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信号处理
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谢维信

月刊

1003-0530

010-64010656;64034443-3004

100009

北京鼓楼西大街41号

信号处理/Journal Signal ProcessingCSCD北大核心CSTPCD
正式出版
收录年代

    海空背景下低慢小目标泛探雷达多域多维特征建模与分析

    邓振华陈小龙薛伟张月...
    801-814页
    查看更多>>摘要：飞鸟和无人机等"低慢小"目标回波微弱、特征不明显,对雷达探测和识别提出了很高的要求,对其特征建模与特性分析是基础,而获取雷达多域多维的目标特征是前提.数字阵泛探雷达通过"宽发窄收"工作模式,实现目标的长时间积累,实现更高的积累增益和多普勒分辨率,能够获得目标的多域多维特征,为"低慢小"目标的精细化处理和探测识别一体化奠定了基础.该文针对海空背景下的飞鸟、旋翼和固定翼无人机、直升机等"低慢小"目标,利用数字阵泛探雷达系统获得的距离-方位-帧间、距离-脉冲-帧间等多维数据,提取目标的时域回波特征(单帧脉冲回波、动态脉冲回波)、变换域多普勒特征(多普勒瀑布图、微多普勒谱)、长时间机动特征(加速度序列、加加速度序列、航迹)7类19种多域多维特征,能够充分的反映目标在单帧和多帧数据间的幅值起伏、能量变化、运动、机动、微动等特性,从而实现对"低慢小"目标的精细化特性描述与分析.最后,采集并构建了数字阵泛探雷达"低慢小"目标特征数据集,对典型目标的特征进行验证和定量、定性分析,总结不同目标的特征差异,验证结果表明,四种类型的"低慢小"目标的多维特征具有明显的区别,获得的特征和差异将为后续的"低慢小"目标分类和识别提供重要支撑.

    "低慢小"目标数字阵泛探雷达回波特征多普勒特征机动特征

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    基于稀疏贝叶斯推断的密集城区内无人机目标直接定位算法

    李嘉琪施云鹤张小飞
    815-825页
    查看更多>>摘要：在当今社会,无人机"黑飞"现象日益频繁,给社会治理和公共安全带来了新的挑战.为了有效打击这一现象,迫切需要采取高精度的定位算法,以确保对无人机目标位置的准确获取.在一些密集城区内,定位设备的阵列天线接收到的信号是无人机经周边大量建筑物所构成的散射体散射后形成的多径分量的叠加,此时不能简单认为由点信源产生的,而是需要将目标建立为分布式信源模型.在这种情况下,如果仍采取传统的直接定位算法,在估计分布式信源位置时会出现性能急剧恶化的问题.针对上述问题,本文提出一种利用稀疏贝叶斯推断对相干分布式信源目标进行直接定位的算法.本算法首先建立相干分布式信源场景下多阵列联合的目标定位模型;对其构建稀疏概率框架,在该框架下对稀疏信号和噪声施加先验信息;之后利用贝叶斯推断方法可以更新迭代出超参数的估计值,进而得到每个网格点上的功率谱值;最后通过多维搜索来获取最大谱峰值处位置,即为信源位置.本文还详细推导了在数据域下相干分布式信源直接定位的克拉美罗下界,为算法的估计性能提供了基准.数值仿真结果表明在相干分布式信源模型下所提算法相比子空间类算法有着更高的定位精度和鲁棒性,在较多阵元情况下定位性能能够逼近最大似然估计算法.

    直接定位相干分布式信源稀疏贝叶斯推断克拉美罗下界无人机

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    基于静动态综合估计的无人机蜂群态势感知技术

    彭鸿飞朱鑫潮周成伟史治国...
    826-838页
    查看更多>>摘要：随着军用无人机技术的快速发展,其作战体系也逐渐从无人机单机作战向蜂群作战转变.为了实现入侵无人机蜂群的反制,亟需探索面向无人机蜂群入侵场景的态势感知技术.目前,无人机蜂群态势感知领域主要在整体概念层面研究态势感知的技术与模型,缺乏具体应用场景下的态势感知技术与仿真平台.本文面向分布式作战战术场景与哈里斯鹰的合围狩猎方式,引入了无人机蜂群的进攻阵型与仿鹰群的无人机蜂群协同攻击模型,使用到达时间差定位算法与联合概率数据关联滤波器获得无人机蜂群轨迹信息,并将无人机蜂群战场态势划分为静态态势与动态态势,分别表示对战场某个时刻态势的理解与战场未来趋势的推断.在此基础上,本文提出了一种基于静动态综合估计的无人机蜂群态势感知技术,涵盖基于模糊规则评价的静态态势感知以及基于蜂群预测推断的动态态势感知.同时,搭建了三维无人机蜂群态势感知仿真平台,实现了入侵无人机蜂群的运动学建模、定位跟踪、战场态势感知以及误差分析等过程,验证了所提态势感知技术的有效性.

    无人机蜂群静动态综合估计态势感知多目标跟踪

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    基于序贯特征提取的无人机与飞鸟目标分类

    宋强彭翔宇黄仕林张月...
    839-852页
    查看更多>>摘要：伴随无人机的在各个领域的广泛应用,其给国家和地区带来的威胁也与日俱增,对其进行有效的预警和反制迫在眉睫.随着无人机技术的进步,无人机预警和反制的难度随之增加.全息凝视雷达相比于传统雷达,使用宽发窄收的波束设计和积累探测技术,使得其对"低慢小"目标探测更具优势,在对无人机准确识别的基础上可联动其他种类的反制设备对其进行精准有效的反制.由于鸟和无人机两类目标在运动轨迹和机动性存在一定的相似性,如何有效实现两类目标的分类识别是全息凝视雷达面临的典型问题.结合实时分类需要即时输出当前航迹点类属标签的同时拥有较低计算复杂度的需求,本文基于全息凝视雷达航迹多普勒数据,提出了一种优化的基于序贯特征提取的分类流程,应用到雷达系统中时可随着目标轨迹的延伸实时输出航迹点类属标签.基于序贯特征提取降低了特征提取的原始数据维度,增加了两类目标在序贯窗口内相似的概率,增加了两类目标识别的难度,需要在序贯窗内这种低维度原始数据中所提取能很好的反映目标特性的特征.设计速度相邻窗间的相关系数等6个特征用以描述序贯窗口内目标速度变化的程度、速度变化稳定性和轨迹变化的程度,根据特征分类显著性分析,除速度标准差之外的特征的分布都有较好的类间隔离度.基于以上方法,本文利用WKNN分类器,综合分类准确率达到92%.

    全息凝视雷达运动特征轨迹特征序贯特征提取目标分类

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    基于流形滤波的海面微弱目标检测方法

    邹润明程永强杨政吴昊...
    853-864页
    查看更多>>摘要：由于海面波动等因素近海杂波呈现出较强的非均匀特性,杂波功率估计误差较大,降低了海面微弱目标检测性能.针对这一问题,本文提出一种基于流形滤波的海面微弱目标检测方法,通过建立雷达回波信号的高维流形表示,将雷达目标检测问题转化为流形上两点间的区分性问题,同时,在流形空间中对杂波进行加权滤波处理,降低非均匀杂波能量,提高杂波功率估计精度,从而有效改善目标检测性能.首先,将每个距离单元的脉冲串回波数据建模为一个托普利兹正定矩阵,观测区域内各距离单元所对应的正定矩阵构成一个矩阵流形,杂波非均匀特性表现为矩阵流形上数据的几何拓扑性质;然后,通过在流形上聚类将非均匀杂波数据分解为若干类具有相似统计特性的数据,并估计每类杂波数据的几何中心;最后,针对不同类别的杂波几何中心在流形上进行加权滤波处理,提高非均匀杂波功率估计准确度,并设计相应的几何检测器.仿真和实测数据实验结果表明,所提方法能够提高非均匀海杂波的功率估计精度,改善微弱目标的检测性能.

    目标检测流形滤波非均匀海杂波信息几何

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    基于局部显著特征聚焦学习的SAR舰船智能检测

    金术玲李秀琴柳霜束宇翔...
    865-877页
    查看更多>>摘要：合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的船舶目标检测,因其广泛的应用前景而备受关注.近年来,基于深度学习的SAR图像船舶目标检测在多种场景中表现出较好性能.然而,由于SAR独特的成像机制,舰船目标通常与背景环境具有相似的散射特性使得实际的船舶目标难以辨识,且船舶目标尺度较小,导致准确检测船舶目标具有挑战性.为了缓解这一问题,本文提出了一种基于局部显著特征聚焦学习的SAR舰船检测方法.首先,设计了双重注意力模块,通过对通道级和空间级的特征进行双重注意力加权,以充分地探索船舰目标的关键语义特征,从而提升模型的深度提取能力.随后,为了进一步提升模型对船舶目标特征的表征能力,设计了平衡特征金字塔网络模块,通过对舰船目标的多尺度特征进行缩放、增强和聚合处理,以实现多尺度特征间的语义和空间信息均衡分布.最后,在SAR舰船检测数据集(SAR Ship Detection Dataset,SSDD)上进行了广泛的实验分析,实验结果一致性地证明了所提方法在提升SAR图像舰船目标检测准确性方面的有效性.

    合成孔径雷达舰船目标检测注意力机制多特征均衡

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    面向小型无人机的OFDM-MIMO雷达信号设计和处理方法

    胡念平田旋旋
    878-886页
    查看更多>>摘要：随着空域的逐渐开放,以小型无人机为代表的低慢小目标,其有效检测对维护安全非常重要.然而,低慢小目标具有飞行高度低、飞行速度慢及雷达散射截面积(Radar Cross Section,RCS)小的特点,加之电磁环境复杂多变,使其难以被传统低分辨雷达发现.为了提升雷达的低截获性能和成像分辨率,本文提出了一种基于步进正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)的多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)雷达信号设计和处理方法.该方法是将窄带OFDM信号与非线性步进方案相结合,通过非线性步进方案控制MIMO发射信号的载频,获得发射端正交波形和大射频带宽,使得雷达接收机的天线孔径获得明显扩展,从而提升雷达的低截获性能和角度分辨率,同时实现低采样速率下的高距离分辨率.在雷达接收端,利用发射波形之间的正交性分离各通道回波,然后基于改进离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)和解码的处理方法,校正了非线性步进方案产生的相位误差,生成目标的三维高分辨成像.本文在77 GHz载频下设计仿真,验证所提方法的有效性.仿真结果表明,所提方法相比现有方法,在低信噪比下具有较高的三维成像分辨率,而且没有明显增加信号处理的复杂度.然而,该方法减小了最大无模糊速度.此外,本文讨论了步长数对雷达性能的影响,仿真结果表明,随着步长数的增加,最大无模糊速度减小,角度分辨率提升,为实际应用场景下步进OFDM-MIMO雷达的信号设计提供理论指导.

    多输入多输出雷达正交频分复用小型无人机三维高分辨成像非线性步进方案

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    单帧红外弱小目标检测技术研究现状与展望

    杨德贵韩同欢胡亮白正阳...
    887-906页
    查看更多>>摘要：红外探测技术具有探测距离远、抗干扰能力强、隐蔽性强和全天候等优势在天基预警、末敏弹制导等领域得到了广泛应用.通过红外成像技术能够得到目标图像从而对目标进行预警、识别和跟踪.在实际场景中,目标图像往往所占像素比例小,信号强度低,容易湮没在背景图像中;背景图像变化剧烈,存在较强的结构信息、边缘和噪声,红外图像信噪比低,目标检测难度较大,一直是目标检测领域的研究难点和热门话题.为提高红外图像弱小目标检测能力,大量的弱小目标检测算法被提出.现有的主流的检测手段根据图像数据检测方式分为单帧检测和多帧检测两大类,多帧算法依赖大量的图像数据支撑,响应周期长,应用潜力低,而单帧检测算法凭借复杂度低、时效性强、便于硬件实现等特点,被广泛应用在高速运动目标检测、预警等领域.因此本文以单帧红外弱小目标检测算法为主体,从技术方向入手,着重阐述了基于滤波、基于对比度与显著性分析、基于数据优化和深度学习四类单帧弱小目标检测算法的原理与近年来的典型应用,通过仿真试验和算法复杂度对比了不同算法的性能、优势和不足,总结了弱小目标检测算法的研究现状并对本领域的发展趋势进行了展望.本文的工作能帮助读者快速了解本领域的研究现状,为研究人员提供参考.

    红外检测单帧滤波算法视觉显著性数据优化

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    基于多干扰机协同的极化SAR干扰方法

    纪朋徽邢世其代大海庞礴...
    907-921页
    查看更多>>摘要：针对单极化干扰机生成的干扰会被极化合成孔径雷达(SAR)鉴别和对消的问题,本文提出了一种基于多干扰机协同的极化SAR干扰方法.该方法在不改变现有干扰机单极化发射结构的基础上,通过时序协同不同位置的多个单极化干扰机,实现对极化SAR的干扰.具体来说,根据极化SAR抗压制和欺骗干扰处理方式的不同,该方法利用不同位置的多个单极化干扰机同时发射,使极化SAR无法准确估计出干扰机发射天线极化比,从而无法对消压制干扰,实现压制干扰的目的;使用不同位置的多个单极化干扰机交替发射,有效破坏相邻两个接收脉冲之间的相关性,使极化SAR无法实现假目标对消,从而实现对极化SAR欺骗干扰的目的,并且多部单极化干扰机交替发射也能实现方位向间歇采样的干扰效果,增加欺骗干扰生成虚假目标的复杂性.由于实际应用中不需要改变现有单极化干扰机发射结构,该文所提方法为实现对极化SAR干扰带来了便利.并且该方法在生成压制和欺骗干扰时均使用模板调制干扰方式,通过简单的模板修改就能实现可控的压制和欺骗干扰效果.文中首先分析了极化SAR抗压制和欺骗干扰的方法,然后分别给出了多干扰机生成压制和欺骗干扰的时序协同方式,最后以模板调制干扰为基础具体分析了多干扰机协同生成干扰的方法,并分析了多干扰机的布局和干扰机数量选取准则.理论推导和仿真实验证明了本文方法能够实现对极化SAR的干扰.

    极化合成孔径雷达多干扰机协同单极化模板调制干扰

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    方位多波束弧形阵列SAR成像方法研究

    徐伟刘凡黄平平谭维贤...
    922-931页
    查看更多>>摘要：弧形阵列合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称 SAR)是一种广域观测的新体制微波成像系统,相比于线性阵列合成孔径雷达,弧形阵列SAR能够有效克服常规成像雷达前视、侧视、下视等观测视角单一的问题,弥补了常规成像模式的不足.方位多波束技术是星载合成孔径雷达系统获取高分辨宽覆盖测绘能力的重要技术途径.本文首先构建了多波束弧形阵列SAR系统的方位向多通道信号模型,并通过传统的方位多通道重建方法进行成像仿真,成像结果出现虚假目标,由于传统的多通道重建方法适用于大多数线性阵列,所以通过分析回波斜距的数学几何模型推导出了多波束弧形阵列SAR相比于线性阵列SAR多了一个附加相位,与弧形阵列天线结构相结合,附加相位由子孔径角度引起,因此方位多通道回波数据中相位误差是由多通道弧形阵列SAR的子孔径角度引起,从而导致多通道不均衡,所以传统的多通道重建方法不能够直接用于弧形阵列SAR的成像处理中,为了实现弧形阵列SAR系统的静止目标聚焦成像,提出了适用于弧形阵列SAR系统的方位多通道重建方法,在进行多通道重构和合并之前,对方位通道间的附加相位进行补偿,避免方位欠采样,然后根据弧形阵列方位多通道脉冲响应重构方位多通道数据,该方法可以很好的抑制了虚假目标,最后通过仿真实验验证了该方法的可行性.

    弧形阵列SAR多通道重建相位误差方位多波束

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