摘要:主瓣欺骗干扰与真实目标场景具有相同的角度,二者在多个表征域具有高度相似性,严重降低了合成孔径雷达系统对真实目标的检测和判断能力。针对该问题,为保证有效抑制主瓣欺骗干扰,文中提出了一种实时快速处理抗主瓣欺骗干扰算法。首先,提出了一种基于方位相位编码的回波恢复框架,并且该框架能够对原始回波数据进行分组处理;其次,提出了一种模块化处理的快速算法来加快所提方法的处理效率;最后,通过点目标和分布式目标仿真实验验证了所提方法的有效性和可行性。通过与传统主瓣欺骗干扰方法进行对比,文中所提方法不仅能够降低计算复杂度,还能减少对系统资源的占用。

摘要:遥感图像的语义信息提取正成为城市规划利用、土地覆盖勘察、灾害变化检测以及海上态势感知等研究方向的关键技术之一。文中从由“单源”向“多源”发展的遥感图像智能处理需求出发,首先概述并分析了大数据时代和深度学习背景下的遥感图像语义分割发展现状,主要包括单一来源图像语义分割、多源遥感图像融合语义分割和多源(同质/ 异质)遥感图像变化检测。然后在阐述主要方法的基础上,提炼并总结了多源遥感图像语义分割的关键技术,主要有单源遥感图像快速语义分割、语义信息辅助的多源遥感图像精确配准与融合、基于多源遥感图像的语义信息智能提取。最后,针对多源遥感图像在轨处理需求,概括出高分辨率多源遥感图像智能一体化信息提取所面临的技术挑战,并对未来发展趋势进行展望。

摘要:以雷达信息处理系统的模型驱动架构开发为研究内容,基于系统构件化设计的理念,采用统一建模语言提出了一种以模型为核心的构件开发方法。首先,该方法对雷达信息处理系统进行需求分析并以可视化模型描述系统的业务架构;其次,根据雷达信息处理系统的需求定义构造该系统相应的平台无关模型层、平台相关模型层和代码模型层等各个层次的图形化架构阐述不同层次之间的交互关系、模型映射规则以及代码动态转换过程,并在此基础上实现系统构件代码的自动生成;最后,仿真设计表明,基于模型驱动架构的构件化设计方法可有效提高该系统的开发效率和可重用性。

摘要:现有的杂波谱稀疏恢复空时自适应处理(STAP)均假设不同距离单元的杂波训练样本满足平稳性条件,但实际系统中存在很多非理想因素,如杂波内部运动 (ICM) ,会造成杂波模型失配从而导致杂波协方差矩阵(CCM)估计不准确,进而使得STAP 处理算法的性能急剧下降。文中针对ICM 情况下的非平稳杂波抑制问题,提出了一种变分贝叶斯推断的非平稳杂波抑制STAP 算法。首先,通过一种非平稳杂波模型将多个杂波训练样本之间的非平稳性模型化;然后,引入变分贝叶斯推断方法对杂波空时功率谱进行稀疏恢复;最后,估计CCM 实现非平稳杂波的有效抑制。仿真实验表明,在存在ICM 的非平稳杂波环境情况下,文中方法效果优于已有的稀疏贝叶斯学习STAP 方法。

摘要:针对空间上分散部署的多雷达,在目标多元、动态变化的博弈对抗场景下,多雷达协同处理方式与目标/ 环境/ 资源动态自适应匹配的问题,设计了一种多雷达多层级自适应协同处理框架,包括信号级、特征级、点迹级和航迹级等4 个层级。以工程化应用为目标,建立了基于统一空间栅格的多雷达信号级联合检测模型,以时空配准、融合多雷达信号。设计了基于特征级的分布式检测模型,以压缩传输数据量,实现融合检测。综合分析了不同层级协同处理技术的费效比,给出了典型应用场景下协同处理方式的自适应选择原则。通过仿真实验和典型试验系统,对文中提出技术的有效性进行验证,结果表明,该技术可以动态适应目标、环境的变化,提升多雷达协同探测的效能。

摘要:奈奎斯特折叠接收机(NYFR)可以用少量设备实现宽带雷达信号接收，而测量接收信号的波形参数需要正确估计信号所在的奈奎斯特区(NZ)。针对目前广泛应用的线性调频(LFM)信号，在分析LFM 信号经NYFR 采样后时频图的基础上，对基于时频边界拟合的NZ 估计方法进行了优化；讨论了NYFR 结构中本振信号的调制系数和调制频率对该方法性能的影响，给出了NYFR 的参数选择策略。仿真结果表明，优化后的时频边界拟合方法在信噪比优于-9 dB 时，正确检测概率可达100%。

摘要:在对建筑物变化立体检测时,考虑建筑物外形复杂、点云数据量大且分布不均,导致获取的建筑点云图存在较大噪声的问题,应用无人机激光雷达,设计一种新的建筑物变化立体检测方法。通过无人机激光雷达技术采集建筑物的点云数据,引入多尺度概念,建立多级虚拟网格,确定网格间距与网格规格,通过双向滤波算法,按照网格尺度大小逐层展开滤波处理,实现数据预处理。通过配准处理,获取重建数据中的匹配点对,计算对应点的三维空间距离,通过距离阈值和判定准则判断点云数据是否发生变化,实现建筑物变化立体检测。实验结果表明,所提方法可以精准、全面地检测建筑物变化,准确率高达90%,且检测耗时少。

摘要:针对捷变频雷达目标参数估计与强欺骗干扰抑制问题,提出了一种适用于距离-速度维稀疏处理模型的超分辨-恒虚警(CFAR)-自适应重构算法,实现了目标搜索、距离-速度参数估计及欺骗干扰抑制。基于量化格点的距离-速度超分辨谱实现了目标距离-速度参数与字典元素的匹配,并采用CFAR 算法对距离速度平面进行二维搜索,以实现目标检测与距离速度参数估计。采用自适应重构对消方法从观测向量矩阵中减去已估计目标分量,迭代过程中更新二维谱噪声子空间维度,循环采用距离-速度谱、CFAR 及自适应对消实现剩余目标估计。通过每次迭代过程中的多目标估计与对消,解决了强欺骗干扰情况下的弱目标参数估计问题。该方法为捷变频雷达距离速度维稀疏表示欠定方程数学模型提供了另一种求解途径。

摘要:综合射频一体化系统的研究起源于20世纪八九十年代,是伴随着联合作战需求和电子器件的发展而发展起来的,尤其适用于舰载、机载等平台。综合射频一体化系统具备功能一体、软硬件通用、高度集成、协同高效等典型特征,既符合平台装备发展的需求,又满足联合作战任务的需求。综合射频一体化系统是当前射频领域的研究重点,也是射频系统未来的发展趋势之一,具有良好的应用前景。文中将从发展历程、系统架构、关键技术及未来发展方向等多个方面对综合射频一体化系统展开全面且深入的研究分析,希望可以为相关研究提供参考。

摘要:针阵列雷达矩阵运算中的两种最具有代表性的矩阵求逆与线性方程组求解进行详细分析与方法实现。针对复杂的大数据量的矩阵运算,采用传统中央处理器(CPU)串行计算方式会大量引起的消耗大量CPU资源与时间的问题,提出了一种采用CPU+现场可编程门阵列(FPGA)硬件加速实现异构计算的方法。该方法为算法移植到FPGA芯片实现,针对循环迭代的串行计算,利用FPGA丰富的逻辑资源实现并行执行,利用FPGA内置的寄存器与随机存取存储器(RAM)资源实现大量的中间变量的缓存,利用FPGA内置的硬核数字信号处理器(DSP)资源实现数学计算加速,从而达到节约计算时间,节省CPU资源消耗的目的。开展基于FPGA硬件实现的高性能矩阵并行计算技术的研究,以满足高性能矩阵计算的高维、实时性和高精度等技术指标。实验结果表明采用基于CPU+FPGA硬件芯片的异构计算的时间小于原本单纯采用CPU计算的时间,且随着矩阵维度的增加即计算的复杂性与计算量的增加差异越明显。