢驗(yàn)設(shè)計(jì)了不依賴輔助數(shù)據(jù)的距離擴(kuò)展目標(biāo)自適應(yīng)檢測器。仿真結(jié)果表明，提出的檢測器在參數(shù)失配條件下具有好的魯棒性，而且在輔助數(shù)據(jù)有限情況下檢測性能優(yōu)于傳統(tǒng)的廣義似然比檢測器的檢測性能。
該文針對在輔助數(shù)據(jù)有限的情況下自適應(yīng)檢測器出現(xiàn)檢測性能損失，提出基于雜波的先驗(yàn)知識分布的距離擴(kuò)展目標(biāo)自適應(yīng)檢測算法。復(fù)合高斯雜波的紋理和散斑的協(xié)方差矩陣分別被建模為服從逆伽瑪分布的隨機(jī)變量和逆復(fù)Wishart分布的隨機(jī)矩陣。利用先驗(yàn)知識推導(dǎo)了紋理分量的最大后驗(yàn)估計(jì)，并結(jié)合廣義似然比檢驗(yàn)設(shè)計(jì)了不依賴輔助數(shù)據(jù)的距離擴(kuò)展目標(biāo)自適應(yīng)檢測器。仿真結(jié)果表明，提出的檢測器在參數(shù)失配條件下具有好的魯棒性，而且在輔助數(shù)據(jù)有限情況下檢測性能優(yōu)于傳統(tǒng)的廣義似然比檢測器的檢測性能。
2016, 38(12): 3011-3017.
doi: 10.11999/JEIT161072
摘要:
針對存在信號失配時(shí)的子空間信號檢測問題，該文提出一種具有恒虛警特性的參數(shù)可調(diào)檢測器。根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)需要，通過調(diào)節(jié)參數(shù)，參數(shù)可調(diào)檢測器可實(shí)現(xiàn)對失配信號的靈活檢測。與現(xiàn)有檢測器相比，當(dāng)不存在信號失配時(shí)，提出的可調(diào)檢測器能提供更高的檢測概率。該文推導(dǎo)了可調(diào)檢測器解析的檢測概率和虛警概率，并通過蒙特卡洛仿真進(jìn)行了驗(yàn)證。
針對存在信號失配時(shí)的子空間信號檢測問題，該文提出一種具有恒虛警特性的參數(shù)可調(diào)檢測器。根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)需要，通過調(diào)節(jié)參數(shù)，參數(shù)可調(diào)檢測器可實(shí)現(xiàn)對失配信號的靈活檢測。與現(xiàn)有檢測器相比，當(dāng)不存在信號失配時(shí)，提出的可調(diào)檢測器能提供更高的檢測概率。該文推導(dǎo)了可調(diào)檢測器解析的檢測概率和虛警概率，并通過蒙特卡洛仿真進(jìn)行了驗(yàn)證。
2016, 38(12): 3018-3025.
doi: 10.11999/JEIT161032
摘要:
該文研究了訓(xùn)練樣本不足的情況下利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)對合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測的問題。利用已有的完備數(shù)據(jù)集來輔助場景復(fù)雜且訓(xùn)練樣本不足的數(shù)據(jù)集進(jìn)行檢測。首先用已有的完備數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到CNN分類模型，用于對候選區(qū)域提取網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)做參數(shù)初始化；然后利用完備數(shù)據(jù)集對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集做擴(kuò)充；最后通過四步訓(xùn)練法得到候選區(qū)域提取模型和目標(biāo)檢測模型。實(shí)測數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，所提方法在SAR圖像目標(biāo)檢測中可以獲得較好的檢測效果。
該文研究了訓(xùn)練樣本不足的情況下利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)對合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測的問題。利用已有的完備數(shù)據(jù)集來輔助場景復(fù)雜且訓(xùn)練樣本不足的數(shù)據(jù)集進(jìn)行檢測。首先用已有的完備數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到CNN分類模型，用于對候選區(qū)域提取網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)做參數(shù)初始化；然后利用完備數(shù)據(jù)集對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集做擴(kuò)充；最后通過四步訓(xùn)練法得到候選區(qū)域提取模型和目標(biāo)檢測模型。實(shí)測數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，所提方法在SAR圖像目標(biāo)檢測中可以獲得較好的檢測效果。
2016, 38(12): 3026-3033.
doi: 10.11999/JEIT161038
摘要:
方位多通道SAR系統(tǒng)通過抑制多普勒模糊，能夠?qū)崿F(xiàn)高分辨率和寬測繪帶(HRWS)對地觀測。針對通道間幅相偏差會導(dǎo)致成像結(jié)果中出現(xiàn)目標(biāo)模糊分量的問題，該文提出一種通道相位偏差估計(jì)算法。該算法利用通道間相位偏差會造成多通道重構(gòu)方位譜在主瓣內(nèi)展寬的特性，通過優(yōu)化多譜勒譜能夠?qū)崿F(xiàn)通道相位偏差的有效估計(jì)。該算法在通道相位偏差估計(jì)前不需要進(jìn)行多普勒中心估計(jì)，減小了由多普勒中心估計(jì)不準(zhǔn)引入的誤差，并且在低信噪比的情況下仍然具有良好的估計(jì)性能?；诜抡鏀?shù)據(jù)和實(shí)測數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該文算法的有效性。
方位多通道SAR系統(tǒng)通過抑制多普勒模糊，能夠?qū)崿F(xiàn)高分辨率和寬測繪帶(HRWS)對地觀測。針對通道間幅相偏差會導(dǎo)致成像結(jié)果中出現(xiàn)目標(biāo)模糊分量的問題，該文提出一種通道相位偏差估計(jì)算法。該算法利用通道間相位偏差會造成多通道重構(gòu)方位譜在主瓣內(nèi)展寬的特性，通過優(yōu)化多譜勒譜能夠?qū)崿F(xiàn)通道相位偏差的有效估計(jì)。該算法在通道相位偏差估計(jì)前不需要進(jìn)行多普勒中心估計(jì)，減小了由多普勒中心估計(jì)不準(zhǔn)引入的誤差，并且在低信噪比的情況下仍然具有良好的估計(jì)性能?；诜抡鏀?shù)據(jù)和實(shí)測數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該文算法的有效性。
2016, 38(12): 3034-3041.
doi: 10.11999/JEIT160058
摘要:
針對寬帶噪聲雷達(dá)高速目標(biāo)探測中參數(shù)估計(jì)性能與運(yùn)算復(fù)雜度無法兼顧的問題，該文提出一種基于頻域超分辨的參數(shù)估計(jì)算法。該算法通過設(shè)置不同固定時(shí)延得到多組含有不同相位信息的組合噪聲調(diào)頻信號，并對每組信號進(jìn)行不含尺度變換的匹配濾波運(yùn)算，以此來構(gòu)造多普勒相位差組。根據(jù)多普勒相位差組與陣列信號處理的相似性，利用現(xiàn)代譜估計(jì)算法得到目標(biāo)的速度信息，構(gòu)造多普勒補(bǔ)償函數(shù)進(jìn)行包含尺度變換的匹配濾波運(yùn)算估計(jì)出目標(biāo)的距離信息。該算法可以在無需考慮多普勒色散的情況下估計(jì)出目標(biāo)速度，整個(gè)運(yùn)算過程僅需1次時(shí)域重構(gòu)運(yùn)算；當(dāng)多普勒相位差組的固定時(shí)延及分組數(shù)選擇合適時(shí)，其運(yùn)算復(fù)雜度及參數(shù)估計(jì)性能皆優(yōu)于曲面擬合的寬帶互模糊函數(shù)算法。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性。
針對寬帶噪聲雷達(dá)高速目標(biāo)探測中參數(shù)估計(jì)性能與運(yùn)算復(fù)雜度無法兼顧的問題，該文提出一種基于頻域超分辨的參數(shù)估計(jì)算法。該算法通過設(shè)置不同固定時(shí)延得到多組含有不同相位信息的組合噪聲調(diào)頻信號，并對每組信號進(jìn)行不含尺度變換的匹配濾波運(yùn)算，以此來構(gòu)造多普勒相位差組。根據(jù)多普勒相位差組與陣列信號處理的相似性，利用現(xiàn)代譜估計(jì)算法得到目標(biāo)的速度信息，構(gòu)造多普勒補(bǔ)償函數(shù)進(jìn)行包含尺度變換的匹配濾波運(yùn)算估計(jì)出目標(biāo)的距離信息。該算法可以在無需考慮多普勒色散的情況下估計(jì)出目標(biāo)速度，整個(gè)運(yùn)算過程僅需1次時(shí)域重構(gòu)運(yùn)算；當(dāng)多普勒相位差組的固定時(shí)延及分組數(shù)選擇合適時(shí)，其運(yùn)算復(fù)雜度及參數(shù)估計(jì)性能皆優(yōu)于曲面擬合的寬帶互模糊函數(shù)算法。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性。
2016, 38(12): 3042-3048.
doi: 10.11999/JEIT160859
摘要:
該文提出一種基于Relax算法的雜波抑制和參數(shù)估計(jì)方法。該方法適用于多通道廣域監(jiān)視GMTI系統(tǒng)。在分析廣域監(jiān)視模式回波組成的基礎(chǔ)上，結(jié)合Relax算法，設(shè)計(jì)了進(jìn)行雜波抑制的迭代方法。相對于降維空時(shí)自適應(yīng)處理(STAP)，該方法不需要估計(jì)雜波加噪聲的協(xié)方差矩陣，因此可以在非均勻雜波環(huán)境下取得較優(yōu)的雜波抑制效果。該文同時(shí)指出，在雜波抑制的基礎(chǔ)上，針對存在動(dòng)目標(biāo)的距離-多普勒單元繼續(xù)進(jìn)行迭代，可實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)的精確估計(jì)。仿真結(jié)果驗(yàn)證了上述方法的有效性。
該文提出一種基于Relax算法的雜波抑制和參數(shù)估計(jì)方法。該方法適用于多通道廣域監(jiān)視GMTI系統(tǒng)。在分析廣域監(jiān)視模式回波組成的基礎(chǔ)上，結(jié)合Relax算法，設(shè)計(jì)了進(jìn)行雜波抑制的迭代方法。相對于降維空時(shí)自適應(yīng)處理(STAP)，該方法不需要估計(jì)雜波加噪聲的協(xié)方差矩陣，因此可以在非均勻雜波環(huán)境下取得較優(yōu)的雜波抑制效果。該文同時(shí)指出，在雜波抑制的基礎(chǔ)上，針對存在動(dòng)目標(biāo)的距離-多普勒單元繼續(xù)進(jìn)行迭代，可實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)的精確估計(jì)。仿真結(jié)果驗(yàn)證了上述方法的有效性。
2016, 38(12): 3049-3055.
doi: 10.11999/JEIT160922
摘要:
該文針對地面動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)問題進(jìn)行研究，提出一種利用單天線合成孔徑雷達(dá)(SAR)稀疏采樣數(shù)據(jù)的動(dòng)目標(biāo)2維速度估計(jì)方法。首先以目標(biāo)2維速度為參數(shù)構(gòu)建一個(gè)等效參數(shù)化模型將動(dòng)目標(biāo)回波數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為小斜視回波數(shù)據(jù)，然后利用改進(jìn)的迭代閾值算法實(shí)現(xiàn)不同參數(shù)條件下的動(dòng)目標(biāo)2維成像，最后以成像結(jié)果的圖像熵值為優(yōu)化準(zhǔn)則對初始模型參數(shù)進(jìn)行搜索，從而獲得準(zhǔn)確的動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)。該方法以稀疏采樣數(shù)據(jù)為輸入，可以減少所需數(shù)據(jù)量，并且能夠有效避免多普勒模糊問題，在較低信雜比條件下仍然能夠準(zhǔn)確估計(jì)出目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法的有效性。
該文針對地面動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)問題進(jìn)行研究，提出一種利用單天線合成孔徑雷達(dá)(SAR)稀疏采樣數(shù)據(jù)的動(dòng)目標(biāo)2維速度估計(jì)方法。首先以目標(biāo)2維速度為參數(shù)構(gòu)建一個(gè)等效參數(shù)化模型將動(dòng)目標(biāo)回波數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為小斜視回波數(shù)據(jù)，然后利用改進(jìn)的迭代閾值算法實(shí)現(xiàn)不同參數(shù)條件下的動(dòng)目標(biāo)2維成像，最后以成像結(jié)果的圖像熵值為優(yōu)化準(zhǔn)則對初始模型參數(shù)進(jìn)行搜索，從而獲得準(zhǔn)確的動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)。該方法以稀疏采樣數(shù)據(jù)為輸入，可以減少所需數(shù)據(jù)量，并且能夠有效避免多普勒模糊問題，在較低信雜比條件下仍然能夠準(zhǔn)確估計(jì)出目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法的有效性。
2016, 38(12): 3056-3062.
doi: 10.11999/JEIT161036
摘要:
微動(dòng)特征提取是群目標(biāo)分辨的有效手段，以往針對孤立目標(biāo)的特征提取技術(shù)不再適用。針對此該文提出了一種基于信號分解的微動(dòng)群目標(biāo)特征提取方法。首先通過分析微動(dòng)信號的正弦調(diào)頻(SFM)形式，推導(dǎo)了SFM信號相位項(xiàng)在k-分辨率貝塞爾函數(shù)基上的分解結(jié)果；然后根據(jù)回波分解結(jié)果中微動(dòng)頻率與函數(shù)基的一一對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行頻率粗略估計(jì)，并針對誤差產(chǎn)生原因給出了精確的微動(dòng)頻率估計(jì)方法；最后在離散信號相位解模糊的基礎(chǔ)上，完成各子目標(biāo)的微動(dòng)頻率提取。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性，且與正弦調(diào)頻傅里葉變換(SFMFT)算法和平均幅度差函數(shù)(AMDF)算法相比具有更高精度。
微動(dòng)特征提取是群目標(biāo)分辨的有效手段，以往針對孤立目標(biāo)的特征提取技術(shù)不再適用。針對此該文提出了一種基于信號分解的微動(dòng)群目標(biāo)特征提取方法。首先通過分析微動(dòng)信號的正弦調(diào)頻(SFM)形式，推導(dǎo)了SFM信號相位項(xiàng)在k-分辨率貝塞爾函數(shù)基上的分解結(jié)果；然后根據(jù)回波分解結(jié)果中微動(dòng)頻率與函數(shù)基的一一對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行頻率粗略估計(jì)，并針對誤差產(chǎn)生原因給出了精確的微動(dòng)頻率估計(jì)方法；最后在離散信號相位解模糊的基礎(chǔ)上，完成各子目標(biāo)的微動(dòng)頻率提取。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性，且與正弦調(diào)頻傅里葉變換(SFMFT)算法和平均幅度差函數(shù)(AMDF)算法相比具有更高精度。
2016, 38(12): 3063-3069.
doi: 10.11999/JEIT160008
摘要:
該文針對雷達(dá)系統(tǒng)受到天線主瓣和副瓣雜波以及強(qiáng)干擾影響時(shí)性能下降問題，提出基于距離擴(kuò)展目標(biāo)和雜波先驗(yàn)信息的MIMO雷達(dá)波形設(shè)計(jì)方法。首先建立了目標(biāo)函數(shù)，綜合考慮了波束主瓣增益、旁瓣雜波抑制能力以及目標(biāo)輸出SCNR的改善性能；然后在優(yōu)化問題求解中對約束條件進(jìn)行松弛，使得波形矩陣空域和時(shí)域2維解耦合，從而實(shí)現(xiàn)空域波束形成和時(shí)域波形設(shè)計(jì)獨(dú)立優(yōu)化求解；其次利用L-BFGS算法設(shè)計(jì)恒模的發(fā)射波形矩陣，形成低副瓣的波束方向圖和較深的強(qiáng)雜波抑制凹口，并基于目標(biāo)輸出SCNR最大化準(zhǔn)則，利用迭代算法分步求解優(yōu)化的主瓣發(fā)射波形和接收濾波器；最后通過電磁仿真的距離擴(kuò)展目標(biāo)數(shù)據(jù)驗(yàn)證所提算法的有效性。
該文針對雷達(dá)系統(tǒng)受到天線主瓣和副瓣雜波以及強(qiáng)干擾影響時(shí)性能下降問題，提出基于距離擴(kuò)展目標(biāo)和雜波先驗(yàn)信息的MIMO雷達(dá)波形設(shè)計(jì)方法。首先建立了目標(biāo)函數(shù)，綜合考慮了波束主瓣增益、旁瓣雜波抑制能力以及目標(biāo)輸出SCNR的改善性能；然后在優(yōu)化問題求解中對約束條件進(jìn)行松弛，使得波形矩陣空域和時(shí)域2維解耦合，從而實(shí)現(xiàn)空域波束形成和時(shí)域波形設(shè)計(jì)獨(dú)立優(yōu)化求解；其次利用L-BFGS算法設(shè)計(jì)恒模的發(fā)射波形矩陣，形成低副瓣的波束方向圖和較深的強(qiáng)雜波抑制凹口，并基于目標(biāo)輸出SCNR最大化準(zhǔn)則，利用迭代算法分步求解優(yōu)化的主瓣發(fā)射波形和接收濾波器；最后通過電磁仿真的距離擴(kuò)展目標(biāo)數(shù)據(jù)驗(yàn)證所提算法的有效性。
2016, 38(12): 3070-3077.
doi: 10.11999/JEIT160667
摘要:
傳統(tǒng)頻率分集陣列雷達(dá)在水平陣元間引入線性頻率偏差，其波束在方位維與距離維具有耦合性，且存在柵瓣。針對此問題，該文提出一種基于俯仰頻率分集技術(shù)的波束形成方法。首先建立俯仰頻率分集陣列雷達(dá)信號模型，詳細(xì)分析了發(fā)射方向圖的時(shí)間依賴性和柵瓣特性。然后通過設(shè)計(jì)接收端的陣元參數(shù)，合成無柵瓣的發(fā)射-接收方向圖。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的有效性，所得波束在距離維與方位維無耦合，且主瓣寬度較窄。
傳統(tǒng)頻率分集陣列雷達(dá)在水平陣元間引入線性頻率偏差，其波束在方位維與距離維具有耦合性，且存在柵瓣。針對此問題，該文提出一種基于俯仰頻率分集技術(shù)的波束形成方法。首先建立俯仰頻率分集陣列雷達(dá)信號模型，詳細(xì)分析了發(fā)射方向圖的時(shí)間依賴性和柵瓣特性。然后通過設(shè)計(jì)接收端的陣元參數(shù)，合成無柵瓣的發(fā)射-接收方向圖。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的有效性，所得波束在距離維與方位維無耦合，且主瓣寬度較窄。
2016, 38(12): 3078-3084.
doi: 10.11999/JEIT160995
摘要:
針對現(xiàn)有盲波束形成算法通用性差，所需采樣數(shù)據(jù)量大等問題，該文提出一種基于稀疏時(shí)頻分解的盲波束形成算法。算法首先將傳統(tǒng)的短時(shí)傅里葉變換轉(zhuǎn)化為稀疏重構(gòu)問題，利用交替分裂Bregman算法進(jìn)行迭代求解。然后利用對各陣元的接收信號進(jìn)行稀疏時(shí)頻分解的結(jié)果，結(jié)合聚類和不確定集方法，實(shí)現(xiàn)導(dǎo)向矢量的最優(yōu)估計(jì)。最后利用MVDR算法獲得最優(yōu)權(quán)矢量。該算法無需利用信號統(tǒng)計(jì)特性，實(shí)現(xiàn)了高效的盲波束形成。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法所需數(shù)據(jù)量小，迭代步驟易于工程實(shí)現(xiàn)，較現(xiàn)有盲波束形成算法輸出性能更優(yōu)，適用范圍更廣。
針對現(xiàn)有盲波束形成算法通用性差，所需采樣數(shù)據(jù)量大等問題，該文提出一種基于稀疏時(shí)頻分解的盲波束形成算法。算法首先將傳統(tǒng)的短時(shí)傅里葉變換轉(zhuǎn)化為稀疏重構(gòu)問題，利用交替分裂Bregman算法進(jìn)行迭代求解。然后利用對各陣元的接收信號進(jìn)行稀疏時(shí)頻分解的結(jié)果，結(jié)合聚類和不確定集方法，實(shí)現(xiàn)導(dǎo)向矢量的最優(yōu)估計(jì)。最后利用MVDR算法獲得最優(yōu)權(quán)矢量。該算法無需利用信號統(tǒng)計(jì)特性，實(shí)現(xiàn)了高效的盲波束形成。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法所需數(shù)據(jù)量小，迭代步驟易于工程實(shí)現(xiàn)，較現(xiàn)有盲波束形成算法輸出性能更優(yōu)，適用范圍更廣。
2016, 38(12): 3085-3092.
doi: 10.11999/JEIT161013
摘要:
為了有效提高對InSAR干涉相位噪聲的抑制性能并充分保持干涉相位圖細(xì)節(jié)信息，該文提出一種基于局部地形相位補(bǔ)償和各向異性高斯濾波函數(shù)(AGF)的自適應(yīng)復(fù)相位濾波方法。該方法首先利用局部頻率估計(jì)方法補(bǔ)償?shù)匦蜗辔唬员阌谙植康匦蜗辔粚V波窗口內(nèi)干涉相位的不利影響。然后，構(gòu)造了尺度和方向自適應(yīng)的AGF，并對同分布樣本進(jìn)行局部加權(quán)的方向?yàn)V波。這里，AGF尺度隨相干系數(shù)等級自適應(yīng)變化：在低相干區(qū)域，采用的大尺度AGF能夠充分地抑制相位噪聲；在高相干區(qū)域，采用的小尺度AGF能更好地保持相位細(xì)節(jié)信息。AGF方向根據(jù)最大加權(quán)相干積累準(zhǔn)則確定，以選取同分布的濾波樣本估計(jì)中心像素相位值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與多種濾波方法相比，該文方法在減少干涉相位圖殘點(diǎn)和保持條紋邊緣等方面均具有更好的性能。
為了有效提高對InSAR干涉相位噪聲的抑制性能并充分保持干涉相位圖細(xì)節(jié)信息，該文提出一種基于局部地形相位補(bǔ)償和各向異性高斯濾波函數(shù)(AGF)的自適應(yīng)復(fù)相位濾波方法。該方法首先利用局部頻率估計(jì)方法補(bǔ)償?shù)匦蜗辔唬员阌谙植康匦蜗辔粚V波窗口內(nèi)干涉相位的不利影響。然后，構(gòu)造了尺度和方向自適應(yīng)的AGF，并對同分布樣本進(jìn)行局部加權(quán)的方向?yàn)V波。這里，AGF尺度隨相干系數(shù)等級自適應(yīng)變化：在低相干區(qū)域，采用的大尺度AGF能夠充分地抑制相位噪聲；在高相干區(qū)域，采用的小尺度AGF能更好地保持相位細(xì)節(jié)信息。AGF方向根據(jù)最大加權(quán)相干積累準(zhǔn)則確定，以選取同分布的濾波樣本估計(jì)中心像素相位值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與多種濾波方法相比，該文方法在減少干涉相位圖殘點(diǎn)和保持條紋邊緣等方面均具有更好的性能。
2016, 38(12): 3093-3099.
doi: 10.11999/JEIT161035
摘要:
該文研究了常規(guī)窄帶雷達(dá)體制下，利用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換擴(kuò)展特征域，從而解決直升機(jī)、螺旋槳飛機(jī)和噴氣式飛機(jī)3類飛機(jī)目標(biāo)回波分類中的特征提取問題。在現(xiàn)代戰(zhàn)場中，直升機(jī)、螺旋槳飛機(jī)和噴氣式飛機(jī)具有不同的機(jī)動(dòng)性能，并各自承擔(dān)著重要的任務(wù)。因此，實(shí)現(xiàn)這3類飛機(jī)的分類具有重大的意義。該文針對3類飛機(jī)目標(biāo)分類的傳統(tǒng)特征數(shù)目少，包含信息量有限，導(dǎo)致分類性能不夠好的問題，基于現(xiàn)有的特征提取方法引入分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(Fractional Fourier Transform, FrFT)，在經(jīng)過FrFT后的分?jǐn)?shù)域提取3類飛機(jī)目標(biāo)回波的分?jǐn)?shù)階特征，彌補(bǔ)傳統(tǒng)特征的不足。并利用線性相關(guān)向量機(jī)(Relevance Vector Machine, RVM)的特征選擇功能對提取的分?jǐn)?shù)階特征進(jìn)行特征選擇并分類?；诜抡婧蛯?shí)測數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該文提出的分?jǐn)?shù)階特征的分類性能較傳統(tǒng)時(shí)域、多普勒域特征有較大提升。
該文研究了常規(guī)窄帶雷達(dá)體制下，利用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換擴(kuò)展特征域，從而解決直升機(jī)、螺旋槳飛機(jī)和噴氣式飛機(jī)3類飛機(jī)目標(biāo)回波分類中的特征提取問題。在現(xiàn)代戰(zhàn)場中，直升機(jī)、螺旋槳飛機(jī)和噴氣式飛機(jī)具有不同的機(jī)動(dòng)性能，并各自承擔(dān)著重要的任務(wù)。因此，實(shí)現(xiàn)這3類飛機(jī)的分類具有重大的意義。該文針對3類飛機(jī)目標(biāo)分類的傳統(tǒng)特征數(shù)目少，包含信息量有限，導(dǎo)致分類性能不夠好的問題，基于現(xiàn)有的特征提取方法引入分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(Fractional Fourier Transform, FrFT)，在經(jīng)過FrFT后的分?jǐn)?shù)域提取3類飛機(jī)目標(biāo)回波的分?jǐn)?shù)階特征，彌補(bǔ)傳統(tǒng)特征的不足。并利用線性相關(guān)向量機(jī)(Relevance Vector Machine, RVM)的特征選擇功能對提取的分?jǐn)?shù)階特征進(jìn)行特征選擇并分類?；诜抡婧蛯?shí)測數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該文提出的分?jǐn)?shù)階特征的分類性能較傳統(tǒng)時(shí)域、多普勒域特征有較大提升。
2016, 38(12): 3100-3106.
doi: 10.11999/JEIT160882
摘要:
相干源常見于存在多徑的場景，如何解相干歷來是陣列信號處理領(lǐng)域亟待解決的難題之一，特別針對空間臨近相干源，其角度估計(jì)精度尚有待提高。針對空間臨近相干源該文提出一種基于空域?yàn)V波的角度估計(jì)方法。首先利用空域?yàn)V波技術(shù)將多個(gè)相干源分離，再對濾波分離后的各個(gè)信號分別進(jìn)行角度估計(jì)，并通過對濾波器系數(shù)和相干源角度的迭代優(yōu)化提高測角精度。針對非均勻線陣，該方法采用虛擬陣列技術(shù)擴(kuò)展其適用范圍。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明該方法的測角精度較現(xiàn)有方法更高，信噪比較高時(shí)其測角的均方根誤差可達(dá)克拉美羅界，驗(yàn)證了該方法的有效性和在空間臨近相干源場景的優(yōu)越性。
相干源常見于存在多徑的場景，如何解相干歷來是陣列信號處理領(lǐng)域亟待解決的難題之一，特別針對空間臨近相干源，其角度估計(jì)精度尚有待提高。針對空間臨近相干源該文提出一種基于空域?yàn)V波的角度估計(jì)方法。首先利用空域?yàn)V波技術(shù)將多個(gè)相干源分離，再對濾波分離后的各個(gè)信號分別進(jìn)行角度估計(jì)，并通過對濾波器系數(shù)和相干源角度的迭代優(yōu)化提高測角精度。針對非均勻線陣，該方法采用虛擬陣列技術(shù)擴(kuò)展其適用范圍。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明該方法的測角精度較現(xiàn)有方法更高，信噪比較高時(shí)其測角的均方根誤差可達(dá)克拉美羅界，驗(yàn)證了該方法的有效性和在空間臨近相干源場景的優(yōu)越性。
2016, 38(12): 3107-3113.
doi: 10.11999/JEIT160873
摘要:
針對大角度覆蓋范圍目標(biāo)快速定位以及機(jī)動(dòng)目標(biāo)精確角度跟蹤的需要，該文提出一種基于可控測角精度和范圍的數(shù)字陣列單脈沖和差波束迭代快速優(yōu)化算法。算法可以根據(jù)期望的測角精度或期望測角區(qū)間，以函數(shù)形式給出修正的期望和差波束方向圖主瓣區(qū)域，然后采用所提出的快速區(qū)域加權(quán)方向圖綜合算法閉式優(yōu)化得到和差波束方向圖。該算法通過迭代優(yōu)化可以在給定輸入信噪比和測角精度需求的前提下，最大化單脈沖角度估計(jì)的有效測角區(qū)間，或者在給定的測角范圍內(nèi)，最優(yōu)化測角精度。
針對大角度覆蓋范圍目標(biāo)快速定位以及機(jī)動(dòng)目標(biāo)精確角度跟蹤的需要，該文提出一種基于可控測角精度和范圍的數(shù)字陣列單脈沖和差波束迭代快速優(yōu)化算法。算法可以根據(jù)期望的測角精度或期望測角區(qū)間，以函數(shù)形式給出修正的期望和差波束方向圖主瓣區(qū)域，然后采用所提出的快速區(qū)域加權(quán)方向圖綜合算法閉式優(yōu)化得到和差波束方向圖。該算法通過迭代優(yōu)化可以在給定輸入信噪比和測角精度需求的前提下，最大化單脈沖角度估計(jì)的有效測角區(qū)間，或者在給定的測角范圍內(nèi)，最優(yōu)化測角精度。
2016, 38(12): 3114-3121.
doi: 10.11999/JEIT160372
摘要:
高分辨率雷達(dá)系統(tǒng)中，擴(kuò)展目標(biāo)一般會產(chǎn)生多個(gè)量測。現(xiàn)有隨機(jī)有限集(RFS) 類算法一般假定擴(kuò)展目標(biāo)的量測數(shù)目服從泊松分布，然而這個(gè)假設(shè)與實(shí)際情況不符。針對這一問題，該文提出一種多伯努利擴(kuò)展目標(biāo)概率假設(shè)密度(MB-ET-PHD)跟蹤算法。該算法首先假設(shè)擴(kuò)展目標(biāo)的量測數(shù)目服從多伯努利分布，然后通過有限集統(tǒng)計(jì)(FISST)理論的多目標(biāo)微積分推導(dǎo)得到校正等式，最后給出了高斯混合(GM)框架的仿真結(jié)果。仿真結(jié)果表明該算法能夠獲得比泊松ET-PHD算法更好的跟蹤性能。
高分辨率雷達(dá)系統(tǒng)中，擴(kuò)展目標(biāo)一般會產(chǎn)生多個(gè)量測。現(xiàn)有隨機(jī)有限集(RFS) 類算法一般假定擴(kuò)展目標(biāo)的量測數(shù)目服從泊松分布，然而這個(gè)假設(shè)與實(shí)際情況不符。針對這一問題，該文提出一種多伯努利擴(kuò)展目標(biāo)概率假設(shè)密度(MB-ET-PHD)跟蹤算法。該算法首先假設(shè)擴(kuò)展目標(biāo)的量測數(shù)目服從多伯努利分布，然后通過有限集統(tǒng)計(jì)(FISST)理論的多目標(biāo)微積分推導(dǎo)得到校正等式，最后給出了高斯混合(GM)框架的仿真結(jié)果。仿真結(jié)果表明該算法能夠獲得比泊松ET-PHD算法更好的跟蹤性能。
2016, 38(12): 3122-3128.
doi: 10.11999/JEIT160812
摘要:
大斜視高分辨率SAR成像中，改變開啟波門的操作可以在保證距離測繪帶寬度的情況下減小錄取回波的數(shù)據(jù)率，滑動(dòng)聚束的掃描模式可以在保證高分辨率的情況下擴(kuò)大方位場景范圍。但是變波門后只能獲得交錯(cuò)的距離徙動(dòng)曲線，而滑動(dòng)聚束的掃描方式容易引起方位模糊。該文研究了變波門大斜視滑動(dòng)聚束模式下SAR成像的關(guān)鍵技術(shù)，提出分子孔徑升采樣的解模糊算法以及基于空域波束分割的二級極坐標(biāo)格式算法(PFA)，將對波門變化的補(bǔ)償融入運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償處理的過程中，通過先波束分割后子圖像拼接的方法突破了PFA平面波前的近似對成像場景尺寸的限制，顯著擴(kuò)大了傳統(tǒng)PFA的有效成像場景范圍，使其適用于大斜視滑動(dòng)聚束模式下的大場景成像。實(shí)測數(shù)據(jù)處理表明了算法對大場景變波門數(shù)據(jù)的有效性。
大斜視高分辨率SAR成像中，改變開啟波門的操作可以在保證距離測繪帶寬度的情況下減小錄取回波的數(shù)據(jù)率，滑動(dòng)聚束的掃描模式可以在保證高分辨率的情況下擴(kuò)大方位場景范圍。但是變波門后只能獲得交錯(cuò)的距離徙動(dòng)曲線，而滑動(dòng)聚束的掃描方式容易引起方位模糊。該文研究了變波門大斜視滑動(dòng)聚束模式下SAR成像的關(guān)鍵技術(shù)，提出分子孔徑升采樣的解模糊算法以及基于空域波束分割的二級極坐標(biāo)格式算法(PFA)，將對波門變化的補(bǔ)償融入運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償處理的過程中，通過先波束分割后子圖像拼接的方法突破了PFA平面波前的近似對成像場景尺寸的限制，顯著擴(kuò)大了傳統(tǒng)PFA的有效成像場景范圍，使其適用于大斜視滑動(dòng)聚束模式下的大場景成像。實(shí)測數(shù)據(jù)處理表明了算法對大場景變波門數(shù)據(jù)的有效性。
2016, 38(12): 3129-3136.
doi: 10.11999/JEIT160177
摘要:
為充分利用隨機(jī)調(diào)頻步進(jìn)逆合成孔徑雷達(dá)回波所具有的聯(lián)合稀疏特征，提高成像性能，該文提出一種基于分布式壓縮感知理論的隨機(jī)調(diào)頻步進(jìn)逆合成孔徑雷達(dá)高分辨成像方法。首先構(gòu)建隨機(jī)調(diào)頻步進(jìn)信號回波的聯(lián)合稀疏表示模型，并完成子脈沖的脈沖壓縮處理；其次，基于每組子脈沖的隨機(jī)方式(組與組之間的隨機(jī)方式不同)，構(gòu)建相應(yīng)的隨機(jī)量測矩陣，獲取回波的壓縮感知信號模型，并利用分布式壓縮感知理論實(shí)現(xiàn)距離向聯(lián)合高分辨重構(gòu)；最后結(jié)合回波在方位向的稀疏性，采用快速稀疏重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)方位向高分辨成像。理論分析和仿真結(jié)果表明由于充分利用了隨機(jī)調(diào)頻步進(jìn)信號回波的隨機(jī)性與聯(lián)合稀疏特征，所提出方法具有重構(gòu)精度高、距離向采樣率低、抗噪性能強(qiáng)等特點(diǎn)。
為充分利用隨機(jī)調(diào)頻步進(jìn)逆合成孔徑雷達(dá)回波所具有的聯(lián)合稀疏特征，提高成像性能，該文提出一種基于分布式壓縮感知理論的隨機(jī)調(diào)頻步進(jìn)逆合成孔徑雷達(dá)高分辨成像方法。首先構(gòu)建隨機(jī)調(diào)頻步進(jìn)信號回波的聯(lián)合稀疏表示模型，并完成子脈沖的脈沖壓縮處理；其次，基于每組子脈沖的隨機(jī)方式(組與組之間的隨機(jī)方式不同)，構(gòu)建相應(yīng)的隨機(jī)量測矩陣，獲取回波的壓縮感知信號模型，并利用分布式壓縮感知理論實(shí)現(xiàn)距離向聯(lián)合高分辨重構(gòu)；最后結(jié)合回波在方位向的稀疏性，采用快速稀疏重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)方位向高分辨成像。理論分析和仿真結(jié)果表明由于充分利用了隨機(jī)調(diào)頻步進(jìn)信號回波的隨機(jī)性與聯(lián)合稀疏特征，所提出方法具有重構(gòu)精度高、距離向采樣率低、抗噪性能強(qiáng)等特點(diǎn)。
2016, 38(12): 3137-3143.
doi: 10.11999/JEIT160784
摘要:
由于機(jī)動(dòng)平臺成像的復(fù)雜性，常規(guī)SAR成像方法無法直接應(yīng)用于俯沖模式下的大斜視成像處理。針對此問題，該文詳細(xì)分析了俯沖段幾何成像模型以及大斜視成像支撐區(qū)選擇問題，提出一種基于坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)的俯沖段大斜視SAR波數(shù)域成像算法。該算法根據(jù)部分孔徑數(shù)據(jù)提出波數(shù)域聚焦處理，并通過坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)頻譜的高利用率，在有效避免了位置域聚焦的大量補(bǔ)零的前提下，保障了成像分辨率，提高了處理效率。仿真和實(shí)測數(shù)據(jù)處理驗(yàn)證了所提算法的有效性。
由于機(jī)動(dòng)平臺成像的復(fù)雜性，常規(guī)SAR成像方法無法直接應(yīng)用于俯沖模式下的大斜視成像處理。針對此問題，該文詳細(xì)分析了俯沖段幾何成像模型以及大斜視成像支撐區(qū)選擇問題，提出一種基于坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)的俯沖段大斜視SAR波數(shù)域成像算法。該算法根據(jù)部分孔徑數(shù)據(jù)提出波數(shù)域聚焦處理，并通過坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)頻譜的高利用率，在有效避免了位置域聚焦的大量補(bǔ)零的前提下，保障了成像分辨率，提高了處理效率。仿真和實(shí)測數(shù)據(jù)處理驗(yàn)證了所提算法的有效性。
2016, 38(12): 3144-3151.
doi: 10.11999/JEIT161025
摘要:
空間微動(dòng)目標(biāo)3維成像在目標(biāo)特征信息感知方面具有優(yōu)勢，對于實(shí)施空間目標(biāo)成像、分類、識別等任務(wù)具有重要現(xiàn)實(shí)意義。據(jù)此，該文針對L型天線陣列成像系統(tǒng)，提出一種基于改進(jìn)的粒子群優(yōu)化的空間微動(dòng)目標(biāo)寬帶雷達(dá)干涉式3維成像方法。首先，分析了目標(biāo)回波信號的微多普勒特性，建立參數(shù)化表征模型。其次，基于所提優(yōu)化算法重構(gòu)各天線回波信號的微多普勒相位項(xiàng)，通過對各回波信號相位項(xiàng)的干涉處理，獲得干涉相位差，并推導(dǎo)干涉相位差與目標(biāo)空間坐標(biāo)的關(guān)系，從而重構(gòu)真實(shí)3維坐標(biāo)，獲得微動(dòng)目標(biāo)3維圖像。相較于已有方法，所提方法基于干涉式成像思想，在無遮擋和有遮擋效應(yīng)的條件下，均可重構(gòu)微動(dòng)目標(biāo)真實(shí)空間坐標(biāo)和3維圖像，并且具有較好的魯棒性。最后，仿真計(jì)算驗(yàn)證了該方法的有效性。
空間微動(dòng)目標(biāo)3維成像在目標(biāo)特征信息感知方面具有優(yōu)勢，對于實(shí)施空間目標(biāo)成像、分類、識別等任務(wù)具有重要現(xiàn)實(shí)意義。據(jù)此，該文針對L型天線陣列成像系統(tǒng)，提出一種基于改進(jìn)的粒子群優(yōu)化的空間微動(dòng)目標(biāo)寬帶雷達(dá)干涉式3維成像方法。首先，分析了目標(biāo)回波信號的微多普勒特性，建立參數(shù)化表征模型。其次，基于所提優(yōu)化算法重構(gòu)各天線回波信號的微多普勒相位項(xiàng)，通過對各回波信號相位項(xiàng)的干涉處理，獲得干涉相位差，并推導(dǎo)干涉相位差與目標(biāo)空間坐標(biāo)的關(guān)系，從而重構(gòu)真實(shí)3維坐標(biāo)，獲得微動(dòng)目標(biāo)3維圖像。相較于已有方法，所提方法基于干涉式成像思想，在無遮擋和有遮擋效應(yīng)的條件下，均可重構(gòu)微動(dòng)目標(biāo)真實(shí)空間坐標(biāo)和3維圖像，并且具有較好的魯棒性。最后，仿真計(jì)算驗(yàn)證了該方法的有效性。
2016, 38(12): 3152-3158.
doi: 10.11999/JEIT160656
摘要:
高軌SAR具有覆蓋范圍廣，重訪時(shí)間短的優(yōu)勢。但是如果采用高軌SAR衛(wèi)星同時(shí)作為發(fā)射機(jī)和接收機(jī)，不能充分發(fā)揮高軌SAR的這些優(yōu)點(diǎn)。采用飛機(jī)或低軌衛(wèi)星作為接收機(jī)平臺不但能夠更靈活地針對目標(biāo)區(qū)域成像，而且分辨率也將大大提高。但是星機(jī)雙基SAR(BiSAR)的幾何構(gòu)型復(fù)雜，難以直觀地獲知任意幾何構(gòu)型BiSAR的分辨率特性。該文從BiSAR基平面分辨率出發(fā)，根據(jù)幾何構(gòu)型得到基平面分辨率與地平面分辨率之間的幾何關(guān)系，解析地表示出了BiSAR在地平面上的分辨率形狀。據(jù)此可以評估BiSAR系統(tǒng)的分辨力，并且能夠通過優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)帶寬和合成孔徑時(shí)間兩個(gè)參數(shù)使得BiSAR系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)更好的分辨率特性。最后，仿真結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性。
高軌SAR具有覆蓋范圍廣，重訪時(shí)間短的優(yōu)勢。但是如果采用高軌SAR衛(wèi)星同時(shí)作為發(fā)射機(jī)和接收機(jī)，不能充分發(fā)揮高軌SAR的這些優(yōu)點(diǎn)。采用飛機(jī)或低軌衛(wèi)星作為接收機(jī)平臺不但能夠更靈活地針對目標(biāo)區(qū)域成像，而且分辨率也將大大提高。但是星機(jī)雙基SAR(BiSAR)的幾何構(gòu)型復(fù)雜，難以直觀地獲知任意幾何構(gòu)型BiSAR的分辨率特性。該文從BiSAR基平面分辨率出發(fā)，根據(jù)幾何構(gòu)型得到基平面分辨率與地平面分辨率之間的幾何關(guān)系，解析地表示出了BiSAR在地平面上的分辨率形狀。據(jù)此可以評估BiSAR系統(tǒng)的分辨力，并且能夠通過優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)帶寬和合成孔徑時(shí)間兩個(gè)參數(shù)使得BiSAR系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)更好的分辨率特性。最后，仿真結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性。
2016, 38(12): 3159-3165.
doi: 10.11999/JEIT161006
摘要:
曲線軌跡下的彈載合成孔徑雷達(dá)(SAR)前視成像算法校正了方位時(shí)不變運(yùn)動(dòng)誤差，忽略了時(shí)變運(yùn)動(dòng)誤差，造成成像質(zhì)量下降。針對這一問題，該文提出一種基于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)那靶币暢上袼惴āＪ紫葘⒓铀俣确纸獬汕跋蚣铀俣群蛷较蚣铀俣?，然后將徑向加速度分解為成像平面?nèi)的加速度和垂直于成像平面的加速度，經(jīng)過分析可知，對成像質(zhì)量起決定作用的是成像平面內(nèi)的加速度，該文通過矢量方法將其補(bǔ)償。此外，對于加速度帶來的較大的距離徙動(dòng)，通過級數(shù)反演法求出信號的2維頻譜，然后結(jié)合非線性頻調(diào)變標(biāo)(NCS)算法進(jìn)行校正，取得了良好的效果。最后通過仿真實(shí)驗(yàn)證明了所提算法的有效性。
曲線軌跡下的彈載合成孔徑雷達(dá)(SAR)前視成像算法校正了方位時(shí)不變運(yùn)動(dòng)誤差，忽略了時(shí)變運(yùn)動(dòng)誤差，造成成像質(zhì)量下降。針對這一問題，該文提出一種基于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)那靶币暢上袼惴āＪ紫葘⒓铀俣确纸獬汕跋蚣铀俣群蛷较蚣铀俣?，然后將徑向加速度分解為成像平面?nèi)的加速度和垂直于成像平面的加速度，經(jīng)過分析可知，對成像質(zhì)量起決定作用的是成像平面內(nèi)的加速度，該文通過矢量方法將其補(bǔ)償。此外，對于加速度帶來的較大的距離徙動(dòng)，通過級數(shù)反演法求出信號的2維頻譜，然后結(jié)合非線性頻調(diào)變標(biāo)(NCS)算法進(jìn)行校正，取得了良好的效果。最后通過仿真實(shí)驗(yàn)證明了所提算法的有效性。
2016, 38(12): 3166-3173.
doi: 10.11999/JEIT160785
摘要:
由于加速度的存在，非線性軌跡的大斜視機(jī)動(dòng)平臺的SAR成像是一個(gè)亟待研究的問題。傳統(tǒng)的斜距模型一般沒有考慮加速度帶來的點(diǎn)目標(biāo)方位空變，在加速度存在的情況下難以獲得良好的聚焦效果。為了解決加速度帶來的影響，該文提出一種帶加速度的非線性軌跡的方位空變模型，在此基礎(chǔ)上提出一種大斜視波數(shù)域成像算法，通過空變?yōu)V波函數(shù)去除加速度帶來的方位調(diào)頻率變化和多普勒中心空變。 最后通過誤差分析證明了所提方位空變模型的有效性，并通過仿真對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了所提成像算法的有效性。
由于加速度的存在，非線性軌跡的大斜視機(jī)動(dòng)平臺的SAR成像是一個(gè)亟待研究的問題。傳統(tǒng)的斜距模型一般沒有考慮加速度帶來的點(diǎn)目標(biāo)方位空變，在加速度存在的情況下難以獲得良好的聚焦效果。為了解決加速度帶來的影響，該文提出一種帶加速度的非線性軌跡的方位空變模型，在此基礎(chǔ)上提出一種大斜視波數(shù)域成像算法，通過空變?yōu)V波函數(shù)去除加速度帶來的方位調(diào)頻率變化和多普勒中心空變。 最后通過誤差分析證明了所提方位空變模型的有效性，并通過仿真對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了所提成像算法的有效性。
2016, 38(12): 3174-3181.
doi: 10.11999/JEIT161016
摘要:
在一站固定式雙站SAR成像處理中，該文針對距離-方位2維空變描述不夠準(zhǔn)確導(dǎo)致成像性能迅速下降的問題，提出一種新的橢圓模型精確描述一站固定式大基線雙站SAR的距離-方位空變特性，并基于此推導(dǎo)了改進(jìn)的非線性調(diào)頻變標(biāo)(NLCS)成像算法。在距離向，首先利用相位去斜完成距離去走動(dòng)和多普勒中心矯正，接著對剩余距離單元徙動(dòng)和距離方位高次耦合項(xiàng)進(jìn)行了去除處理。在方位向，根據(jù)一站固定式雙站SAR的2維空變特性，提出了一種用于描述回波距離-方位空變特性的橢圓模型，基于該模型對空變的回波方位調(diào)頻率進(jìn)行了分析，并重新推導(dǎo)NLCS算法的方位變標(biāo)函數(shù)和方位壓縮系數(shù)。理論分析與仿真結(jié)果證明，所提出的模型不僅揭示了一站固定式大基線雙站SAR數(shù)據(jù)的2維空變特性，而且對回波的距離-方位空變給出了更精確的解析式描述，使得基于該模型改進(jìn)的NLCS算法可以獲得更好的成像處理效果。
在一站固定式雙站SAR成像處理中，該文針對距離-方位2維空變描述不夠準(zhǔn)確導(dǎo)致成像性能迅速下降的問題，提出一種新的橢圓模型精確描述一站固定式大基線雙站SAR的距離-方位空變特性，并基于此推導(dǎo)了改進(jìn)的非線性調(diào)頻變標(biāo)(NLCS)成像算法。在距離向，首先利用相位去斜完成距離去走動(dòng)和多普勒中心矯正，接著對剩余距離單元徙動(dòng)和距離方位高次耦合項(xiàng)進(jìn)行了去除處理。在方位向，根據(jù)一站固定式雙站SAR的2維空變特性，提出了一種用于描述回波距離-方位空變特性的橢圓模型，基于該模型對空變的回波方位調(diào)頻率進(jìn)行了分析，并重新推導(dǎo)NLCS算法的方位變標(biāo)函數(shù)和方位壓縮系數(shù)。理論分析與仿真結(jié)果證明，所提出的模型不僅揭示了一站固定式大基線雙站SAR數(shù)據(jù)的2維空變特性，而且對回波的距離-方位空變給出了更精確的解析式描述，使得基于該模型改進(jìn)的NLCS算法可以獲得更好的成像處理效果。
2016, 38(12): 3182-3188.
doi: 10.11999/JEIT160603
摘要:
該文提出一種基于多站逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR)序列成像的空間目標(biāo)姿態(tài)估計(jì)方法。方法提取各幀ISAR圖像中目標(biāo)的典型線性結(jié)構(gòu)，結(jié)合目標(biāo)軌道信息實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵部件姿態(tài)估計(jì)。該文建立了較為穩(wěn)健的空間目標(biāo)ISAR幾何結(jié)構(gòu)分析流程，采用Radon變換對太陽能翼、平板天線等線性結(jié)構(gòu)進(jìn)行提取和關(guān)聯(lián)，繼而估計(jì)典型線性結(jié)構(gòu)在距離-多普勒成像平面的姿態(tài)角變化，同時(shí)利用衛(wèi)星軌道信息獲得ISAR距離-多普勒投影矩陣進(jìn)行線性結(jié)構(gòu)的3維姿態(tài)解算，最終實(shí)現(xiàn)典型部件姿態(tài)的優(yōu)化求解估計(jì)。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法可有效實(shí)現(xiàn)空間目標(biāo)典型部件的姿態(tài)估計(jì)，同時(shí)利用多站ISAR觀測數(shù)據(jù)可有效提升算法的估計(jì)精度。
該文提出一種基于多站逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR)序列成像的空間目標(biāo)姿態(tài)估計(jì)方法。方法提取各幀ISAR圖像中目標(biāo)的典型線性結(jié)構(gòu)，結(jié)合目標(biāo)軌道信息實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵部件姿態(tài)估計(jì)。該文建立了較為穩(wěn)健的空間目標(biāo)ISAR幾何結(jié)構(gòu)分析流程，采用Radon變換對太陽能翼、平板天線等線性結(jié)構(gòu)進(jìn)行提取和關(guān)聯(lián)，繼而估計(jì)典型線性結(jié)構(gòu)在距離-多普勒成像平面的姿態(tài)角變化，同時(shí)利用衛(wèi)星軌道信息獲得ISAR距離-多普勒投影矩陣進(jìn)行線性結(jié)構(gòu)的3維姿態(tài)解算，最終實(shí)現(xiàn)典型部件姿態(tài)的優(yōu)化求解估計(jì)。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法可有效實(shí)現(xiàn)空間目標(biāo)典型部件的姿態(tài)估計(jì)，同時(shí)利用多站ISAR觀測數(shù)據(jù)可有效提升算法的估計(jì)精度。
2016, 38(12): 3189-3196.
doi: 10.11999/JEIT160022
摘要:
該文采用最大相關(guān)熵準(zhǔn)則(MCC)對平行因子分析算法中基于三線性最小二乘(TALS)迭代準(zhǔn)則的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行了修正，推導(dǎo)出適用于脈沖噪聲環(huán)境的韌性平行因子分析(PARAllel FACtor, PARAFAC)算法(MCC- PARAFAC算法)，并將該方法應(yīng)用于雙基地MIMO雷達(dá)系統(tǒng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)中。MCC-PARAFAC算法能夠抑制脈沖噪聲的影響，具有較好的估計(jì)性能，并且能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)配對。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。
該文采用最大相關(guān)熵準(zhǔn)則(MCC)對平行因子分析算法中基于三線性最小二乘(TALS)迭代準(zhǔn)則的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行了修正，推導(dǎo)出適用于脈沖噪聲環(huán)境的韌性平行因子分析(PARAllel FACtor, PARAFAC)算法(MCC- PARAFAC算法)，并將該方法應(yīng)用于雙基地MIMO雷達(dá)系統(tǒng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)中。MCC-PARAFAC算法能夠抑制脈沖噪聲的影響，具有較好的估計(jì)性能，并且能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)配對。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。
2016, 38(12): 3197-3204.
doi: 10.11999/JEIT160041
摘要:
電離層解相位污染是天波超視距雷達(dá)信號處理的關(guān)鍵技術(shù)之一。由于模型的不準(zhǔn)確性和電離層的復(fù)雜性，已有算法在污染較大時(shí)大多精度不高。該文提出一種基于最大似然法的相位解污染算法。該算法將信號建模為相位多項(xiàng)式，通過最大化似然函數(shù)來實(shí)現(xiàn)污染相位的估計(jì)。為了避免最大似然法中的矩陣求逆運(yùn)算，該文進(jìn)一步將最大似然問題轉(zhuǎn)化為最小二乘問題，利用遺傳算法求解相位系數(shù)。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)算法比較，該文算法具有以下優(yōu)點(diǎn)：相比HRR算法和CED算法，該文算法精度更高，校正后的信號頻譜更加尖銳；在相位污染較大的情況下，該文算法仍具有較高的精度，有利于目標(biāo)信息的提?。辉撐乃惴ú捎酶唠A多項(xiàng)式，避免分段處理和矩陣求逆，簡化了運(yùn)算。
電離層解相位污染是天波超視距雷達(dá)信號處理的關(guān)鍵技術(shù)之一。由于模型的不準(zhǔn)確性和電離層的復(fù)雜性，已有算法在污染較大時(shí)大多精度不高。該文提出一種基于最大似然法的相位解污染算法。該算法將信號建模為相位多項(xiàng)式，通過最大化似然函數(shù)來實(shí)現(xiàn)污染相位的估計(jì)。為了避免最大似然法中的矩陣求逆運(yùn)算，該文進(jìn)一步將最大似然問題轉(zhuǎn)化為最小二乘問題，利用遺傳算法求解相位系數(shù)。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)算法比較，該文算法具有以下優(yōu)點(diǎn)：相比HRR算法和CED算法，該文算法精度更高，校正后的信號頻譜更加尖銳；在相位污染較大的情況下，該文算法仍具有較高的精度，有利于目標(biāo)信息的提?。辉撐乃惴ú捎酶唠A多項(xiàng)式，避免分段處理和矩陣求逆，簡化了運(yùn)算。
2016, 38(12): 3205-3211.
doi: 10.11999/JEIT161075
摘要:
米波雷達(dá)在反隱身和抗反輻射導(dǎo)彈等方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢，在現(xiàn)代防空體系中，發(fā)揮著舉足輕重的作用。但多徑信號的存在，往往對米波雷達(dá)測高帶來困難。該文緊密結(jié)合陣列米波雷達(dá)特點(diǎn)，在陣列多徑信號模型基礎(chǔ)上，總結(jié)和歸納了以傳統(tǒng)最大似然(ML)算法為基礎(chǔ)的3種米波雷達(dá)測高方法：基于時(shí)空級聯(lián)ML算法的測高方法；基于改進(jìn)的時(shí)空級聯(lián)ML算法的測高方法；基于精確最大似然(RML)算法的測高方法。對這些方法進(jìn)行了理論性能分析，梳理了3種方法之間的相互關(guān)系，并對理論分析結(jié)果進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)，最后給出一些有意義的結(jié)論。
米波雷達(dá)在反隱身和抗反輻射導(dǎo)彈等方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢，在現(xiàn)代防空體系中，發(fā)揮著舉足輕重的作用。但多徑信號的存在，往往對米波雷達(dá)測高帶來困難。該文緊密結(jié)合陣列米波雷達(dá)特點(diǎn)，在陣列多徑信號模型基礎(chǔ)上，總結(jié)和歸納了以傳統(tǒng)最大似然(ML)算法為基礎(chǔ)的3種米波雷達(dá)測高方法：基于時(shí)空級聯(lián)ML算法的測高方法；基于改進(jìn)的時(shí)空級聯(lián)ML算法的測高方法；基于精確最大似然(RML)算法的測高方法。對這些方法進(jìn)行了理論性能分析，梳理了3種方法之間的相互關(guān)系，并對理論分析結(jié)果進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)，最后給出一些有意義的結(jié)論。
2016, 38(12): 3212-3218.
doi: 10.11999/JEIT160002
摘要:
針對干擾條件下MIMO雷達(dá)面臨的信號截獲以及干擾源快速移動(dòng)等問題，對雷達(dá)收發(fā)方向圖進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。在發(fā)射端利用最小積分旁瓣準(zhǔn)則對發(fā)射波束矩陣進(jìn)行優(yōu)化，將發(fā)射信號能量集中到目標(biāo)空域，降低旁瓣并在干擾方向形成發(fā)射零陷；在接收端利用廣義對角加載方法優(yōu)化接收方向圖，在提高信號接收穩(wěn)健性的同時(shí)展寬零陷。通過對MIMO雷達(dá)收發(fā)方向圖進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化設(shè)計(jì)，解決了信號被截獲及快速移動(dòng)的有源干擾等問題，從收發(fā)兩端共同提高雷達(dá)整體性能。通過實(shí)驗(yàn)仿真對比分析，驗(yàn)證了所提方法的可行性和有效性。
針對干擾條件下MIMO雷達(dá)面臨的信號截獲以及干擾源快速移動(dòng)等問題，對雷達(dá)收發(fā)方向圖進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。在發(fā)射端利用最小積分旁瓣準(zhǔn)則對發(fā)射波束矩陣進(jìn)行優(yōu)化，將發(fā)射信號能量集中到目標(biāo)空域，降低旁瓣并在干擾方向形成發(fā)射零陷；在接收端利用廣義對角加載方法優(yōu)化接收方向圖，在提高信號接收穩(wěn)健性的同時(shí)展寬零陷。通過對MIMO雷達(dá)收發(fā)方向圖進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化設(shè)計(jì)，解決了信號被截獲及快速移動(dòng)的有源干擾等問題，從收發(fā)兩端共同提高雷達(dá)整體性能。通過實(shí)驗(yàn)仿真對比分析，驗(yàn)證了所提方法的可行性和有效性。
2016, 38(12): 3219-3223.
doi: 10.11999/JEIT160981
摘要:
為了滿足實(shí)際需求，該文提出一種用于多目標(biāo)定位的功率分配算法，實(shí)現(xiàn)MIMO雷達(dá)有限功率的快速優(yōu)化分配。該文首先給出了多目標(biāo)定位誤差的克拉美羅下界，并將其作為代價(jià)函數(shù)進(jìn)行功率分配。而后，設(shè)計(jì)了一種可應(yīng)用于多目標(biāo)定位功率分配的交替全局優(yōu)化算法，通過搜索Pareto解集來實(shí)現(xiàn)功率的快速分配。最后，仿真結(jié)果表明，所提的算法能快速實(shí)現(xiàn)MIMO雷達(dá)有限功率的優(yōu)化分配，明顯提升多目標(biāo)定位精度。
為了滿足實(shí)際需求，該文提出一種用于多目標(biāo)定位的功率分配算法，實(shí)現(xiàn)MIMO雷達(dá)有限功率的快速優(yōu)化分配。該文首先給出了多目標(biāo)定位誤差的克拉美羅下界，并將其作為代價(jià)函數(shù)進(jìn)行功率分配。而后，設(shè)計(jì)了一種可應(yīng)用于多目標(biāo)定位功率分配的交替全局優(yōu)化算法，通過搜索Pareto解集來實(shí)現(xiàn)功率的快速分配。最后，仿真結(jié)果表明，所提的算法能快速實(shí)現(xiàn)MIMO雷達(dá)有限功率的優(yōu)化分配，明顯提升多目標(biāo)定位精度。
2016, 38(12): 3224-3229.
doi: 10.11999/JEIT160132
摘要:
有限訓(xùn)練樣本時(shí)，總體協(xié)方差矩陣特征譜的嚴(yán)重?cái)U(kuò)展使得機(jī)載前視陣?yán)走_(dá)雜波自由度估計(jì)困難。該文提出一種前視陣雜波自由度估計(jì)方法，該方法利用隨機(jī)矩陣?yán)碚?Random Matrix Theory, RMT)中特征值統(tǒng)計(jì)分布特性建立參數(shù)化的概率模型，結(jié)合最小描述長度(Minimum Description Length, MDL)準(zhǔn)則關(guān)于信源檢測的思想估計(jì)雜波自由度。該方法能夠在有限訓(xùn)練樣下實(shí)現(xiàn)雜波自由度的有效估計(jì)，仿真結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性。
有限訓(xùn)練樣本時(shí)，總體協(xié)方差矩陣特征譜的嚴(yán)重?cái)U(kuò)展使得機(jī)載前視陣?yán)走_(dá)雜波自由度估計(jì)困難。該文提出一種前視陣雜波自由度估計(jì)方法，該方法利用隨機(jī)矩陣?yán)碚?Random Matrix Theory, RMT)中特征值統(tǒng)計(jì)分布特性建立參數(shù)化的概率模型，結(jié)合最小描述長度(Minimum Description Length, MDL)準(zhǔn)則關(guān)于信源檢測的思想估計(jì)雜波自由度。該方法能夠在有限訓(xùn)練樣下實(shí)現(xiàn)雜波自由度的有效估計(jì)，仿真結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性。
2016, 38(12): 3230-3237.
doi: 10.11999/JEIT160954
摘要:
空時(shí)處理是實(shí)現(xiàn)機(jī)載外輻射源雷達(dá)雜波抑制和目標(biāo)能量積累的有效手段。然而，外輻射源雷達(dá)目標(biāo)信號微弱，需要在長相干處理時(shí)間(CPI)下進(jìn)行空時(shí)處理，以提高目標(biāo)信噪比。長CPI下，目標(biāo)將出現(xiàn)距離徙動(dòng)，造成積累增益損失，降低系統(tǒng)威力。針對上述問題，該文根據(jù)外輻射源雷達(dá)特點(diǎn)，提出將Keystone變換與3DT-SAP算法有機(jī)結(jié)合的距離徙動(dòng)校正算法。該算法計(jì)算效率高，具有實(shí)時(shí)處理的潛力，能在抑制雜波的同時(shí)校正距離徙動(dòng)，且校正過程信號能量損失小。仿真表明，該算法能充分抑制雜波，且對不同速度、不同強(qiáng)弱的目標(biāo)進(jìn)行有效的距離徙動(dòng)校正，是一種高效、高性能的機(jī)載外輻射雷達(dá)距離徙動(dòng)校正算法。
空時(shí)處理是實(shí)現(xiàn)機(jī)載外輻射源雷達(dá)雜波抑制和目標(biāo)能量積累的有效手段。然而，外輻射源雷達(dá)目標(biāo)信號微弱，需要在長相干處理時(shí)間(CPI)下進(jìn)行空時(shí)處理，以提高目標(biāo)信噪比。長CPI下，目標(biāo)將出現(xiàn)距離徙動(dòng)，造成積累增益損失，降低系統(tǒng)威力。針對上述問題，該文根據(jù)外輻射源雷達(dá)特點(diǎn)，提出將Keystone變換與3DT-SAP算法有機(jī)結(jié)合的距離徙動(dòng)校正算法。該算法計(jì)算效率高，具有實(shí)時(shí)處理的潛力，能在抑制雜波的同時(shí)校正距離徙動(dòng)，且校正過程信號能量損失小。仿真表明，該算法能充分抑制雜波，且對不同速度、不同強(qiáng)弱的目標(biāo)進(jìn)行有效的距離徙動(dòng)校正，是一種高效、高性能的機(jī)載外輻射雷達(dá)距離徙動(dòng)校正算法。
2016, 38(12): 3238-3244.
doi: 10.11999/JEIT161000
摘要:
為了提高全極化合成孔徑雷達(dá)(PolSAR)圖像中城區(qū)建筑物的檢測精度，該文提出一種基于人造目標(biāo)散射非平穩(wěn)性和極化相干系數(shù)比的建筑物檢測新方法。該方法首先對PolSAR圖像進(jìn)行濾波和方位向時(shí)頻分解，得到多個(gè)子孔徑圖像，然后結(jié)合方位向非平穩(wěn)性檢測和極化相干系數(shù)比來判斷某個(gè)像素是否為建筑物。該文通過引入一種新的極化相干系數(shù)比從而使獲取的建筑物檢測結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)非平穩(wěn)性檢測方法，能夠有效去除具有布拉格散射的自然地物虛警從而提高檢測精度。星載和機(jī)載PolSAR數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
為了提高全極化合成孔徑雷達(dá)(PolSAR)圖像中城區(qū)建筑物的檢測精度，該文提出一種基于人造目標(biāo)散射非平穩(wěn)性和極化相干系數(shù)比的建筑物檢測新方法。該方法首先對PolSAR圖像進(jìn)行濾波和方位向時(shí)頻分解，得到多個(gè)子孔徑圖像，然后結(jié)合方位向非平穩(wěn)性檢測和極化相干系數(shù)比來判斷某個(gè)像素是否為建筑物。該文通過引入一種新的極化相干系數(shù)比從而使獲取的建筑物檢測結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)非平穩(wěn)性檢測方法，能夠有效去除具有布拉格散射的自然地物虛警從而提高檢測精度。星載和機(jī)載PolSAR數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
2016, 38(12): 3245-3251.
doi: 10.11999/JEIT160021
摘要:
高分辨率機(jī)載干涉合成孔徑雷達(dá)(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)是獲取高精度數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的重要手段之一。由于主副天線距離向相位方向圖存在差異等原因，導(dǎo)致干涉相位偏差沿距離向變化，而傳統(tǒng)的干涉定標(biāo)方法將干涉相位偏差視為常數(shù)進(jìn)行定標(biāo)，無法消除干涉相位沿距離向變化的誤差，因此使得定標(biāo)后反演得到的高程存在距離向空變誤差。針對該問題，該文提出一種單獨(dú)將干涉相位偏差沿視角進(jìn)行多項(xiàng)式擬合的定標(biāo)方法。最后，利用一組機(jī)載實(shí)測數(shù)據(jù)對該方法加以驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效地解決高分辨率機(jī)載InSAR高程測量距離向誤差的空變問題。
高分辨率機(jī)載干涉合成孔徑雷達(dá)(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)是獲取高精度數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的重要手段之一。由于主副天線距離向相位方向圖存在差異等原因，導(dǎo)致干涉相位偏差沿距離向變化，而傳統(tǒng)的干涉定標(biāo)方法將干涉相位偏差視為常數(shù)進(jìn)行定標(biāo)，無法消除干涉相位沿距離向變化的誤差，因此使得定標(biāo)后反演得到的高程存在距離向空變誤差。針對該問題，該文提出一種單獨(dú)將干涉相位偏差沿視角進(jìn)行多項(xiàng)式擬合的定標(biāo)方法。最后，利用一組機(jī)載實(shí)測數(shù)據(jù)對該方法加以驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效地解決高分辨率機(jī)載InSAR高程測量距離向誤差的空變問題。
2016, 38(12): 3252-3260.
doi: 10.11999/JEIT161031
摘要:
風(fēng)電場雜波具有強(qiáng)散射性和由于其葉片旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致的頻譜展寬特性，其雷達(dá)回波很難用傳統(tǒng)的雜波濾波器濾除，進(jìn)而導(dǎo)致氣象目標(biāo)探測過程中的誤檢測與誤識別，這是影響新一代氣象雷達(dá)探測性能的一個(gè)重要因素。該文通過分析風(fēng)電場雜波區(qū)別于氣象目標(biāo)的回波特性，基于氣象雷達(dá)二次產(chǎn)品(Level-II)實(shí)測數(shù)據(jù)選取某些特征參量，通過構(gòu)造特征量的概率分布直方圖和1維值域分布確定用于識別風(fēng)電場雜波的各個(gè)特征量的隸屬度函數(shù)，并設(shè)置相應(yīng)的邏輯規(guī)則，利用模糊邏輯推理系統(tǒng)(FIS)實(shí)現(xiàn)風(fēng)電場雜波的自適應(yīng)檢測與識別。通過采集幾組典型的Level-II數(shù)據(jù)對所提方法進(jìn)行測試與驗(yàn)證，均較為準(zhǔn)確地識別出存在于氣象雷達(dá)視野內(nèi)的風(fēng)電場雜波，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該文算法的可靠性。
風(fēng)電場雜波具有強(qiáng)散射性和由于其葉片旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致的頻譜展寬特性，其雷達(dá)回波很難用傳統(tǒng)的雜波濾波器濾除，進(jìn)而導(dǎo)致氣象目標(biāo)探測過程中的誤檢測與誤識別，這是影響新一代氣象雷達(dá)探測性能的一個(gè)重要因素。該文通過分析風(fēng)電場雜波區(qū)別于氣象目標(biāo)的回波特性，基于氣象雷達(dá)二次產(chǎn)品(Level-II)實(shí)測數(shù)據(jù)選取某些特征參量，通過構(gòu)造特征量的概率分布直方圖和1維值域分布確定用于識別風(fēng)電場雜波的各個(gè)特征量的隸屬度函數(shù)，并設(shè)置相應(yīng)的邏輯規(guī)則，利用模糊邏輯推理系統(tǒng)(FIS)實(shí)現(xiàn)風(fēng)電場雜波的自適應(yīng)檢測與識別。通過采集幾組典型的Level-II數(shù)據(jù)對所提方法進(jìn)行測試與驗(yàn)證，均較為準(zhǔn)確地識別出存在于氣象雷達(dá)視野內(nèi)的風(fēng)電場雜波，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該文算法的可靠性。
2016, 38(12): 3261-3268.
doi: 10.11999/JEIT160722
摘要:
充分、有效地利用目標(biāo)全極化HRRP的特征信息是提高對海雷達(dá)目標(biāo)識別率的研究熱點(diǎn)之一。該文利用CST軟件仿真建立了7類海上目標(biāo)在不同方位角下的全極化HRRP數(shù)據(jù)庫。在此基礎(chǔ)上，提取了4類共39個(gè)特征。提出一種基于歸一化互信息(NMI)并利用模擬退火(SA)算法進(jìn)行優(yōu)化的全局最優(yōu)特征選擇算法，并命名為NMI-SA。基于HRRP數(shù)據(jù)集以及9個(gè)UCI數(shù)據(jù)集，利用k-近鄰分類器將該算法與另外3種常用的特征選擇算法進(jìn)行對比，結(jié)果表明新算法選擇的特征具有良好的可分性和較低的冗余度，最終用于分類時(shí)的正確率總體優(yōu)于其余3種算法。最后，用該算法對全極化HRRP的39個(gè)特征進(jìn)行重點(diǎn)分析，選擇出25個(gè)辨別力強(qiáng)、冗余度低的特征。
充分、有效地利用目標(biāo)全極化HRRP的特征信息是提高對海雷達(dá)目標(biāo)識別率的研究熱點(diǎn)之一。該文利用CST軟件仿真建立了7類海上目標(biāo)在不同方位角下的全極化HRRP數(shù)據(jù)庫。在此基礎(chǔ)上，提取了4類共39個(gè)特征。提出一種基于歸一化互信息(NMI)并利用模擬退火(SA)算法進(jìn)行優(yōu)化的全局最優(yōu)特征選擇算法，并命名為NMI-SA。基于HRRP數(shù)據(jù)集以及9個(gè)UCI數(shù)據(jù)集，利用k-近鄰分類器將該算法與另外3種常用的特征選擇算法進(jìn)行對比，結(jié)果表明新算法選擇的特征具有良好的可分性和較低的冗余度，最終用于分類時(shí)的正確率總體優(yōu)于其余3種算法。最后，用該算法對全極化HRRP的39個(gè)特征進(jìn)行重點(diǎn)分析，選擇出25個(gè)辨別力強(qiáng)、冗余度低的特征。
2016, 38(12): 3269-3274.
doi: 10.11999/JEIT160672
摘要:
天基雷達(dá)可以在全球范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)探測和對地高分辨率成像。該文研究了天基雷達(dá)系統(tǒng)問題，基于大型稀疏陣列天線，論述了天基雷達(dá)的技術(shù)體制和關(guān)鍵技術(shù)，設(shè)計(jì)了基于稀疏陣列的MEO軌道X波段天基雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)并分析了其系統(tǒng)性能，為天基雷達(dá)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)提供了一種新的途徑。
天基雷達(dá)可以在全球范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)探測和對地高分辨率成像。該文研究了天基雷達(dá)系統(tǒng)問題，基于大型稀疏陣列天線，論述了天基雷達(dá)的技術(shù)體制和關(guān)鍵技術(shù)，設(shè)計(jì)了基于稀疏陣列的MEO軌道X波段天基雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)并分析了其系統(tǒng)性能，為天基雷達(dá)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)提供了一種新的途徑。
2016, 38(12): 3275-3281.
doi: 10.11999/JEIT160919
摘要:
頻譜彌散(SMSP)干擾是一種專門對抗線性調(diào)頻脈沖雷達(dá)的有源欺騙干擾。針對SMSP干擾的抑制問題，該文根據(jù)該干擾的時(shí)頻分布特性，提出一種聯(lián)合時(shí)頻分布和壓縮感知的干擾抑制算法。該方法通過在時(shí)頻域丟棄SMSP干擾信號，保留屬于目標(biāo)信號的時(shí)頻點(diǎn)，并根據(jù)保留的時(shí)頻點(diǎn)與雷達(dá)回波頻譜間的線性關(guān)系，建立壓縮感知最小問題求解模型并利用正交匹配追蹤方法重構(gòu)目標(biāo)信號，實(shí)現(xiàn)對SMSP干擾的抑制。Monte Carlo仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
頻譜彌散(SMSP)干擾是一種專門對抗線性調(diào)頻脈沖雷達(dá)的有源欺騙干擾。針對SMSP干擾的抑制問題，該文根據(jù)該干擾的時(shí)頻分布特性，提出一種聯(lián)合時(shí)頻分布和壓縮感知的干擾抑制算法。該方法通過在時(shí)頻域丟棄SMSP干擾信號，保留屬于目標(biāo)信號的時(shí)頻點(diǎn)，并根據(jù)保留的時(shí)頻點(diǎn)與雷達(dá)回波頻譜間的線性關(guān)系，建立壓縮感知最小問題求解模型并利用正交匹配追蹤方法重構(gòu)目標(biāo)信號，實(shí)現(xiàn)對SMSP干擾的抑制。Monte Carlo仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
2016, 38(12): 3282-3288.
doi: 10.11999/JEIT160141
摘要:
為克服圖像間灰度差異、旋轉(zhuǎn)差異和尺度差異對SAR圖像配準(zhǔn)精度的影響，該文利用均勻區(qū)域在SAR圖像中的灰度統(tǒng)計(jì)特性，提出一種基于穩(wěn)定封閉均勻區(qū)域的SAR圖像配準(zhǔn)算法。首先基于多尺度非線性擴(kuò)散理論，提取得到輪廓保持性較好的封閉均勻區(qū)域；然后構(gòu)建具有仿射不變性的區(qū)域特征，采取基于多邊形擬合的區(qū)域粗匹配方法和基于重合度的區(qū)域精匹配方法，實(shí)現(xiàn)由粗至精的區(qū)域匹配；最后用匹配區(qū)域的質(zhì)心點(diǎn)構(gòu)建圖像變換模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法配準(zhǔn)精度高，能有效克服待配準(zhǔn)圖像之間的灰度差異、旋轉(zhuǎn)差異和尺度差異，對噪聲具有較好的適應(yīng)性。
為克服圖像間灰度差異、旋轉(zhuǎn)差異和尺度差異對SAR圖像配準(zhǔn)精度的影響，該文利用均勻區(qū)域在SAR圖像中的灰度統(tǒng)計(jì)特性，提出一種基于穩(wěn)定封閉均勻區(qū)域的SAR圖像配準(zhǔn)算法。首先基于多尺度非線性擴(kuò)散理論，提取得到輪廓保持性較好的封閉均勻區(qū)域；然后構(gòu)建具有仿射不變性的區(qū)域特征，采取基于多邊形擬合的區(qū)域粗匹配方法和基于重合度的區(qū)域精匹配方法，實(shí)現(xiàn)由粗至精的區(qū)域匹配；最后用匹配區(qū)域的質(zhì)心點(diǎn)構(gòu)建圖像變換模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法配準(zhǔn)精度高，能有效克服待配準(zhǔn)圖像之間的灰度差異、旋轉(zhuǎn)差異和尺度差異，對噪聲具有較好的適應(yīng)性。
2016, 38(12): 3289-3297.
doi: 10.11999/JEIT160992
摘要:
極化合成孔徑雷達(dá)(極化SAR)經(jīng)過近幾年的迅速發(fā)展，已經(jīng)成為遙感領(lǐng)域的一大研究熱點(diǎn)。極化目標(biāo)分解作為極化SAR圖像分析的一種基本手段，所提取的極化信息是極化SAR圖像目標(biāo)檢測和分類的基礎(chǔ)，在極化SAR圖像解譯中起著關(guān)鍵作用。通過對近幾年極化目標(biāo)分解方法的發(fā)展作一個(gè)全面的闡述，重點(diǎn)介紹該領(lǐng)域出現(xiàn)的新技術(shù)，使相關(guān)研究人員能夠更清晰地了解這一領(lǐng)域的最新進(jìn)展。
極化合成孔徑雷達(dá)(極化SAR)經(jīng)過近幾年的迅速發(fā)展，已經(jīng)成為遙感領(lǐng)域的一大研究熱點(diǎn)。極化目標(biāo)分解作為極化SAR圖像分析的一種基本手段，所提取的極化信息是極化SAR圖像目標(biāo)檢測和分類的基礎(chǔ)，在極化SAR圖像解譯中起著關(guān)鍵作用。通過對近幾年極化目標(biāo)分解方法的發(fā)展作一個(gè)全面的闡述，重點(diǎn)介紹該領(lǐng)域出現(xiàn)的新技術(shù)，使相關(guān)研究人員能夠更清晰地了解這一領(lǐng)域的最新進(jìn)展。
2016, 38(12): 3298-3306.
doi: 10.11999/JEIT161007
摘要:
機(jī)載預(yù)警雷達(dá)及其信號處理技術(shù)經(jīng)歷了巨大的發(fā)展，但也面臨著隱身目標(biāo)、非均勻雜波、復(fù)雜電磁環(huán)境、目標(biāo)的識別和多種作戰(zhàn)任務(wù)的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。該文回顧了機(jī)載預(yù)警雷達(dá)及其信號處理技術(shù)的發(fā)展歷程，分析了機(jī)載預(yù)警雷達(dá)面臨的反隱身、反干擾、反雜波和目標(biāo)識別方面的挑戰(zhàn)，在此基礎(chǔ)上提出了機(jī)載預(yù)警雷達(dá)體制正向數(shù)字化、寬帶化、協(xié)同化、智能化和多功能一體化演變的趨勢，最后分析了3D-STAP, MIMO-STAP、寬帶檢測、認(rèn)知抗干擾等關(guān)鍵技術(shù)，有望對下一代機(jī)載預(yù)警雷達(dá)的研制發(fā)揮一定的指導(dǎo)意義。
機(jī)載預(yù)警雷達(dá)及其信號處理技術(shù)經(jīng)歷了巨大的發(fā)展，但也面臨著隱身目標(biāo)、非均勻雜波、復(fù)雜電磁環(huán)境、目標(biāo)的識別和多種作戰(zhàn)任務(wù)的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。該文回顧了機(jī)載預(yù)警雷達(dá)及其信號處理技術(shù)的發(fā)展歷程，分析了機(jī)載預(yù)警雷達(dá)面臨的反隱身、反干擾、反雜波和目標(biāo)識別方面的挑戰(zhàn)，在此基礎(chǔ)上提出了機(jī)載預(yù)警雷達(dá)體制正向數(shù)字化、寬帶化、協(xié)同化、智能化和多功能一體化演變的趨勢，最后分析了3D-STAP, MIMO-STAP、寬帶檢測、認(rèn)知抗干擾等關(guān)鍵技術(shù)，有望對下一代機(jī)載預(yù)警雷達(dá)的研制發(fā)揮一定的指導(dǎo)意義。
