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雷达学报（中英文） 2023年第2期12卷 389-411页

作者：郭瑞张月田彪肖钰胡俊徐世友陈曾平中山大学·深圳电子与通信工程学院深圳518107

全息凝视雷达是一种同时覆盖全空域、同时多功能的阵列雷达,该文首先明确全息凝视雷达定义,并概述全息凝视雷达特点、性能优势以及处理难点;然后,较为全面地介绍了全息凝视雷达的发展历程,归纳了当前的主要应用方向,并对中山大学在全息... 详细信息

全息凝视雷达是一种同时覆盖全空域、同时多功能的阵列雷达,该文首先明确全息凝视雷达定义,并概述全息凝视雷达特点、性能优势以及处理难点;然后,较为全面地介绍了全息凝视雷达的发展历程,归纳了当前的主要应用方向,并对中山大学在全息凝视雷达系统研究方面的进展情况进行了介绍,给出了实际场景下目标探测结果,展示了全息凝视雷达在低空目标监视等方面的应用潜力;接着较为全面地介绍了全息凝视雷达相关关键技术的研究进展,包括系统设计、收发波束控制、目标积累检测以及参数估计等方面;最后总结了全息凝视雷达的发展趋势。

关键词：数字阵列雷达全息凝视雷达全时空探测同时多功能多普勒分辨率

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基于全息凝视雷达的机动目标长时间积累检测算法研究

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作者：陈杰国防科技大学

学位级别：硕士

当前,雷达面临的作战环境更加复杂恶劣,除了需要应对传统的“四大威胁”以外,无人集群新型作战样式的出现也对基于传统体制的机械扫描雷达和电子扫描阵列雷达带来了极大的挑战。全息凝视雷达采用低增益宽发射波束,通过同时多波束形成来... 详细信息

当前,雷达面临的作战环境更加复杂恶劣,除了需要应对传统的“四大威胁”以外,无人集群新型作战样式的出现也对基于传统体制的机械扫描雷达和电子扫描阵列雷达带来了极大的挑战。全息凝视雷达采用低增益宽发射波束,通过同时多波束形成来进行回波接收以实现目标的检测与跟踪,并且具有抗截获与同时多目标的检测识别能力。由于全息凝视雷达的低发射增益使其需要更长的积累时间来达到一定的检测性能。而机动目标回波的跨距离单元徙动与跨多普勒单元走动现象会严重影响长时间积累的增益。传统针对机动目标的积累方法达不到对机动目标检测性能要求。因此本文研究了基于全息凝视雷达的机动目标长时间积累检测算法,主要内容如下:（1）研究了全息凝视雷达工作原理,并将其独特的泛探波束收发模式与数字阵列雷达的其他几种波束收发模式进行对比分析。随后针对其独特的波束收发模式,搭建了一套全息凝视雷达的回波信号处理流程。并对其中的关键步骤进行了说明。同时推导了全息凝视雷达机动目标回波信号模型,利用模型和仿真分析了对回波信号进行长时间积累时会遇到的跨距离单元徙动与跨多普勒单元走动问题,以及对积累效果的影响程度。（3）针对匀加速运动目标探测问题,其回波信号会在积累的过程中发生跨距离单元走动与跨多普勒单元走动的现象。处于近距离高信噪比场景下的目标,首先提出了KT-IDPT算法,利用Keystone变换校正距离走动,再利用IDPT算法估计出目标运动加速度并对其引起的多普勒走动进行补偿。其算法复杂度低,能够实现单目标的快速探测。随后针对远距离低信噪比场景下的多目标检测问题,提出了Radon-KT-LVT算法。利用Radon变换快速求出速度模糊因子,LVT算法良好的时频聚焦性能与交叉项抑制能力为微弱多目标回波的积累检测与分辨提供基础。（4）针对更高阶的运动目标探测问题,提出了Dechirp DP-WD混合积累算法。在对长时间进行合适的分段以后,通过Dechirp方法补偿目标回波的相位并进行段内相参积累,随后利用改进的小波去噪算法对段内相参积累结果做进一步的滤波处理。最后在段间利用动态规划算法进行非相参积累,在对动态规划积累结果进行状态回溯的同时即可得到目标的运动轨迹与运动参数。与现有的相参积累算法和非相参积累算法相比,该算法在检测性能与复杂度之间取得了较好的平衡。

关键词：全息凝视雷达长时间积累相参积累非相参积累混合积累机动目标检测

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基于序贯特征提取的无人机与飞鸟目标分类

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信号处理 2024年第5期40卷 839-852页

作者：宋强彭翔宇黄仕林张月邓振淼陈小龙中山大学电子与通信工程学院广东深圳518107 海军航空大学山东烟台264001

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... 详细信息

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%。

关键词：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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基于多维特征融合的“低慢小”目标自动识别关键技术研究

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作者：吴琪国防科技大学

学位级别：硕士

对无人机等“低慢小”目标的探测与识别技术随着“低慢小”目标广泛的应用和严重的潜在威胁越来越受到重视。本文研究了基于多维特征融合和有向无环图多层分类器的“低慢小”目标自动识别分类技术。论文创新性地提出了一个完整的“低慢... 详细信息

对无人机等“低慢小”目标的探测与识别技术随着“低慢小”目标广泛的应用和严重的潜在威胁越来越受到重视。本文研究了基于多维特征融合和有向无环图多层分类器的“低慢小”目标自动识别分类技术。论文创新性地提出了一个完整的“低慢小”自动目标识别方法以及完整的自动目标识别链,并采用全息凝视雷达系统采集的多种空中实测“低慢小”目标数据进行实验与分析。“低慢小”目标的自动识别分类方法主要包括两个关键步骤:目标多维特征的选择与提取和多目标分类器的设计。完整的自动目标识别链包括原始采集实测数据的预处理,RCS、微多普勒和运动多维特征的提取,基于有向无环图的多层融合识别分类器框架的设计以及多层分类器对输入目标数据的学习训练与预测识别。主要工作以及成果如下:(1)论文对多旋翼无人机、直升机和鸟三种典型“低慢小”目标的雷达回波信号进行详细的数学建模和理论推导,分析旋翼的尺寸、数目、转动频率以及鸟翼的尺寸和扇动频率对雷达回波的影响。将三种目标的仿真调制回波信号与实测数据对比,从理论和实际测量的角度分析三种“低慢小”目标运动和目标上微动部件对回波的调制效果,为后续特征提取和目标识别提供理论支撑。(2)论文详细介绍了目标多维特征的选择与提取。从微多普勒维度、RCS维度和运动维度提取目标中用于识别的有效特征。对微多普勒维度,重点研究了微多普勒瞬时频率的理论分析和联合时频分析,多普勒调制谱的获取与预处理算法以及特征提取算法。预处理操作是优化多普勒调制谱的成分显示,突出微弱的微多普勒边频信息。主要包括多普勒调制谱正则化处理和主频对齐等操作,对预处理后的多普勒调制谱进行极大值检测和微多普勒特征提取。然后对RCS维度和基于航迹的运动维度进行特征选择与提取。从三个维度上选取了六个有效的特征作为后续分类器的输入,用于“低慢小”目标识别。(3)针对直升机、旋翼无人机、固定翼无人机和鸟等典型“低慢小”目标设计了基于多维特征融合和有向无环图的多层融合识别分类器的目标识别分类方法。创新地设计了多维特征的多层融合识别分类器框架,提出了多维特征融合分类和等权重多个单维度分类器加权分类两种分类准则。采用设计的多层分类器对两种分类准则,K近邻(KNN),支持向量机(SVM)和BP神经网络三种非线性分类器以及从三个维度提取的六个有效识别特征进行目标分类识别实验。实验结果比较了输入特征的数目、RCS、微多普勒和运动不同维度的特征、三种分类器以及两种分类准则对分类方法识别性能的影响。实验结果表明基于KNN分类器的多维特征融合的分类方法最优,无论是从分类准确率还是分类时间都优于其他设计方案,最终得到五种典型“低慢小”目标97.62%的识别准确率。最后将本文提出的识别方法和得到的实验结果与现有的国内外其他识别方案进行对比,结果表明本文提出的多维特征融合和基于有向无环图的多层分类器的识别分类方法性能优越,很好地解决了复杂自然环境中“低慢小”目标的识别问题。最后,对论文主要工作进行了总结,并指出了未来的研究方向以及需要深入研究和解决的问题。

关键词： “低慢小”目标目标识别与分类多维特征提取多层分类器有向无环图微多普勒全息凝视雷达

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