現(xiàn)代雷達最新期刊目錄

基于特征子集優(yōu)選的兩級雷達用途融合推理方法————作者：李銳洋;梁璟;徐才進;田奇;

摘要：針對電磁信號密集交疊及數(shù)字化雷達發(fā)展帶來的雷達目標識別困難，未知目標急劇增多的問題，提出了一種基于特征子集優(yōu)選的兩級雷達用途融合推理方法。首先通過特征分析建立特征子集篩選框架，實現(xiàn)對雷達數(shù)據(jù)知識庫的自適應生成。然后設計了一種兩級融合推理方法，先引入相似度與灰關聯(lián)分析概念構建知識推理機，實現(xiàn)對電子偵察信號在高維特征空間的劃分，再基于主觀Bayes理論設計證據(jù)融合機，將多個信號維度的信息進行融合判決，...

一種多點時差定位ESM系統(tǒng)的干擾抑制方法————作者：王琨;王超鋒;薛堅;舒汀;

摘要：現(xiàn)代戰(zhàn)爭中各類反輻射武器對有源定位系統(tǒng)的生存能力構成了嚴重威脅，基于多點時差（TDOA）定位的電子支援措施(ESM)系統(tǒng)可被動接收目標輻射的電磁信號進行跟蹤定位，是一種重要的無源探測手段。但在實際工作過程中，ESM系統(tǒng)在利用通信信號對目標進行時差定位時，由于通信干擾信號的存在，導致ESM系統(tǒng)對通信信號的跟蹤定位能力存在一定程度的下降。本文分析了通信信號和通信干擾信號的特點，提出了一種基于級聯(lián)數(shù)字濾...

基于參數(shù)化模型的鳥類目標微動參數(shù)估計————作者：尚肖霄;張鑫蘊;何煒琨;郭宏偉;

摘要：鳥類目標具有低可觀測性、機動性強特點，目標微動參數(shù)估計對于鳥類目標識別具有重要意義。本文在鳥類目標雷達回波模型基礎上，首先利用自相關方法估計振翅頻率，并提出基于匹配追蹤的鳥類目標臂長估計方法。該方法直接對雷達回波進行處理，依據(jù)鳥類目標信號模型構造字典，考慮到信號與字典中最匹配原子對應臂長不同，為此提出將每次迭代最優(yōu)匹配原子對應的臂長值加權求和作為鳥類目標臂長估計值，加權系數(shù)由匹配原子與接收信號匹配...

基于稀疏陣列的寬零陷低旁瓣寬帶自適應波束形成————作者：李偉年;李立春;潘宏怡;宋超越;

摘要：針對快速移動干擾帶來的陣列權值矢量與實際接收數(shù)據(jù)嚴重失配，導致傳統(tǒng)寬帶波束形成方法性能惡化的問題，提出一種基于稀疏陣列的低旁瓣零陷展寬算法。首先，通過聚焦矩陣重構頻域協(xié)方差矩陣，然后以最大輸出信干噪比（SINR）為目標，增加陣列權值矢量稀疏度的約束，初步構建稀疏陣列設計優(yōu)化模型，并在此基礎上通過施加線性約束降低旁瓣電平，引入虛擬干擾導向矢量的導數(shù)約束展寬零陷，最終通過交替凸優(yōu)化的方式進行迭代求解，...

基于自適應閾值ALISTA網(wǎng)絡的穿墻雷達稀疏成像方法————作者：屈樂樂;叢震;楊天虹;

摘要：針對傳統(tǒng)壓縮感知穿墻雷達稀疏成像方法存在計算復雜度高、需要人工調(diào)參等問題，本文提出一種基于自適應閾值分析型可學習迭代收縮閾值網(wǎng)絡（AT-ALISTA-Net）的穿墻雷達稀疏成像方法。AT-ALISTA-Net每層的權重矩陣通過離線求解凸優(yōu)化問題得到，僅需從訓練數(shù)據(jù)中學習兩個標量參數(shù)，極大地簡化了網(wǎng)絡訓練過程。同時，AT-ALISTA-Net采用長短期記憶模塊對影響閾值的參數(shù)進行動態(tài)估計并引入自適應...

基于Bresenham算法的動平臺雷達實時區(qū)域消隱技術————作者：楊韻;鮑瀟涵;凌翔;高鵬舉;

摘要：在雷達探測過程中，通常存在需要忽略的干擾區(qū)域信息，例如高速公路、海上島嶼、陸地、高聳山峰及遮擋物等。本文基于計算機圖形學的計算方法，利用Bresenham直線繪制算法擬合雷達波束，在波束掃描前預先計算消隱區(qū)域與雷達的相對位置關系，通過剔除相應距離段內(nèi)的回波信號實現(xiàn)區(qū)域消隱。此外，針對動平臺實時計算的時效性問題，提出一種多線程先驗算法對掃描區(qū)域進行預計算。與典型算法對比實驗表明，所提算法的消隱區(qū)域識...

基于DSP平臺的泛探雷達實時檢測算法————作者：葉祥龍;陸炫宇;蔣文;李云莉;王婷婷;

摘要：針對利用泛探雷達對“低慢小群”目標探測的問題，首先對泛探雷達進行系統(tǒng)建模。為了驗證模型的準確性，將模型設計的鑒角曲線與微波暗室實驗測得的方向圖鑒角曲線進行對比，結果表明兩者吻合度較高，驗證了模型的可靠性。其次，設計了一種基于DSP平臺的目標檢測算法實時處理框架。為了滿足實時處理的需求，在該框架內(nèi)提出了一種并行2D-OSCACFAR（Two-Dimensional Ordered Statistic...

一種脈沖噪聲下的新型單快拍DOA估計算法————作者：藍曉宇;裴若男;梁明珅;

摘要：針對復雜電磁環(huán)境下雷達干擾增多的問題，特別是脈沖噪聲對波達方向(Direction of Arrival, DOA)估計算法魯棒性的影響，本文提出了一種基于加速結構交替投影的單快拍DOA估計算法。首先，利用漢克爾矩陣的低秩特性，對觀測信號進行結構化建模，并通過加速結構交替投影方法(Accelerated Structured Alternating Projections, ASAP)實現(xiàn)對脈沖噪...

高效費比毫米波相控陣雷達設計及驗證————作者：陳浩然;張鵬;候穎妮;柴國文;王巖巖;

摘要：本文設計了一種高效費比寬帶毫米波相控陣雷達，由三部分組成：（1）高效費比低柵瓣天線陣面架構，（2）寬窄帶一體化收發(fā)鏈路，（3）低成本開放式可重構后端，具備高效費比、寬帶寬角掃描、寬帶數(shù)字波束形成（DBF）化和后端商用化等特點。針對毫米波雷達幅相易失真的特點，利用寬帶幅相失真補償方法標定了寬帶幅相特性，一維距離像（HRRP）主副瓣比從0.2dB提升至28dB，距離分辨率達0.05米。國內(nèi)首次利用Ka...

基于廣義分形特征和ReSeqNet的雙極化雷達海況分類方法————作者：黃文宇;熊剛;閔炳旭;

摘要：海況等級分類是海洋監(jiān)測和海上目標探測的基礎，基于雷達回波的海態(tài)監(jiān)測技術具有全天時、全天候的顯著優(yōu)勢。針對目前雷達海況分類無法兼顧準確率與時效性的問題，本文提出了一種基于雷達HRRP分形特征和殘差卷積循環(huán)序列分類網(wǎng)絡（ResNet-BiGRU Sequence Classification Network，ReSeqNet）的海況等級分類方法。首先，基于分形理論提取實測海雜波HRRP序列的q階Hur...

基于變分貝葉斯泊松多伯努利混合濾波器的擴展目標跟蹤算法————作者：王榮;高振懷;韓玉蘭;

摘要：針對擴展目標泊松多伯努利（ET-PMBM）濾波器在量測噪聲協(xié)方差未知場景下跟蹤性能顯著下降的問題，本文提出一種改進的擴展目標跟蹤算法并給出了其實現(xiàn)方法。該算法基于變分貝葉斯(VB)框架構建泊松多伯努利混合濾波器模型，認為擴展目標的量測由目標表面的量測產(chǎn)生點所產(chǎn)生，聯(lián)合估計量測產(chǎn)生點和量測噪聲協(xié)方差的后驗概率密度，使用變分貝葉斯技術將聯(lián)合后驗概率密度近似為高斯逆伽馬分布，濾波迭代過程中通過實時量測動...

雷達顯控軟件積木化設計技術研究————作者：趙立營;劉建新;田東雨;

摘要：雷達顯控軟件功能越來越復雜龐大，傳統(tǒng)的軟件架構會導致功能模塊的鏈接關系復雜，通信效率低等質(zhì)量問題。如何保證軟件質(zhì)量的同時，進行快速高效的研發(fā)？本文通過總結顯控軟件的共性、個性特點，提出了積木化設計技術，解決軟件結構復雜、研發(fā)效率低等問題。通過分解雷達顯示的業(yè)務功能，設計積木化的軟件架構，包括框架、基礎層、共用層、個性層等。通過產(chǎn)品應用，驗證了該架構具有低耦合、高適配、復用便捷等特點，大大降低了軟件...

X波段同軸表貼微帶隔離環(huán)行器設計————作者：薛曉波;許愛國;

摘要：介紹了一種X波段微帶隔離環(huán)行器的設計，通過HFSS軟件仿真結合矢量網(wǎng)絡分析儀測試技術，成功研制出了一種接口形式為同軸表貼的三端口微帶器件。該器件三端口駐波（VSWR）≤1.40,插入損耗S₂₁≤0.6 dB,S₃₂≤1.2dB,隔離度S₁₂≥12 dB,S₂₃≥28 dB,帶寬超過40%。可獨立于收發(fā)組件外，采...

大頻偏低誤碼雷達通信一體化關鍵技術————作者：陳華;李勇;雷濤;楊寶平;趙勇;李杰;左源;

摘要：研究了大頻偏低誤碼雷達通信一體化關鍵技術，并提出其技術原理及實現(xiàn)方法。采用將相位編碼脈沖壓縮和調(diào)相數(shù)據(jù)結合，設計了探測通信一體的波形；采用四象限基帶選拼處理，相位全象限覆蓋等新的處理方法，快速檢測收發(fā)信號的頻率偏差值，提取基帶信號用于脈沖壓縮及數(shù)據(jù)解調(diào)。然后，進行了雷達通信一體化的仿真、恢復基帶信號的仿真、脈沖壓縮的仿真、數(shù)據(jù)誤碼率的仿真，還進行了能力邊界分析。最后，仿真結果表明該技術探測與通信多...

針對SAR目標識別的k均值增量學習法————作者：胡超;郝明;汪文英;

摘要：深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術在為合成孔徑雷達(SAR)自動目標識別領域帶來了較高的識別精度的同時，也在持續(xù)進行樣本訓練的過程中產(chǎn)生了災難性遺忘問題。目前，學界使用增量學習的方法來緩解深度神經(jīng)網(wǎng)絡持續(xù)學習過程中的災難性遺忘問題。增量學習的關鍵問題在于提取并保留用于區(qū)分新類和舊類的特征，該問題也成為增量學習性能提升的主要瓶頸。主流的增量學習方法一般通過篩選并保留一定數(shù)量的舊樣本，來保留關鍵的舊類特征。為了進一步提...

基于改進的FMCW梯形波車載雷達多目標識別算法————作者：孫晨旭;李勇滔;李含雁;李子賢;木樂樂;

摘要：針對調(diào)頻連續(xù)波雷達在多目標復雜環(huán)境下采用傳統(tǒng)對稱三角波調(diào)制方式會產(chǎn)生虛假目標信息，以及多目標配對計算復雜度高等問題，文中提出一種改進的梯形波多目標檢測算法。該算法采用不同周期梯形波調(diào)制波形，并在其后添加鋸齒波檢驗段。通過設置容差頻率的閾值，利用恒頻段與鋸齒波檢驗段先后兩次去除虛假目標，從而識別出目標的距離速度信息。實車測試結果表明，該改進算法能夠有效地消除虛假目標，同時降低計算復雜度

NYFR截獲多相碼信號的NZ判定————作者：張碩;劉進圓;滑海;

摘要：針對估計出信號的原屬奈奎斯特區(qū)(NZ)是使用奈奎斯特折疊接收機(NYFR)的根本問題，提出了一種對NYFR截獲的多相碼信號進行NZ判定的方法。首先通過分析多相碼信號經(jīng)NYFR采樣前后的時頻分布變化，將線性調(diào)頻信號(LFM)和多相碼信號與其他信號區(qū)分，然后采用瞬時自相關和譜峰搜索相結合的方法，來判定信號所在的NZ。仿真結果表明，當信號位于同一個NZ時，在信噪比(SNR)優(yōu)于-8 dB時，該方法的正確...

多通道特征融合改進DenseNet的人體姿態(tài)識別方法————作者：龍偉軍;武凡;陳虹廷;徐藝卓;杜川;

摘要：針對現(xiàn)有基于毫米波雷達的人體姿態(tài)識別泛化能力差、識別精度低的問題，提出了一種基于毫米波雷達多通道特征(MCF)融合改進密集連接網(wǎng)絡(DenseNet)的多通道密集特征選擇網(wǎng)絡模型(MCF-SE-DenseNet)模型。根據(jù)天線布局對雷達回波進行處理，得到微多普勒信息、俯仰信息、方位信息，將多通道特征融合成三維矩陣，更加準確地在空間上體現(xiàn)人體姿態(tài)特征。將注意力機制嵌入DenseNet,注意力機制模塊...

比相測向相位差角跟蹤式編碼電路設計————作者：亓曉彤;楊華兵;王路瑤;郭倩;

摘要：針對傳統(tǒng)的雷達對抗偵察中比相法測向相位差角量化編碼位數(shù)增加使編碼電路實現(xiàn)復雜程度大幅增加、量化非均勻性和溫漂嚴重等問題，提出一種新型相位差角跟蹤式量化編碼方法。該方法采用模擬相位差角與數(shù)字編碼輸出角比較形成控制誤差，由該誤差控制并行可逆計數(shù)器加減計數(shù)，實現(xiàn)數(shù)字角對模擬角跟蹤，獲得相位差角的數(shù)字編碼輸出結果。具有實現(xiàn)方式簡單、編碼速度快、無量化非均勻性和溫漂問題、不會因為編碼位數(shù)增加使電路實現(xiàn)復雜程...

FMCW雷達自干擾對接收系統(tǒng)影響初探————作者：陳泳;朱德政;趙亮;李鐸;嚴成偉;付德龍;

摘要：調(diào)頻連續(xù)波(FMCW)體制雷達具有抗截獲性能好、距離盲區(qū)小等優(yōu)點，在現(xiàn)代雷達系統(tǒng)中占有重要地位。但其發(fā)射泄露形成的自干擾信號嚴重影響接收系統(tǒng)靈敏度。文中首先分析了自干擾產(chǎn)生原理，給出了基于FMCW體制的收發(fā)分陣面自干擾簡化模型，分析了接收鏈路動態(tài)與系統(tǒng)噪聲系數(shù)的相互制約關系，推導出系統(tǒng)噪聲系數(shù)惡化值、數(shù)模變化器ENOB值與泄露功率之間的函數(shù)關系，并定義了模數(shù)轉(zhuǎn)換(ADC)噪聲劣化指數(shù)；然后，分析了...

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