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2016年 第38卷 第12期
2016, 38(12): 2987-2987.
摘要:
雷達是一種重要的電磁傳感器，在國防和民用領域均有廣泛應用。雷達早期的主要任務是防空，主要功能是目標探測和定位，發(fā)展至今，雷達具備了成像、識別、干擾抑制等功能，其應用領域、承載平臺也得到了廣泛擴展。在雷達技術的發(fā)展歷史中，遠程預警、偵察監(jiān)視、高精度測量、空間目標監(jiān)視、精確制導、環(huán)境遙感等應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、自適應處理等關鍵技術的發(fā)展起到了重要的推動作用。作為一個多學科交叉的技術領域，雷達技術的發(fā)展對信號處理、電磁場與微波、計算機、微電子、控制、機械電子等學科的發(fā)展也發(fā)揮了重要的推動和牽引作用，相關技術也推廣應用于通信、聲吶、導航等領域?！ ≡诳吹桨l(fā)展成績的同時，還應該看到雷達技術仍有很大發(fā)展空間。從滿足需求的角度來看，復雜電磁環(huán)境、復雜傳播環(huán)境以及復雜雜波環(huán)境下的穩(wěn)健探測問題還沒有有效解決，高超聲速平臺、無人平臺載雷達技術尚不成熟，微弱目標探測技術還有較大差距，高分辨成像及圖像信息提取等技術還不能滿足應用需求，可信穩(wěn)健的目標識別能力尚不具備等；從探測性能的角度來看，雷達目標自動檢測的性能和人工檢測性能尚有差距，雷達能量利用率還有較大提升空間，雷達和目標及環(huán)境的自適應匹配能力有待于進一步提高，雷達回波中包含的氣象、雜波、干擾及目標等信息沒有充分得到挖掘和利用等。當前，計算速度、存儲能力不斷提高，器件的功率、效率、集成度等指標也日益先進，數(shù)據(jù)獲取能力不斷增強，信號處理和機器學習算法的研究也有長足的進步，這些都為雷達技術的深入發(fā)展和雷達性能的持續(xù)提高打下了良好的基礎?！ 〗陙恚覈诶走_技術領域有了長足的發(fā)展，系統(tǒng)設計能力不斷提高，新體制雷達不斷研制成功，先進信號處理算法不斷應用，和國外先進水平的差距逐漸變小，處于從跟蹤研究向引領發(fā)展過渡的重要時期。此時，《電子與信息學報》出版雷達技術專輯，較為系統(tǒng)地總結雷達技術的發(fā)展成果，對推動雷達技術創(chuàng)新發(fā)展，促進學術交流和人才培養(yǎng)，都是一件很有意義的事情?！ ”ｅP：男，漢族。中共黨員。 雷達技術專家。中國科學院院士。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院雷達系并留校任教。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校長。1992~2002年任校學術委員會主任，曾任校學術委顧問，國防科技雷達信號處理重點實驗室學術委主任。1991年當選為中國科學院學部委員(院士)。曾任總裝備部科學技術委員會顧問，空軍科技發(fā)展與人才建設顧問，工業(yè)和信息化部電子科學技術委員會顧問。 1960年共同主持研制成功我國第一部微波氣象雷達。1971年在下放勞動期間發(fā)明了埋地電力電纜故障點測定的沖擊閃絡法，解決了電力部門的一大難題。1974年他領導成立雷達信號處理研究小組(后發(fā)展為研究所和國防科技重點實驗室)，系統(tǒng)地開展了雷達信號處理的理論和實際研究。1976年研制成的數(shù)字式動目標顯示器，對推動數(shù)字技術在國內(nèi)雷達中的應用起到積極作用。1982年研制成雷達自適應天線旁瓣相消器和動目標檢測器。1986年研制成可編程動目標檢測器。1990年以來，在機載預警雷達空時二維信號處理、雷達成像和目標識別等方面的研究均取得重大進展?！ ≡@全國科學大會獎、國家科技進步二、三等獎各1項，部級科技進步一等獎6項。1984年被評為國家級有突出貢獻的中青年專家。1988年被授予全國先進教育工作者稱號并獲五一勞動獎章。1990年被授予全國高校先進科技工作者稱號。1992年獲光華科技基金特等獎。1999年獲何梁何利基金科學與技術進步獎和陜西省教學成果特等獎?！ ≈小睹}沖技術基礎》(1964年西北電訊工程學院出版社)等教材。合著有《數(shù)字技術在雷達中的應用》(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)，《雷達成像技術》(2005年電子工業(yè)出版社)等。已培養(yǎng)博士68名，其中有4名博士的學位論文被評為全國百篇優(yōu)秀博士學位論文。
雷達是一種重要的電磁傳感器，在國防和民用領域均有廣泛應用。雷達早期的主要任務是防空，主要功能是目標探測和定位，發(fā)展至今，雷達具備了成像、識別、干擾抑制等功能，其應用領域、承載平臺也得到了廣泛擴展。在雷達技術的發(fā)展歷史中，遠程預警、偵察監(jiān)視、高精度測量、空間目標監(jiān)視、精確制導、環(huán)境遙感等應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、自適應處理等關鍵技術的發(fā)展起到了重要的推動作用。作為一個多學科交叉的技術領域，雷達技術的發(fā)展對信號處理、電磁場與微波、計算機、微電子、控制、機械電子等學科的發(fā)展也發(fā)揮了重要的推動和牽引作用，相關技術也推廣應用于通信、聲吶、導航等領域?！ ≡诳吹桨l(fā)展成績的同時，還應該看到雷達技術仍有很大發(fā)展空間。從滿足需求的角度來看，復雜電磁環(huán)境、復雜傳播環(huán)境以及復雜雜波環(huán)境下的穩(wěn)健探測問題還沒有有效解決，高超聲速平臺、無人平臺載雷達技術尚不成熟，微弱目標探測技術還有較大差距，高分辨成像及圖像信息提取等技術還不能滿足應用需求，可信穩(wěn)健的目標識別能力尚不具備等；從探測性能的角度來看，雷達目標自動檢測的性能和人工檢測性能尚有差距，雷達能量利用率還有較大提升空間，雷達和目標及環(huán)境的自適應匹配能力有待于進一步提高，雷達回波中包含的氣象、雜波、干擾及目標等信息沒有充分得到挖掘和利用等。當前，計算速度、存儲能力不斷提高，器件的功率、效率、集成度等指標也日益先進，數(shù)據(jù)獲取能力不斷增強，信號處理和機器學習算法的研究也有長足的進步，這些都為雷達技術的深入發(fā)展和雷達性能的持續(xù)提高打下了良好的基礎?！ 〗陙恚覈诶走_技術領域有了長足的發(fā)展，系統(tǒng)設計能力不斷提高，新體制雷達不斷研制成功，先進信號處理算法不斷應用，和國外先進水平的差距逐漸變小，處于從跟蹤研究向引領發(fā)展過渡的重要時期。此時，《電子與信息學報》出版雷達技術專輯，較為系統(tǒng)地總結雷達技術的發(fā)展成果，對推動雷達技術創(chuàng)新發(fā)展，促進學術交流和人才培養(yǎng)，都是一件很有意義的事情?！ ”ｅP：男，漢族。中共黨員。 雷達技術專家。中國科學院院士。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院雷達系并留校任教。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校長。1992~2002年任校學術委員會主任，曾任校學術委顧問，國防科技雷達信號處理重點實驗室學術委主任。1991年當選為中國科學院學部委員(院士)。曾任總裝備部科學技術委員會顧問，空軍科技發(fā)展與人才建設顧問，工業(yè)和信息化部電子科學技術委員會顧問。 1960年共同主持研制成功我國第一部微波氣象雷達。1971年在下放勞動期間發(fā)明了埋地電力電纜故障點測定的沖擊閃絡法，解決了電力部門的一大難題。1974年他領導成立雷達信號處理研究小組(后發(fā)展為研究所和國防科技重點實驗室)，系統(tǒng)地開展了雷達信號處理的理論和實際研究。1976年研制成的數(shù)字式動目標顯示器，對推動數(shù)字技術在國內(nèi)雷達中的應用起到積極作用。1982年研制成雷達自適應天線旁瓣相消器和動目標檢測器。1986年研制成可編程動目標檢測器。1990年以來，在機載預警雷達空時二維信號處理、雷達成像和目標識別等方面的研究均取得重大進展?！ ≡@全國科學大會獎、國家科技進步二、三等獎各1項，部級科技進步一等獎6項。1984年被評為國家級有突出貢獻的中青年專家。1988年被授予全國先進教育工作者稱號并獲五一勞動獎章。1990年被授予全國高校先進科技工作者稱號。1992年獲光華科技基金特等獎。1999年獲何梁何利基金科學與技術進步獎和陜西省教學成果特等獎?！ ≈小睹}沖技術基礎》(1964年西北電訊工程學院出版社)等教材。合著有《數(shù)字技術在雷達中的應用》(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)，《雷達成像技術》(2005年電子工業(yè)出版社)等。已培養(yǎng)博士68名，其中有4名博士的學位論文被評為全國百篇優(yōu)秀博士學位論文。
2016, 38(12): 2988-2995.
doi: 10.11999/JEIT161034
摘要:
針對雷達高分辨率距離像(HRRP)數(shù)據(jù)的識別問題，該文利用HRRP生成的時序特性，提出一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的注意模型。該模型利用具有記憶功能的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡對時域數(shù)據(jù)進行編碼，并根據(jù)HRRP中不同距離單元所映射的隱層對目標識別的重要性，自適應地賦予隱層不同的權值系數(shù)，并根據(jù)隱層特征編碼特征進行HRRP目標識別。該模型利用了隱藏在HRRP數(shù)據(jù)內(nèi)部的目標結構信息，提高了特征的區(qū)分度。實測數(shù)據(jù)的實驗結果表明，該方法可以有效地進行識別，在樣本存在一定余度數(shù)據(jù)和樣本偏移的情況下，都能準確地找出目標支撐區(qū)域。
針對雷達高分辨率距離像(HRRP)數(shù)據(jù)的識別問題，該文利用HRRP生成的時序特性，提出一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的注意模型。該模型利用具有記憶功能的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡對時域數(shù)據(jù)進行編碼，并根據(jù)HRRP中不同距離單元所映射的隱層對目標識別的重要性，自適應地賦予隱層不同的權值系數(shù)，并根據(jù)隱層特征編碼特征進行HRRP目標識別。該模型利用了隱藏在HRRP數(shù)據(jù)內(nèi)部的目標結構信息，提高了特征的區(qū)分度。實測數(shù)據(jù)的實驗結果表明，該方法可以有效地進行識別，在樣本存在一定余度數(shù)據(jù)和樣本偏移的情況下，都能準確地找出目標支撐區(qū)域。
2016, 38(12): 2996-3003.
doi: 10.11999/JEIT161068
摘要:
特征提取是合成孔徑雷達圖像目標識別的關鍵步驟，也是難點之一。該文提出一種基于PGBN(Poisson Gamma Belief Network)模型的SAR圖像目標識別方法。PGBN模型作為一種深層貝葉斯生成網(wǎng)絡，利用伽馬分布具有的高度非線性，從復雜的SAR圖像數(shù)據(jù)中獲得了更具結構化的多層特征表示，這種多層特征表示有效提高了SAR圖像目標識別性能。為了獲得更高的訓練效率和識別率，該文進一步采用樸素貝葉斯準則提出了一種對PGBN模型進行分類的方法。實驗采用MSTAR的3類目標數(shù)據(jù)進行了驗證，結果表明通過該方法提取的特征有更好的結構信息，對SAR圖像目標識別具有較好的性能。
特征提取是合成孔徑雷達圖像目標識別的關鍵步驟，也是難點之一。該文提出一種基于PGBN(Poisson Gamma Belief Network)模型的SAR圖像目標識別方法。PGBN模型作為一種深層貝葉斯生成網(wǎng)絡，利用伽馬分布具有的高度非線性，從復雜的SAR圖像數(shù)據(jù)中獲得了更具結構化的多層特征表示，這種多層特征表示有效提高了SAR圖像目標識別性能。為了獲得更高的訓練效率和識別率，該文進一步采用樸素貝葉斯準則提出了一種對PGBN模型進行分類的方法。實驗采用MSTAR的3類目標數(shù)據(jù)進行了驗證，結果表明通過該方法提取的特征有更好的結構信息，對SAR圖像目標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檢測器出現(xiàn)檢測性能損失，提出基于雜波的先驗知識分布的距離擴展目標自適應檢測算法。復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變量和逆復Wishart分布的隨機矩陣。利用先驗知識推導了紋理分量的最大后驗估計，并結合廣義似然比檢驗設計了不依賴輔助數(shù)據(jù)的距離擴展目標自適應檢測器。仿真結果表明，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檢測器出現(xiàn)檢測性能損失，提出基于雜波的先驗知識分布的距離擴展目標自適應檢測算法。復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變量和逆復Wishart分布的隨機矩陣。利用先驗知識推導了紋理分量的最大后驗估計，并結合廣義似然比檢驗設計了不依賴輔助數(shù)據(jù)的距離擴展目標自適應檢測器。仿真結果表明，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)設計需要，通過調(diào)節(jié)參數(shù)，參數(shù)可調(diào)檢測器可實現(xiàn)對失配信號的靈活檢測。與現(xiàn)有檢測器相比，當不存在信號失配時，提出的可調(diào)檢測器能提供更高的檢測概率。該文推導了可調(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行了驗證。
針對存在信號失配時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)設計需要，通過調(diào)節(jié)參數(shù)，參數(shù)可調(diào)檢測器可實現(xiàn)對失配信號的靈活檢測。與現(xiàn)有檢測器相比，當不存在信號失配時，提出的可調(diào)檢測器能提供更高的檢測概率。該文推導了可調(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行了驗證。
2016, 38(12): 3018-3025.
doi: 10.11999/JEIT161032
摘要:
該文研究了訓練樣本不足的情況下利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network, CNN)對合成孔徑雷達(SAR)圖像實現(xiàn)目標檢測的問題。利用已有的完備數(shù)據(jù)集來輔助場景復雜且訓練樣本不足的數(shù)據(jù)集進行檢測。首先用已有的完備數(shù)據(jù)集訓練得到CNN分類模型，用于對候選區(qū)域提取網(wǎng)絡和目標檢測網(wǎng)絡做參數(shù)初始化；然后利用完備數(shù)據(jù)集對訓練數(shù)據(jù)集做擴充；最后通過四步訓練法得到候選區(qū)域提取模型和目標檢測模型。實測數(shù)據(jù)的實驗結果證明，所提方法在SAR圖像目標檢測中可以獲得較好的檢測效果。
該文研究了訓練樣本不足的情況下利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network, CNN)對合成孔徑雷達(SAR)圖像實現(xiàn)目標檢測的問題。利用已有的完備數(shù)據(jù)集來輔助場景復雜且訓練樣本不足的數(shù)據(jù)集進行檢測。首先用已有的完備數(shù)據(jù)集訓練得到CNN分類模型，用于對候選區(qū)域提取網(wǎng)絡和目標檢測網(wǎng)絡做參數(shù)初始化；然后利用完備數(shù)據(jù)集對訓練數(shù)據(jù)集做擴充；最后通過四步訓練法得到候選區(qū)域提取模型和目標檢測模型。實測數(shù)據(jù)的實驗結果證明，所提方法在SAR圖像目標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致成像結果中出現(xiàn)目標模糊分量的問題，該文提出一種通道相位偏差估計算法。該算法利用通道間相位偏差會造成多通道重構方位譜在主瓣內(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。該算法在通道相位偏差估計前不需要進行多普勒中心估計，減小了由多普勒中心估計不準引入的誤差，并且在低信噪比的情況下仍然具有良好的估計性能。基于仿真數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)的實驗驗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致成像結果中出現(xiàn)目標模糊分量的問題，該文提出一種通道相位偏差估計算法。該算法利用通道間相位偏差會造成多通道重構方位譜在主瓣內(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。該算法在通道相位偏差估計前不需要進行多普勒中心估計，減小了由多普勒中心估計不準引入的誤差，并且在低信噪比的情況下仍然具有良好的估計性能。基于仿真數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)的實驗驗證了該文算法的有效性。
2016, 38(12): 3034-3041.
doi: 10.11999/JEIT160058
摘要:
針對寬帶噪聲雷達高速目標探測中參數(shù)估計性能與運算復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)估計算法。該算法通過設置不同固定時延得到多組含有不同相位信息的組合噪聲調(diào)頻信號，并對每組信號進行不含尺度變換的匹配濾波運算，以此來構造多普勒相位差組。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)代譜估計算法得到目標的速度信息，構造多普勒補償函數(shù)進行包含尺度變換的匹配濾波運算估計出目標的距離信息。該算法可以在無需考慮多普勒色散的情況下估計出目標速度，整個運算過程僅需1次時域重構運算；當多普勒相位差組的固定時延及分組數(shù)選擇合適時，其運算復雜度及參數(shù)估計性能皆優(yōu)于曲面擬合的寬帶互模糊函數(shù)算法。仿真結果驗證了該算法的有效性。
針對寬帶噪聲雷達高速目標探測中參數(shù)估計性能與運算復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)估計算法。該算法通過設置不同固定時延得到多組含有不同相位信息的組合噪聲調(diào)頻信號，并對每組信號進行不含尺度變換的匹配濾波運算，以此來構造多普勒相位差組。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)代譜估計算法得到目標的速度信息，構造多普勒補償函數(shù)進行包含尺度變換的匹配濾波運算估計出目標的距離信息。該算法可以在無需考慮多普勒色散的情況下估計出目標速度，整個運算過程僅需1次時域重構運算；當多普勒相位差組的固定時延及分組數(shù)選擇合適時，其運算復雜度及參數(shù)估計性能皆優(yōu)于曲面擬合的寬帶互模糊函數(shù)算法。仿真結果驗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上，結合Relax算法，設計了進行雜波抑制的迭代方法。相對于降維空時自適應處理(STAP)，該方法不需要估計雜波加噪聲的協(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。該文同時指出，在雜波抑制的基礎上，針對存在動目標的距離-多普勒單元繼續(xù)進行迭代，可實現(xiàn)動目標參數(shù)的精確估計。仿真結果驗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上，結合Relax算法，設計了進行雜波抑制的迭代方法。相對于降維空時自適應處理(STAP)，該方法不需要估計雜波加噪聲的協(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。該文同時指出，在雜波抑制的基礎上，針對存在動目標的距離-多普勒單元繼續(xù)進行迭代，可實現(xiàn)動目標參數(shù)的精確估計。仿真結果驗證了上述方法的有效性。
2016, 38(12): 3049-3055.
doi: 10.11999/JEIT160922
摘要:
該文針對地面動目標運動參數(shù)估計問題進行研究，提出一種利用單天線合成孔徑雷達(SAR)稀疏采樣數(shù)據(jù)的動目標2維速度估計方法。首先以目標2維速度為參數(shù)構建一個等效參數(shù)化模型將動目標回波數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為小斜視回波數(shù)據(jù)，然后利用改進的迭代閾值算法實現(xiàn)不同參數(shù)條件下的動目標2維成像，最后以成像結果的圖像熵值為優(yōu)化準則對初始模型參數(shù)進行搜索，從而獲得準確的動目標運動參數(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確估計出目標運動參數(shù)。仿真實驗結果驗證了所提動目標參數(shù)估計方法的有效性。
該文針對地面動目標運動參數(shù)估計問題進行研究，提出一種利用單天線合成孔徑雷達(SAR)稀疏采樣數(shù)據(jù)的動目標2維速度估計方法。首先以目標2維速度為參數(shù)構建一個等效參數(shù)化模型將動目標回波數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為小斜視回波數(shù)據(jù)，然后利用改進的迭代閾值算法實現(xiàn)不同參數(shù)條件下的動目標2維成像，最后以成像結果的圖像熵值為優(yōu)化準則對初始模型參數(shù)進行搜索，從而獲得準確的動目標運動參數(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確估計出目標運動參數(shù)。仿真實驗結果驗證了所提動目標參數(shù)估計方法的有效性。
2016, 38(12): 3056-3062.
doi: 10.11999/JEIT161036
摘要:
微動特征提取是群目標分辨的有效手段，以往針對孤立目標的特征提取技術不再適用。針對此該文提出了一種基于信號分解的微動群目標特征提取方法。首先通過分析微動信號的正弦調(diào)頻(SFM)形式，推導了SFM信號相位項在k-分辨率貝塞爾函數(shù)基上的分解結果；然后根據(jù)回波分解結果中微動頻率與函數(shù)基的一一對應關系進行頻率粗略估計，并針對誤差產(chǎn)生原因給出了精確的微動頻率估計方法；最后在離散信號相位解模糊的基礎上，完成各子目標的微動頻率提取。仿真實驗驗證了算法的有效性，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。
微動特征提取是群目標分辨的有效手段，以往針對孤立目標的特征提取技術不再適用。針對此該文提出了一種基于信號分解的微動群目標特征提取方法。首先通過分析微動信號的正弦調(diào)頻(SFM)形式，推導了SFM信號相位項在k-分辨率貝塞爾函數(shù)基上的分解結果；然后根據(jù)回波分解結果中微動頻率與函數(shù)基的一一對應關系進行頻率粗略估計，并針對誤差產(chǎn)生原因給出了精確的微動頻率估計方法；最后在離散信號相位解模糊的基礎上，完成各子目標的微動頻率提取。仿真實驗驗證了算法的有效性，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:
該文針對雷達系統(tǒng)受到天線主瓣和副瓣雜波以及強干擾影響時性能下降問題，提出基于距離擴展目標和雜波先驗信息的MIMO雷達波形設計方法。首先建立了目標函數(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行松弛，使得波形矩陣空域和時域2維解耦合，從而實現(xiàn)空域波束形成和時域波形設計獨立優(yōu)化求解；其次利用L-BFGS算法設計恒模的發(fā)射波形矩陣，形成低副瓣的波束方向圖和較深的強雜波抑制凹口，并基于目標輸出SCNR最大化準則，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展目標數(shù)據(jù)驗證所提算法的有效性。
該文針對雷達系統(tǒng)受到天線主瓣和副瓣雜波以及強干擾影響時性能下降問題，提出基于距離擴展目標和雜波先驗信息的MIMO雷達波形設計方法。首先建立了目標函數(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行松弛，使得波形矩陣空域和時域2維解耦合，從而實現(xiàn)空域波束形成和時域波形設計獨立優(yōu)化求解；其次利用L-BFGS算法設計恒模的發(fā)射波形矩陣，形成低副瓣的波束方向圖和較深的強雜波抑制凹口，并基于目標輸出SCNR最大化準則，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展目標數(shù)據(jù)驗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的波束形成方法。首先建立俯仰頻率分集陣列雷達信號模型，詳細分析了發(fā)射方向圖的時間依賴性和柵瓣特性。然后通過設計接收端的陣元參數(shù)，合成無柵瓣的發(fā)射-接收方向圖。仿真實驗驗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的波束形成方法。首先建立俯仰頻率分集陣列雷達信號模型，詳細分析了發(fā)射方向圖的時間依賴性和柵瓣特性。然后通過設計接收端的陣元參數(shù)，合成無柵瓣的發(fā)射-接收方向圖。仿真實驗驗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頻分解的盲波束形成算法。算法首先將傳統(tǒng)的短時傅里葉變換轉(zhuǎn)化為稀疏重構問題，利用交替分裂Bregman算法進行迭代求解。然后利用對各陣元的接收信號進行稀疏時頻分解的結果，結合聚類和不確定集方法，實現(xiàn)導向矢量的最優(yōu)估計。最后利用MVDR算法獲得最優(yōu)權矢量。該算法無需利用信號統(tǒng)計特性，實現(xiàn)了高效的盲波束形成。仿真實驗結果表明，該算法所需數(shù)據(jù)量小，迭代步驟易于工程實現(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頻分解的盲波束形成算法。算法首先將傳統(tǒng)的短時傅里葉變換轉(zhuǎn)化為稀疏重構問題，利用交替分裂Bregman算法進行迭代求解。然后利用對各陣元的接收信號進行稀疏時頻分解的結果，結合聚類和不確定集方法，實現(xiàn)導向矢量的最優(yōu)估計。最后利用MVDR算法獲得最優(yōu)權矢量。該算法無需利用信號統(tǒng)計特性，實現(xiàn)了高效的盲波束形成。仿真實驗結果表明，該算法所需數(shù)據(jù)量小，迭代步驟易于工程實現(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節(jié)信息，該文提出一種基于局部地形相位補償和各向異性高斯濾波函數(shù)(AGF)的自適應復相位濾波方法。該方法首先利用局部頻率估計方法補償?shù)匦蜗辔?，以便于消除局部地形相位對濾波窗口內(nèi)干涉相位的不利影響。然后，構造了尺度和方向自適應的AGF，并對同分布樣本進行局部加權的方向濾波。這里，AGF尺度隨相干系數(shù)等級自適應變化：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節(jié)信息。AGF方向根據(jù)最大加權相干積累準則確定，以選取同分布的濾波樣本估計中心像素相位值。實驗結果表明，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節(jié)信息，該文提出一種基于局部地形相位補償和各向異性高斯濾波函數(shù)(AGF)的自適應復相位濾波方法。該方法首先利用局部頻率估計方法補償?shù)匦蜗辔?，以便于消除局部地形相位對濾波窗口內(nèi)干涉相位的不利影響。然后，構造了尺度和方向自適應的AGF，并對同分布樣本進行局部加權的方向濾波。這里，AGF尺度隨相干系數(shù)等級自適應變化：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節(jié)信息。AGF方向根據(jù)最大加權相干積累準則確定，以選取同分布的濾波樣本估計中心像素相位值。實驗結果表明，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)窄帶雷達體制下，利用分數(shù)階傅里葉變換擴展特征域，從而解決直升機、螺旋槳飛機和噴氣式飛機3類飛機目標回波分類中的特征提取問題。在現(xiàn)代戰(zhàn)場中，直升機、螺旋槳飛機和噴氣式飛機具有不同的機動性能，并各自承擔著重要的任務。因此，實現(xiàn)這3類飛機的分類具有重大的意義。該文針對3類飛機目標分類的傳統(tǒng)特征數(shù)目少，包含信息量有限，導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數(shù)階傅里葉變換(Fractional Fourier Transform, FrFT)，在經(jīng)過FrFT后的分數(shù)域提取3類飛機目標回波的分數(shù)階特征，彌補傳統(tǒng)特征的不足。并利用線性相關向量機(Relevance Vector Machine, RVM)的特征選擇功能對提取的分數(shù)階特征進行特征選擇并分類?；诜抡婧蛯崪y數(shù)據(jù)的實驗結果證明該文提出的分數(shù)階特征的分類性能較傳統(tǒng)時域、多普勒域特征有較大提升。
該文研究了常規(guī)窄帶雷達體制下，利用分數(shù)階傅里葉變換擴展特征域，從而解決直升機、螺旋槳飛機和噴氣式飛機3類飛機目標回波分類中的特征提取問題。在現(xiàn)代戰(zhàn)場中，直升機、螺旋槳飛機和噴氣式飛機具有不同的機動性能，并各自承擔著重要的任務。因此，實現(xiàn)這3類飛機的分類具有重大的意義。該文針對3類飛機目標分類的傳統(tǒng)特征數(shù)目少，包含信息量有限，導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數(shù)階傅里葉變換(Fractional Fourier Transform, FrFT)，在經(jīng)過FrFT后的分數(shù)域提取3類飛機目標回波的分數(shù)階特征，彌補傳統(tǒng)特征的不足。并利用線性相關向量機(Relevance Vector Machine, RVM)的特征選擇功能對提取的分數(shù)階特征進行特征選擇并分類?；诜抡婧蛯崪y數(shù)據(jù)的實驗結果證明該文提出的分數(shù)階特征的分類性能較傳統(tǒng)時域、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濾波的角度估計方法。首先利用空域濾波技術將多個相干源分離，再對濾波分離后的各個信號分別進行角度估計，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擴展其適用范圍。計算機仿真結果表明該方法的測角精度較現(xiàn)有方法更高，信噪比較高時其測角的均方根誤差可達克拉美羅界，驗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濾波的角度估計方法。首先利用空域濾波技術將多個相干源分離，再對濾波分離后的各個信號分別進行角度估計，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擴展其適用范圍。計算機仿真結果表明該方法的測角精度較現(xiàn)有方法更高，信噪比較高時其測角的均方根誤差可達克拉美羅界，驗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快速定位以及機動目標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快速定位以及機動目標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:
高分辨率雷達系統(tǒng)中，擴展目標一般會產(chǎn)生多個量測。現(xiàn)有隨機有限集(RFS) 類算法一般假定擴展目標的量測數(shù)目服從泊松分布，然而這個假設與實際情況不符。針對這一問題，該文提出一種多伯努利擴展目標概率假設密度(MB-ET-PHD)跟蹤算法。該算法首先假設擴展目標的量測數(shù)目服從多伯努利分布，然后通過有限集統(tǒng)計(FISST)理論的多目標微積分推導得到校正等式，最后給出了高斯混合(GM)框架的仿真結果。仿真結果表明該算法能夠獲得比泊松ET-PHD算法更好的跟蹤性能。
高分辨率雷達系統(tǒng)中，擴展目標一般會產(chǎn)生多個量測。現(xiàn)有隨機有限集(RFS) 類算法一般假定擴展目標的量測數(shù)目服從泊松分布，然而這個假設與實際情況不符。針對這一問題，該文提出一種多伯努利擴展目標概率假設密度(MB-ET-PHD)跟蹤算法。該算法首先假設擴展目標的量測數(shù)目服從多伯努利分布，然后通過有限集統(tǒng)計(FISST)理論的多目標微積分推導得到校正等式，最后給出了高斯混合(GM)框架的仿真結果。仿真結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，滑動聚束的掃描模式可以在保證高分辨率的情況下擴大方位場景范圍。但是變波門后只能獲得交錯的距離徙動曲線，而滑動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聚束模式下SAR成像的關鍵技術，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格式算法(PFA)，將對波門變化的補償融入運動補償處理的過程中，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聚束模式下的大場景成像。實測數(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，滑動聚束的掃描模式可以在保證高分辨率的情況下擴大方位場景范圍。但是變波門后只能獲得交錯的距離徙動曲線，而滑動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聚束模式下SAR成像的關鍵技術，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格式算法(PFA)，將對波門變化的補償融入運動補償處理的過程中，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聚束模式下的大場景成像。實測數(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:
為充分利用隨機調(diào)頻步進逆合成孔徑雷達回波所具有的聯(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調(diào)頻步進逆合成孔徑雷達高分辨成像方法。首先構建隨機調(diào)頻步進信號回波的聯(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方式(組與組之間的隨機方式不同)，構建相應的隨機量測矩陣，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現(xiàn)距離向聯(lián)合高分辨重構；最后結合回波在方位向的稀疏性，采用快速稀疏重構算法實現(xiàn)方位向高分辨成像。理論分析和仿真結果表明由于充分利用了隨機調(diào)頻步進信號回波的隨機性與聯(lián)合稀疏特征，所提出方法具有重構精度高、距離向采樣率低、抗噪性能強等特點。
為充分利用隨機調(diào)頻步進逆合成孔徑雷達回波所具有的聯(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調(diào)頻步進逆合成孔徑雷達高分辨成像方法。首先構建隨機調(diào)頻步進信號回波的聯(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方式(組與組之間的隨機方式不同)，構建相應的隨機量測矩陣，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現(xiàn)距離向聯(lián)合高分辨重構；最后結合回波在方位向的稀疏性，采用快速稀疏重構算法實現(xiàn)方位向高分辨成像。理論分析和仿真結果表明由于充分利用了隨機調(diào)頻步進信號回波的隨機性與聯(lián)合稀疏特征，所提出方法具有重構精度高、距離向采樣率低、抗噪性能強等特點。
2016, 38(12): 3137-3143.
doi: 10.11999/JEIT160784
摘要:
由于機動平臺成像的復雜性，常規(guī)SAR成像方法無法直接應用于俯沖模式下的大斜視成像處理。針對此問題，該文詳細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，并通過坐標軸旋轉(zhuǎn)實現(xiàn)頻譜的高利用率，在有效避免了位置域聚焦的大量補零的前提下，保障了成像分辨率，提高了處理效率。仿真和實測數(shù)據(jù)處理驗證了所提算法的有效性。
由于機動平臺成像的復雜性，常規(guī)SAR成像方法無法直接應用于俯沖模式下的大斜視成像處理。針對此問題，該文詳細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，并通過坐標軸旋轉(zhuǎn)實現(xiàn)頻譜的高利用率，在有效避免了位置域聚焦的大量補零的前提下，保障了成像分辨率，提高了處理效率。仿真和實測數(shù)據(jù)處理驗證了所提算法的有效性。
2016, 38(12): 3144-3151.
doi: 10.11999/JEIT161025
摘要:
空間微動目標3維成像在目標特征信息感知方面具有優(yōu)勢，對于實施空間目標成像、分類、識別等任務具有重要現(xiàn)實意義。據(jù)此，該文針對L型天線陣列成像系統(tǒng)，提出一種基于改進的粒子群優(yōu)化的空間微動目標寬帶雷達干涉式3維成像方法。首先，分析了目標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)化算法重構各天線回波信號的微多普勒相位項，通過對各回波信號相位項的干涉處理，獲得干涉相位差，并推導干涉相位差與目標空間坐標的關系，從而重構真實3維坐標，獲得微動目標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的條件下，均可重構微動目標真實空間坐標和3維圖像，并且具有較好的魯棒性。最后，仿真計算驗證了該方法的有效性。
空間微動目標3維成像在目標特征信息感知方面具有優(yōu)勢，對于實施空間目標成像、分類、識別等任務具有重要現(xiàn)實意義。據(jù)此，該文針對L型天線陣列成像系統(tǒng)，提出一種基于改進的粒子群優(yōu)化的空間微動目標寬帶雷達干涉式3維成像方法。首先，分析了目標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)化算法重構各天線回波信號的微多普勒相位項，通過對各回波信號相位項的干涉處理，獲得干涉相位差，并推導干涉相位差與目標空間坐標的關系，從而重構真實3維坐標，獲得微動目標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的條件下，均可重構微動目標真實空間坐標和3維圖像，并且具有較好的魯棒性。最后，仿真計算驗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，重訪時間短的優(yōu)勢。但是如果采用高軌SAR衛(wèi)星同時作為發(fā)射機和接收機，不能充分發(fā)揮高軌SAR的這些優(yōu)點。采用飛機或低軌衛(wèi)星作為接收機平臺不但能夠更靈活地針對目標區(qū)域成像，而且分辨率也將大大提高。但是星機雙基SAR(BiSAR)的幾何構型復雜，難以直觀地獲知任意幾何構型BiSAR的分辨率特性。該文從BiSAR基平面分辨率出發(fā)，根據(jù)幾何構型得到基平面分辨率與地平面分辨率之間的幾何關系，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)化設計系統(tǒng)帶寬和合成孔徑時間兩個參數(shù)使得BiSAR系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)更好的分辨率特性。最后，仿真結果驗證了方法的有效性。
高軌SAR具有覆蓋范圍廣，重訪時間短的優(yōu)勢。但是如果采用高軌SAR衛(wèi)星同時作為發(fā)射機和接收機，不能充分發(fā)揮高軌SAR的這些優(yōu)點。采用飛機或低軌衛(wèi)星作為接收機平臺不但能夠更靈活地針對目標區(qū)域成像，而且分辨率也將大大提高。但是星機雙基SAR(BiSAR)的幾何構型復雜，難以直觀地獲知任意幾何構型BiSAR的分辨率特性。該文從BiSAR基平面分辨率出發(fā)，根據(jù)幾何構型得到基平面分辨率與地平面分辨率之間的幾何關系，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)化設計系統(tǒng)帶寬和合成孔徑時間兩個參數(shù)使得BiSAR系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)更好的分辨率特性。最后，仿真結果驗證了方法的有效性。
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(SAR)前視成像算法校正了方位時不變運動誤差，忽略了時變運動誤差，造成成像質(zhì)量下降。針對這一問題，該文提出一種基于運動補償?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償。此外，對于加速度帶來的較大的距離徙動，通過級數(shù)反演法求出信號的2維頻譜，然后結合非線性頻調(diào)變標(NCS)算法進行校正，取得了良好的效果。最后通過仿真實驗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(SAR)前視成像算法校正了方位時不變運動誤差，忽略了時變運動誤差，造成成像質(zhì)量下降。針對這一問題，該文提出一種基于運動補償?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償。此外，對于加速度帶來的較大的距離徙動，通過級數(shù)反演法求出信號的2維頻譜，然后結合非線性頻調(diào)變標(NCS)算法進行校正，取得了良好的效果。最后通過仿真實驗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動平臺的SAR成像是一個亟待研究的問題。傳統(tǒng)的斜距模型一般沒有考慮加速度帶來的點目標方位空變，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，并通過仿真對比實驗結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動平臺的SAR成像是一個亟待研究的問題。傳統(tǒng)的斜距模型一般沒有考慮加速度帶來的點目標方位空變，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，并通過仿真對比實驗結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維空變描述不夠準確導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，并基于此推導了改進的非線性調(diào)頻變標(NLCS)成像算法。在距離向，首先利用相位去斜完成距離去走動和多普勒中心矯正，接著對剩余距離單元徙動和距離方位高次耦合項進行了去除處理。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)頻率進行了分析，并重新推導NLCS算法的方位變標函數(shù)和方位壓縮系數(shù)。理論分析與仿真結果證明，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維空變描述不夠準確導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，并基于此推導了改進的非線性調(diào)頻變標(NLCS)成像算法。在距離向，首先利用相位去斜完成距離去走動和多普勒中心矯正，接著對剩余距離單元徙動和距離方位高次耦合項進行了去除處理。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)頻率進行了分析，并重新推導NLCS算法的方位變標函數(shù)和方位壓縮系數(shù)。理論分析與仿真結果證明，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(ISAR)序列成像的空間目標姿態(tài)估計方法。方法提取各幀ISAR圖像中目標的典型線性結構，結合目標軌道信息實現(xiàn)關鍵部件姿態(tài)估計。該文建立了較為穩(wěn)健的空間目標ISAR幾何結構分析流程，采用Radon變換對太陽能翼、平板天線等線性結構進行提取和關聯(lián)，繼而估計典型線性結構在距離-多普勒成像平面的姿態(tài)角變化，同時利用衛(wèi)星軌道信息獲得ISAR距離-多普勒投影矩陣進行線性結構的3維姿態(tài)解算，最終實現(xiàn)典型部件姿態(tài)的優(yōu)化求解估計。仿真實驗驗證了所提算法可有效實現(xiàn)空間目標典型部件的姿態(tài)估計，同時利用多站ISAR觀測數(shù)據(jù)可有效提升算法的估計精度。
該文提出一種基于多站逆合成孔徑雷達(ISAR)序列成像的空間目標姿態(tài)估計方法。方法提取各幀ISAR圖像中目標的典型線性結構，結合目標軌道信息實現(xiàn)關鍵部件姿態(tài)估計。該文建立了較為穩(wěn)健的空間目標ISAR幾何結構分析流程，采用Radon變換對太陽能翼、平板天線等線性結構進行提取和關聯(lián)，繼而估計典型線性結構在距離-多普勒成像平面的姿態(tài)角變化，同時利用衛(wèi)星軌道信息獲得ISAR距離-多普勒投影矩陣進行線性結構的3維姿態(tài)解算，最終實現(xiàn)典型部件姿態(tài)的優(yōu)化求解估計。仿真實驗驗證了所提算法可有效實現(xiàn)空間目標典型部件的姿態(tài)估計，同時利用多站ISAR觀測數(shù)據(jù)可有效提升算法的估計精度。
2016, 38(12): 3189-3196.
doi: 10.11999/JEIT160022
摘要:
該文采用最大相關熵準則(MCC)對平行因子分析算法中基于三線性最小二乘(TALS)迭代準則的目標函數(shù)進行了修正，推導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)，并將該方法應用于雙基地MIMO雷達系統(tǒng)目標參數(shù)估計中。MCC-PARAFAC算法能夠抑制脈沖噪聲的影響，具有較好的估計性能，并且能夠?qū)崿F(xiàn)自動配對。仿真實驗驗證了算法的有效性。
該文采用最大相關熵準則(MCC)對平行因子分析算法中基于三線性最小二乘(TALS)迭代準則的目標函數(shù)進行了修正，推導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)，并將該方法應用于雙基地MIMO雷達系統(tǒng)目標參數(shù)估計中。MCC-PARAFAC算法能夠抑制脈沖噪聲的影響，具有較好的估計性能，并且能夠?qū)崿F(xiàn)自動配對。仿真實驗驗證了算法的有效性。
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信號處理的關鍵技術之一。由于模型的不準確性和電離層的復雜性，已有算法在污染較大時大多精度不高。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式，通過最大化似然函數(shù)來實現(xiàn)污染相位的估計。為了避免最大似然法中的矩陣求逆運算，該文進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)。仿真結果表明，與傳統(tǒng)算法比較，該文算法具有以下優(yōu)點：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，有利于目標信息的提??；該文算法采用高階多項式，避免分段處理和矩陣求逆，簡化了運算。
電離層解相位污染是天波超視距雷達信號處理的關鍵技術之一。由于模型的不準確性和電離層的復雜性，已有算法在污染較大時大多精度不高。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式，通過最大化似然函數(shù)來實現(xiàn)污染相位的估計。為了避免最大似然法中的矩陣求逆運算，該文進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)。仿真結果表明，與傳統(tǒng)算法比較，該文算法具有以下優(yōu)點：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，有利于目標信息的提??；該文算法采用高階多項式，避免分段處理和矩陣求逆，簡化了運算。
2016, 38(12): 3205-3211.
doi: 10.11999/JEIT161075
摘要:
米波雷達在反隱身和抗反輻射導彈等方面有著獨特的優(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，往往對米波雷達測高帶來困難。該文緊密結合陣列米波雷達特點，在陣列多徑信號模型基礎上，總結和歸納了以傳統(tǒng)最大似然(ML)算法為基礎的3種米波雷達測高方法：基于時空級聯(lián)ML算法的測高方法；基于改進的時空級聯(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。對這些方法進行了理論性能分析，梳理了3種方法之間的相互關系，并對理論分析結果進行了計算機仿真實驗，最后給出一些有意義的結論。
米波雷達在反隱身和抗反輻射導彈等方面有著獨特的優(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，往往對米波雷達測高帶來困難。該文緊密結合陣列米波雷達特點，在陣列多徑信號模型基礎上，總結和歸納了以傳統(tǒng)最大似然(ML)算法為基礎的3種米波雷達測高方法：基于時空級聯(lián)ML算法的測高方法；基于改進的時空級聯(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。對這些方法進行了理論性能分析，梳理了3種方法之間的相互關系，并對理論分析結果進行了計算機仿真實驗，最后給出一些有意義的結論。
2016, 38(12): 3212-3218.
doi: 10.11999/JEIT160002
摘要:
針對干擾條件下MIMO雷達面臨的信號截獲以及干擾源快速移動等問題，對雷達收發(fā)方向圖進行優(yōu)化設計。在發(fā)射端利用最小積分旁瓣準則對發(fā)射波束矩陣進行優(yōu)化，將發(fā)射信號能量集中到目標空域，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)健性的同時展寬零陷。通過對MIMO雷達收發(fā)方向圖進行聯(lián)合優(yōu)化設計，解決了信號被截獲及快速移動的有源干擾等問題，從收發(fā)兩端共同提高雷達整體性能。通過實驗仿真對比分析，驗證了所提方法的可行性和有效性。
針對干擾條件下MIMO雷達面臨的信號截獲以及干擾源快速移動等問題，對雷達收發(fā)方向圖進行優(yōu)化設計。在發(fā)射端利用最小積分旁瓣準則對發(fā)射波束矩陣進行優(yōu)化，將發(fā)射信號能量集中到目標空域，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)健性的同時展寬零陷。通過對MIMO雷達收發(fā)方向圖進行聯(lián)合優(yōu)化設計，解決了信號被截獲及快速移動的有源干擾等問題，從收發(fā)兩端共同提高雷達整體性能。通過實驗仿真對比分析，驗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:
為了滿足實際需求，該文提出一種用于多目標定位的功率分配算法，實現(xiàn)MIMO雷達有限功率的快速優(yōu)化分配。該文首先給出了多目標定位誤差的克拉美羅下界，并將其作為代價函數(shù)進行功率分配。而后，設計了一種可應用于多目標定位功率分配的交替全局優(yōu)化算法，通過搜索Pareto解集來實現(xiàn)功率的快速分配。最后，仿真結果表明，所提的算法能快速實現(xiàn)MIMO雷達有限功率的優(yōu)化分配，明顯提升多目標定位精度。
為了滿足實際需求，該文提出一種用于多目標定位的功率分配算法，實現(xiàn)MIMO雷達有限功率的快速優(yōu)化分配。該文首先給出了多目標定位誤差的克拉美羅下界，并將其作為代價函數(shù)進行功率分配。而后，設計了一種可應用于多目標定位功率分配的交替全局優(yōu)化算法，通過搜索Pareto解集來實現(xiàn)功率的快速分配。最后，仿真結果表明，所提的算法能快速實現(xiàn)MIMO雷達有限功率的優(yōu)化分配，明顯提升多目標定位精度。
2016, 38(12): 3224-3229.
doi: 10.11999/JEIT160132
摘要:
有限訓練樣本時，總體協(xié)方差矩陣特征譜的嚴重擴展使得機載前視陣雷達雜波自由度估計困難。該文提出一種前視陣雜波自由度估計方法，該方法利用隨機矩陣理論(Random Matrix Theory, RMT)中特征值統(tǒng)計分布特性建立參數(shù)化的概率模型，結合最小描述長度(Minimum Description Length, MDL)準則關于信源檢測的思想估計雜波自由度。該方法能夠在有限訓練樣下實現(xiàn)雜波自由度的有效估計，仿真結果驗證了方法的有效性。
有限訓練樣本時，總體協(xié)方差矩陣特征譜的嚴重擴展使得機載前視陣雷達雜波自由度估計困難。該文提出一種前視陣雜波自由度估計方法，該方法利用隨機矩陣理論(Random Matrix Theory, RMT)中特征值統(tǒng)計分布特性建立參數(shù)化的概率模型，結合最小描述長度(Minimum Description Length, MDL)準則關于信源檢測的思想估計雜波自由度。該方法能夠在有限訓練樣下實現(xiàn)雜波自由度的有效估計，仿真結果驗證了方法的有效性。
2016, 38(12): 3230-3237.
doi: 10.11999/JEIT160954
摘要:
空時處理是實現(xiàn)機載外輻射源雷達雜波抑制和目標能量積累的有效手段。然而，外輻射源雷達目標信號微弱，需要在長相干處理時間(CPI)下進行空時處理，以提高目標信噪比。長CPI下，目標將出現(xiàn)距離徙動，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)外輻射源雷達特點，提出將Keystone變換與3DT-SAP算法有機結合的距離徙動校正算法。該算法計算效率高，具有實時處理的潛力，能在抑制雜波的同時校正距離徙動，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、不同強弱的目標進行有效的距離徙動校正，是一種高效、高性能的機載外輻射雷達距離徙動校正算法。
空時處理是實現(xiàn)機載外輻射源雷達雜波抑制和目標能量積累的有效手段。然而，外輻射源雷達目標信號微弱，需要在長相干處理時間(CPI)下進行空時處理，以提高目標信噪比。長CPI下，目標將出現(xiàn)距離徙動，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)外輻射源雷達特點，提出將Keystone變換與3DT-SAP算法有機結合的距離徙動校正算法。該算法計算效率高，具有實時處理的潛力，能在抑制雜波的同時校正距離徙動，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、不同強弱的目標進行有效的距離徙動校正，是一種高效、高性能的機載外輻射雷達距離徙動校正算法。
2016, 38(12): 3238-3244.
doi: 10.11999/JEIT161000
摘要:
為了提高全極化合成孔徑雷達(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圖像進行濾波和方位向時頻分解，得到多個子孔徑圖像，然后結合方位向非平穩(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。星載和機載PolSAR數(shù)據(jù)實驗結果驗證了該方法的有效性。
為了提高全極化合成孔徑雷達(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圖像進行濾波和方位向時頻分解，得到多個子孔徑圖像，然后結合方位向非平穩(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。星載和機載PolSAR數(shù)據(jù)實驗結果驗證了該方法的有效性。
2016, 38(12): 3245-3251.
doi: 10.11999/JEIT160021
摘要:
高分辨率機載干涉合成孔徑雷達(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，導致干涉相位偏差沿距離向變化，而傳統(tǒng)的干涉定標方法將干涉相位偏差視為常數(shù)進行定標，無法消除干涉相位沿距離向變化的誤差，因此使得定標后反演得到的高程存在距離向空變誤差。針對該問題，該文提出一種單獨將干涉相位偏差沿視角進行多項式擬合的定標方法。最后，利用一組機載實測數(shù)據(jù)對該方法加以驗證，實驗結果表明，該方法能有效地解決高分辨率機載InSAR高程測量距離向誤差的空變問題。
高分辨率機載干涉合成孔徑雷達(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，導致干涉相位偏差沿距離向變化，而傳統(tǒng)的干涉定標方法將干涉相位偏差視為常數(shù)進行定標，無法消除干涉相位沿距離向變化的誤差，因此使得定標后反演得到的高程存在距離向空變誤差。針對該問題，該文提出一種單獨將干涉相位偏差沿視角進行多項式擬合的定標方法。最后，利用一組機載實測數(shù)據(jù)對該方法加以驗證，實驗結果表明，該方法能有效地解決高分辨率機載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:
風電場雜波具有強散射性和由于其葉片旋轉(zhuǎn)導致的頻譜展寬特性，其雷達回波很難用傳統(tǒng)的雜波濾波器濾除，進而導致氣象目標探測過程中的誤檢測與誤識別，這是影響新一代氣象雷達探測性能的一個重要因素。該文通過分析風電場雜波區(qū)別于氣象目標的回波特性，基于氣象雷達二次產(chǎn)品(Level-II)實測數(shù)據(jù)選取某些特征參量，通過構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電場雜波的各個特征量的隸屬度函數(shù)，并設置相應的邏輯規(guī)則，利用模糊邏輯推理系統(tǒng)(FIS)實現(xiàn)風電場雜波的自適應檢測與識別。通過采集幾組典型的Level-II數(shù)據(jù)對所提方法進行測試與驗證，均較為準確地識別出存在于氣象雷達視野內(nèi)的風電場雜波，實驗結果證明了該文算法的可靠性。
風電場雜波具有強散射性和由于其葉片旋轉(zhuǎn)導致的頻譜展寬特性，其雷達回波很難用傳統(tǒng)的雜波濾波器濾除，進而導致氣象目標探測過程中的誤檢測與誤識別，這是影響新一代氣象雷達探測性能的一個重要因素。該文通過分析風電場雜波區(qū)別于氣象目標的回波特性，基于氣象雷達二次產(chǎn)品(Level-II)實測數(shù)據(jù)選取某些特征參量，通過構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電場雜波的各個特征量的隸屬度函數(shù)，并設置相應的邏輯規(guī)則，利用模糊邏輯推理系統(tǒng)(FIS)實現(xiàn)風電場雜波的自適應檢測與識別。通過采集幾組典型的Level-II數(shù)據(jù)對所提方法進行測試與驗證，均較為準確地識別出存在于氣象雷達視野內(nèi)的風電場雜波，實驗結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、有效地利用目標全極化HRRP的特征信息是提高對海雷達目標識別率的研究熱點之一。該文利用CST軟件仿真建立了7類海上目標在不同方位角下的全極化HRRP數(shù)據(jù)庫。在此基礎上，提取了4類共39個特征。提出一種基于歸一化互信息(NMI)并利用模擬退火(SA)算法進行優(yōu)化的全局最優(yōu)特征選擇算法，并命名為NMI-SA?；贖RRP數(shù)據(jù)集以及9個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行對比，結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個特征進行重點分析，選擇出25個辨別力強、冗余度低的特征。
充分、有效地利用目標全極化HRRP的特征信息是提高對海雷達目標識別率的研究熱點之一。該文利用CST軟件仿真建立了7類海上目標在不同方位角下的全極化HRRP數(shù)據(jù)庫。在此基礎上，提取了4類共39個特征。提出一種基于歸一化互信息(NMI)并利用模擬退火(SA)算法進行優(yōu)化的全局最優(yōu)特征選擇算法，并命名為NMI-SA?；贖RRP數(shù)據(jù)集以及9個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行對比，結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個特征進行重點分析，選擇出25個辨別力強、冗余度低的特征。
2016, 38(12): 3269-3274.
doi: 10.11999/JEIT160672
摘要:
天基雷達可以在全球范圍內(nèi)實現(xiàn)運動目標探測和對地高分辨率成像。該文研究了天基雷達系統(tǒng)問題，基于大型稀疏陣列天線，論述了天基雷達的技術體制和關鍵技術，設計了基于稀疏陣列的MEO軌道X波段天基雷達系統(tǒng)參數(shù)并分析了其系統(tǒng)性能，為天基雷達的技術實現(xiàn)提供了一種新的途徑。
天基雷達可以在全球范圍內(nèi)實現(xiàn)運動目標探測和對地高分辨率成像。該文研究了天基雷達系統(tǒng)問題，基于大型稀疏陣列天線，論述了天基雷達的技術體制和關鍵技術，設計了基于稀疏陣列的MEO軌道X波段天基雷達系統(tǒng)參數(shù)并分析了其系統(tǒng)性能，為天基雷達的技術實現(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)該干擾的時頻分布特性，提出一種聯(lián)合時頻分布和壓縮感知的干擾抑制算法。該方法通過在時頻域丟棄SMSP干擾信號，保留屬于目標信號的時頻點，并根據(jù)保留的時頻點與雷達回波頻譜間的線性關系，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目標信號，實現(xiàn)對SMSP干擾的抑制。Monte Carlo仿真結果驗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)該干擾的時頻分布特性，提出一種聯(lián)合時頻分布和壓縮感知的干擾抑制算法。該方法通過在時頻域丟棄SMSP干擾信號，保留屬于目標信號的時頻點，并根據(jù)保留的時頻點與雷達回波頻譜間的線性關系，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目標信號，實現(xiàn)對SMSP干擾的抑制。Monte Carlo仿真結果驗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)計特性，提出一種基于穩(wěn)定封閉均勻區(qū)域的SAR圖像配準算法。首先基于多尺度非線性擴散理論，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)心點構建圖像變換模型。實驗結果表明，該算法配準精度高，能有效克服待配準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)計特性，提出一種基于穩(wěn)定封閉均勻區(qū)域的SAR圖像配準算法。首先基于多尺度非線性擴散理論，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)心點構建圖像變換模型。實驗結果表明，該算法配準精度高，能有效克服待配準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性。
2016, 38(12): 3289-3297.
doi: 10.11999/JEIT160992
摘要:
極化合成孔徑雷達(極化SAR)經(jīng)過近幾年的迅速發(fā)展，已經(jīng)成為遙感領域的一大研究熱點。極化目標分解作為極化SAR圖像分析的一種基本手段，所提取的極化信息是極化SAR圖像目標檢測和分類的基礎，在極化SAR圖像解譯中起著關鍵作用。通過對近幾年極化目標分解方法的發(fā)展作一個全面的闡述，重點介紹該領域出現(xiàn)的新技術，使相關研究人員能夠更清晰地了解這一領域的最新進展。
極化合成孔徑雷達(極化SAR)經(jīng)過近幾年的迅速發(fā)展，已經(jīng)成為遙感領域的一大研究熱點。極化目標分解作為極化SAR圖像分析的一種基本手段，所提取的極化信息是極化SAR圖像目標檢測和分類的基礎，在極化SAR圖像解譯中起著關鍵作用。通過對近幾年極化目標分解方法的發(fā)展作一個全面的闡述，重點介紹該領域出現(xiàn)的新技術，使相關研究人員能夠更清晰地了解這一領域的最新進展。
2016, 38(12): 3298-3306.
doi: 10.11999/JEIT161007
摘要:
機載預警雷達及其信號處理技術經(jīng)歷了巨大的發(fā)展，但也面臨著隱身目標、非均勻雜波、復雜電磁環(huán)境、目標的識別和多種作戰(zhàn)任務的嚴峻挑戰(zhàn)。該文回顧了機載預警雷達及其信號處理技術的發(fā)展歷程，分析了機載預警雷達面臨的反隱身、反干擾、反雜波和目標識別方面的挑戰(zhàn)，在此基礎上提出了機載預警雷達體制正向數(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、認知抗干擾等關鍵技術，有望對下一代機載預警雷達的研制發(fā)揮一定的指導意義。
機載預警雷達及其信號處理技術經(jīng)歷了巨大的發(fā)展，但也面臨著隱身目標、非均勻雜波、復雜電磁環(huán)境、目標的識別和多種作戰(zhàn)任務的嚴峻挑戰(zhàn)。該文回顧了機載預警雷達及其信號處理技術的發(fā)展歷程，分析了機載預警雷達面臨的反隱身、反干擾、反雜波和目標識別方面的挑戰(zhàn)，在此基礎上提出了機載預警雷達體制正向數(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、認知抗干擾等關鍵技術，有望對下一代機載預警雷達的研制發(fā)揮一定的指導意義。
