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期刊信息/Journal information
雷达科学与技术
中国电子科技集团公司第38研究所 中国电子学会无线电定位技术分会
雷达科学与技术

中国电子科技集团公司第38研究所 中国电子学会无线电定位技术分会

朱庆明

双月刊

1672-2337

radarst@163.com

0551-65391270

230088

安徽省合肥市9023信箱60分箱

雷达科学与技术/Journal Radar Science and Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国电子科技集团公司第38研究所和中国电子学会无线电定位技术分会合办的学术性刊物。该刊为双月刊，主要供从事雷达、电子战、C3I、通信、导航、控制等电子系统工程及其基础技术的研究、设计、应用的广大科技人员参阅使用，也供高等院校相应专业的师生和电子信息行业高层管理人员阅读参考。
正式出版
收录年代

    基于小波变换的雷达脉冲间歇收发回波联合重构方法

    乔振宇刘晓斌谢艾伦赵锋...
    469-477,486页
    查看更多>>摘要：进行内场测量时,间歇收发处理能有效解决因暗室尺寸导致的收发信号耦合,但该方法会造成目标回波被部分截断.在回波重构过程中,受暗室本身结构设计及吸波材料性能等因素的影响,回波中不可避免出现噪声干扰,使得重构性能降低.为提高回波重构的精确度,本文提出基于小波变换的雷达脉冲间歇收发回波联合重构方法,该方法结合间歇收发原理和Mallat算法,实现了低信噪比条件下LFM脉冲雷达信号的精确重构.仿真和实验结果表明,联合重构方法所得目标回波和一维距离像与完整脉冲保持一致,验证了本文方法的有效性.

    小波阈值去噪间歇收发联合重构距离像

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    一种改进的GMPHD高机动多目标跟踪算法

    郝维冰李明
    478-486页
    查看更多>>摘要：由于高机动多目标跟踪场景中目标个数未知、运动形态复杂,采用传统的GMPHD滤波算法容易出现跟踪误差大、目标数目估计不准确、目标航迹难以区分等问题.针对以上问题,在GMPHD滤波算法的基础上,提出了一种自适应CS模型的标签化GMPHD滤波算法,借助标签化手段显式区分目标航迹,并对漏检目标航迹外推,同时将适用于单目标的自适应CS模型拓展到机动多目标场景,将目标机动性变化实时反馈到目标状态估计上.通过与扩展GMPHD、平方根容积GMPHD和自适应CS-GMPHD算法的仿真对比实验,验证了所提算法在高机动多目标场景下计算耗时低且跟踪精度高的性能优势.

    改进GMPHD滤波器高机动多目标跟踪标签化自适应CS模型

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    基于自适应阈值卷积网络的抗干扰雷达目标识别

    王佳豪陈澍元赵书敏蒋忠进...
    487-494页
    查看更多>>摘要：本文提出了一种自适应阈值卷积网络(ATCN),基于HRRP数据进行抗干扰雷达目标识别.ATCN中的核心模块是自适应阈值卷积单元(ATCU),该模块能准确高效地完成对HRRP数据的特征提取.在ATCU中,采用自适应阈值函数充当激活函数,自动调整阈值以面对不同信干比的数据;利用多个不同尺度的卷积核来捕获HRRP数据中的区域差异特征;引入通道注意力机制和残差连接优化网络结构.本文进行了大量的抗干扰目标识别实验,实验结果表明,相比于所选择的3种对比网络,本文的ATCN网络能在不同干扰类型和不同信干比下提供更优的平均识别率和更好的指标稳定性,且具有更少的网络模型参数量和浮点运算次数,具备轻量化和高效的特点.

    雷达自动目标识别高分辨距离像压制性干扰自适应阈值卷积单元

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    基于FMCW雷达的多目标生命体征检测与干扰抑制算法

    蒋留兵贺跃龙车俐黄乾超...
    495-506页
    查看更多>>摘要：应用雷达进行生命体征检测时,为解决传统算法无法区分相同距离的多个目标和多目标生命体征信号检测易受干扰的问题,本文提出一种新型的基于调频连续波(FMCW)雷达的多目标生命体征检测与干扰抑制算法.基于MIMO雷达回波数据进行距离-方位维快速傅里叶变换(FFT),完成距离和方位角的目标定位,解决同距离目标分辨问题,之后利用方差法滤除静态杂波和直流分量.针对生命体征信号易受干扰的问题,本文算法利用变分模态分解(VMD)进行呼吸和心跳信号的分离与重构,剔除无效的信号分量,然后对有效重构信号进行自相关和奇异值分解(SVD)去噪,得到干净的呼吸和心跳信号.通过多组实验测试,本算法相较于传统的FFT频谱分析法、VMD信号重构法和基于完全噪声辅助聚合经验模态分解联合独立成分分析算法(CEEMDAN-ICA),心率检测的平均误差分别降低了8.43%、5.66%和1.43%,验证了所提算法的有效性.此外,本文还进行了算法鲁棒性实验和工程应用边界条件分析.

    调频连续波雷达生命体征检测自相关奇异值分解变分模态分解

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    低信噪比下信号联合参数测量与识别方法

    王胜华邓宇坤赵晨博贺鹏超...
    507-514页
    查看更多>>摘要：针对传统的辐射源信号参数测量方法精度不高、工程实现困难且需要单独的信号调制识别步骤,本文基于信号的瞬时相位差特征提出了一种适用于低信噪比下的信号联合参数测量与识别方法,并进行了工程实现.该方法运用非相参累积检测算法提高低信噪比时域参数测量精度,获取信号瞬时相位差特征,联合测量并识别载频信息和调制方式,算法计算复杂度低、便于工程实现.经仿真和实测结果验证,对二相编码信号、线性调频信号和单载频信号有较高的测量精度和识别概率.

    参数测量脉内调制识别低信噪比FPGA实现

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    基于全局自适应提取的目标RCS成像测量算法

    程人民谢荣冉磊刘峥...
    515-523,531页
    查看更多>>摘要：针对传统目标RCS成像测量中人工加窗提取算法在提取SAR图像中目标散射像时,窗函数类型与大小影响测量精度的问题,本文提出了一种基于全局自适应提取的目标RCS成像测量算法.该算法首先利用成像算法获得目标的高分辨SAR图像,接着基于最大类间方差准则选取自适应阈值,然后利用全局自适应阈值分割图像,并采用八连通准则提取目标散射图像,最后通过RCS反演获得目标RCS值.与传统方法相比,本文方法能自适应提取目标散射图像,测量结果更稳定、测量精度更高.

    RCS测量全局自适应提取最大类间方差法SAR成像

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    高速机动平台SAR成像PRF设计方法

    杨琳朱国辉汪洋胡虹...
    524-531页
    查看更多>>摘要：在高速机动平台合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像系统中,现有脉冲重复频率(Pulse Repetition Frequency,PRF)设计方法基于方位向信号带宽计算出的下限值过高,且忽视了雷达的工作占空比因素.针对上述问题,首先推导了一组避开发射脉冲干扰、平台正下方回波干扰以及距离向模糊等因素的关联PRF和雷达工作占空比的约束方程,然后提出了一种距离向分段SAR成像处理情况下的PRF下限值设计方法.仿真结果表明,在机动平台高速运动大前斜视聚束SAR成像时所提方法能够得到较小的PRF下限值,有效扩展了PRF可选择的范围,可以更好地满足实际工程应用.

    机动平台合成孔径雷达脉冲重复频率距离模糊方位模糊

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    基于自适应波束形成技术的相邻目标生命体征检测

    熊俊军司军陈家瑞马振康...
    532-540,548页
    查看更多>>摘要：基于雷达传感器的非接触式生命体征检测作为一种新型生物医学传感技术在近十几年获得了迅猛的发展.现有的大部分生命体征检测工作受限于雷达体制或者分辨率,无法分离出检测场景中多个位于同一距离、同一波束相邻目标的生命体征信号.针对相邻目标生命体征检测的需求,提出了一种基于自适应波束形成的算法,来实现相邻目标生命体征信号的同时检测.利用自适应波束形成算法生成指向待测受试者的波束,同时在相邻干扰受试者所在角度处生成零陷,实现相邻目标的生命体征检测.实验结果表明,利用本文提出方法能够成功分离出同一距离上的相邻受试者的生命体征信号.

    自适应波束形成多普勒雷达相邻目标生命体征检测

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    一种面向空情雷达模拟训练的对抗操作性能级建模与仿真

    刘奇东汪敏范红旗
    541-548页
    查看更多>>摘要：针对面向模拟训练的空情雷达系统模型中反侦察、抗干扰对抗操作模型不完备的问题,以模拟训练领域对抗操作模型建模需求为牵引,从探测增益与探测损失两个角度出发,定义了各对抗操作的输出因子,建立了输入性能指标与输出因子间的映射关系,构建出一套典型对抗操作的性能级模型.在数字化软件工具中的测试应用表明,该套模型能够有效模拟对抗操作的使用效果,嵌入雷达系统功能级模型后能够提升雷达系统模型完备性,在模拟训练领域具有一定应用潜力.

    模拟训练空情雷达对抗操作目标干扰模型

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    一种基于微多普勒和机器学习的无人机目标分类识别技术

    邴政周良将董书航温智磊...
    549-556,568页
    查看更多>>摘要：近年来,随着科技发展,无人机行业高速发展,空域的情况变得愈加复杂,消费级无人机的入侵事件日益增多,对无人机防控系统的需求越来越迫切.飞鸟和无人机都是典型的"低慢小"目标,二者的回波特征、运动模式都有极其相似之处,如何对二者进行有效的观测、区分和追踪已成为保障空中航路安全研究中的重要问题.本文针对传统方法难以将二者区分的问题,首先利用仿真建立无人机和飞鸟的数学及物理模型,并对二者的微动特征进行提取,利用卷积神经网络和集成学习方法对其进行区分,在此基础上对实测数据进行识别,证明了本文方法的有效性.

    微多普勒机器学习目标识别卷积网络集成学习

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