分数阶自相关和FrFT的LFM信号参数估计

基于分数阶自相关和分数阶傅里叶变换的特点,提出了一种LFM信号检测与参数估计方法。相对分数阶傅里叶二维扫描法和匹配傅里叶变换,所提方法将检测与参数估计的二维搜索变为一维搜索,快速实现信号检测和参数估计,在多分量LFM信号情况下借助“Clean”的方法来抑制强分量对弱分量的干扰。计算机仿真表明了该算法在低信噪比多分量LFM信号检测与参数估计中的有效性。     

高速运动平台MIMO雷达“三跨”补偿研究

针对高速运动平台MIMO雷达地面动目标三跨运动及补偿的问题,建立空间模型,导出了回波时延和发射方向图随时间及周期变化的公式。分析了回波的特性,给出三跨走动的表达式,提出了用预补偿校正目标跨距离单元走动和跨波束走动,并结合分数阶傅里叶变换(FrFT)补偿目标跨多普勒单元走动的方法。该方法可以实现对目标三跨运动的同时补偿,且由于预补偿是对发射信号进行处理,其计算量远低于现有的补偿算法。最后用MIMO雷达稀布阵的思想,采用稀疏发射紧凑接收的方式进行跨波束走动及补偿的仿真,仿真结果证明了预补偿与FrFT相结合的补偿方法对于三跨走动补偿的有效性。     

基于FrFT和子空间正交的LFM信号参数估计

基于分数阶Fourier变换和子空间正交性,提出了一种低信噪比下线性调频信号检测与参数估计方法。讨论过程中将线性调频信号通过适当的分数阶Fourier变换得到一个单频复正弦信号,在此基础上,利用信号子空间与噪声子空间的正交性处理其正弦信号,再对线性调频信号的检测和参数估计转化为函数极值求解;最后,利用计算机模拟证实了方法的有效性。     

合成孔径雷达慢运动目标成像处理的研究

从运动目标的回波特性出发，讨论了目标运动参数对合成孔径雷过（ＳＡＲ）成像的影响，介绍了一种运动目标成像算法。该算法能有效地区分静止目标和运动目标，实现静止目标与运动目标分别同时成像。并给出了对ＳＡＲ运动目标模拟数据的处理结果。     

基于Pei采样型DFRFT算法的线性调频脉冲压缩

基于Pei采样型DFRFT算法,提出了一种线性调频脉冲压缩新方法。该方法通过补零延拓从而将线性调频脉冲的时延估计问题转化为中心频率估计问题,再利用分数阶傅里叶变换对线性调频信号的能量聚集性实现与传统线性调频脉冲压缩性能相近的效果。在此基础上,导出了其离散距离估计式的解析表达,并分析了其离散精度以及多普勒频移的影响。该方法具有较强的抗多普勒频移能力,并在保证测距精度条件下大大降低了运算量。仿真结果证明了理论推导的正确性。     

AMTI雷达平台运动补偿

AMTI 雷达中,由于平台运动,地面固定杂波平均多普勒频率平移及杂波谱展宽,造成两相邻脉冲回波间产生一相位超前。本文对这种平台运动效应进行了分析,提出了一种采用自适应方法产生校正信号,对回波平台运动效应进行了补偿。这种补偿不局限于每次两个脉冲之间,而可适用于多个脉冲,从而为 MTI 处理提供了方便。还获得了有、无补偿的一次对消处理结果。     

基于遗传算法的ISAR运动补偿新算法

提出了基于遗传算法进行逆合成孔径雷达运动补偿的新算法.针对遗传算法解的收敛性问题,在遗传算法中采用了最优个体保存策略,使得解以概率1收敛于全局最优解;针对遗传算法运算量大的问题,提出了采用运动补偿后最小熵和最小距离作为适应度函数,由此形成2种称为GAMCE和GAMCD的ISAR运动补偿新算法.仿真数据和实测数据验证了所提新算法的有效性.     

ISAR运动参数估计和补偿改进方法

在使用FFT距离多普勒算法进行ISAR成像处理时,回波相关性的减弱将加大运动补偿难度,带来较大的误差。该文在常规相邻相关法基础上,提出了一种改进的运动补偿方法。在距离向上,利用基准回波相关法与曲线拟合,克服了低回波相关性下包络对齐时出现的包络漂移、包络跳变等缺陷;在方位向上,利用DCFT变换,对目标的运动参数进行精确估计并加以补偿,减小了回波相关性降低对相位补偿的影响。仿真验证了该方法的有效性。     

一种宽波束机载SAR运动误差补偿算法

精确的运动补偿是高分辨率机载合成孔径雷达(SAR)成像的关键.运动补偿就是对原始数据进行相位校正和斜距位置校正,使雷达回波数据如同是载机在匀速直线运动状态下获得的,这是各种成像算法的基础.随着宽波束机载SAR应用的发展,运动误差在方位向的空变性对SAR成像的影响日趋显著.文中讨论了运动误差方位向的空变性及频率特性,提出了一种宽波束机载SAR运动误差补偿算法,并给出了仿真结果和真实SAR数据处理结果.     

分布式SAR系统中运动目标检测定位技术

建立了分布式卫星SAR系统动目标检测定位和测速模型,提出了一种基于改进的ESPRIT算法的多通道动目标检测定位和测速方法。该方法用DPCA技术检测动目标,再利用改进的ESPRIT算法确定动目标数并定位,提取运动参数。理论和仿真结果表明该方法能正确检测动目标并确定运动参数,与传统FFT方法比较,尤其对于成像后在一个方位分辨单元内的多个动目标情况,该方法具有明显优越性。     

相位舍位对DDS谱分布的影响

采用严格的信号分析方法，运用离散傅里叶变换（ＤＦＴ）和傅里叶变换（ＦＴ）详细推导了理想状态和相位舍位条件下直接数字频率合成器（ＤＤＳ）的频谱分布规律。所得到的理论推算结果与目前公认的结果一致，这对实际的ＤＤＳ系统设计有着极大的参考价值     

星载SAR数字信号处理及运动补偿

详细讨论了星载合成孔径雷达（ＳＡＲ）的数字信号处理算法及运动补偿。首先给出了星载ＳＡＲ，点目标的数学模型及成像处理流程，然后着重讨论了星载ＳＡＲ的运动补偿算法，即：多普勒质心及斜率的估计。最后利用Ｓｅａｓａｔ卫星原始数据进行成像处理并给出了处理结果。     

一种基于冗余小波变换的DT网格运动估计和运动补偿方法

网格划分和网格顶点的运动估计是基于不规则网格的视频压缩技术的关键。为了进一步提高网格运动估计和运动补偿的效果,在综合比较现有冗余小波变换域运动估计方法和适用规则网格的EMRMC算法的基础上,提出了一种新的基于不规则网格的运动估计和运动补偿算法,即在冗余小波变换域提取特征点和运动潜在区,网格顶点的运动估计采用结合运动潜在区的在时域进行块匹配的运动估计和运动补偿方法,而运动补偿则通过三角形仿射变换完成。同时还给出了冗余小波变换域提取运动潜在区的计算模板。理论分析和实验结果表明,该算法在补偿效果方面较前两种方法得到了改进。     

基于运动特征的分层模糊目标识别

提出了一种基于目标运动特征的空中目标实时分层模糊识别方法.对直升机、固定翼飞机、空地弹及巡航弹等空中目标的运动特性进行了分析,提取目标的高度、速度、加速度、高度变化率和加速度变化率等特征.进行分层目标识别,首先根据加速度、高度变化率和加速度变化率等特征识别出空地弹目标,然后根据高度、速度和加速度特征对目标类别的隶属度和模糊密度,实现直升机、固定翼飞机以及巡航弹目标的实时识别.实验结果表明,该方法计算简单,识别率高.在实际工程应用中取得了良好的效果.     

机载SAR运动目标的检测和成像处理

针对机载合成孔径雷达（ＳＡＲ），分析了运动目标的检测和成像处理的方法，通过对Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布（ＷＶＤ）同Ｗａｖｅｌｅｔ变换（ＭＴ）的分析和比较，将ＡＤＰＣＡ（ＡｄａｐｔｉｖｅＤｉｓｐｌａｐｈａｓｅＣｅｎｔｅｒＡｎｔｅｎｎａ）同ｗＴ相结合，从而达到对运动目标进行检测和成像的目的。对ＡＤＰＣＡ的对消比的计算机模拟，表明ＡＤＰＣＡ具有良好的杂波抑制能力。最后给出了可行的运动目标检测和成像的框图。     

机载雷达平台运动补偿技术

机载雷达，由于平台运动造成地杂波谱产生多普勒频移和展宽。在讨论机载雷达地杂波频谱特性基础上，分析比较了ＡＭＴＩ系统和ＡＤＰＣＡ系统的性能，这些系统均具有良好的地杂波抑制能力。计算机模拟结果表明双路ＡＤＰＣＡ系统具有极好的地杂波抑制能力，是一种优异的平台运动补偿技术。     

基于改进ViBe算法的运动目标检测

针对视觉背景提取(Visual background extractor,ViBe)算法在镜头抖动和动态场景下运动目标误检率高的问题,提出了一种改进的ViBe算法。首先利用背景点有无整体运动来判断镜头是否抖动,接着根据背景点的运动求出全局运动参数,然后加入运动补偿算法消除镜头抖动对背景模型更新的影响,最后通过前景图像的连通域集合对动态场景下的动态噪声进行过滤,实现更为精准的运动目标检测。多种数据集测试结果表明,改进后的ViBe算法在镜头抖动和动态场景下能准确检测出运动目标,各项评价指标均优于经典ViBe算法和其他对比算法,具有一定的实用价值。     

基于小波变换的分数布朗运动参数估计

为了估计分数布朗运动参数，对离散分数高斯噪声进行了Haar小波变换。根据“近似”小波系数方差和分数高斯噪声（DFGN）方差的关系，并结合平稳序列小波分解的性质，推导出一种估计算法。在仿真中，和修改的EM算法相比较，算法简洁，并以方均根误差和标准差为指标说明了此种方法的有效性和优越性。     

一种视频图像中运动目标检测方法研究

针对序列图像中的运动目标检测问题,在独立分量分析的基本理论和算法的基础上,提出采用基于正交对称矩阵的快速定点算法对实际视频图像中的运动目标进行运动检测的方法。实验结果表明:该方法不仅能检测运动轨迹,还能提取运动目标的轮廓,并判断运动方向,是一种有效的运动目标检测方法。     

受控五杆机构实现轨迹的"补偿运动"研究

以优化后的四杆机构为受控五杆机构的初始机构，按受控机构学原理，计算精确实现N点所构成轨迹的受控构件的补偿运动；进而研究实现M点（MN）构成轨迹的可行性，达到改善补偿运动的运动特性之目的。