一、分立强杂波背景下AEW雷达双通道检测方法（论文文献综述）
刘竹天[1]（2021）在《双基前视SAR杂波抑制与动目标检测方法研究》文中进行了进一步梳理双基前视合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）通过将收、发双站分置于不同的承载平台,能够突破传统单基SAR无法前视成像的局限,可全天时、全天候地获取接收站飞行正前方地/海面的高分辨图像。同时,双基前视SAR接收站还具有电磁静默、不易被干扰等优势,在空面打击等领域具有十分重要的应用价值与前景。双基前视SAR杂波抑制与动目标检测,是指利用动目标与地物背景回波在空-时-频及图像域等的差异,通过多通道对消等技术有效抑制前视区杂波,并分离、检测出运动目标。杂波抑制与动目标检测是实现双基前视SAR地面运动目标指示（Ground Moving Target Indication,GMTI）的关键要素。本文围绕双基前视SAR-GMTI所涉及的杂波建模与特性分析、杂波抑制、动目标检测等问题,进行了理论研究和方法验证等工作,主要内容如下:1.研究了基于非标准椭圆坐标求解的双基前视SAR几何建模方法,导出了双基前视SAR空-时杂波模型,分析了双基前视SAR杂波的非平稳特性,为杂波抑制与动目标检测研究奠定了理论基础。2.提出了基于级联对消的双基前视SAR杂波抑制方法,通过单元级自适应对消和图像级二次对消处理,解决了系统收发分置导致的杂波难消除问题,在回波域-图像域中实现了前视区杂波的联合抑制。3.提出了基于空-时匹配滤波的双基前视SAR杂波抑制方法,通过空-时滤波器优化建模和权矢量最优求解,消除了杂波强非平稳特性的影响,在空-时二维域中实现了前视区杂波的有效抑制,为高可靠动目标检测提供了保障。4.提出了基于二维延时相关、仿射延时变换等的双基前视SAR动目标检测方法,解决了低信噪比条件下动目标能量积累和多普勒参数估计等问题,完成了地面运动目标的有效检测以及参数估计。在理论研究的基础上,还协助课题组完成了多次机载挂飞验证试验,实现了国际首次机载双基前视SAR-GMTI飞行验证。本文通过理论分析、数值仿真和实测数据处理等环节,对上述方法进行了验证。结果表明,上述方法能够有效抑制双基前视SAR强非平稳杂波,检测出动目标信号,并估计出多普勒参数,从而实现双基前视SAR-GMTI。
田敏[2]（2019）在《多通道SAR复图像域慢速运动目标多特征检测方法研究》文中进行了进一步梳理多通道合成孔径雷达能够对同一观测场景高效地完成多帧成像,利用多帧复图像的空时联系进一步提升动目标的检测性能与定位精度,在军事情报获取与交通监视领域发挥着至关重要的作用。合成孔径雷达由于平台的运动导致地/海杂波的多普勒谱展宽,慢速运动目标会淹没在杂波背景中,需要进行杂波抑制来实现动目标检测。在实际环境中,杂波分布非均匀,内部起伏运动引起时间、空间去相关,雷达非正侧视工作时杂波空时二维谱随空间快速变化,加之雷达系统的幅度和相位响应误差,导致自适应杂波抑制能力恶化,动目标检测虚警概率升高,雷达系统的最小可检测速度变差。针对实际背景下动目标检测的关键问题,本文综合利用多通道合成孔径雷达复图像域的信号幅度、相位、干涉幅度、干涉相位、滤波响应损失以及运动舰船的尾迹等多特征以提升慢速目标的检测性能,主要研究工作概括如下:1.在复杂地杂波背景下,针对利用杂波抑制残差图的动目标检测方法存在虚警概率高、慢速低信噪比目标检测困难的问题,提出了一种基于滤波响应损失的两步检测方法。该方法首先进行稳健的场景杂波抑制处理,并采用较低的幅度检测门限初步检测出潜在目标,旨在提升慢速、低信噪比目标的检测概率;然后,根据潜在目标在杂波抑制前后的功率变化构造滤波响应损失检测量进行二次检测以剔除虚警。推导了该两步检测方法在非均匀杂波背景下的统计分布特性,并给出了自适应检测门限的计算方式。实验结果表明,相比于广义内积似然比、干涉幅度相位两步检测以及干涉幅度相位结合方法,所提方法能够改善非均匀杂波背景下低信噪比动目标的检测性能,获得更好的动目标最小可检测速度。2.在海杂波背景下,针对现有运动舰船目标检测方法存在虚警概率高、动目标检测盲速区大的问题,提出了一种基于干涉幅度与相位自适应融合的无盲速舰船目标检测方法。首先,联合复干涉图像的幅度、相位以及空间结构信息设计了一种干涉双边滤波处理算法,以平滑噪声,并保持物体的空间结构,可以获得更加准确的干涉信息测量结果。然后,利用高斯核函数构造了一种基于干涉幅度与相位自适应融合的目标检测准则,并根据复合高斯杂波模型推导了该检测量的概率密度函数,给出了自适应检测门限的计算方式。理论分析表明,对于盲速区的动目标,该检测准则可以自动退化为幅度检测量以避免检测盲速;对于非盲速区的目标,该准则通过融合干涉幅度与相位信息来增加舰船目标与背景的对比度,提升低信噪比目标的检测性能。机载实测数据处理结果表明,所提出的干涉双边滤波多视处理算法可以有效地平滑噪声,提升干涉信息的测量精度;干涉幅度与相位自适应融合的目标检测准则改善了动目标的检测盲速问题,提高了低信噪比运动舰船目标的检测性能。3.为缓解海杂波背景下低信噪比、小尺寸运动舰船目标检测概率低的问题,在沿航迹干涉合成孔径雷达系统下,提出一种尾迹特征辅助的运动舰船目标检测方法。该方法首先综合利用干涉幅度、干涉相位以及尾迹的形态特征来提升舰船尾迹的检测性能。然后,一方面利用尾迹特征构造待检测舰船目标的位置和沿航迹干涉相位模板;另一方面,在复干涉图像域构造一种多特征融合的检测量,并以较低的检测门限初步检测出潜在舰船目标。最后,将潜在舰船目标与生成的舰船模板一一匹配来剔除虚警。通过仿真实验验证了所提方法对升低可观测舰船目标的检测性能的改善。
孔维太[3]（2019）在《低空动目标检测雷达信号处理机设计》文中研究说明低空飞行物数量急剧增加,给生产、生活、社会和国家安全带来了潜在的安全隐患。相比采用光学的方法或者采用捕获通信信号的方法进行低空动目标的探测、监管和拦截,采用雷达的方法适应性更强、更加有效。而其中雷达信号处理机的设计则是低空动目标检测雷达设计的难点和关键所在。本文从分析雷达信号处理机原理出发,根据低空动目标雷达回波强度低、杂波背景强、运动速度低的特点,选择了以二维FFT算法实现距离-多普勒积累和以杂波图对消实现杂波抑制为核心的信号处理算法,开发了多通道的软件无线电信号处理机的硬件和软件原型,并且完成了实际场景验证。在总体架构上,由于线性调频连续波体制雷达的信号处理机具有较低的复杂度和设计难度,因此采用线性调频锯齿波形实现低空动目标探测。在此基础上,设计了信号处理机的基本参数;发射机采用NCO产生LFMCW波形;根据低空动目标回波的强杂波、反射截面积小、运动速度低等特点,接收机采用去斜的方法实现匹配滤波,进而采用二维FFT算法实现距离维和多普勒维的二维积累,同时采用杂波图实现杂波对消,并完成恒虚警检测。在硬件架构上,采用最新的数字信号处理器件和软件无线电收发信技术构建信号处理机原型并实现雷达信号处理算法。所设计的多通道信号处理机,包含一片ZYNQ系列异构处理器和多片AD9361射频捷变收发器芯片。根据各部分算法对于复杂度和实时性的不同要求,将低空动目标检测算法的高实时性部分分配到ZYNQ处理器的可编程逻辑,同时将实时性较低且控制流程较复杂的部分分配到ARM双核处理器,进而采用模块化、结构化的方法完成软件设计。实验表明,所设计的低空动目标雷达信号处理机算法合理、方案可行、原型设备有效。由于采用了最新的异构信号处理器件和软件无线电技术,具备集成度高、可重构、可扩展性好、适应性强的特点,具有一定的应用前景。
许华健[4]（2018）在《分布式卫星雷达复杂地理杂波抑制和运动目标检测方法研究》文中研究表明地/海面动目标检测（GMTI/MMTI）是机载/星载监视系统获取监视区域态势信息的主要任务之一。在合成孔径雷达（SAR）体制下,利用GMTI技术手段不仅可以获得高分辨（高清）的区域SAR图像,还可以同时掌握监测场景的动态信息,对监视区域态势形成精准的认知与评估具有重要的意义和价值。相比于单通道系统而言,多通道SAR系统增加了空域维度的信息,通过空域和时域综合处理后能够提升低速目标的检测性能。为了能够进一步突破单卫星平台系统的天线孔径尺寸限制,分布式卫星雷达系统是一种较好的体制选择。不过,分布式卫星雷达系统存在长的垂直航迹基线（CTB）,对地形高程更为敏感。尤其是地形高程起伏区域,杂波谱结构（干涉相位）在空间上会发生改变,即杂波谱结构受到“污染”,具有明显的空间依赖性。传统处理方法以均匀场景为前提,需要大量满足独立同分布（IID）的训练样本,在独立同分布均匀环境遭受破坏后GMTI性能下降明显。因此,针对存在混合基线的分布式卫星雷达GMTI处理所面临的复杂地理杂波抑制和运动目标检测难题,重点研究复杂地理杂波区域IID样本选取问题、样本数不足导致杂波抑制性能恶化问题以及低信噪比（SNR）目标检测性能提升问题。主要研究内容概括如下:1.针对近岸区域存在方位模糊杂波导致准确选取IID训练样本困难问题,提出了一种基于多通道SAR系统的联合多视干涉相位和干涉幅度特征实现方位模糊杂波位置获取的方法。首先,将近岸区域的杂波建模为多视协方差矩阵（MLCM）有限混合杂波模型。然后,利用期望最大化算法来实现SAR杂波场景的模糊杂波位置的确定（即自动分类）。最后,根据获取的模糊杂波位置信息构造权矢量实现模糊杂波抑制。仿真实验和TerraSAR-X实测数据处理结果表明所提方法在不需要精确的系统参数和方位模糊源位置信息的前提下,能够获得精确的方位模糊杂波位置信息和良好的方位模糊杂波去除性能。2.针对复杂地理杂波区域IID杂波样本获取后所面临的可用样本数不足问题,提出了一种广义精细加权方法估计杂波协方差矩阵（CCM）,称为GSWADD方法。从A-D域的CCM重构的观点来看,该方法是WSCM类方法的一般形式,其提高了数据利用率并有效地缓解了传统WSCM类方法训练样本数需求和非均匀样本性能损失之间的矛盾。该方法的核心在于利用A-D域的局部（精细）加权方式估计杂波的A-D谱,从而正确重构出全维的CCM。基于仿真数据和机载四通道实测数据的试验结果表明,所提方法能够在样本不足时缓解目标信号污染导致的STAP处理能力下降问题。3.针对分布式卫星雷达低SNR目标检测性能降低问题,提出了运动目标阴影特征辅助的多通道高分辨SAR-GMTI处理框架。首先给出了运动目标阴影的尺寸、强度和干涉相位模型。然后,在给出多通道SAR系统下的阴影辅助判决基本原理与实现框架的基础上提出两种改进运动目标阴影检测性能的方法。第一种方法通过融合强度特征和沿航迹干涉（ATI）相位特征改善阴影的检测性能;第二种方法则是考虑目标运动对阴影的影响,通过目标速度、尺寸等知识辅助方式来自适应调整目标阴影区域检测门限,提升动目标阴影的检测概率,从而改善阴影辅助判决检测方法的性能。最后,通过仿真和机载双通道实测数据处理的试验,验证了所提方法能够有效地提高低SNR目标检测性能。需要强调的是,所提方法的实现是先利用低门限检测（此时虚警概率和目标的检测概率同时升高）,然后再利用运动目标的阴影特性信息来剔除孤立虚假目标。
郑红超[5]（2018）在《基于多通道合成孔径雷达系统的运动目标检测技术研究》文中研究说明合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）作为一种高分辨率成像雷达,具有广泛的民事和军事用途。运动目标检测是合成孔径雷达系统的一项重要功能。通常来说,检测运动目标的关键在于如何有效抑制静止杂波,多通道合成孔径雷达系统具有更多的空间自由度,可以用来实现高效的杂波抑制,在运动目标检测方面具有非常广泛的应用前景。本文对多通道合成孔径雷达系统进行了系统地研究,包括多通道SAR系统的天线结构和工作模式,以及不同接收天线的相位中心偏置对于静止目标的聚焦位置和聚焦相位的影响,并据此开发出一种自适应的图像配准算法。本文根据运动目标方位向速度（影响多普勒调频斜率）的大小分两种情况来推导运动目标聚焦后的表达式,并建立相应的运动目标信号模型。根据建立的信号模型,本文详细分析了运动目标在多通道SAR系统当中的分布特点和相位特性,并提出了多种运动目标检测算法。本文提出了基于干涉相位和干涉幅度的二维检测算法。传统的沿迹干涉技术只考虑干涉相位的分布特性,因而很容易受到噪声的干扰,使得检测性能受到影响。本文利用微积分的基本特性分析了干涉幅度对干涉相位统计分布的影响,并建立了干涉幅度和干涉相位统计分布的关系函数。对于SAR系统干涉图而言:1)干涉相位近似满足正态分布,且方差与对应的干涉幅度成反比;2)具有相同干涉幅度的像素点的干涉相位具有相同的统计分布。根据建立的干涉幅度和干涉相位的统计分布模型,本文在幅度-相位平面内设计了一个二维检测门限来检测场景中的运动目标。该算法可以提高传统沿迹干涉技术的检测性能,在相同信噪比的条件下对慢速运动目标具有更好的检测效果。本文提出了基于多通道SAR系统空间频谱分析的运动目标检测算法。理想情况下,多通道SAR系统的空间频谱是一个单频信号。静止目标的空间频谱集中分布于零频;运动目标的空间频谱由于受到径向速度的影响而会偏离零频。本文将多通道SAR系统的空间频谱的峰值点对应的速度定义为统治速度,因此统治速度代表着SAR图像当中各个像素单元内占据统治地位的目标的空间频谱分布特性。本文利用均值和标准差来描述统治速度的统计分布规律,并提出了基于曲线拟合的参数化算法来设计均值-标准差平面内的二维门限以检测运动目标。这一算法充分利用了运动目标的空间频谱分布特点,具有很高的检测性能。但是,该算法对弱运动目标进行处理时容易发生漏警。在此基础上,本文又提出了一种基于测量空间频谱不对称性分布的运动目标检测算法。静止目标的空间频谱能量关于零频对称分布,而运动目标的空间频谱能量关于零频是不对称性的,本文设计了一个测量函数来计算各个像素点的空间频谱能量分布的不对称程度,进而利用门限检测技术来提取出运动目标。除此之外,本文利用帕萨瓦尔定理将计算空间频谱不对称性的过程等效到时域来计算,从而避免了估计空间频谱的过程,大大提高了该算法的计算效率。本文提出了基于多通道高分宽幅SAR系统的运动目标检测算法。高分宽幅SAR系统可以同时实现方位向的高分辨率和距离向的大成像幅宽,这是当前的研究热点。本文针对该系统的运动目标检测技术的需求进行了分析,并给出了相应的运动目标信号模型。由于高分宽幅SAR系统的天线结构与传统的单发多收SAR系统相似,且最终得到的是一幅单通道SAR图像,因而传统的运动目标检测技术也可以经过一定的改进来适用于高分宽幅SAR系统。为了不增加多通道系统的天线数目,本文首先考虑将传统的两视处理技术应用于高分宽幅SAR系统当中。在完成方位频谱恢复之后,分别提取正负频段的多普勒频谱进行聚焦,从而得到两幅子图像,通过对这两幅子图像进行差异比较和恒虚警率检测可以实现检测运动目标的目的。但是,该算法没有对运动目标的频谱进行恢复,造成运动目标能量分散,从而影响到检测性能。在此基础上,本文将传统的针对静止目标的导向矢量扩展为速度的函数,使其可以针对不同速度的运动目标进行处理。为了提高计算效率,本文采用两个对称分布的重构滤波器来进行多普勒频谱恢复,从而得到同一场景的两幅SAR图像,其中,静止目标的分布完全一样,而运动目标由于导向矢量不同而具有不同的分布,因此可以通过对这两幅图像进行差异比较来检测运动目标。
王金伟[6]（2016）在《多波段/多波形新体制SAR运动目标检测与成像》文中研究说明合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）具有远作用距离、宽测绘带、全天时和全天候对地高分辨二维成像的能力,将SAR技术与地面运动目标指示（Ground Moving Target Indication,GMTI）技术结合,可以兼具地面场景高分辨成像和地面运动目标指示的能力,从而可以更全面地监视所观测的场景信息,准确地把握观测场景的态势变化,以做出最有利的决策。因此,SAR-GMTI技术在战场监视和地面交通监管等领域中发挥着越来越重要的作用。但是,目前传统基于线性调频脉冲信号的单波段单通道/多通道SAR-GMTI技术趋于成熟,为了满足不同军事与民用应用中的目标检测和抗干扰等任务需求,多波段、多波形等新体制的SAR-GMTI系统逐渐出现。然而,新体制的SAR-GMTI在系统组成、发射波形和信号处理等方面有别于传统的基于线性调频脉冲信号单波段SAR-GMTI,因此,新体制SAR-GMTI在地面运动目标检测与成像的理论研究及其应用中将面临一些问题与挑战。本文将针对具体的多波段单通道SAR体制、调频率连续波SAR体制及频率分集阵列SAR体制下的动目标检测与成像问题进行了深入研究,并提出一系列解决方法,主要工作包括以下内容:1.作为本论文的研究基础,文中对SAR-GMTI的基本原理进行了论述与分析。首先,分析了几种典型的SAR工作模式及其优点;然后,建立了三通道运动目标信号模型,对地面静止目标和运动目标成像进行了理论推导和仿真分析,并研究了运动目标的方位Dechirp处理方法;其次,对常用的多通道SAR运动目标检测方法进行论述;最后,分析了SAR-GMTI的主要处理步骤,为后续多波段/多波形新体制下的SAR-GMTI论述提供理论基础。2.分析了传统的单通道SAR系统与多通道SAR系统在动目标检测方面的局限性,结合多波段单通道SAR系统,提出一种多波段单通道SAR的动目标检测方法。首先,建立了多波段单通道SAR-GMTI几何模型。然后,阐述了多波段单通道SAR-GMTI杂波抑制和运动目标的检测、参数估计、成像与定位等信号处理方法。最后,分析了运动目标检测中存在的速度盲区的问题,通过建立非线性的数学优化模型,提出了基于遗传算法的多波段单通道SAR-GMTI系统参数优化设计方法。该方法大幅度地减小可检测速度盲区,提升了目标可检测速度范围,进而有效地提高了波段的利用率和运动目标的检测概率。3.针对调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW）SAR中快速运动目标回波存在较大的距离徙动、频谱分裂,进而造成快速运动目标难以检测与成像的难题,提出了一种基于DPCA技术与方位去斜技术相结合的FMCW-SAR快速运动目标检测与成像新方法。首先,介绍了调频连续波SAR的工作原理及特点,建立了调频连续波SAR-GMTI几何模型,并对FMCW-SAR体制下的运动目标的回波信号进行分析。然后,结合多普勒频移补偿和偏置相位天线（Displaced Phase Center Antenna,DPCA）等技术完成运动目标的检测与粗成像。其次,针对连续波体制下快速运动目标出现的多普勒谱分裂问题,在对运动参数未知时的快速动目标成像问题进行分析的基础上,通过对快速动目标进行多普勒频移补偿、方位去斜、Keystone变换和模糊数估计等联合处理,提出了一种有效的FMCW-SAR体制下快速运动目标检测与成像方法。该方法有效地提高了运动目标的信杂噪比和检测概率,并具有对场景中模糊数相同的多个运动目标同时检测与成像的特点。最后,通过仿真实验验证了新的FMCW-SAR体制下快速运动目标检测与成像方法的有效性。4.常规SAR-GMTI技术主要考虑静止杂波对运动目标检测的影响,当场景中存在欺骗干扰时,欺骗式干扰将严重影响真实运动目标的检测与标定。针对上述问题,提出了一种具有欺骗式干扰抑制能力的频率分集阵列（Frequency Diverse Array,FDA）SAR运动目标检测方法。首先,建立了频率分集阵列合成孔径雷达模型,并对其特性及FDA-SAR成像原理进行了分析。然后,在分析FDA-SAR体制下距离-角度域信号的二维分布特性的基础上,提出了频率分集阵列SAR欺骗干扰抑制方法,该方法综合利用回波信号的距离、方位和空间角度信息对欺骗式干扰进行抑制,有效地降低了在干扰抑制过程中造成SAR图像质量下降的问题。其次,基于DPCA技术进行地面杂波抑制,完成了对真实运动目标的检测与定位。最后,仿真实验表明,所提出的基于FDA-SAR的运动目标检测方法可以有效地抑制了欺骗干扰和杂波,准确地检测运动目标,提高了复杂电磁环境中的运动目标检测能力。
秦轶炜[7]（2015）在《多功能低空三坐标雷达信号处理系统的设计与实现》文中研究说明在我国低空空域管理改革的大背景下,低空空域将逐渐开放,各种低空、超低空飞行任务日益增多,但是小范围的气象灾害在3Km以下的低空会经常出现,对低空飞行器的安全造成严重威胁,因此在对低空飞行器进行监控和管理的同时,还需对低空空域的气象环境进行监测,而设计专用的低空补盲气象雷达将大大增加设备投入及其寿命周期成本,且会增加相互的辐射干扰,同时在通航小机场部署也不合算。而具有波束指向灵活、扫描方式多样优势的多功能低空监视雷达可以满足这一需求。本文从雷达目标监视信号处理和气象探测信号处理两个方面出发,在对信号处理过程中的关键算法和两种工作模式兼容性研究的基础上,针对多功能低空三坐标雷达信号处理系统的设计与工程实现过程中存在的问题以及解决方法展开研究,完成了该信号处理系统在软硬件等关键环节的设计,并对系统进行了验证。论文具体结构如下:首先,对多功能低空三座标雷达两种主要工作模式（目标监视与气象探测）中信号处理的关键算法进行分析。主要包括目标监视模式下的数字鉴相处理、数字脉冲压缩处理、自适应有源干扰抑制、自适应杂波干扰抑制、信号检测处理、测角处理、目标点迹录取,气象探测模式下的噪声功率估计、杂波抑制、谱距估计等。本文在算法研究的基础上还对实现方式进行了研究,并提出了一种目标监视与气象探测相互兼容的雷达调度模式,初步解决了目标和气象探测兼容、反射率因子和多普勒参数估计兼容两种不同层次的矛盾。其次,在算法研究的基础上对信号处理系统的主要工作参数进行分析计算。以多功能低空三坐标雷达的实际应用环境以及系统指标为设计输入,在算法研究的基础上对包括数字下变频、脉冲压缩、MTI、MTD、CFAR、气象信号处理杂波抑制以及气象基数据过门限处理等进行Matlab模型构造和数据仿真,根据仿真结果设置相关参数,并对工作参数进行计算,为系统的工程实现提供了设计依据。最后,对信号处理系统的软硬件进行工程化设计和系统验证。在算法及系统指标研究的基础上,对FPGA实现雷达信号处理的主要难点和关键技术进行了详细分析,提出了一种适合本系统的通用信号处理硬件平台架构,并给出了该平台的详细方案设计。在系统的软件实现方面,首先根据可重构IP核的技术,结合雷达信号处理IP核的设计流程,建立了雷达信号处理模块化库。之后根据系统需求提出了信号处理系统的软件处理流程,详细介绍了系统软件的总体设计,包括逻辑分割准则、软件结构方案以及FPGA间数据传输情况等,给出了雷达信号处理系统FPGA资源使用情况。在系统验证过程中,本文从信号处理的测试系统和测试方法进行了论述,并对测试结果和性能进行了分析。
袁琪[8]（2014）在《弹载双模毫米波雷达PD分系统设计及其多核DSP实现》文中提出PD体制雷达利用目标与雷达之间的相对运动而产生的多普勒效应实现对目标信息的提取和处理,因为采用全相参体制,实现多脉冲相参积累,不仅具备很高的速度分辨能力,而且对地杂波干扰有非常强的抑制能力。本文围绕弹载毫米波双模体制雷达对地运动目标末制导问题,对PD雷达分系统的工作原理,参数配置以及与PD体制和高分辨率体制雷达实现联合制导的工作方案进行了分析和设计。在理论研究的基础上,给出了双模制导雷达的硬件架构设计以及基于TMS3220C6678多核DSP实现了PD分系统的并行信号处理。本文首先分析了PD雷达工作体制的特点,阐述了脉冲多普勒雷达基本原理和信号特征,详细分析了雷达回波信号处理的流程和关键技术。对目标回波的数字正交相位检波、单脉冲双平面测角算法以及线性调频脉冲信号的脉冲压缩方法、动目标检测以及恒虚警等模块进行了分析和仿真验证,并以此构建了PD雷达信号处理系统的仿真模型。其次,根据PD雷达理论分析,对弹载毫米波双模制导雷达方案设计进行了详细的研究。分析了弹载毫米波双模制导雷达为什么需要双模制导、如何进行双体制联合工作。并且在末制导的各个阶段如何进行工作模式切换进行了详细的分析和方案设计。重点对目标搜索扫描阶段、远程搜索阶段以及近程高分辨率成像三个阶段的PD体制雷达信号波形、雷达系统关键器件的参数进行了设计。然后,在双模联合制导在理论设计和论证的基础上,给出了双模制导雷达信号处理系统的硬件框架和系统总体方案设计。给出了双模制导雷达的硬件设计指标参数的分析和论证,并阐述了架构内各个模块的任务分工和工作内容。最后,在多核DSP的数字信号处理平台上,根据双模雷达联合制导方案设计过程中PD雷达在各阶段的参数设计,对雷达信号处理进行了仿真。研究了基于多核DSP的数字信号处理并行模式,任务映射方式等。本文选择了基于EDMA+IPC任务架构,对目标回波的数字信号处理进行了仿真,得到目标的距离、速度和角度的信息。根据仿真结果,分析了算法仿真的精度以及基于多核DSP数字信号处理的实时性。
王睿[9]（2014）在《某型雷达微弱信号提取研究》文中指出某型雷达担负对空作战任务,能在第一时间发现我国领空中的侵犯之敌,给敌以毁灭性的打击。它具有精度测距和全天候工作的特征,可以在远或近距离,以及在光学和红外传感器不能穿透的条件下完成任务,还可以在黑暗、薄雾、浓雾、雨雪天气下工作。但是,雷达的回波环境中掺杂着各种随机的杂波和噪声,使微弱的回波信号不能准确从受干扰的回波环境中提取出来,增加了信号分析处理的难度。信号的稀疏分解在信号的分析与处理中具有非常重要的作用。例如信号压缩、信号识别、信号传输等,它是一种新的信号处理方法,使信号表达的更加简洁。但是信号的稀疏分解是一个典型的NP （Non-Deterministic Polynomial,非确定多项式）问题,计算复杂程度非常高。目前,信号的稀疏分解已经发展了多种算法,其中MP （matching pursuit,匹配追踪）算法是一种最常用的方法。MP算法是一种迭代算法,它虽然不能准确的还原信号,但可以近似表示信号。与其他稀疏分解算法相比,MP算法在逼近效果和计算复杂程度方面的优势更加明显,所以得到了更多的关注。基于MP的信号稀疏分解在信号检测、时域分析、数据压缩、图像修复等方面应用广泛,并且表现出良好的特性。本文首先对傅里叶和小波信号分解进行介绍,其次对信号稀疏分解进行介绍,然后介绍了MP算法的原理及其应用,针对军事条件下微弱信号在强噪声环境中的检测问题,提出基于mp的信号稀疏分解,从而提高了微弱信号的检测能力。
王伟伟[10]（2012）在《机载/星载雷达地面运动目标检测稀疏处理方法研究》文中研究指明机载/星载雷达地面运动目标检测（GMTI）系统在军事领域具有重要的应用价值。机载/星载雷达处于下视工作状态，由于平台的高速运动导致杂波多普勒展宽，从而会淹没慢速目标，因此需要进行杂波抑制。目前空时自适应处理（STAP）和多通道SAR/GMTI技术是针对机载/星载雷达的两种最基本的杂波抑制技术。但是由于实际非理想因素的影响，空时自适应处理性能改善受限于独立同分布样本的数目。对于多通道SAR/GMTI方法，随着雷达成像分辨率的提高和广域监视的需要，其采样数据量成倍增加，给数据传输和存储系统带来严峻挑战。本文紧密围绕少量数据样本条件下的GMTI方法展开研究，主要工作包括：1、针对实际非均匀环境下独立同分布样本不足的问题，基于压缩感知理论提出一种针对单距离门数据处理的运动目标检测方法，该方法首先将接收回波数据变换至二维波束-多普勒域进行信号能量积累，并相应在二维频谱域构造冗余字典，利用贝叶斯压缩感知技术在待检测距离门内提取杂波谱的主要分量，然后估计杂波能量的支撑区域，以此作为先验知识，建立基于加权的最小l1范数优化模型实现运动目标检测。本文所提方法无需估计协方差矩阵，直接对待检测距离门数据进行处理，实验结果表明所提方法具有良好的动目标检测性能。2、针对目前双通道SAR地面运动目标检测方法采样数据量过大的问题，提出一种基于稀疏采样条件下的双通道SAR/GMTI方法。该方法针对方位降采样的双通道回波数据，利用压缩感知技术实现SAR成像，并通过DPCA技术进行杂波抑制，从而最终实现地面运动目标检测。首先详细分析了压缩感知成像算法的运动目标重构模型，从理论上分析了算法利用双通道降采样数据进行杂波抑制的可行性。并通过公式推导和仿真实验证明了目标运动参数（距离向速度/加速度，方位向速度）对基于压缩感知算法的目标成像的影响。仿真与实测数据实验证明，在信杂比较高（场景散射系数近似稀疏）的情况下，本文算法具有良好的杂波抑制性能。3、针对观测场景散射系数的空间分布稀疏性较差情况，提出一种基于联合稀疏处理和加权l1范数优化的双通道SAR/GMTI方法。考虑到多通道雷达对同一地面场景进行观测，因此图像对之间具有很强的相关性，该方法对两个通道的SAR回波数据进行联合处理，通过构造的变换矩阵将目标能量支撑区进行分离，将重构两幅SAR图像问题转换为重构一幅SAR图像和运动目标的问题，然后利用重构的SAR图像得到加权位置信息，通过构建加权l1范数优化模型实现杂波抑制与地面运动目标成像。分别将该方法应用至一维稀疏采样和二维稀疏采样情况，实验结果表明该方法只需少量样本数据即可有效实现地面运动目标检测，即使在信杂比较低条件下仍可取得较好的动目标检测结果。4、针对观测场景不稀疏情况，提出一种稀疏采样下基于先验知识的杂波抑制与GMTI算法。在该算法中，雷达采用一发多收体制，其中一个通道按照奈奎斯特采样定理周期发射与接收脉冲信号，其他通道随机稀疏接收脉冲信号。首先对满采样的通道数据进行SAR成像，并以此作为先验知识对稀疏采样的通道数据进行稀疏表示，在其距离脉压域进行杂波抑制，此时通道中只包含运动目标信号。由于运动目标的空间分布具有很强的稀疏性，因此可以有效实现稀疏重构。该方法对通道间的幅度相位误差具有良好的稳健性。实验结果表明该方法可以极大程度降低所需的原始采样数据，同时能够较好地获得地面静止场景和运动目标信息。5、传统扫描式合成孔径雷达（ScanSAR）成像算法方位分辨率低，并存在严重的“扇贝”效应，针对该问题，提出一种ScanSAR模式下基于稀疏重构理论的成像算法。该算法对同一子条带内的所有脉冲串统一处理，利用压缩感知理论重构方位图像。实验结果表明该算法可以获得较高的方位分辨率，并有效克服了“扇贝效应”。将方法应用于多通道SAR/GMTI实测数据处理，也获得较好的杂波抑制性能。
二、分立强杂波背景下AEW雷达双通道检测方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、分立强杂波背景下AEW雷达双通道检测方法（论文提纲范文）
（1）双基前视SAR杂波抑制与动目标检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 双基前视SAR技术 |
| 1.2.2 杂波抑制与动目标检测技术 |
| 1.2.3 SAR-GMTI系统与应用 |
| 1.2.4 存在的问题 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本文的章节安排 |
| 第二章 双基前视SAR回波建模与特性分析 |
| 2.1 双基前视SAR时域回波模型 |
| 2.1.1 回波信号时域模型 |
| 2.1.2 距离徙动特性分析 |
| 2.1.3 多普勒特性分析 |
| 2.2 双基前视SAR空-时域杂波模型 |
| 2.2.1 基于非标准椭圆坐标求解的几何模型 |
| 2.2.2 双基前视SAR空-时杂波建模 |
| 2.3 双基前视SAR杂波特性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于级联对消的双基前视SAR杂波抑制方法 |
| 3.1 传统杂波抑制方法及适用性 |
| 3.1.1 DPCA基本原理及其适用性 |
| 3.1.2 STAP基本原理及其适用性 |
| 3.2 双基前视SAR单元级自适应对消处理 |
| 3.2.1 多普勒预滤波处理 |
| 3.2.2 距离徙动校正 |
| 3.2.3 时分自适应杂波对消 |
| 3.3 双基前视SAR图像级二次对消处理 |
| 3.3.1 基于去斜RD算法的二次对消 |
| 3.3.2 基于Keystone-BP算法的二次对消 |
| 3.4 方法验证与性能分析 |
| 3.4.1 基于去斜RD算法的级联对消结果 |
| 3.4.2 基于Keystone-BP算法的级联对消结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于空-时匹配滤波的双基前视SAR杂波抑制方法 |
| 4.1 双基前视SAR杂波抑制技术途径分析 |
| 4.1.1 杂波抑制问题分析与转化 |
| 4.1.2 粒子群算法与约束优化问题求解 |
| 4.2 基于空-时匹配滤波的杂波抑制流程 |
| 4.2.1 空-时滤波器设计问题与优化建模 |
| 4.2.2 空-时滤波器权矢量最优求解 |
| 4.2.3 非平稳杂波的空-时匹配滤波处理 |
| 4.2.4 空-时匹配滤波处理性能的影响因素 |
| 4.3 方法验证与性能分析 |
| 4.3.1 空-时匹配滤波器设计仿真 |
| 4.3.2 非平稳杂波抑制仿真 |
| 4.3.3 不同抑制方法的性能对比 |
| 4.3.4 实测数据处理 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 双基前视SAR动目标检测与参数估计方法 |
| 5.1 基于时-频分析处理的动目标检测方法 |
| 5.1.1 MWVD基本原理 |
| 5.1.2 基于时-频分析处理的动目标检测流程 |
| 5.1.3 方法验证与性能分析 |
| 5.2 基于二维延时相关的动目标能量积累与检测方法 |
| 5.2.1 动目标多普勒模糊分析及延时相关处理 |
| 5.2.2 二维延时相关方法的处理流程 |
| 5.2.3 方法验证与性能分析 |
| 5.3 基于仿射延时变换的动目标检测与重聚焦方法 |
| 5.3.1 变速运动目标信号特性分析 |
| 5.3.2 仿射延时变换方法的处理流程 |
| 5.3.3 方法验证与性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（2）多通道SAR复图像域慢速运动目标多特征检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 动目标检测技术研究现状 |
| 1.2.1 杂波抑制技术 |
| 1.2.2 动目标检测方法 |
| 1.3 动目标检测关键问题 |
| 1.4 研究内容及章节安排 |
| 第二章 多通道SAR复图像域动目标检测信号模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SAR复图像域杂波抑制处理 |
| 2.2.1 动目标检测信号模型 |
| 2.2.2 通道间信号去相关 |
| 2.2.3 目标导向矢量失配 |
| 2.2.4 动目标检测盲速区 |
| 2.3 SAR沿航迹干涉处理 |
| 2.3.1 复干涉图统计特性 |
| 2.3.2 干涉幅度SCR增益 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 非均匀背景下基于滤波响应损失的两步检测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 所提方法描述 |
| 3.2.1 幅度检测 |
| 3.2.2 滤波响应损失检测 |
| 3.3 统计特性分析 |
| 3.3.1 幅度检测统计特性 |
| 3.3.2 滤波损失检测统计特性 |
| 3.3.3 联合检测统计特性 |
| 3.3.4 CFAR检测实现流程 |
| 3.4 仿真实验与实测数据处理 |
| 3.4.1 仿真实验结果与分析 |
| 3.4.2 实测数据处理验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 干涉幅度与相位自适应融合的无盲速舰船检测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 典型ATI-SAR舰船检测方法适用性分析 |
| 4.2.1 干涉幅度与相位级联检测器 |
| 4.2.2 干涉幅度与相位结合检测器 |
| 4.2.3 干涉域凹口滤波检测方法 |
| 4.2.4 典型ATI-SAR舰船检测方法对比 |
| 4.3 所提方法描述 |
| 4.3.1 干涉双边滤波预处理 |
| 4.3.2 检测准则 |
| 4.3.3 优势讨论 |
| 4.3.4 统计特性 |
| 4.3.5 实现流程 |
| 4.4 实测数据处理实验 |
| 4.4.1 统计特性验证 |
| 4.4.2 实测数据检测结果 |
| 4.4.3 检测性能对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 舰船尾迹特征辅助的低可观测舰船目标检测方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 信号模型 |
| 5.3 尾迹特征辅助的舰船目标检测框架 |
| 5.4 运动舰船目标尾迹区域检测 |
| 5.4.1 ATI-SAR系统下尾迹区域像素点检测方法 |
| 5.4.2 基于空间距离与速度一致性的像素点聚类 |
| 5.4.3 仿真实验结果与分析 |
| 5.5 待检测舰船目标模板生成与匹配检测 |
| 5.5.1 不同尾迹波分离与舰船参数反演 |
| 5.5.2 SAR图像域舰船目标位置模板 |
| 5.5.3 复干涉域舰船目标ATI相位模板 |
| 5.5.4 所提方法的舰船检测性能分析 |
| 5.6 仿真实验结果与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 附录 |
| 附录A稳健的自适应杂波抑制处理权矢量求解 |
| 附录B正交投影与斜投影关于动目标功率估计的对比 |
| 附录C SAR复图像域信号径向速度概率密度函数推导 |
| 附录D第四章所提舰船目标检测量概率密度函数推导 |
| 附录E非均匀背景下杂波加噪声干涉图分布参数估计 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）低空动目标检测雷达信号处理机设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作及安排 |
| 2 雷达信号处理机原理 |
| 2.1 雷达工作体制 |
| 2.1.1 脉冲体制雷达 |
| 2.1.2 连续波体制雷达 |
| 2.2 脉冲压缩技术 |
| 2.2.1 线性调频信号的脉冲压缩 |
| 2.2.2 模糊函数 |
| 2.2.3 脉冲压缩的实现 |
| 2.3 LFMCW体制雷达信号处理 |
| 2.3.1 锯齿波LFMCW雷达基本原理 |
| 2.3.2 锯齿波LFMCW雷达信号处理实现架构 |
| 2.4 杂波抑制技术 |
| 2.4.1 雷达杂波特性分析 |
| 2.4.2 恒虚警检测 |
| 2.4.3 杂波图 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 低空动目标检测雷达算法设计 |
| 3.1 低空动目标检测雷达参数设计 |
| 3.1.1 雷达作用距离 |
| 3.1.2 信号波形参数 |
| 3.1.3 距离与速度分辨率 |
| 3.2 锯齿波LFMCW发射信号生成 |
| 3.2.1 数控振荡器设计 |
| 3.2.2 LFM相位累加器设计 |
| 3.3 锯齿波LFMCW信号处理 |
| 3.3.1 匹配滤波设计 |
| 3.3.2 二维FFT算法 |
| 3.3.3 误差分析 |
| 3.4 杂波图 |
| 3.4.1 杂波图生成 |
| 3.4.2 杂波图对消 |
| 3.4.3 性能分析 |
| 3.5 恒虚警检测 |
| 3.5.1 对数恒虚警检测设计 |
| 3.5.2 参数估计 |
| 3.5.3 性能分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 信号处理机的设计与实现 |
| 4.1 低空动目标检测雷达信号处理机总体架构 |
| 4.2 低空动目标检测雷达信号处理机硬件设计 |
| 4.2.1 信号处理机电路设计 |
| 4.2.2 多通道同步电路设计 |
| 4.2.3 幅相一致性检测电路设计 |
| 4.3 低空动目标检测雷达信号处理机软件设计 |
| 4.3.1 LFMCW发射信号生成实现 |
| 4.3.2 LFMCW匹配滤波器实现 |
| 4.3.3 降采样及二维FFT算法实现 |
| 4.3.4 杂波图生成及杂波图对消实现 |
| 4.3.5 恒虚警检测实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 信号处理机验证 |
| 5.1 信号处理机硬件性能测试 |
| 5.1.1 收发信通道测试 |
| 5.1.2 多通道幅度一致性测试 |
| 5.1.3 多通道相位一致性测试 |
| 5.1.4 对外通信接口测试 |
| 5.1.5 LFMCW发射信号频谱测试 |
| 5.2 应用于C波段雷达的外场实验 |
| 5.2.1 二维FFT算法和多普勒积累增益 |
| 5.2.2 杂波抑制及恒虚警检测 |
| 5.2.3 稳定性测试 |
| 5.3 配合K波段射频前端工作时的外场实验 |
| 5.3.1 作用距离 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 电路设计原理图 |
| 作者简历 |
（4）分布式卫星雷达复杂地理杂波抑制和运动目标检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 星载监视雷达系统发展现状 |
| 1.2.1 单平台系统 |
| 1.2.2 分布式系统 |
| 1.3 运动目标检测技术研究历史与现状 |
| 1.3.1 空时自适应处理 |
| 1.3.2 SAR-GMTI处理 |
| 1.4 论文主要内容及安排 |
| 第二章 分布式卫星雷达地面运动目标检测方案 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 观测几何与信号模型 |
| 2.3 处理流程设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 幅度/相位特征辅助的近岸模糊杂波抑制方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 近岸模糊杂波模型与典型处理方法 |
| 3.2.1 杂波信号模型 |
| 3.2.2 典型的模糊杂波抑制方法 |
| 3.3 算法描述 |
| 3.3.1 多视协方差矩阵有限混合杂波模型 |
| 3.3.2 幅度/相位联合的杂波场景分类方法 |
| 3.3.3 基于场景分类的自适应抑制方法 |
| 3.4 仿真与实测数据处理 |
| 3.4.1 仿真分析 |
| 3.4.2 实测数据验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 广义精细加权的非均匀杂波协方差矩阵估计方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 信号模型 |
| 4.3 传统加权SCM类方法的不足 |
| 4.4 所提方法描述 |
| 4.4.1 广义加权方式 |
| 4.4.2 处理流程 |
| 4.4.3 算法复杂度分析 |
| 4.5 仿真与实测数据处理 |
| 4.5.1 仿真验证 |
| 4.5.2 实测数据验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 阴影特征辅助的地面运动目标检测方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 阴影辅助判决的基本原理 |
| 5.3 运动目标阴影模型 |
| 5.3.1 阴影尺寸模型 |
| 5.3.2 阴影强度模型 |
| 5.3.3 阴影干涉相位特性 |
| 5.4 三种阴影辅助判决方法 |
| 5.4.1 基于强度的阴影辅助判决检测方法 |
| 5.4.2 幅度/相位融合的阴影辅助判决检测方法 |
| 5.4.3 增强的阴影辅助判决检测方法 |
| 5.5 理论分析和适用性讨论 |
| 5.5.1 性能分析 |
| 5.5.2 阴影特征辅助方法的适用性讨论 |
| 5.6 实验结果和性能分析 |
| 5.6.1 仿真验证 |
| 5.6.2 实测数据处理验证 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 附录 |
| 附录A. 斜距历程推导 |
| 附录B. 阴影匹配模板计算 |
| 附录C. 平均遮挡时间比计算 |
| 附录D. 阴影可靠检测门限计算 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于多通道合成孔径雷达系统的运动目标检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要创新点和结构安排 |
| 1.3.1 本文主要创新点 |
| 1.3.2 本文结构安排 |
| 第二章 研究基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 合成孔径雷达成像原理 |
| 2.3 运动目标信号模型 |
| 2.3.1 多通道SAR系统概述 |
| 2.3.2 多通道SAR系统运动目标信号模型 |
| 2.3.3 实验与分析 |
| 2.4 多通道SAR系统图像配准技术 |
| 2.4.1 理想情况下的图像配准技术 |
| 2.4.2 有干扰情况下的图像配准技术 |
| 2.5 多通道SAR系统运动目标检测技术概述 |
| 2.5.1 基于幅度滤波的检测算法 |
| 2.5.2 基于相位特性或者空间频谱特性的检测算法 |
| 2.5.3 基于幅度相位联合处理的检测算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于干涉幅度和干涉相位的二维检测技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 理论分析 |
| 3.2.1 干涉相位统计特性分析 |
| 3.2.2 干涉相位与幅度的关系 |
| 3.3 算法详情 |
| 3.3.1 图像配准 |
| 3.3.2 提取干涉幅度和相位 |
| 3.3.3 二维检测门限 |
| 3.3.4 散点聚簇技术 |
| 3.4 性能分析 |
| 3.5 实验结果 |
| 3.5.1仿真数据实验 |
| 3.5.2 实测数据实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于空间频谱分析的运动目标检测算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多通道SAR系统空间频谱特性分析 |
| 4.3 基于空间统治速度统计特性分析的运动目标检测算法 |
| 4.3.1 统治速度图像 |
| 4.3.2 统治速度图像的统计特性分析 |
| 4.3.3 检测算法实施步骤 |
| 4.3.4 仿真数据和实测数据实验验证 |
| 4.4 基于空间频谱不对称性的运动目标检测算法 |
| 4.4.1 空间频谱不对称性分析 |
| 4.4.2 算法实施原理 |
| 4.4.3 实测数据实验验证 |
| 4.4.4 基于帕萨瓦尔定理的改进算法 |
| 4.5 算法性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于多通道高分宽幅SAR系统的运动目标检测技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多通道高分宽幅SAR系统概述 |
| 5.2.1 高分宽幅SAR系统天线结构 |
| 5.2.2 高分宽幅SAR系统成像算法概述 |
| 5.3 基于高分宽幅SAR系统的运动目标检测技术的信号模型 |
| 5.3.1 需求分析与研究难点 |
| 5.3.2 运动目标信号模型 |
| 5.4 基于多普勒频谱多视的多通道高分宽幅SAR系统运动目标检测技术 |
| 5.4.1 多普勒频谱两视处理技术原理 |
| 5.4.2 基于两视处理的高分宽幅SAR系统运动目标检测算法 |
| 5.4.3 算法性能分析 |
| 5.4.4 实验结果 |
| 5.5 基于对称重构的多通道高分宽幅SAR系统运动目标检测技术 |
| 5.5.1 修正后的导向矢量 |
| 5.5.2 基于修正导向矢量的对称重构算法 |
| 5.5.3 算法性能分析 |
| 5.5.4 仿真数据和实测数据实验结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文的研究工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目和取得的科研成果 |
（6）多波段/多波形新体制SAR运动目标检测与成像（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 合成孔径雷达技术 |
| 1.1.2 SAR运动目标检测技术 |
| 1.1.3 SAR运动目标指示面临的问题 |
| 1.2 SAR-GMTI国内外研究现状 |
| 1.2.1 SAR-GMTI系统的国内外研究现状 |
| 1.2.2 SAR-GMTI方法的国内外研究现状 |
| 1.3 论文内容安排 |
| 第二章 SAR运动目标指示基本原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SAR-GMTI基本原理 |
| 2.2.1 信号模型 |
| 2.2.2 静止点成像 |
| 2.2.3 运动目标成像 |
| 2.2.4 仿真结果与分析 |
| 2.3 SAR运动目标检测方法 |
| 2.3.1 相位中心偏置天线方法 |
| 2.3.2 空时自适应处理方法 |
| 2.3.3 沿航迹干涉方法 |
| 2.4 SAR-GMTI处理流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 多波段SAR动目标检测与成像 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多波段SAR动目标检测信号模型分析 |
| 3.2.1 多波段SAR几何模型与信号分析 |
| 3.2.2 多波段SAR杂波抑制 |
| 3.2.3 多波段SAR运动目标参数估计与定位 |
| 3.3 基于遗传算法的多波段动目标检测系统参数设计 |
| 3.3.1 多波段动目标检测问题分析 |
| 3.3.2 基于遗传算法的参数优化设计 |
| 3.4 基于遗传算法的多波段参数优化设计和动目标检测算法流程 |
| 3.5 仿真结果与算法验证 |
| 3.5.1 基于遗传算法的多波段动目标检测系统参数设计 |
| 3.5.2 多波段单通道SAR动目标检测与成像 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 调频连续波SAR快速运动目标检测与成像 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 调频连续波SAR工作特点 |
| 4.3 调频连续波SAR-GMTI信号模型 |
| 4.4 调频连续波SAR-GMTI信号处理方法 |
| 4.4.1 杂波抑制 |
| 4.4.2 去除视频相位项和方位去斜处理 |
| 4.4.3 多普勒频移补偿 |
| 4.4.4 徙动校正和方位聚焦 |
| 4.4.5 模糊数估计 |
| 4.5 应用问题分析 |
| 4.5.1 未知沿航向速度的影响 |
| 4.5.2 目标方位位置不在场景中心的影响 |
| 4.6 处理流程 |
| 4.7 仿真结果与算法分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 欺骗式干扰背景下的FDA-SAR运动目标检测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 频率分集阵列雷达基本原理 |
| 5.3 频率分集阵列合成孔径雷达信号模型及成像处理 |
| 5.4 频率分集阵列SAR欺骗干扰抑制方法 |
| 5.4.1 FDA-SAR欺骗干扰信号模型及分析 |
| 5.4.2 FDA-SAR干扰抑制原理 |
| 5.4.3 欺骗干扰抑制性能分析 |
| 5.5 欺骗干扰背景下的FDA-SAR运动目标检测方法处理流程 |
| 5.6 仿真结果与算法分析 |
| 5.6.1 仿真参数设置 |
| 5.6.2 成像性能分析及干扰抑制 |
| 5.6.3 其它性能分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）多功能低空三坐标雷达信号处理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究面临的挑战 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文主要工作及内容安排 |
| 1.5 本文的主要创新 |
| 第二章 目标监视信号处理关键算法分析 |
| 2.1 数字鉴相处理 |
| 2.1.1 带通采样理论 |
| 2.1.2 直接中频数字正交采样实现方法 |
| 2.2 幅相一致性校正 |
| 2.3 脉冲压缩处理 |
| 2.3.1 线性调频信号 |
| 2.3.2 相位编码信号 |
| 2.3.3 实现方法 |
| 2.4 自适应有源干扰抑制 |
| 2.4.1 自适应频率捷变 |
| 2.4.2 自适应旁瓣对消 |
| 2.4.3 副瓣匿影 |
| 2.5 自适应杂波抑制 |
| 2.5.1 数据重排处理 |
| 2.5.2 动目标显示处理（MTI） |
| 2.5.3 动目标检测处理（MTD） |
| 2.5.4 切向检测处理 |
| 2.6 虚警率控制 |
| 2.6.1 参量型恒虚警率检测 |
| 2.6.2 杂波图处理 |
| 2.6.3 自适应门限图 |
| 2.7 单脉冲测角 |
| 2.8 录取处理 |
| 2.8.1 点迹检测算法 |
| 2.8.2 点迹参数估计 |
| 2.8.3 点迹输出 |
| 2.9 本章小结 |
| 第三章 气象信号处理关键算法分析 |
| 3.1 兼容工作模式设计 |
| 3.2 噪声功率估计 |
| 3.3 气象模式下杂波抑制 |
| 3.3.1 偶发强干扰抑制 |
| 3.3.2 地物杂波抑制 |
| 3.3.3 点杂波抑制 |
| 3.4 谱距估计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 主要工作参数的选择与计算 |
| 4.1 系统需求 |
| 4.2 雷达波形选择 |
| 4.3 数字下变频的设计与仿真 |
| 4.3.1 中频采样频率选择 |
| 4.3.2 低通滤波器的系数计算 |
| 4.4 MTI滤波器的设计 |
| 4.5 MTD滤波器组的设计 |
| 4.6 CFAR中主要参数的选择 |
| 4.7 气象基数据门限值的设计 |
| 4.7.1 数据质量控制因子计算 |
| 4.7.2 过门限判决 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 信号处理系统硬件设计 |
| 5.1 FPGA实现雷达信号处理的可行性分析 |
| 5.1.1 现代雷达对信号处理的需求 |
| 5.1.2 FPGA在雷达信号处理中的应用 |
| 5.2 硬件性能指标 |
| 5.3 关键技术分析 |
| 5.3.1 高速多通道AD采集技术 |
| 5.3.2 多FPGA系统互联技术 |
| 5.4 系统硬件方案设计 |
| 5.4.1 总体架构 |
| 5.4.2 FMC-AD子卡 |
| 5.4.3 FMC-NORFLASH子卡 |
| 5.4.4 通用数字信号处理板 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 信号处理系统软件设计 |
| 6.1 建立雷达信号处理模块化库 |
| 6.1.1 可重构IP核技术 |
| 6.1.2 雷达信号处理IP核的设计流程 |
| 6.1.3 雷达信号处理模块化库 |
| 6.2 FPGA系统软件开发流程 |
| 6.3 系统软件方案设计 |
| 6.3.1 系统处理流程 |
| 6.3.2 软件总体设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 系统验证 |
| 7.1 测试环境 |
| 7.2 测试结果 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 本文工作总结 |
| 8.2 工作展望 |
| 参考 文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表的论文 |
（8）弹载双模毫米波雷达PD分系统设计及其多核DSP实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 毫米波雷达概述 |
| 1.1.2 PD雷达系统概述 |
| 1.1.3 雷达数字信号处理分析 |
| 1.1.4 课题研究背景 |
| 1.2 国内外弹载雷达系统研究现状 |
| 1.3 论文研究内容与章节安排 |
| 第二章 脉冲多普勒雷达 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 PD雷达工作原理 |
| 2.2.1 PD雷达概述及其分类 |
| 2.2.2 PD雷达测距和测速基本原理 |
| 2.2.3 PD雷达测角基本原理 |
| 2.3 PD雷达系统组成及其工作流程 |
| 2.4 雷达测距测速模糊及其解模糊 |
| 2.4.1 PD雷达的测距模糊 |
| 2.4.2 PD雷达的测速模糊 |
| 2.5 PD雷达的杂波 |
| 2.6 PD雷达的优缺点分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 PD雷达数字信号处理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 PD雷达的发射及回波信号模型 |
| 3.3 PD雷达信号的模糊函数分析 |
| 3.4 PD雷达回波正交双通道处理 |
| 3.5 PD雷达回波的脉冲压缩处理 |
| 3.6 PD雷达回波的动目标检测(MTD) |
| 3.7 PD雷达恒虚警(CFAR)处理 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 弹载双模毫米波雷达PD分系统设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 弹载双模体制毫米波雷达系统 |
| 4.2.1 双模雷达工作模式分析 |
| 4.2.2 弹载毫米波雷达末制导系统架构 |
| 4.3 弹载双模毫米波雷达PD分系统设计 |
| 4.3.1 搜索扫描阶段雷达信号参数设计 |
| 4.3.2 远程跟踪搜索阶段信号参数设计 |
| 4.3.3 目标识别/近程高分辨率成像阶段PD参数设计 |
| 4.3.4 PD雷达系统硬件参数设计 |
| 4.4 基于频率步进体制的高分辨率成像分析 |
| 4.4.1 频率步进成像原理 |
| 4.4.2 运动补偿方法分析 |
| 4.5 PD体制与高分辨率成像体制雷达联合设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于C6678的弹载双模雷达分系统设计与核心算法实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 双模体制雷达的总体设计 |
| 5.3 TMS320C6678 DSP性能分析 |
| 5.3.1 多核DSP KeyStone架构介绍 |
| 5.3.2 模块核间通信方法 |
| 5.3.3 增强型直接存取访问EDMA3通信原理 |
| 5.3.4 CCSv5多核编程环境 |
| 5.3.5 大点数FFT的多核DSP实现 |
| 5.4 复合体制雷达软件设计和实时性分析 |
| 5.4.1 雷达目标速度跟踪仿真分析 |
| 5.4.2 雷达目标角度跟踪仿真分析 |
| 5.4.3 雷达目标距离跟踪仿真分析 |
| 5.4.4 软件处理的数据量和实时性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（9）某型雷达微弱信号提取研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 傅里叶变换的发展 |
| 1.2.2 小波变换的发展 |
| 1.2.3 稀疏分解的发展 |
| 1.3 本论文的研究目的和意义 |
| 1.4 本文主要的研究内容 |
| 1.5 本文的结构安排 |
| 第2章 雷达的系统组成 |
| 2.1 雷达电气系统 |
| 2.1.1 雷达电气系统组成 |
| 2.1.2 雷达电气系统工作原理 |
| 2.2 雷达结构系统 |
| 2.2.1 雷达结构系统组成 |
| 2.2.2 雷达结构系统功能及原理 |
| 2.3 雷达接收机 |
| 2.3.1 Ka波段接收机 |
| 2.3.2 X波段接收机 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 信号的稀疏分解 |
| 3.1 信号分解 |
| 3.1.1 傅里叶变换 |
| 3.1.2 小波变换 |
| 3.1.3 基展开的不足 |
| 3.2 信号稀疏分解 |
| 3.2.1 时频原子的产生 |
| 3.2.2 过完备原子库的形成 |
| 3.2.3 信号的稀疏分解 |
| 3.2.4 信号稀疏分解的一般步骤 |
| 3.2.5 稀疏分解算法流程 |
| 3.3 匹配追踪的应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 某型雷达微弱信号检测研究需求分析 |
| 4.1 某型雷达接收机数字化改造 |
| 4.1.1 接收机基本原理 |
| 4.1.2 必要性分析 |
| 4.1.3 接收机对比分析 |
| 4.1.4 接收机数字化改造方案 |
| 4.2 某型雷达回波微弱信号的采集 |
| 4.2.1 某型雷达中频回波记录设备 |
| 4.2.2 设备系统功能 |
| 4.2.3 系统组成 |
| 4.2.4 基本工作过程 |
| 4.2.5 采集信号的提取 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 稀疏分解在微弱信号检测中的应用 |
| 5.1 雷达回波环境 |
| 5.1.1 雷达杂波 |
| 5.1.2 雷达噪声 |
| 5.1.3 雷达杂波和噪声的干扰表现 |
| 5.2 雷达回波信号检测技术 |
| 5.3 基于mp稀疏分解的微弱信号检测 |
| 5.3.1 算法基本思想 |
| 5.3.2 计算机仿真 |
| 5.4 本章总结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）机载/星载雷达地面运动目标检测稀疏处理方法研究（论文提纲范文）
| 作者简介 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 稀疏采样下地面运动目标检测研究现状 |
| 1.2.1 机载/星载雷达 GMTI 技术的研究历史及现状 |
| 1.2.2 基于压缩感知的 GMTI 方法国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容及安排 |
| 本章参考文献 |
| 第二章 基于稀疏重构的GMTI空时处理方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 雷达接收空时回波数据模型 |
| 2.3 最优空时自适应处理原理 |
| 2.4 基于压缩感知的运动目标检测方法(CS 算法) |
| 2.5 算法的性能分析及仿真实验 |
| 2.5.1 CS 算法的分辨能力分析 |
| 2.5.2 基于 CS 算法的 GMTI 实验 |
| 2.5.3 CS 算法的噪声抑制性能 |
| 2.5.4 不同信噪比情况下 CS 算法的目标检测性能 |
| 2.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 稀疏采样下的双通道SAR/GMTI方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 双通道雷达随机稀疏采样回波数据模型 |
| 3.3 基于压缩感知的地面运动目标检测方法(CS/GMTI 算法) |
| 3.4 仿真数据实验及算法影响因素分析 |
| 3.4.1 基于 CS/GMTI 算法的稀疏运动目标检测实验 |
| 3.4.2 运动参数对 CS 算法目标成像的影响分析 |
| 3.5 基于 CS/ GMTI 算法的实测数据实验 |
| 3.5.1 基于 CS/GMTI 算法的运动目标检测实验 |
| 3.5.2 采样数据量对 CS/GMTI 算法动目标检测性能影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 基于双通道联合稀疏和加权L1范数的GMTI方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 方位降采样下基于联合稀疏和加权 l1优化模型的 GMTI 方法 |
| 4.2.1 双通道 SAR 数据的稀疏表示模型 |
| 4.2.2 基于联合稀疏和加权 l1优化模型的 GMTI 方法 |
| 4.2.3 算法性能分析及仿真实验 |
| 4.2.4 分布式杂波背景下的 JWCS/GMTI 算法实验 |
| 4.3 二维稀疏采样下的 JWCS/GMTI 算法(2D-JWCS 算法) |
| 4.3.1 二维稀疏采样的 SAR 回波数据模型 |
| 4.3.2 二维稀疏采样下的压缩感知 SAR 成像模型构建 |
| 4.3.3 基于加权 l1优化模型的 GMTI 算法 |
| 4.3.4 算法性能分析与仿真实验 |
| 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 稀疏采样下基于先验知识的杂波抑制与GMTI方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 双通道 SAR 稀疏采样数据模型 |
| 5.3 稀疏采样下基于先验知识的杂波抑制与 GMTI 方法 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.4.1 点目标仿真实验 |
| 5.4.2 真实杂波背景 |
| 5.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 基于稀疏重构的宽测绘成像及GMTI方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 ScanSAR 波束几何结构与数据模型 |
| 6.3 基于稀疏孔径的 CS 算法成像及 GMTI 方法 |
| 6.4 算法性能分析及实验结果 |
| 6.4.1 方位分辨率分析 |
| 6.4.2 真实数据 SAR 成像实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 作者攻读博士学位期间的研究成果 |
四、分立强杂波背景下AEW雷达双通道检测方法（论文参考文献）
- [1]双基前视SAR杂波抑制与动目标检测方法研究[D]. 刘竹天. 电子科技大学, 2021
- [2]多通道SAR复图像域慢速运动目标多特征检测方法研究[D]. 田敏. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [3]低空动目标检测雷达信号处理机设计[D]. 孔维太. 中国计量大学, 2019(02)
- [4]分布式卫星雷达复杂地理杂波抑制和运动目标检测方法研究[D]. 许华健. 西安电子科技大学, 2018(02)
- [5]基于多通道合成孔径雷达系统的运动目标检测技术研究[D]. 郑红超. 上海交通大学, 2018(01)
- [6]多波段/多波形新体制SAR运动目标检测与成像[D]. 王金伟. 西安电子科技大学, 2016(02)
- [7]多功能低空三坐标雷达信号处理系统的设计与实现[D]. 秦轶炜. 上海交通大学, 2015(03)
- [8]弹载双模毫米波雷达PD分系统设计及其多核DSP实现[D]. 袁琪. 南京航空航天大学, 2014(06)
- [9]某型雷达微弱信号提取研究[D]. 王睿. 东北大学, 2014(08)
- [10]机载/星载雷达地面运动目标检测稀疏处理方法研究[D]. 王伟伟. 西安电子科技大学, 2012(11)