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编辑办公2022年 11卷 第5期
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摘要
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摘要:
自动目标识别(ATR)是一个和信号与信息处理、模式识别、人工智能等学科密切相关的特殊工程技术应用领域。由于ATR系统识别对象固有的不确定性，识别环境的复杂性，以及日益加剧的识别对抗性，使得ATR的发展一直面临着从理论到技术、到应用的系统性挑战。该文从工程视角出发，阐述了ATR的定义与内涵，简要回顾与分析了该领域发展动态，梳理了ATR的核心技术体系与系统开发模式，最后对未来的发展挑战做了分析。
自动目标识别(ATR)是一个和信号与信息处理、模式识别、人工智能等学科密切相关的特殊工程技术应用领域。由于ATR系统识别对象固有的不确定性，识别环境的复杂性，以及日益加剧的识别对抗性，使得ATR的发展一直面临着从理论到技术、到应用的系统性挑战。该文从工程视角出发，阐述了ATR的定义与内涵，简要回顾与分析了该领域发展动态，梳理了ATR的核心技术体系与系统开发模式，最后对未来的发展挑战做了分析。
2022, 11(5): 753-764.
摘要:
传统相干雷达信号处理流程对跨距离单元走动的目标一般采用脉冲压缩与Radon傅里叶变换(RFT)先后级联的处理方法，但级联方法存在以下问题：一是对高速目标能量积累的过程中目标峰值位置偏移甚至主瓣展宽、增益下降、旁瓣增高；二是缺少有效杂波抑制，影响弱目标检测。为此，该文借鉴多维信号联合以及杂波抑制的思想，提出一种杂波背景条件下将脉冲压缩、RFT与自适应杂波抑制联合的时距联合检测前聚焦方法(A-PCRFT)。该方法首先将脉内时间(快时间)与脉间时间(慢时间)两个雷达信号处理维度相联合，引入与高速目标相对应的二维导向矢量，补偿脉内和脉间的多普勒频移；然后根据辅助数据估计脉冲压缩前的杂波协方差矩阵；最后根据杂波协方差矩阵和导向矢量确定最优滤波器权矢量。在距离-速度二维空间中，该方法能有效地抑制杂波，同时对目标能量进行最佳聚焦。仿真结果表明，该方法与先脉冲压缩后自适应Radon傅里叶变换(ARFT)的级联方法相比性能更优。 传统相干雷达信号处理流程对跨距离单元走动的目标一般采用脉冲压缩与Radon傅里叶变换(RFT)先后级联的处理方法，但级联方法存在以下问题：一是对高速目标能量积累的过程中目标峰值位置偏移甚至主瓣展宽、增益下降、旁瓣增高；二是缺少有效杂波抑制，影响弱目标检测。为此，该文借鉴多维信号联合以及杂波抑制的思想，提出一种杂波背景条件下将脉冲压缩、RFT与自适应杂波抑制联合的时距联合检测前聚焦方法(A-PCRFT)。该方法首先将脉内时间(快时间)与脉间时间(慢时间)两个雷达信号处理维度相联合，引入与高速目标相对应的二维导向矢量，补偿脉内和脉间的多普勒频移；然后根据辅助数据估计脉冲压缩前的杂波协方差矩阵；最后根据杂波协方差矩阵和导向矢量确定最优滤波器权矢量。在距离-速度二维空间中，该方法能有效地抑制杂波，同时对目标能量进行最佳聚焦。仿真结果表明，该方法与先脉冲压缩后自适应Radon傅里叶变换(ARFT)的级联方法相比性能更优。
传统相干雷达信号处理流程对跨距离单元走动的目标一般采用脉冲压缩与Radon傅里叶变换(RFT)先后级联的处理方法，但级联方法存在以下问题：一是对高速目标能量积累的过程中目标峰值位置偏移甚至主瓣展宽、增益下降、旁瓣增高；二是缺少有效杂波抑制，影响弱目标检测。为此，该文借鉴多维信号联合以及杂波抑制的思想，提出一种杂波背景条件下将脉冲压缩、RFT与自适应杂波抑制联合的时距联合检测前聚焦方法(A-PCRFT)。该方法首先将脉内时间(快时间)与脉间时间(慢时间)两个雷达信号处理维度相联合，引入与高速目标相对应的二维导向矢量，补偿脉内和脉间的多普勒频移；然后根据辅助数据估计脉冲压缩前的杂波协方差矩阵；最后根据杂波协方差矩阵和导向矢量确定最优滤波器权矢量。在距离-速度二维空间中，该方法能有效地抑制杂波，同时对目标能量进行最佳聚焦。仿真结果表明，该方法与先脉冲压缩后自适应Radon傅里叶变换(ARFT)的级联方法相比性能更优。 传统相干雷达信号处理流程对跨距离单元走动的目标一般采用脉冲压缩与Radon傅里叶变换(RFT)先后级联的处理方法，但级联方法存在以下问题：一是对高速目标能量积累的过程中目标峰值位置偏移甚至主瓣展宽、增益下降、旁瓣增高；二是缺少有效杂波抑制，影响弱目标检测。为此，该文借鉴多维信号联合以及杂波抑制的思想，提出一种杂波背景条件下将脉冲压缩、RFT与自适应杂波抑制联合的时距联合检测前聚焦方法(A-PCRFT)。该方法首先将脉内时间(快时间)与脉间时间(慢时间)两个雷达信号处理维度相联合，引入与高速目标相对应的二维导向矢量，补偿脉内和脉间的多普勒频移；然后根据辅助数据估计脉冲压缩前的杂波协方差矩阵；最后根据杂波协方差矩阵和导向矢量确定最优滤波器权矢量。在距离-速度二维空间中，该方法能有效地抑制杂波，同时对目标能量进行最佳聚焦。仿真结果表明，该方法与先脉冲压缩后自适应Radon傅里叶变换(ARFT)的级联方法相比性能更优。
2022, 11(5): 765-777.
摘要:
针对多通道阵列雷达从实际杂波中检测目标场景，该文提出了一种面向多通道阵列雷达非高斯杂波背景的多秩距离扩展目标检测方法。首先，利用秩大于1的子空间矩阵和相应距离单元的坐标向量，建立了多秩距离扩展目标模型；然后，利用雷达接收单元空间或时间中心对称探测场景下杂波协方差矩阵的反对称结构信息，通过酉变换，采取广义似然比、Rao、Wald检验准则，构建待解参数小样本估计策略，设计了面向非高斯杂波背景的多秩距离扩展目标检测方法。最后，通过理论推导证明了所提检测方法相对于杂波协方差矩阵具有恒虚警特性。基于仿真数据和实测数据的实验结果表明，所提检测方法能够保证对杂波协方差矩阵具有恒虚警特性，此外，相较于现有检测方法，所提检测方法提升了小训练支持的目标检测性能，并且在导向矢量失配条件下，有效地改善目标检测的稳健性。 针对多通道阵列雷达从实际杂波中检测目标场景，该文提出了一种面向多通道阵列雷达非高斯杂波背景的多秩距离扩展目标检测方法。首先，利用秩大于1的子空间矩阵和相应距离单元的坐标向量，建立了多秩距离扩展目标模型；然后，利用雷达接收单元空间或时间中心对称探测场景下杂波协方差矩阵的反对称结构信息，通过酉变换，采取广义似然比、Rao、Wald检验准则，构建待解参数小样本估计策略，设计了面向非高斯杂波背景的多秩距离扩展目标检测方法。最后，通过理论推导证明了所提检测方法相对于杂波协方差矩阵具有恒虚警特性。基于仿真数据和实测数据的实验结果表明，所提检测方法能够保证对杂波协方差矩阵具有恒虚警特性，此外，相较于现有检测方法，所提检测方法提升了小训练支持的目标检测性能，并且在导向矢量失配条件下，有效地改善目标检测的稳健性。
针对多通道阵列雷达从实际杂波中检测目标场景，该文提出了一种面向多通道阵列雷达非高斯杂波背景的多秩距离扩展目标检测方法。首先，利用秩大于1的子空间矩阵和相应距离单元的坐标向量，建立了多秩距离扩展目标模型；然后，利用雷达接收单元空间或时间中心对称探测场景下杂波协方差矩阵的反对称结构信息，通过酉变换，采取广义似然比、Rao、Wald检验准则，构建待解参数小样本估计策略，设计了面向非高斯杂波背景的多秩距离扩展目标检测方法。最后，通过理论推导证明了所提检测方法相对于杂波协方差矩阵具有恒虚警特性。基于仿真数据和实测数据的实验结果表明，所提检测方法能够保证对杂波协方差矩阵具有恒虚警特性，此外，相较于现有检测方法，所提检测方法提升了小训练支持的目标检测性能，并且在导向矢量失配条件下，有效地改善目标检测的稳健性。 针对多通道阵列雷达从实际杂波中检测目标场景，该文提出了一种面向多通道阵列雷达非高斯杂波背景的多秩距离扩展目标检测方法。首先，利用秩大于1的子空间矩阵和相应距离单元的坐标向量，建立了多秩距离扩展目标模型；然后，利用雷达接收单元空间或时间中心对称探测场景下杂波协方差矩阵的反对称结构信息，通过酉变换，采取广义似然比、Rao、Wald检验准则，构建待解参数小样本估计策略，设计了面向非高斯杂波背景的多秩距离扩展目标检测方法。最后，通过理论推导证明了所提检测方法相对于杂波协方差矩阵具有恒虚警特性。基于仿真数据和实测数据的实验结果表明，所提检测方法能够保证对杂波协方差矩阵具有恒虚警特性，此外，相较于现有检测方法，所提检测方法提升了小训练支持的目标检测性能，并且在导向矢量失配条件下，有效地改善目标检测的稳健性。
2022, 11(5): 778-793.
摘要:
该文针对机载组网雷达，在单目标跟踪场景下，研究了雷达辐射参数与航迹规划联合优化问题。首先，推导了包含各雷达辐射功率、驻留时间、发射信号高斯脉冲长度和信号带宽等射频辐射参数以及各载机速度、朝向角等平台运动参数的贝叶斯克拉默-拉奥下界(BCRLB)表达式，以此作为表征目标跟踪精度的衡量指标；推导了含有各雷达辐射功率、驻留时间等射频辐射参数以及各载机速度、朝向角等平台运动参数的机载组网雷达被截获概率，以此作为表征机载组网雷达射频隐身性能的衡量指标。在此基础上，建立了面向目标跟踪的机载组网雷达辐射参数与航迹规划联合优化模型，以最小化机载组网雷达的目标估计误差BCRLB为优化目标，以满足给定的系统射频资源、载机机动能力和预先设定的被截获概率阈值为约束条件，对各载机飞行速度、朝向角以及各机载雷达辐射功率、驻留时间、发射信号高斯脉冲长度和信号带宽进行联合优化设计，以提升机载组网雷达的目标跟踪精度。最后，针对上述优化问题，结合粒子群算法，采用5步分解迭代算法进行求解。仿真结果表明，与现有算法相比，所提算法能够在满足一定射频隐身性能要求的条件下，有效提升机载组网雷达的目标跟踪精度。 该文针对机载组网雷达，在单目标跟踪场景下，研究了雷达辐射参数与航迹规划联合优化问题。首先，推导了包含各雷达辐射功率、驻留时间、发射信号高斯脉冲长度和信号带宽等射频辐射参数以及各载机速度、朝向角等平台运动参数的贝叶斯克拉默-拉奥下界(BCRLB)表达式，以此作为表征目标跟踪精度的衡量指标；推导了含有各雷达辐射功率、驻留时间等射频辐射参数以及各载机速度、朝向角等平台运动参数的机载组网雷达被截获概率，以此作为表征机载组网雷达射频隐身性能的衡量指标。在此基础上，建立了面向目标跟踪的机载组网雷达辐射参数与航迹规划联合优化模型，以最小化机载组网雷达的目标估计误差BCRLB为优化目标，以满足给定的系统射频资源、载机机动能力和预先设定的被截获概率阈值为约束条件，对各载机飞行速度、朝向角以及各机载雷达辐射功率、驻留时间、发射信号高斯脉冲长度和信号带宽进行联合优化设计，以提升机载组网雷达的目标跟踪精度。最后，针对上述优化问题，结合粒子群算法，采用5步分解迭代算法进行求解。仿真结果表明，与现有算法相比，所提算法能够在满足一定射频隐身性能要求的条件下，有效提升机载组网雷达的目标跟踪精度。
该文针对机载组网雷达，在单目标跟踪场景下，研究了雷达辐射参数与航迹规划联合优化问题。首先，推导了包含各雷达辐射功率、驻留时间、发射信号高斯脉冲长度和信号带宽等射频辐射参数以及各载机速度、朝向角等平台运动参数的贝叶斯克拉默-拉奥下界(BCRLB)表达式，以此作为表征目标跟踪精度的衡量指标；推导了含有各雷达辐射功率、驻留时间等射频辐射参数以及各载机速度、朝向角等平台运动参数的机载组网雷达被截获概率，以此作为表征机载组网雷达射频隐身性能的衡量指标。在此基础上，建立了面向目标跟踪的机载组网雷达辐射参数与航迹规划联合优化模型，以最小化机载组网雷达的目标估计误差BCRLB为优化目标，以满足给定的系统射频资源、载机机动能力和预先设定的被截获概率阈值为约束条件，对各载机飞行速度、朝向角以及各机载雷达辐射功率、驻留时间、发射信号高斯脉冲长度和信号带宽进行联合优化设计，以提升机载组网雷达的目标跟踪精度。最后，针对上述优化问题，结合粒子群算法，采用5步分解迭代算法进行求解。仿真结果表明，与现有算法相比，所提算法能够在满足一定射频隐身性能要求的条件下，有效提升机载组网雷达的目标跟踪精度。 该文针对机载组网雷达，在单目标跟踪场景下，研究了雷达辐射参数与航迹规划联合优化问题。首先，推导了包含各雷达辐射功率、驻留时间、发射信号高斯脉冲长度和信号带宽等射频辐射参数以及各载机速度、朝向角等平台运动参数的贝叶斯克拉默-拉奥下界(BCRLB)表达式，以此作为表征目标跟踪精度的衡量指标；推导了含有各雷达辐射功率、驻留时间等射频辐射参数以及各载机速度、朝向角等平台运动参数的机载组网雷达被截获概率，以此作为表征机载组网雷达射频隐身性能的衡量指标。在此基础上，建立了面向目标跟踪的机载组网雷达辐射参数与航迹规划联合优化模型，以最小化机载组网雷达的目标估计误差BCRLB为优化目标，以满足给定的系统射频资源、载机机动能力和预先设定的被截获概率阈值为约束条件，对各载机飞行速度、朝向角以及各机载雷达辐射功率、驻留时间、发射信号高斯脉冲长度和信号带宽进行联合优化设计，以提升机载组网雷达的目标跟踪精度。最后，针对上述优化问题，结合粒子群算法，采用5步分解迭代算法进行求解。仿真结果表明，与现有算法相比，所提算法能够在满足一定射频隐身性能要求的条件下，有效提升机载组网雷达的目标跟踪精度。
2022, 11(5): 794-804.
摘要:
微动杂波往往具有较大的多普勒展宽，会抬高噪底、湮没弱目标，造成虚警和漏检。有效去除微动杂波对提高雷达性能具有重要意义。该文利用匀速目标回波和微动杂波在短时傅里叶变换(STFT)谱图中的形态差异，提出了一种基于STFT谱图滑窗相消的微动杂波去除方法。具体地，匀速运动目标回波在STFT谱图中表现为特定频率单元上平行于时间轴的直线型能量条带，而微动杂波具有时变非平稳特性，在STFT谱图中呈现出横跨多个频率单元的时变复杂形态。将原始STFT谱图沿时间维滑窗得到新的STFT谱图，则目标回波分布在这两种谱图中的相同位置，而微动杂波在这两种谱图中的位置存在明显差异。因此将上述两种谱图相减，根据相减前后谱图中各单元的强度变化情况，即可将目标回波和微动杂波分离，达到去除微动杂波的效果。仿真和实测结果均验证了所提方法的有效性。与常见基于时频变换的L-statistics算法相比，所提方法能够在去除微动杂波的同时，较好地保留了目标回波。 微动杂波往往具有较大的多普勒展宽，会抬高噪底、湮没弱目标，造成虚警和漏检。有效去除微动杂波对提高雷达性能具有重要意义。该文利用匀速目标回波和微动杂波在短时傅里叶变换(STFT)谱图中的形态差异，提出了一种基于STFT谱图滑窗相消的微动杂波去除方法。具体地，匀速运动目标回波在STFT谱图中表现为特定频率单元上平行于时间轴的直线型能量条带，而微动杂波具有时变非平稳特性，在STFT谱图中呈现出横跨多个频率单元的时变复杂形态。将原始STFT谱图沿时间维滑窗得到新的STFT谱图，则目标回波分布在这两种谱图中的相同位置，而微动杂波在这两种谱图中的位置存在明显差异。因此将上述两种谱图相减，根据相减前后谱图中各单元的强度变化情况，即可将目标回波和微动杂波分离，达到去除微动杂波的效果。仿真和实测结果均验证了所提方法的有效性。与常见基于时频变换的L-statistics算法相比，所提方法能够在去除微动杂波的同时，较好地保留了目标回波。
微动杂波往往具有较大的多普勒展宽，会抬高噪底、湮没弱目标，造成虚警和漏检。有效去除微动杂波对提高雷达性能具有重要意义。该文利用匀速目标回波和微动杂波在短时傅里叶变换(STFT)谱图中的形态差异，提出了一种基于STFT谱图滑窗相消的微动杂波去除方法。具体地，匀速运动目标回波在STFT谱图中表现为特定频率单元上平行于时间轴的直线型能量条带，而微动杂波具有时变非平稳特性，在STFT谱图中呈现出横跨多个频率单元的时变复杂形态。将原始STFT谱图沿时间维滑窗得到新的STFT谱图，则目标回波分布在这两种谱图中的相同位置，而微动杂波在这两种谱图中的位置存在明显差异。因此将上述两种谱图相减，根据相减前后谱图中各单元的强度变化情况，即可将目标回波和微动杂波分离，达到去除微动杂波的效果。仿真和实测结果均验证了所提方法的有效性。与常见基于时频变换的L-statistics算法相比，所提方法能够在去除微动杂波的同时，较好地保留了目标回波。 微动杂波往往具有较大的多普勒展宽，会抬高噪底、湮没弱目标，造成虚警和漏检。有效去除微动杂波对提高雷达性能具有重要意义。该文利用匀速目标回波和微动杂波在短时傅里叶变换(STFT)谱图中的形态差异，提出了一种基于STFT谱图滑窗相消的微动杂波去除方法。具体地，匀速运动目标回波在STFT谱图中表现为特定频率单元上平行于时间轴的直线型能量条带，而微动杂波具有时变非平稳特性，在STFT谱图中呈现出横跨多个频率单元的时变复杂形态。将原始STFT谱图沿时间维滑窗得到新的STFT谱图，则目标回波分布在这两种谱图中的相同位置，而微动杂波在这两种谱图中的位置存在明显差异。因此将上述两种谱图相减，根据相减前后谱图中各单元的强度变化情况，即可将目标回波和微动杂波分离，达到去除微动杂波的效果。仿真和实测结果均验证了所提方法的有效性。与常见基于时频变换的L-statistics算法相比，所提方法能够在去除微动杂波的同时，较好地保留了目标回波。
2022, 11(5): 805-829.
摘要:
多输入多输出(MIMO)雷达作为一种新体制雷达，利用其发射波形分集的特点，在目标检测、参数估计、射频隐身及抗干扰等诸多方面展现出了突出的性能，经过学者们近20年的深入研究，基于正交波形的MIMO雷达相关理论日臻完善，并在汽车辅助驾驶、安全防卫等领域得到广泛应用。近年来，随着电磁环境感知及知识辅助等概念的引入，基于波形优化的MIMO雷达主动抗干扰、射频隐身、以及探测-通信一体化等技术受到学者们的关注并得到深入研究。该文力图对学者们近20年来围绕MIMO雷达的研究工作进行归纳与综述，内容主要包括：正交波形MIMO雷达原理、目标探测性能分析、典型应用；正交波形MIMO雷达波形设计与特点；基于知识的认知MIMO波形设计与算法；基于MIMO的探测-通信一体化波形设计与算法；MIMO雷达信号处理、数据处理及资源管理。论文最后对MIMO雷达在机载应用中的空时处理(STAP)、MIMO雷达在成像中的信号处理、以及基于时分多波形分集的线性调频毫米波MIMO雷达信号处理等进行了讨论。 多输入多输出(MIMO)雷达作为一种新体制雷达，利用其发射波形分集的特点，在目标检测、参数估计、射频隐身及抗干扰等诸多方面展现出了突出的性能，经过学者们近20年的深入研究，基于正交波形的MIMO雷达相关理论日臻完善，并在汽车辅助驾驶、安全防卫等领域得到广泛应用。近年来，随着电磁环境感知及知识辅助等概念的引入，基于波形优化的MIMO雷达主动抗干扰、射频隐身、以及探测-通信一体化等技术受到学者们的关注并得到深入研究。该文力图对学者们近20年来围绕MIMO雷达的研究工作进行归纳与综述，内容主要包括：正交波形MIMO雷达原理、目标探测性能分析、典型应用；正交波形MIMO雷达波形设计与特点；基于知识的认知MIMO波形设计与算法；基于MIMO的探测-通信一体化波形设计与算法；MIMO雷达信号处理、数据处理及资源管理。论文最后对MIMO雷达在机载应用中的空时处理(STAP)、MIMO雷达在成像中的信号处理、以及基于时分多波形分集的线性调频毫米波MIMO雷达信号处理等进行了讨论。
多输入多输出(MIMO)雷达作为一种新体制雷达，利用其发射波形分集的特点，在目标检测、参数估计、射频隐身及抗干扰等诸多方面展现出了突出的性能，经过学者们近20年的深入研究，基于正交波形的MIMO雷达相关理论日臻完善，并在汽车辅助驾驶、安全防卫等领域得到广泛应用。近年来，随着电磁环境感知及知识辅助等概念的引入，基于波形优化的MIMO雷达主动抗干扰、射频隐身、以及探测-通信一体化等技术受到学者们的关注并得到深入研究。该文力图对学者们近20年来围绕MIMO雷达的研究工作进行归纳与综述，内容主要包括：正交波形MIMO雷达原理、目标探测性能分析、典型应用；正交波形MIMO雷达波形设计与特点；基于知识的认知MIMO波形设计与算法；基于MIMO的探测-通信一体化波形设计与算法；MIMO雷达信号处理、数据处理及资源管理。论文最后对MIMO雷达在机载应用中的空时处理(STAP)、MIMO雷达在成像中的信号处理、以及基于时分多波形分集的线性调频毫米波MIMO雷达信号处理等进行了讨论。 多输入多输出(MIMO)雷达作为一种新体制雷达，利用其发射波形分集的特点，在目标检测、参数估计、射频隐身及抗干扰等诸多方面展现出了突出的性能，经过学者们近20年的深入研究，基于正交波形的MIMO雷达相关理论日臻完善，并在汽车辅助驾驶、安全防卫等领域得到广泛应用。近年来，随着电磁环境感知及知识辅助等概念的引入，基于波形优化的MIMO雷达主动抗干扰、射频隐身、以及探测-通信一体化等技术受到学者们的关注并得到深入研究。该文力图对学者们近20年来围绕MIMO雷达的研究工作进行归纳与综述，内容主要包括：正交波形MIMO雷达原理、目标探测性能分析、典型应用；正交波形MIMO雷达波形设计与特点；基于知识的认知MIMO波形设计与算法；基于MIMO的探测-通信一体化波形设计与算法；MIMO雷达信号处理、数据处理及资源管理。论文最后对MIMO雷达在机载应用中的空时处理(STAP)、MIMO雷达在成像中的信号处理、以及基于时分多波形分集的线性调频毫米波MIMO雷达信号处理等进行了讨论。
2022, 11(5): 830-849.
摘要:
由于频控阵雷达具有距离依赖性和时变性的阵列因子，能够克服传统相控阵雷达阵列因子缺失距离变量和多输入-多输出雷达发射阵列增益损失的缺点，但是，频控阵雷达在系统理论、信号处理和应用实现等方面仍存在诸多待解决的研究问题。该文分析了频控阵雷达技术的概念、内涵与外延，梳理了近五年来国内外关于频控阵雷达技术及其应用方面的最新研究进展，论述了频控阵雷达干扰与抗主瓣干扰、模糊杂波抑制与盲速目标检测以及定位欺骗方面的应用优势，并讨论了频控阵雷达技术的未来融合化发展趋势。 由于频控阵雷达具有距离依赖性和时变性的阵列因子，能够克服传统相控阵雷达阵列因子缺失距离变量和多输入-多输出雷达发射阵列增益损失的缺点，但是，频控阵雷达在系统理论、信号处理和应用实现等方面仍存在诸多待解决的研究问题。该文分析了频控阵雷达技术的概念、内涵与外延，梳理了近五年来国内外关于频控阵雷达技术及其应用方面的最新研究进展，论述了频控阵雷达干扰与抗主瓣干扰、模糊杂波抑制与盲速目标检测以及定位欺骗方面的应用优势，并讨论了频控阵雷达技术的未来融合化发展趋势。
由于频控阵雷达具有距离依赖性和时变性的阵列因子，能够克服传统相控阵雷达阵列因子缺失距离变量和多输入-多输出雷达发射阵列增益损失的缺点，但是，频控阵雷达在系统理论、信号处理和应用实现等方面仍存在诸多待解决的研究问题。该文分析了频控阵雷达技术的概念、内涵与外延，梳理了近五年来国内外关于频控阵雷达技术及其应用方面的最新研究进展，论述了频控阵雷达干扰与抗主瓣干扰、模糊杂波抑制与盲速目标检测以及定位欺骗方面的应用优势，并讨论了频控阵雷达技术的未来融合化发展趋势。 由于频控阵雷达具有距离依赖性和时变性的阵列因子，能够克服传统相控阵雷达阵列因子缺失距离变量和多输入-多输出雷达发射阵列增益损失的缺点，但是，频控阵雷达在系统理论、信号处理和应用实现等方面仍存在诸多待解决的研究问题。该文分析了频控阵雷达技术的概念、内涵与外延，梳理了近五年来国内外关于频控阵雷达技术及其应用方面的最新研究进展，论述了频控阵雷达干扰与抗主瓣干扰、模糊杂波抑制与盲速目标检测以及定位欺骗方面的应用优势，并讨论了频控阵雷达技术的未来融合化发展趋势。
摘要:
频率分集阵(FDA)是在相控阵基础上的一次体制革新，其通过在发射天线阵元间进行频率步进，得到的发射方向图是角度、距离、时间的多维函数，显著提升了波束控制能力与信号处理维度，经过收发联合处理后，可应用于多维参数联合估计、主瓣欺骗式干扰抑制、模糊杂波抑制、高分宽幅成像等方面。该文从系统层面出发，研究基于FDA的多功能一体化波形设计与信号处理方法，重点对其在检测与估计一体化、解模糊与抗干扰一体化、合成孔径雷达(SAR)成像与动目标检测一体化的信号处理新方法进行综述、评述及研究，并对FDA多功能一体化系统的应用前景进行展望。 频率分集阵(FDA)是在相控阵基础上的一次体制革新，其通过在发射天线阵元间进行频率步进，得到的发射方向图是角度、距离、时间的多维函数，显著提升了波束控制能力与信号处理维度，经过收发联合处理后，可应用于多维参数联合估计、主瓣欺骗式干扰抑制、模糊杂波抑制、高分宽幅成像等方面。该文从系统层面出发，研究基于FDA的多功能一体化波形设计与信号处理方法，重点对其在检测与估计一体化、解模糊与抗干扰一体化、合成孔径雷达(SAR)成像与动目标检测一体化的信号处理新方法进行综述、评述及研究，并对FDA多功能一体化系统的应用前景进行展望。
频率分集阵(FDA)是在相控阵基础上的一次体制革新，其通过在发射天线阵元间进行频率步进，得到的发射方向图是角度、距离、时间的多维函数，显著提升了波束控制能力与信号处理维度，经过收发联合处理后，可应用于多维参数联合估计、主瓣欺骗式干扰抑制、模糊杂波抑制、高分宽幅成像等方面。该文从系统层面出发，研究基于FDA的多功能一体化波形设计与信号处理方法，重点对其在检测与估计一体化、解模糊与抗干扰一体化、合成孔径雷达(SAR)成像与动目标检测一体化的信号处理新方法进行综述、评述及研究，并对FDA多功能一体化系统的应用前景进行展望。 频率分集阵(FDA)是在相控阵基础上的一次体制革新，其通过在发射天线阵元间进行频率步进，得到的发射方向图是角度、距离、时间的多维函数，显著提升了波束控制能力与信号处理维度，经过收发联合处理后，可应用于多维参数联合估计、主瓣欺骗式干扰抑制、模糊杂波抑制、高分宽幅成像等方面。该文从系统层面出发，研究基于FDA的多功能一体化波形设计与信号处理方法，重点对其在检测与估计一体化、解模糊与抗干扰一体化、合成孔径雷达(SAR)成像与动目标检测一体化的信号处理新方法进行综述、评述及研究，并对FDA多功能一体化系统的应用前景进行展望。
2022, 11(5): 871-883.
摘要:
受卫星高速运动和地球自转影响，天基预警雷达杂波在俯仰-方位-多普勒三维空间呈紧耦合特性，极大降低了传统空时自适应处理(STAP)方法的慢速运动目标检测性能。采用方位-俯仰-多普勒三维STAP可实现天基预警雷达杂波解耦，但与非正侧机载预警雷达杂波的三维松耦合情况不同，该应用需要较大系统自由度才能实现次最优杂波抑制性能，所带来的巨大运算负担和均匀样本需求使其难以应用于实际。针对上述问题，该文首先构建了天基预警雷达平面阵回波空时信号模型；然后详细分析了其杂波在方位-俯仰-多普勒三维空间的紧耦合特性；最后提出了基于级联处理的低自由度三维STAP方法，利用空域加权子阵合成预先衰减副瓣杂波，再利用俯仰-多普勒自适应处理抑制剩余各次距离模糊主瓣杂波。仿真实验验证了所提STAP方法可在低运算复杂度和小样本需求条件下实现次最优杂波抑制性能，因此适用于天基预警雷达实际应用。 受卫星高速运动和地球自转影响，天基预警雷达杂波在俯仰-方位-多普勒三维空间呈紧耦合特性，极大降低了传统空时自适应处理(STAP)方法的慢速运动目标检测性能。采用方位-俯仰-多普勒三维STAP可实现天基预警雷达杂波解耦，但与非正侧机载预警雷达杂波的三维松耦合情况不同，该应用需要较大系统自由度才能实现次最优杂波抑制性能，所带来的巨大运算负担和均匀样本需求使其难以应用于实际。针对上述问题，该文首先构建了天基预警雷达平面阵回波空时信号模型；然后详细分析了其杂波在方位-俯仰-多普勒三维空间的紧耦合特性；最后提出了基于级联处理的低自由度三维STAP方法，利用空域加权子阵合成预先衰减副瓣杂波，再利用俯仰-多普勒自适应处理抑制剩余各次距离模糊主瓣杂波。仿真实验验证了所提STAP方法可在低运算复杂度和小样本需求条件下实现次最优杂波抑制性能，因此适用于天基预警雷达实际应用。
受卫星高速运动和地球自转影响，天基预警雷达杂波在俯仰-方位-多普勒三维空间呈紧耦合特性，极大降低了传统空时自适应处理(STAP)方法的慢速运动目标检测性能。采用方位-俯仰-多普勒三维STAP可实现天基预警雷达杂波解耦，但与非正侧机载预警雷达杂波的三维松耦合情况不同，该应用需要较大系统自由度才能实现次最优杂波抑制性能，所带来的巨大运算负担和均匀样本需求使其难以应用于实际。针对上述问题，该文首先构建了天基预警雷达平面阵回波空时信号模型；然后详细分析了其杂波在方位-俯仰-多普勒三维空间的紧耦合特性；最后提出了基于级联处理的低自由度三维STAP方法，利用空域加权子阵合成预先衰减副瓣杂波，再利用俯仰-多普勒自适应处理抑制剩余各次距离模糊主瓣杂波。仿真实验验证了所提STAP方法可在低运算复杂度和小样本需求条件下实现次最优杂波抑制性能，因此适用于天基预警雷达实际应用。 受卫星高速运动和地球自转影响，天基预警雷达杂波在俯仰-方位-多普勒三维空间呈紧耦合特性，极大降低了传统空时自适应处理(STAP)方法的慢速运动目标检测性能。采用方位-俯仰-多普勒三维STAP可实现天基预警雷达杂波解耦，但与非正侧机载预警雷达杂波的三维松耦合情况不同，该应用需要较大系统自由度才能实现次最优杂波抑制性能，所带来的巨大运算负担和均匀样本需求使其难以应用于实际。针对上述问题，该文首先构建了天基预警雷达平面阵回波空时信号模型；然后详细分析了其杂波在方位-俯仰-多普勒三维空间的紧耦合特性；最后提出了基于级联处理的低自由度三维STAP方法，利用空域加权子阵合成预先衰减副瓣杂波，再利用俯仰-多普勒自适应处理抑制剩余各次距离模糊主瓣杂波。仿真实验验证了所提STAP方法可在低运算复杂度和小样本需求条件下实现次最优杂波抑制性能，因此适用于天基预警雷达实际应用。
2022, 11(5): 884-896.
摘要:
大场景合成孔径雷达(SAR)图像相对于通用光学图像，复杂背景杂波对目标特征提取影响更大，由于传统基于候选框的深度目标检测算法会在整张特征图上产生大量冗余候选框，因而在SAR图像复杂背景杂波影响下会产生大量的虚警，降低目标检测精度。针对该问题，该文基于Faster R-CNN检测模型，提出结合强化学习自适应候选框挑选的SAR目标检测方法。该方法能够通过强化学习自适应搜索特征图中可能含有目标的区域，并挑选搜索区域内的候选框继续进行分类、回归。通过准确搜索到含有目标的区域，可以减少复杂背景杂波的影响并减少传统强化学习应用于检测问题的计算量。所提方法利用强化学习序列决策的特点，能够根据图像信息通过强化学习迭代搜索自适应确定图像中可能含有目标的搜索区域的位置。同时，该方法通过在强化学习中使用距离约束，可以根据之前的搜索结果自适应调整下一次搜索区域的尺寸。基于实测数据的实验结果表明，所提方法能够提升传统深度学习目标检测方法的检测性能。 大场景合成孔径雷达(SAR)图像相对于通用光学图像，复杂背景杂波对目标特征提取影响更大，由于传统基于候选框的深度目标检测算法会在整张特征图上产生大量冗余候选框，因而在SAR图像复杂背景杂波影响下会产生大量的虚警，降低目标检测精度。针对该问题，该文基于Faster R-CNN检测模型，提出结合强化学习自适应候选框挑选的SAR目标检测方法。该方法能够通过强化学习自适应搜索特征图中可能含有目标的区域，并挑选搜索区域内的候选框继续进行分类、回归。通过准确搜索到含有目标的区域，可以减少复杂背景杂波的影响并减少传统强化学习应用于检测问题的计算量。所提方法利用强化学习序列决策的特点，能够根据图像信息通过强化学习迭代搜索自适应确定图像中可能含有目标的搜索区域的位置。同时，该方法通过在强化学习中使用距离约束，可以根据之前的搜索结果自适应调整下一次搜索区域的尺寸。基于实测数据的实验结果表明，所提方法能够提升传统深度学习目标检测方法的检测性能。
大场景合成孔径雷达(SAR)图像相对于通用光学图像，复杂背景杂波对目标特征提取影响更大，由于传统基于候选框的深度目标检测算法会在整张特征图上产生大量冗余候选框，因而在SAR图像复杂背景杂波影响下会产生大量的虚警，降低目标检测精度。针对该问题，该文基于Faster R-CNN检测模型，提出结合强化学习自适应候选框挑选的SAR目标检测方法。该方法能够通过强化学习自适应搜索特征图中可能含有目标的区域，并挑选搜索区域内的候选框继续进行分类、回归。通过准确搜索到含有目标的区域，可以减少复杂背景杂波的影响并减少传统强化学习应用于检测问题的计算量。所提方法利用强化学习序列决策的特点，能够根据图像信息通过强化学习迭代搜索自适应确定图像中可能含有目标的搜索区域的位置。同时，该方法通过在强化学习中使用距离约束，可以根据之前的搜索结果自适应调整下一次搜索区域的尺寸。基于实测数据的实验结果表明，所提方法能够提升传统深度学习目标检测方法的检测性能。 大场景合成孔径雷达(SAR)图像相对于通用光学图像，复杂背景杂波对目标特征提取影响更大，由于传统基于候选框的深度目标检测算法会在整张特征图上产生大量冗余候选框，因而在SAR图像复杂背景杂波影响下会产生大量的虚警，降低目标检测精度。针对该问题，该文基于Faster R-CNN检测模型，提出结合强化学习自适应候选框挑选的SAR目标检测方法。该方法能够通过强化学习自适应搜索特征图中可能含有目标的区域，并挑选搜索区域内的候选框继续进行分类、回归。通过准确搜索到含有目标的区域，可以减少复杂背景杂波的影响并减少传统强化学习应用于检测问题的计算量。所提方法利用强化学习序列决策的特点，能够根据图像信息通过强化学习迭代搜索自适应确定图像中可能含有目标的搜索区域的位置。同时，该方法通过在强化学习中使用距离约束，可以根据之前的搜索结果自适应调整下一次搜索区域的尺寸。基于实测数据的实验结果表明，所提方法能够提升传统深度学习目标检测方法的检测性能。
2022, 11(5): 897-908.
摘要:
合成孔径雷达(SAR)能够全天时全天候获取感兴趣区域的高分辨率雷达图像，在诸多领域获得了成功应用。在电子对抗博弈环境下，SAR图像解译与情报生成也面临复杂电磁干扰的严重影响。当前，国内外学者提出了许多SAR抗干扰技术方法。然而，作为抗干扰的前提，SAR图像干扰类型识别这一关键技术却鲜有报道。该文针对SAR图像典型有源干扰类型识别开展研究。首先，选取5种典型有源干扰样式，并根据干扰参数，细分为9种干扰类型，作为干扰识别对象。其次，开展干扰信号回波仿真，通过与MiniSAR实测数据进行回波域叠加和成像处理，构建了典型有源干扰类型样本集。在此基础上，提出了一种结合注意力机制的深度卷积神经网络(CNN)模型，并开展了对比实验验证。实验表明，对不同场景和不同干扰参数情形，相比于传统深度CNN模型，该文方法取得了更高的识别精度和更稳健的性能。 合成孔径雷达(SAR)能够全天时全天候获取感兴趣区域的高分辨率雷达图像，在诸多领域获得了成功应用。在电子对抗博弈环境下，SAR图像解译与情报生成也面临复杂电磁干扰的严重影响。当前，国内外学者提出了许多SAR抗干扰技术方法。然而，作为抗干扰的前提，SAR图像干扰类型识别这一关键技术却鲜有报道。该文针对SAR图像典型有源干扰类型识别开展研究。首先，选取5种典型有源干扰样式，并根据干扰参数，细分为9种干扰类型，作为干扰识别对象。其次，开展干扰信号回波仿真，通过与MiniSAR实测数据进行回波域叠加和成像处理，构建了典型有源干扰类型样本集。在此基础上，提出了一种结合注意力机制的深度卷积神经网络(CNN)模型，并开展了对比实验验证。实验表明，对不同场景和不同干扰参数情形，相比于传统深度CNN模型，该文方法取得了更高的识别精度和更稳健的性能。
合成孔径雷达(SAR)能够全天时全天候获取感兴趣区域的高分辨率雷达图像，在诸多领域获得了成功应用。在电子对抗博弈环境下，SAR图像解译与情报生成也面临复杂电磁干扰的严重影响。当前，国内外学者提出了许多SAR抗干扰技术方法。然而，作为抗干扰的前提，SAR图像干扰类型识别这一关键技术却鲜有报道。该文针对SAR图像典型有源干扰类型识别开展研究。首先，选取5种典型有源干扰样式，并根据干扰参数，细分为9种干扰类型，作为干扰识别对象。其次，开展干扰信号回波仿真，通过与MiniSAR实测数据进行回波域叠加和成像处理，构建了典型有源干扰类型样本集。在此基础上，提出了一种结合注意力机制的深度卷积神经网络(CNN)模型，并开展了对比实验验证。实验表明，对不同场景和不同干扰参数情形，相比于传统深度CNN模型，该文方法取得了更高的识别精度和更稳健的性能。 合成孔径雷达(SAR)能够全天时全天候获取感兴趣区域的高分辨率雷达图像，在诸多领域获得了成功应用。在电子对抗博弈环境下，SAR图像解译与情报生成也面临复杂电磁干扰的严重影响。当前，国内外学者提出了许多SAR抗干扰技术方法。然而，作为抗干扰的前提，SAR图像干扰类型识别这一关键技术却鲜有报道。该文针对SAR图像典型有源干扰类型识别开展研究。首先，选取5种典型有源干扰样式，并根据干扰参数，细分为9种干扰类型，作为干扰识别对象。其次，开展干扰信号回波仿真，通过与MiniSAR实测数据进行回波域叠加和成像处理，构建了典型有源干扰类型样本集。在此基础上，提出了一种结合注意力机制的深度卷积神经网络(CNN)模型，并开展了对比实验验证。实验表明，对不同场景和不同干扰参数情形，相比于传统深度CNN模型，该文方法取得了更高的识别精度和更稳健的性能。
2022, 11(5): 909-919.
摘要:
复杂结构设施的SAR三维成像是SAR成像领域的热点和难点问题。现有SAR三维成像依赖于高程方向的多通道或多次飞行，对雷达系统或数据获取的要求较高。该文提出无先验模型复杂结构设施三维成像方法，仅需一次飞行即可获得先验信息未知区域全场景全方位三维图像。该方法充分利用圆迹SAR的全方位观测、解叠掩和解高程模糊优势，无需目标预先建模和三维成像网格构建，适用于大面积区域复杂结构设施的精细三维成像，在雷达三维成像实用化技术方面取得了重要进展。通过该方法首次获得FAST射电望远镜的雷达全方位三维图像，验证了理论与方法的正确性与有效性。 复杂结构设施的SAR三维成像是SAR成像领域的热点和难点问题。现有SAR三维成像依赖于高程方向的多通道或多次飞行，对雷达系统或数据获取的要求较高。该文提出无先验模型复杂结构设施三维成像方法，仅需一次飞行即可获得先验信息未知区域全场景全方位三维图像。该方法充分利用圆迹SAR的全方位观测、解叠掩和解高程模糊优势，无需目标预先建模和三维成像网格构建，适用于大面积区域复杂结构设施的精细三维成像，在雷达三维成像实用化技术方面取得了重要进展。通过该方法首次获得FAST射电望远镜的雷达全方位三维图像，验证了理论与方法的正确性与有效性。
复杂结构设施的SAR三维成像是SAR成像领域的热点和难点问题。现有SAR三维成像依赖于高程方向的多通道或多次飞行，对雷达系统或数据获取的要求较高。该文提出无先验模型复杂结构设施三维成像方法，仅需一次飞行即可获得先验信息未知区域全场景全方位三维图像。该方法充分利用圆迹SAR的全方位观测、解叠掩和解高程模糊优势，无需目标预先建模和三维成像网格构建，适用于大面积区域复杂结构设施的精细三维成像，在雷达三维成像实用化技术方面取得了重要进展。通过该方法首次获得FAST射电望远镜的雷达全方位三维图像，验证了理论与方法的正确性与有效性。 复杂结构设施的SAR三维成像是SAR成像领域的热点和难点问题。现有SAR三维成像依赖于高程方向的多通道或多次飞行，对雷达系统或数据获取的要求较高。该文提出无先验模型复杂结构设施三维成像方法，仅需一次飞行即可获得先验信息未知区域全场景全方位三维图像。该方法充分利用圆迹SAR的全方位观测、解叠掩和解高程模糊优势，无需目标预先建模和三维成像网格构建，适用于大面积区域复杂结构设施的精细三维成像，在雷达三维成像实用化技术方面取得了重要进展。通过该方法首次获得FAST射电望远镜的雷达全方位三维图像，验证了理论与方法的正确性与有效性。
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