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2024, 13(6): 1135-1156.
摘要
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摘要:
针对超视距远距离短波辐射源定位误差较大的问题，该文在观测站同时获得二维到达角度和到达时间差参数的场景下，提出一种协同这两种观测量的定位新方法。首先，基于单跳电离层虚高模型构建面向短波辐射源的二维到达角度和到达时间差的非线性观测方程。然后，将超视距定位几何模型与代数模型相结合，并依次将两种非线性观测方程转化为伪线性观测方程，进而提出一种无需迭代的两阶段协同定位方法。阶段1通过求解一元六次多项式的根获得目标位置向量闭式解，阶段2通过构建等式约束优化模型对阶段1的估计误差进行改良，并利用拉格朗日乘子技术得到精度更高的定位结果。最后，利用约束误差扰动理论对新提出的协同定位方法的估计性能进行理论分析，证明新方法具有渐近统计最优性，同时还利用约束误差扰动理论定量分析短波辐射源高度信息误差对定位精度产生的影响，并推导能确保地球椭圆约束产生性能增益的短波辐射源高度信息误差最大门限值。仿真实验结果验证该文新方法能够获得显著的协同增益。 针对超视距远距离短波辐射源定位误差较大的问题，该文在观测站同时获得二维到达角度和到达时间差参数的场景下，提出一种协同这两种观测量的定位新方法。首先，基于单跳电离层虚高模型构建面向短波辐射源的二维到达角度和到达时间差的非线性观测方程。然后，将超视距定位几何模型与代数模型相结合，并依次将两种非线性观测方程转化为伪线性观测方程，进而提出一种无需迭代的两阶段协同定位方法。阶段1通过求解一元六次多项式的根获得目标位置向量闭式解，阶段2通过构建等式约束优化模型对阶段1的估计误差进行改良，并利用拉格朗日乘子技术得到精度更高的定位结果。最后，利用约束误差扰动理论对新提出的协同定位方法的估计性能进行理论分析，证明新方法具有渐近统计最优性，同时还利用约束误差扰动理论定量分析短波辐射源高度信息误差对定位精度产生的影响，并推导能确保地球椭圆约束产生性能增益的短波辐射源高度信息误差最大门限值。仿真实验结果验证该文新方法能够获得显著的协同增益。
针对超视距远距离短波辐射源定位误差较大的问题，该文在观测站同时获得二维到达角度和到达时间差参数的场景下，提出一种协同这两种观测量的定位新方法。首先，基于单跳电离层虚高模型构建面向短波辐射源的二维到达角度和到达时间差的非线性观测方程。然后，将超视距定位几何模型与代数模型相结合，并依次将两种非线性观测方程转化为伪线性观测方程，进而提出一种无需迭代的两阶段协同定位方法。阶段1通过求解一元六次多项式的根获得目标位置向量闭式解，阶段2通过构建等式约束优化模型对阶段1的估计误差进行改良，并利用拉格朗日乘子技术得到精度更高的定位结果。最后，利用约束误差扰动理论对新提出的协同定位方法的估计性能进行理论分析，证明新方法具有渐近统计最优性，同时还利用约束误差扰动理论定量分析短波辐射源高度信息误差对定位精度产生的影响，并推导能确保地球椭圆约束产生性能增益的短波辐射源高度信息误差最大门限值。仿真实验结果验证该文新方法能够获得显著的协同增益。 针对超视距远距离短波辐射源定位误差较大的问题，该文在观测站同时获得二维到达角度和到达时间差参数的场景下，提出一种协同这两种观测量的定位新方法。首先，基于单跳电离层虚高模型构建面向短波辐射源的二维到达角度和到达时间差的非线性观测方程。然后，将超视距定位几何模型与代数模型相结合，并依次将两种非线性观测方程转化为伪线性观测方程，进而提出一种无需迭代的两阶段协同定位方法。阶段1通过求解一元六次多项式的根获得目标位置向量闭式解，阶段2通过构建等式约束优化模型对阶段1的估计误差进行改良，并利用拉格朗日乘子技术得到精度更高的定位结果。最后，利用约束误差扰动理论对新提出的协同定位方法的估计性能进行理论分析，证明新方法具有渐近统计最优性，同时还利用约束误差扰动理论定量分析短波辐射源高度信息误差对定位精度产生的影响，并推导能确保地球椭圆约束产生性能增益的短波辐射源高度信息误差最大门限值。仿真实验结果验证该文新方法能够获得显著的协同增益。
2024, 13(6): 1157-1169.
摘要:
针对瞬态干扰严重影响天波超视距雷达(OTHR)目标检测性能的问题，提出了一种基于时频稀疏先验(TFSP)的瞬态干扰抑制算法。TFSP同时利用了瞬态干扰在慢时域的稀疏先验以及海杂波和目标在多普勒频域的稀疏先验构造目标函数，通过交替方向乘子法(ADMM)进行最优化以实现瞬态干扰抑制。不同于现有算法“干扰定位—剔除—数据恢复”的处理步骤，TFSP能够直接分离瞬态干扰分量并恢复无干扰频谱。最后，通过OTHR实测数据实验验证了TFSP在对海和对空模式下均能得到良好的瞬态干扰抑制结果，相比于多数现有方法，TFSP具有更高的输出信噪比(SNR)以及更高的运算效率，其输出SNR增加了3～5 dB，运算复杂度仅为线性对数阶。 针对瞬态干扰严重影响天波超视距雷达(OTHR)目标检测性能的问题，提出了一种基于时频稀疏先验(TFSP)的瞬态干扰抑制算法。TFSP同时利用了瞬态干扰在慢时域的稀疏先验以及海杂波和目标在多普勒频域的稀疏先验构造目标函数，通过交替方向乘子法(ADMM)进行最优化以实现瞬态干扰抑制。不同于现有算法“干扰定位—剔除—数据恢复”的处理步骤，TFSP能够直接分离瞬态干扰分量并恢复无干扰频谱。最后，通过OTHR实测数据实验验证了TFSP在对海和对空模式下均能得到良好的瞬态干扰抑制结果，相比于多数现有方法，TFSP具有更高的输出信噪比(SNR)以及更高的运算效率，其输出SNR增加了3～5 dB，运算复杂度仅为线性对数阶。
针对瞬态干扰严重影响天波超视距雷达(OTHR)目标检测性能的问题，提出了一种基于时频稀疏先验(TFSP)的瞬态干扰抑制算法。TFSP同时利用了瞬态干扰在慢时域的稀疏先验以及海杂波和目标在多普勒频域的稀疏先验构造目标函数，通过交替方向乘子法(ADMM)进行最优化以实现瞬态干扰抑制。不同于现有算法“干扰定位—剔除—数据恢复”的处理步骤，TFSP能够直接分离瞬态干扰分量并恢复无干扰频谱。最后，通过OTHR实测数据实验验证了TFSP在对海和对空模式下均能得到良好的瞬态干扰抑制结果，相比于多数现有方法，TFSP具有更高的输出信噪比(SNR)以及更高的运算效率，其输出SNR增加了3～5 dB，运算复杂度仅为线性对数阶。 针对瞬态干扰严重影响天波超视距雷达(OTHR)目标检测性能的问题，提出了一种基于时频稀疏先验(TFSP)的瞬态干扰抑制算法。TFSP同时利用了瞬态干扰在慢时域的稀疏先验以及海杂波和目标在多普勒频域的稀疏先验构造目标函数，通过交替方向乘子法(ADMM)进行最优化以实现瞬态干扰抑制。不同于现有算法“干扰定位—剔除—数据恢复”的处理步骤，TFSP能够直接分离瞬态干扰分量并恢复无干扰频谱。最后，通过OTHR实测数据实验验证了TFSP在对海和对空模式下均能得到良好的瞬态干扰抑制结果，相比于多数现有方法，TFSP具有更高的输出信噪比(SNR)以及更高的运算效率，其输出SNR增加了3～5 dB，运算复杂度仅为线性对数阶。
2024, 13(6): 1170-1183.
摘要:
针对当前探地雷达(GPR)图像检测中存在准确率低、误检和漏检等问题，该文提出了一种GPR常见地下目标检测模型GDS-YOLOv8n。该模型首先使用DRRB特征提取模块替换YOLOv8n模型中的部分C2f模块，旨在增强模型对多尺度特征的提取能力。其次使用SPD-Conv下采样模块替换像素为320×320及以下特征图所对应的Conv模块，有效克服分辨率受限以及存在小目标的GPR图像在下采样过程中的信息损失问题；同时利用辅助训练模块，在不增加检测阶段模型复杂度的前提下提升GPR图像的检测性能。最后，引入Inner-SIoU损失函数，在添加新约束条件的基础上，通过比例因子生成适合于当前GPR图像的辅助边界框，以提高预测框的准确性。实验结果表明，GDS-YOLOv8n模型对金属管、PVC管和电缆线等6类常见地下目标在实测GPR图像数据集上的P, R和mAP50分别为97.1%, 96.2%和96.9%，较YOLOv8n模型分别提高了4.0%, 6.1%和4.1%，尤其对PVC管和电缆线目标的检测效果提升更明显。与YOLOv5n, YOLOv7-tiny和SSD等模型相比，其mAP50分别提高了7.20%, 5.70%和14.48%。此外，将GDS-YOLOv8n模型部署到NVIDIA Jetson Orin NX嵌入式设备上，并使用TensorRT进行优化。经FP16量化后，模型的检测速度由22.0 FPS提高到40.6 FPS，能够满足移动场景下GPR地下目标实时探测任务的需求。 针对当前探地雷达(GPR)图像检测中存在准确率低、误检和漏检等问题，该文提出了一种GPR常见地下目标检测模型GDS-YOLOv8n。该模型首先使用DRRB特征提取模块替换YOLOv8n模型中的部分C2f模块，旨在增强模型对多尺度特征的提取能力。其次使用SPD-Conv下采样模块替换像素为320×320及以下特征图所对应的Conv模块，有效克服分辨率受限以及存在小目标的GPR图像在下采样过程中的信息损失问题；同时利用辅助训练模块，在不增加检测阶段模型复杂度的前提下提升GPR图像的检测性能。最后，引入Inner-SIoU损失函数，在添加新约束条件的基础上，通过比例因子生成适合于当前GPR图像的辅助边界框，以提高预测框的准确性。实验结果表明，GDS-YOLOv8n模型对金属管、PVC管和电缆线等6类常见地下目标在实测GPR图像数据集上的P, R和mAP50分别为97.1%, 96.2%和96.9%，较YOLOv8n模型分别提高了4.0%, 6.1%和4.1%，尤其对PVC管和电缆线目标的检测效果提升更明显。与YOLOv5n, YOLOv7-tiny和SSD等模型相比，其mAP50分别提高了7.20%, 5.70%和14.48%。此外，将GDS-YOLOv8n模型部署到NVIDIA Jetson Orin NX嵌入式设备上，并使用TensorRT进行优化。经FP16量化后，模型的检测速度由22.0 FPS提高到40.6 FPS，能够满足移动场景下GPR地下目标实时探测任务的需求。
针对当前探地雷达(GPR)图像检测中存在准确率低、误检和漏检等问题，该文提出了一种GPR常见地下目标检测模型GDS-YOLOv8n。该模型首先使用DRRB特征提取模块替换YOLOv8n模型中的部分C2f模块，旨在增强模型对多尺度特征的提取能力。其次使用SPD-Conv下采样模块替换像素为320×320及以下特征图所对应的Conv模块，有效克服分辨率受限以及存在小目标的GPR图像在下采样过程中的信息损失问题；同时利用辅助训练模块，在不增加检测阶段模型复杂度的前提下提升GPR图像的检测性能。最后，引入Inner-SIoU损失函数，在添加新约束条件的基础上，通过比例因子生成适合于当前GPR图像的辅助边界框，以提高预测框的准确性。实验结果表明，GDS-YOLOv8n模型对金属管、PVC管和电缆线等6类常见地下目标在实测GPR图像数据集上的P, R和mAP50分别为97.1%, 96.2%和96.9%，较YOLOv8n模型分别提高了4.0%, 6.1%和4.1%，尤其对PVC管和电缆线目标的检测效果提升更明显。与YOLOv5n, YOLOv7-tiny和SSD等模型相比，其mAP50分别提高了7.20%, 5.70%和14.48%。此外，将GDS-YOLOv8n模型部署到NVIDIA Jetson Orin NX嵌入式设备上，并使用TensorRT进行优化。经FP16量化后，模型的检测速度由22.0 FPS提高到40.6 FPS，能够满足移动场景下GPR地下目标实时探测任务的需求。 针对当前探地雷达(GPR)图像检测中存在准确率低、误检和漏检等问题，该文提出了一种GPR常见地下目标检测模型GDS-YOLOv8n。该模型首先使用DRRB特征提取模块替换YOLOv8n模型中的部分C2f模块，旨在增强模型对多尺度特征的提取能力。其次使用SPD-Conv下采样模块替换像素为320×320及以下特征图所对应的Conv模块，有效克服分辨率受限以及存在小目标的GPR图像在下采样过程中的信息损失问题；同时利用辅助训练模块，在不增加检测阶段模型复杂度的前提下提升GPR图像的检测性能。最后，引入Inner-SIoU损失函数，在添加新约束条件的基础上，通过比例因子生成适合于当前GPR图像的辅助边界框，以提高预测框的准确性。实验结果表明，GDS-YOLOv8n模型对金属管、PVC管和电缆线等6类常见地下目标在实测GPR图像数据集上的P, R和mAP50分别为97.1%, 96.2%和96.9%，较YOLOv8n模型分别提高了4.0%, 6.1%和4.1%，尤其对PVC管和电缆线目标的检测效果提升更明显。与YOLOv5n, YOLOv7-tiny和SSD等模型相比，其mAP50分别提高了7.20%, 5.70%和14.48%。此外，将GDS-YOLOv8n模型部署到NVIDIA Jetson Orin NX嵌入式设备上，并使用TensorRT进行优化。经FP16量化后，模型的检测速度由22.0 FPS提高到40.6 FPS，能够满足移动场景下GPR地下目标实时探测任务的需求。
2024, 13(6): 1184-1201.
摘要:
探地雷达(GPR)在对掩埋目标的探测中发挥着至关重要的作用，尤其在墙体内小目标检测及重建方面。由于墙体结构及材质的复杂性，墙内小目标精准重建面临极大挑战。针对墙内小目标重建难题，该文提出了一种多阶段级联U-Net方法，用于墙内小目标的三维重建。首先，通过蒙特卡罗抽样生成符合级配要求的物理三维骨料散射模型，构建了复杂墙体场景的高分辨率探测模型和数据集，以提高模拟的真实性和准确性；其次，多阶段网络结构的设计能够有效抑制C扫描数据中的噪声和非均质杂波，从而提升信号质量；最后，预处理后的数据用于重建小目标三维分布。此外，该文还引入了一种自适应多尺度模块和级联网络训练策略，优化了复杂场景中小目标信息的拟合性能。通过模拟与实测数据的对比，验证所提方法的有效性和泛化能力。相比现有技术，该方法成功重建了三维墙体内小目标，显著提高了峰值信噪比，为小目标的准确探测提供了重要技术支持。 探地雷达(GPR)在对掩埋目标的探测中发挥着至关重要的作用，尤其在墙体内小目标检测及重建方面。由于墙体结构及材质的复杂性，墙内小目标精准重建面临极大挑战。针对墙内小目标重建难题，该文提出了一种多阶段级联U-Net方法，用于墙内小目标的三维重建。首先，通过蒙特卡罗抽样生成符合级配要求的物理三维骨料散射模型，构建了复杂墙体场景的高分辨率探测模型和数据集，以提高模拟的真实性和准确性；其次，多阶段网络结构的设计能够有效抑制C扫描数据中的噪声和非均质杂波，从而提升信号质量；最后，预处理后的数据用于重建小目标三维分布。此外，该文还引入了一种自适应多尺度模块和级联网络训练策略，优化了复杂场景中小目标信息的拟合性能。通过模拟与实测数据的对比，验证所提方法的有效性和泛化能力。相比现有技术，该方法成功重建了三维墙体内小目标，显著提高了峰值信噪比，为小目标的准确探测提供了重要技术支持。
探地雷达(GPR)在对掩埋目标的探测中发挥着至关重要的作用，尤其在墙体内小目标检测及重建方面。由于墙体结构及材质的复杂性，墙内小目标精准重建面临极大挑战。针对墙内小目标重建难题，该文提出了一种多阶段级联U-Net方法，用于墙内小目标的三维重建。首先，通过蒙特卡罗抽样生成符合级配要求的物理三维骨料散射模型，构建了复杂墙体场景的高分辨率探测模型和数据集，以提高模拟的真实性和准确性；其次，多阶段网络结构的设计能够有效抑制C扫描数据中的噪声和非均质杂波，从而提升信号质量；最后，预处理后的数据用于重建小目标三维分布。此外，该文还引入了一种自适应多尺度模块和级联网络训练策略，优化了复杂场景中小目标信息的拟合性能。通过模拟与实测数据的对比，验证所提方法的有效性和泛化能力。相比现有技术，该方法成功重建了三维墙体内小目标，显著提高了峰值信噪比，为小目标的准确探测提供了重要技术支持。 探地雷达(GPR)在对掩埋目标的探测中发挥着至关重要的作用，尤其在墙体内小目标检测及重建方面。由于墙体结构及材质的复杂性，墙内小目标精准重建面临极大挑战。针对墙内小目标重建难题，该文提出了一种多阶段级联U-Net方法，用于墙内小目标的三维重建。首先，通过蒙特卡罗抽样生成符合级配要求的物理三维骨料散射模型，构建了复杂墙体场景的高分辨率探测模型和数据集，以提高模拟的真实性和准确性；其次，多阶段网络结构的设计能够有效抑制C扫描数据中的噪声和非均质杂波，从而提升信号质量；最后，预处理后的数据用于重建小目标三维分布。此外，该文还引入了一种自适应多尺度模块和级联网络训练策略，优化了复杂场景中小目标信息的拟合性能。通过模拟与实测数据的对比，验证所提方法的有效性和泛化能力。相比现有技术，该方法成功重建了三维墙体内小目标，显著提高了峰值信噪比，为小目标的准确探测提供了重要技术支持。
2024, 13(6): 1202-1219.
摘要:
针对复杂环境中多目标跟踪数据关联难度大、难以实现目标长时间稳定跟踪的问题，该文创新性地提出了一种基于Transformer网络的端到端多目标跟踪模型Track-MT3。首先，引入了检测查询和跟踪查询机制，隐式地执行量测-目标的数据关联并且实现了目标的状态估计任务。然后，采用跨帧目标对齐策略增强跟踪轨迹的时间连续性。同时，设计了查询变换与时间特征编码模块强化目标运动建模能力。最后，在模型训练中采用了集体平均损失函数，实现了模型性能的全局优化。通过构造多种复杂的多目标跟踪场景，并利用多重性能指标进行评估，Track-MT3展现了优于MT3等基线方法的长时跟踪性能，与JPDA和MHT方法相比整体性能分别提高了6%和20%，能够有效挖掘时序信息，在复杂动态环境下实现稳定、鲁棒的多目标跟踪。 针对复杂环境中多目标跟踪数据关联难度大、难以实现目标长时间稳定跟踪的问题，该文创新性地提出了一种基于Transformer网络的端到端多目标跟踪模型Track-MT3。首先，引入了检测查询和跟踪查询机制，隐式地执行量测-目标的数据关联并且实现了目标的状态估计任务。然后，采用跨帧目标对齐策略增强跟踪轨迹的时间连续性。同时，设计了查询变换与时间特征编码模块强化目标运动建模能力。最后，在模型训练中采用了集体平均损失函数，实现了模型性能的全局优化。通过构造多种复杂的多目标跟踪场景，并利用多重性能指标进行评估，Track-MT3展现了优于MT3等基线方法的长时跟踪性能，与JPDA和MHT方法相比整体性能分别提高了6%和20%，能够有效挖掘时序信息，在复杂动态环境下实现稳定、鲁棒的多目标跟踪。
针对复杂环境中多目标跟踪数据关联难度大、难以实现目标长时间稳定跟踪的问题，该文创新性地提出了一种基于Transformer网络的端到端多目标跟踪模型Track-MT3。首先，引入了检测查询和跟踪查询机制，隐式地执行量测-目标的数据关联并且实现了目标的状态估计任务。然后，采用跨帧目标对齐策略增强跟踪轨迹的时间连续性。同时，设计了查询变换与时间特征编码模块强化目标运动建模能力。最后，在模型训练中采用了集体平均损失函数，实现了模型性能的全局优化。通过构造多种复杂的多目标跟踪场景，并利用多重性能指标进行评估，Track-MT3展现了优于MT3等基线方法的长时跟踪性能，与JPDA和MHT方法相比整体性能分别提高了6%和20%，能够有效挖掘时序信息，在复杂动态环境下实现稳定、鲁棒的多目标跟踪。 针对复杂环境中多目标跟踪数据关联难度大、难以实现目标长时间稳定跟踪的问题，该文创新性地提出了一种基于Transformer网络的端到端多目标跟踪模型Track-MT3。首先，引入了检测查询和跟踪查询机制，隐式地执行量测-目标的数据关联并且实现了目标的状态估计任务。然后，采用跨帧目标对齐策略增强跟踪轨迹的时间连续性。同时，设计了查询变换与时间特征编码模块强化目标运动建模能力。最后，在模型训练中采用了集体平均损失函数，实现了模型性能的全局优化。通过构造多种复杂的多目标跟踪场景，并利用多重性能指标进行评估，Track-MT3展现了优于MT3等基线方法的长时跟踪性能，与JPDA和MHT方法相比整体性能分别提高了6%和20%，能够有效挖掘时序信息，在复杂动态环境下实现稳定、鲁棒的多目标跟踪。
2024, 13(6): 1220-1238.
摘要:
在实际应用中，单传感器的视距、计算资源通常是有限的，多传感器网络的发展和应用为解决具有挑战性的目标跟踪问题提供了更多的可能性。相比于多目标跟踪，集群目标跟踪由于群内目标距离近、协同运动、数目多以及集群分裂合并等因素，会面临更具挑战性的数据关联和计算上的问题，而这些问题在多传感器融合系统中会进一步复杂化。针对有限视距情形下的多传感器集群目标跟踪问题，该文提出了一种可扩展的多传感器集群目标信念传播跟踪方法。该方法在贝叶斯框架下考虑集群结构的不确定性，构建多传感器集群目标联合后验概率密度分解和相应的因子图，以及通过在设计的因子图上运行信念传播算法高效求解数据关联问题。此外，该方法具有计算处理可扩展性，其计算复杂度与传感器数目、集群划分数目和观测数目呈线性关系，与目标数目呈二次关系。最后，仿真实验对比了不同方法关于GOSPA和OSPA(2)的性能，结果表明所提方法能够无缝跟踪集群目标和非群目标、充分利用多传感器信息互补优势、提升跟踪精度。 在实际应用中，单传感器的视距、计算资源通常是有限的，多传感器网络的发展和应用为解决具有挑战性的目标跟踪问题提供了更多的可能性。相比于多目标跟踪，集群目标跟踪由于群内目标距离近、协同运动、数目多以及集群分裂合并等因素，会面临更具挑战性的数据关联和计算上的问题，而这些问题在多传感器融合系统中会进一步复杂化。针对有限视距情形下的多传感器集群目标跟踪问题，该文提出了一种可扩展的多传感器集群目标信念传播跟踪方法。该方法在贝叶斯框架下考虑集群结构的不确定性，构建多传感器集群目标联合后验概率密度分解和相应的因子图，以及通过在设计的因子图上运行信念传播算法高效求解数据关联问题。此外，该方法具有计算处理可扩展性，其计算复杂度与传感器数目、集群划分数目和观测数目呈线性关系，与目标数目呈二次关系。最后，仿真实验对比了不同方法关于GOSPA和OSPA(2)的性能，结果表明所提方法能够无缝跟踪集群目标和非群目标、充分利用多传感器信息互补优势、提升跟踪精度。
在实际应用中，单传感器的视距、计算资源通常是有限的，多传感器网络的发展和应用为解决具有挑战性的目标跟踪问题提供了更多的可能性。相比于多目标跟踪，集群目标跟踪由于群内目标距离近、协同运动、数目多以及集群分裂合并等因素，会面临更具挑战性的数据关联和计算上的问题，而这些问题在多传感器融合系统中会进一步复杂化。针对有限视距情形下的多传感器集群目标跟踪问题，该文提出了一种可扩展的多传感器集群目标信念传播跟踪方法。该方法在贝叶斯框架下考虑集群结构的不确定性，构建多传感器集群目标联合后验概率密度分解和相应的因子图，以及通过在设计的因子图上运行信念传播算法高效求解数据关联问题。此外，该方法具有计算处理可扩展性，其计算复杂度与传感器数目、集群划分数目和观测数目呈线性关系，与目标数目呈二次关系。最后，仿真实验对比了不同方法关于GOSPA和OSPA(2)的性能，结果表明所提方法能够无缝跟踪集群目标和非群目标、充分利用多传感器信息互补优势、提升跟踪精度。 在实际应用中，单传感器的视距、计算资源通常是有限的，多传感器网络的发展和应用为解决具有挑战性的目标跟踪问题提供了更多的可能性。相比于多目标跟踪，集群目标跟踪由于群内目标距离近、协同运动、数目多以及集群分裂合并等因素，会面临更具挑战性的数据关联和计算上的问题，而这些问题在多传感器融合系统中会进一步复杂化。针对有限视距情形下的多传感器集群目标跟踪问题，该文提出了一种可扩展的多传感器集群目标信念传播跟踪方法。该方法在贝叶斯框架下考虑集群结构的不确定性，构建多传感器集群目标联合后验概率密度分解和相应的因子图，以及通过在设计的因子图上运行信念传播算法高效求解数据关联问题。此外，该方法具有计算处理可扩展性，其计算复杂度与传感器数目、集群划分数目和观测数目呈线性关系，与目标数目呈二次关系。最后，仿真实验对比了不同方法关于GOSPA和OSPA(2)的性能，结果表明所提方法能够无缝跟踪集群目标和非群目标、充分利用多传感器信息互补优势、提升跟踪精度。
2024, 13(6): 1239-1251.
摘要:
针对传统相控阵或多输入多输出(MIMO)体制的低截获概率(LPI)阵列雷达仅能控制特定角度的辐射能量，而无法实现特定区域(距离、角度)能量控制的问题，该文提出一种基于神经网络的频控阵-多输入多输出(FDA-MIMO)雷达低截获概率发射波形设计方法。该方法通过对FDA-MIMO雷达的发射波形和接收波束形成联合设计，在确保雷达对目标检测概率的情况下，将雷达辐射能量均匀地分散到空域当中，并尽可能降低辐射到目标位置的能量，从而减小雷达信号被截获的概率。首先，建立了最小化方向图匹配误差准则下LPI性能发射波形设计和接收波束形成的优化目标函数；然后，将目标函数作为神经网络的损失函数；最后，通过迭代训练最小化神经网络的损失函数，直至网络收敛，求解出发射信号波形和对应的接收加权矢量。仿真结果表明，该文所提方法能更好地控制雷达功率分布，相比于传统算法，控制发射方向图非目标区域的波束能量分布方面有5 dB的改善；此外，在接收端形成的接收方向图波束能量也更为集中，且在多个干扰位置均产生了–50 dB以下的零陷，具有很好的干扰抑制效果。 针对传统相控阵或多输入多输出(MIMO)体制的低截获概率(LPI)阵列雷达仅能控制特定角度的辐射能量，而无法实现特定区域(距离、角度)能量控制的问题，该文提出一种基于神经网络的频控阵-多输入多输出(FDA-MIMO)雷达低截获概率发射波形设计方法。该方法通过对FDA-MIMO雷达的发射波形和接收波束形成联合设计，在确保雷达对目标检测概率的情况下，将雷达辐射能量均匀地分散到空域当中，并尽可能降低辐射到目标位置的能量，从而减小雷达信号被截获的概率。首先，建立了最小化方向图匹配误差准则下LPI性能发射波形设计和接收波束形成的优化目标函数；然后，将目标函数作为神经网络的损失函数；最后，通过迭代训练最小化神经网络的损失函数，直至网络收敛，求解出发射信号波形和对应的接收加权矢量。仿真结果表明，该文所提方法能更好地控制雷达功率分布，相比于传统算法，控制发射方向图非目标区域的波束能量分布方面有5 dB的改善；此外，在接收端形成的接收方向图波束能量也更为集中，且在多个干扰位置均产生了–50 dB以下的零陷，具有很好的干扰抑制效果。
针对传统相控阵或多输入多输出(MIMO)体制的低截获概率(LPI)阵列雷达仅能控制特定角度的辐射能量，而无法实现特定区域(距离、角度)能量控制的问题，该文提出一种基于神经网络的频控阵-多输入多输出(FDA-MIMO)雷达低截获概率发射波形设计方法。该方法通过对FDA-MIMO雷达的发射波形和接收波束形成联合设计，在确保雷达对目标检测概率的情况下，将雷达辐射能量均匀地分散到空域当中，并尽可能降低辐射到目标位置的能量，从而减小雷达信号被截获的概率。首先，建立了最小化方向图匹配误差准则下LPI性能发射波形设计和接收波束形成的优化目标函数；然后，将目标函数作为神经网络的损失函数；最后，通过迭代训练最小化神经网络的损失函数，直至网络收敛，求解出发射信号波形和对应的接收加权矢量。仿真结果表明，该文所提方法能更好地控制雷达功率分布，相比于传统算法，控制发射方向图非目标区域的波束能量分布方面有5 dB的改善；此外，在接收端形成的接收方向图波束能量也更为集中，且在多个干扰位置均产生了–50 dB以下的零陷，具有很好的干扰抑制效果。 针对传统相控阵或多输入多输出(MIMO)体制的低截获概率(LPI)阵列雷达仅能控制特定角度的辐射能量，而无法实现特定区域(距离、角度)能量控制的问题，该文提出一种基于神经网络的频控阵-多输入多输出(FDA-MIMO)雷达低截获概率发射波形设计方法。该方法通过对FDA-MIMO雷达的发射波形和接收波束形成联合设计，在确保雷达对目标检测概率的情况下，将雷达辐射能量均匀地分散到空域当中，并尽可能降低辐射到目标位置的能量，从而减小雷达信号被截获的概率。首先，建立了最小化方向图匹配误差准则下LPI性能发射波形设计和接收波束形成的优化目标函数；然后，将目标函数作为神经网络的损失函数；最后，通过迭代训练最小化神经网络的损失函数，直至网络收敛，求解出发射信号波形和对应的接收加权矢量。仿真结果表明，该文所提方法能更好地控制雷达功率分布，相比于传统算法，控制发射方向图非目标区域的波束能量分布方面有5 dB的改善；此外，在接收端形成的接收方向图波束能量也更为集中，且在多个干扰位置均产生了–50 dB以下的零陷，具有很好的干扰抑制效果。
2024, 13(6): 1252-1278.
摘要:
舰船与角反射器的鉴别问题是一项具有挑战性的任务。常用的鉴别方法包括一维距离像、极化分解、极化域变焦等，基本思想均是通过发射大带宽信号提高距离分辨能力，后两种方法利用极化提升了目标鉴别的稳健性。单载频脉冲因距离分辨率低、脉压增益小，鲜有利用该信号鉴别舰船与角反的有关研究。但得益于较低的硬件成本，这种信号仍广泛应用于船用导航雷达。该文提出了一种基于船用导航雷达的舰船与角反组合体鉴别的极化调控方法，旨在充分挖掘窄带信号联合极化调控技术的目标鉴别潜力，通过构造极化-距离二维像，利用舰船和角反极化散射特性的差异实现鉴别。通过计算各个极化像和距离像之间皮尔逊相关系数的平均值，作为相关特征参数，利用支持向量机实现了目标鉴别。电磁仿真数据表明，在现有导航雷达所需目标探测信噪比(15 dB)和采样率(100 MHz)的基础上，增大设备带宽至信号带宽(2 MHz)的2～6倍，综合鉴别率可达90.18%～92.31%。探究了训练集俯仰角、方位角数据缺失50%对鉴别率的影响，4种情况在信噪比15 dB以上时鉴别率均高于85%；同时，在同等的窄带观测条件下对比该方法与极化分解方法的鉴别性能表明，在信噪比为15 dB及以上和6倍设备带宽的情况下，该方法综合鉴别率的平均值提升22.67%，这都充分证明了所提方法的有效性。此外，利用二面角和三面角在暗室构造了极化散射特性存在差异的两种场景，5组实测数据表明，回波信噪比为8～12 dB时，实验结果具有良好的类内聚合性和类间可分性，可作为电磁仿真鉴别结果的有效支撑。 舰船与角反射器的鉴别问题是一项具有挑战性的任务。常用的鉴别方法包括一维距离像、极化分解、极化域变焦等，基本思想均是通过发射大带宽信号提高距离分辨能力，后两种方法利用极化提升了目标鉴别的稳健性。单载频脉冲因距离分辨率低、脉压增益小，鲜有利用该信号鉴别舰船与角反的有关研究。但得益于较低的硬件成本，这种信号仍广泛应用于船用导航雷达。该文提出了一种基于船用导航雷达的舰船与角反组合体鉴别的极化调控方法，旨在充分挖掘窄带信号联合极化调控技术的目标鉴别潜力，通过构造极化-距离二维像，利用舰船和角反极化散射特性的差异实现鉴别。通过计算各个极化像和距离像之间皮尔逊相关系数的平均值，作为相关特征参数，利用支持向量机实现了目标鉴别。电磁仿真数据表明，在现有导航雷达所需目标探测信噪比(15 dB)和采样率(100 MHz)的基础上，增大设备带宽至信号带宽(2 MHz)的2～6倍，综合鉴别率可达90.18%～92.31%。探究了训练集俯仰角、方位角数据缺失50%对鉴别率的影响，4种情况在信噪比15 dB以上时鉴别率均高于85%；同时，在同等的窄带观测条件下对比该方法与极化分解方法的鉴别性能表明，在信噪比为15 dB及以上和6倍设备带宽的情况下，该方法综合鉴别率的平均值提升22.67%，这都充分证明了所提方法的有效性。此外，利用二面角和三面角在暗室构造了极化散射特性存在差异的两种场景，5组实测数据表明，回波信噪比为8～12 dB时，实验结果具有良好的类内聚合性和类间可分性，可作为电磁仿真鉴别结果的有效支撑。
舰船与角反射器的鉴别问题是一项具有挑战性的任务。常用的鉴别方法包括一维距离像、极化分解、极化域变焦等，基本思想均是通过发射大带宽信号提高距离分辨能力，后两种方法利用极化提升了目标鉴别的稳健性。单载频脉冲因距离分辨率低、脉压增益小，鲜有利用该信号鉴别舰船与角反的有关研究。但得益于较低的硬件成本，这种信号仍广泛应用于船用导航雷达。该文提出了一种基于船用导航雷达的舰船与角反组合体鉴别的极化调控方法，旨在充分挖掘窄带信号联合极化调控技术的目标鉴别潜力，通过构造极化-距离二维像，利用舰船和角反极化散射特性的差异实现鉴别。通过计算各个极化像和距离像之间皮尔逊相关系数的平均值，作为相关特征参数，利用支持向量机实现了目标鉴别。电磁仿真数据表明，在现有导航雷达所需目标探测信噪比(15 dB)和采样率(100 MHz)的基础上，增大设备带宽至信号带宽(2 MHz)的2～6倍，综合鉴别率可达90.18%～92.31%。探究了训练集俯仰角、方位角数据缺失50%对鉴别率的影响，4种情况在信噪比15 dB以上时鉴别率均高于85%；同时，在同等的窄带观测条件下对比该方法与极化分解方法的鉴别性能表明，在信噪比为15 dB及以上和6倍设备带宽的情况下，该方法综合鉴别率的平均值提升22.67%，这都充分证明了所提方法的有效性。此外，利用二面角和三面角在暗室构造了极化散射特性存在差异的两种场景，5组实测数据表明，回波信噪比为8～12 dB时，实验结果具有良好的类内聚合性和类间可分性，可作为电磁仿真鉴别结果的有效支撑。 舰船与角反射器的鉴别问题是一项具有挑战性的任务。常用的鉴别方法包括一维距离像、极化分解、极化域变焦等，基本思想均是通过发射大带宽信号提高距离分辨能力，后两种方法利用极化提升了目标鉴别的稳健性。单载频脉冲因距离分辨率低、脉压增益小，鲜有利用该信号鉴别舰船与角反的有关研究。但得益于较低的硬件成本，这种信号仍广泛应用于船用导航雷达。该文提出了一种基于船用导航雷达的舰船与角反组合体鉴别的极化调控方法，旨在充分挖掘窄带信号联合极化调控技术的目标鉴别潜力，通过构造极化-距离二维像，利用舰船和角反极化散射特性的差异实现鉴别。通过计算各个极化像和距离像之间皮尔逊相关系数的平均值，作为相关特征参数，利用支持向量机实现了目标鉴别。电磁仿真数据表明，在现有导航雷达所需目标探测信噪比(15 dB)和采样率(100 MHz)的基础上，增大设备带宽至信号带宽(2 MHz)的2～6倍，综合鉴别率可达90.18%～92.31%。探究了训练集俯仰角、方位角数据缺失50%对鉴别率的影响，4种情况在信噪比15 dB以上时鉴别率均高于85%；同时，在同等的窄带观测条件下对比该方法与极化分解方法的鉴别性能表明，在信噪比为15 dB及以上和6倍设备带宽的情况下，该方法综合鉴别率的平均值提升22.67%，这都充分证明了所提方法的有效性。此外，利用二面角和三面角在暗室构造了极化散射特性存在差异的两种场景，5组实测数据表明，回波信噪比为8～12 dB时，实验结果具有良好的类内聚合性和类间可分性，可作为电磁仿真鉴别结果的有效支撑。
2024, 13(6): 1279-1297.
摘要:
动平台分布孔径雷达不仅可以通过多部小孔径雷达相参合成等效获得大孔径雷达的探测性能，也可进一步通过机动性和灵活部署增强探测与抗毁伤能力，是未来雷达重要发展方向之一。但由于多雷达间存在内部钟差和外部传播路径差，各雷达发射信号无法直接相参合成，需进行必要的时间和相位相参参数校正，且分布孔径雷达间距通常远超半波长，合成方向图将存在栅瓣问题，影响目标角度估计。为获得相参参数，该文以闭环式框架为基础，给出动平台分布孔径雷达认知相参框架，并结合运动条件下相参参数的变化规律，提出多脉冲关联相参参数估计方法以提升参数估计精度。同时，针对栅瓣问题，结合平台运动特性提出一种基于阵列构型累积的无模糊角度估计方法。最后，在仿真验证基础上基于所提框架设计了3节点地面动平台分布孔径雷达原理样机并开展了试验验证，试验结果表明在运动场景下，相比单部孔径雷达可以实现最高14.2 dB的信噪比增益，从而提升了目标的测距精度，同时在一定条件下实现了目标角度的无模糊测量，证明了所提方法和框架的有效性。该文工作将对未来分布孔径雷达的工程化实现及发展起到一定的引导作用。 动平台分布孔径雷达不仅可以通过多部小孔径雷达相参合成等效获得大孔径雷达的探测性能，也可进一步通过机动性和灵活部署增强探测与抗毁伤能力，是未来雷达重要发展方向之一。但由于多雷达间存在内部钟差和外部传播路径差，各雷达发射信号无法直接相参合成，需进行必要的时间和相位相参参数校正，且分布孔径雷达间距通常远超半波长，合成方向图将存在栅瓣问题，影响目标角度估计。为获得相参参数，该文以闭环式框架为基础，给出动平台分布孔径雷达认知相参框架，并结合运动条件下相参参数的变化规律，提出多脉冲关联相参参数估计方法以提升参数估计精度。同时，针对栅瓣问题，结合平台运动特性提出一种基于阵列构型累积的无模糊角度估计方法。最后，在仿真验证基础上基于所提框架设计了3节点地面动平台分布孔径雷达原理样机并开展了试验验证，试验结果表明在运动场景下，相比单部孔径雷达可以实现最高14.2 dB的信噪比增益，从而提升了目标的测距精度，同时在一定条件下实现了目标角度的无模糊测量，证明了所提方法和框架的有效性。该文工作将对未来分布孔径雷达的工程化实现及发展起到一定的引导作用。
动平台分布孔径雷达不仅可以通过多部小孔径雷达相参合成等效获得大孔径雷达的探测性能，也可进一步通过机动性和灵活部署增强探测与抗毁伤能力，是未来雷达重要发展方向之一。但由于多雷达间存在内部钟差和外部传播路径差，各雷达发射信号无法直接相参合成，需进行必要的时间和相位相参参数校正，且分布孔径雷达间距通常远超半波长，合成方向图将存在栅瓣问题，影响目标角度估计。为获得相参参数，该文以闭环式框架为基础，给出动平台分布孔径雷达认知相参框架，并结合运动条件下相参参数的变化规律，提出多脉冲关联相参参数估计方法以提升参数估计精度。同时，针对栅瓣问题，结合平台运动特性提出一种基于阵列构型累积的无模糊角度估计方法。最后，在仿真验证基础上基于所提框架设计了3节点地面动平台分布孔径雷达原理样机并开展了试验验证，试验结果表明在运动场景下，相比单部孔径雷达可以实现最高14.2 dB的信噪比增益，从而提升了目标的测距精度，同时在一定条件下实现了目标角度的无模糊测量，证明了所提方法和框架的有效性。该文工作将对未来分布孔径雷达的工程化实现及发展起到一定的引导作用。 动平台分布孔径雷达不仅可以通过多部小孔径雷达相参合成等效获得大孔径雷达的探测性能，也可进一步通过机动性和灵活部署增强探测与抗毁伤能力，是未来雷达重要发展方向之一。但由于多雷达间存在内部钟差和外部传播路径差，各雷达发射信号无法直接相参合成，需进行必要的时间和相位相参参数校正，且分布孔径雷达间距通常远超半波长，合成方向图将存在栅瓣问题，影响目标角度估计。为获得相参参数，该文以闭环式框架为基础，给出动平台分布孔径雷达认知相参框架，并结合运动条件下相参参数的变化规律，提出多脉冲关联相参参数估计方法以提升参数估计精度。同时，针对栅瓣问题，结合平台运动特性提出一种基于阵列构型累积的无模糊角度估计方法。最后，在仿真验证基础上基于所提框架设计了3节点地面动平台分布孔径雷达原理样机并开展了试验验证，试验结果表明在运动场景下，相比单部孔径雷达可以实现最高14.2 dB的信噪比增益，从而提升了目标的测距精度，同时在一定条件下实现了目标角度的无模糊测量，证明了所提方法和框架的有效性。该文工作将对未来分布孔径雷达的工程化实现及发展起到一定的引导作用。
2024, 13(6): 1298-1326.
摘要:
基于深度神经网络的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别已成为SAR应用领域的研究热点和前沿方向。然而，有研究指出深度神经网络模型易受到对抗样本攻击。对抗样本定义为在数据集内故意引入微小扰动所产生的输入样本，这种扰动足以使模型高信度地产生错误判断。现有SAR对抗样本生成技术本质上仅作用于二维图像，即为数字域对抗样本。尽管近期有部分研究开始将SAR成像散射机理考虑用于对抗样本生成，但是仍然存在两个重要缺陷，一是仅在SAR图像上考虑成像散射机理，而没有将其置于SAR实际成像过程中进行考虑；二是在机制上无法实现三维物理域的攻击，即只实现了伪物理域对抗攻击。该文对SAR智能识别对抗攻击的技术现状和发展趋势进行了研究。首先，详细梳理了传统SAR图像对抗样本技术的发展脉络，并对各类技术的特点进行了对比分析，总结了现有技术存在的不足；其次，从SAR成像原理和实际过程出发，提出了物理域对抗攻击技术，通过调整目标物体的后向散射特性，或通过发射振幅和相位精细可调的干扰信号来实现对SAR智能识别算法对抗攻击的新思路，并展望了SAR对抗攻击在物理域下的具体实现方式；最后，进一步讨论了未来SAR智能对抗攻击技术的发展方向。 基于深度神经网络的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别已成为SAR应用领域的研究热点和前沿方向。然而，有研究指出深度神经网络模型易受到对抗样本攻击。对抗样本定义为在数据集内故意引入微小扰动所产生的输入样本，这种扰动足以使模型高信度地产生错误判断。现有SAR对抗样本生成技术本质上仅作用于二维图像，即为数字域对抗样本。尽管近期有部分研究开始将SAR成像散射机理考虑用于对抗样本生成，但是仍然存在两个重要缺陷，一是仅在SAR图像上考虑成像散射机理，而没有将其置于SAR实际成像过程中进行考虑；二是在机制上无法实现三维物理域的攻击，即只实现了伪物理域对抗攻击。该文对SAR智能识别对抗攻击的技术现状和发展趋势进行了研究。首先，详细梳理了传统SAR图像对抗样本技术的发展脉络，并对各类技术的特点进行了对比分析，总结了现有技术存在的不足；其次，从SAR成像原理和实际过程出发，提出了物理域对抗攻击技术，通过调整目标物体的后向散射特性，或通过发射振幅和相位精细可调的干扰信号来实现对SAR智能识别算法对抗攻击的新思路，并展望了SAR对抗攻击在物理域下的具体实现方式；最后，进一步讨论了未来SAR智能对抗攻击技术的发展方向。
基于深度神经网络的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别已成为SAR应用领域的研究热点和前沿方向。然而，有研究指出深度神经网络模型易受到对抗样本攻击。对抗样本定义为在数据集内故意引入微小扰动所产生的输入样本，这种扰动足以使模型高信度地产生错误判断。现有SAR对抗样本生成技术本质上仅作用于二维图像，即为数字域对抗样本。尽管近期有部分研究开始将SAR成像散射机理考虑用于对抗样本生成，但是仍然存在两个重要缺陷，一是仅在SAR图像上考虑成像散射机理，而没有将其置于SAR实际成像过程中进行考虑；二是在机制上无法实现三维物理域的攻击，即只实现了伪物理域对抗攻击。该文对SAR智能识别对抗攻击的技术现状和发展趋势进行了研究。首先，详细梳理了传统SAR图像对抗样本技术的发展脉络，并对各类技术的特点进行了对比分析，总结了现有技术存在的不足；其次，从SAR成像原理和实际过程出发，提出了物理域对抗攻击技术，通过调整目标物体的后向散射特性，或通过发射振幅和相位精细可调的干扰信号来实现对SAR智能识别算法对抗攻击的新思路，并展望了SAR对抗攻击在物理域下的具体实现方式；最后，进一步讨论了未来SAR智能对抗攻击技术的发展方向。 基于深度神经网络的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别已成为SAR应用领域的研究热点和前沿方向。然而，有研究指出深度神经网络模型易受到对抗样本攻击。对抗样本定义为在数据集内故意引入微小扰动所产生的输入样本，这种扰动足以使模型高信度地产生错误判断。现有SAR对抗样本生成技术本质上仅作用于二维图像，即为数字域对抗样本。尽管近期有部分研究开始将SAR成像散射机理考虑用于对抗样本生成，但是仍然存在两个重要缺陷，一是仅在SAR图像上考虑成像散射机理，而没有将其置于SAR实际成像过程中进行考虑；二是在机制上无法实现三维物理域的攻击，即只实现了伪物理域对抗攻击。该文对SAR智能识别对抗攻击的技术现状和发展趋势进行了研究。首先，详细梳理了传统SAR图像对抗样本技术的发展脉络，并对各类技术的特点进行了对比分析，总结了现有技术存在的不足；其次，从SAR成像原理和实际过程出发，提出了物理域对抗攻击技术，通过调整目标物体的后向散射特性，或通过发射振幅和相位精细可调的干扰信号来实现对SAR智能识别算法对抗攻击的新思路，并展望了SAR对抗攻击在物理域下的具体实现方式；最后，进一步讨论了未来SAR智能对抗攻击技术的发展方向。
2024, 13(6): 1327-1336.
摘要:
对基于干涉相位的合成孔径雷达(SAR)有源欺骗干扰检测进行了性能分析。首先基于真实场景和虚假目标的斜距向局部条纹频率概率分布，推导了欺骗干扰检测概率的显式表达式。分别分析了垂直基线长度、干信比和局部条纹频率估计窗口尺寸3个因素对欺骗干扰检测概率(TPR)的影响。进而分析了在给定虚警概率(FPR)时，SAR系统能够达到检测概率要求时所需的垂直基线长度，为SAR系统的基线设计提供了理论依据。在现有低轨SAR参数条件下，要得到更大的干扰检测概率，所需垂直基线长度也越大，因此，在设计SAR系统的基线时，既要保证垂直基线足够大可满足检测概率的要求，还需要兼顾真实场景的相干系数，垂直基线不能太大，满足场景可进行干涉的条件。最后，对理论分析的结论进行了仿真验证。理论分析与实验结果表明：在虚警概率固定的情况下，一定范围内垂直基线长度越大/干信比越大/局部条纹频率估计窗口越大，则干扰检测概率越大。 对基于干涉相位的合成孔径雷达(SAR)有源欺骗干扰检测进行了性能分析。首先基于真实场景和虚假目标的斜距向局部条纹频率概率分布，推导了欺骗干扰检测概率的显式表达式。分别分析了垂直基线长度、干信比和局部条纹频率估计窗口尺寸3个因素对欺骗干扰检测概率(TPR)的影响。进而分析了在给定虚警概率(FPR)时，SAR系统能够达到检测概率要求时所需的垂直基线长度，为SAR系统的基线设计提供了理论依据。在现有低轨SAR参数条件下，要得到更大的干扰检测概率，所需垂直基线长度也越大，因此，在设计SAR系统的基线时，既要保证垂直基线足够大可满足检测概率的要求，还需要兼顾真实场景的相干系数，垂直基线不能太大，满足场景可进行干涉的条件。最后，对理论分析的结论进行了仿真验证。理论分析与实验结果表明：在虚警概率固定的情况下，一定范围内垂直基线长度越大/干信比越大/局部条纹频率估计窗口越大，则干扰检测概率越大。
对基于干涉相位的合成孔径雷达(SAR)有源欺骗干扰检测进行了性能分析。首先基于真实场景和虚假目标的斜距向局部条纹频率概率分布，推导了欺骗干扰检测概率的显式表达式。分别分析了垂直基线长度、干信比和局部条纹频率估计窗口尺寸3个因素对欺骗干扰检测概率(TPR)的影响。进而分析了在给定虚警概率(FPR)时，SAR系统能够达到检测概率要求时所需的垂直基线长度，为SAR系统的基线设计提供了理论依据。在现有低轨SAR参数条件下，要得到更大的干扰检测概率，所需垂直基线长度也越大，因此，在设计SAR系统的基线时，既要保证垂直基线足够大可满足检测概率的要求，还需要兼顾真实场景的相干系数，垂直基线不能太大，满足场景可进行干涉的条件。最后，对理论分析的结论进行了仿真验证。理论分析与实验结果表明：在虚警概率固定的情况下，一定范围内垂直基线长度越大/干信比越大/局部条纹频率估计窗口越大，则干扰检测概率越大。 对基于干涉相位的合成孔径雷达(SAR)有源欺骗干扰检测进行了性能分析。首先基于真实场景和虚假目标的斜距向局部条纹频率概率分布，推导了欺骗干扰检测概率的显式表达式。分别分析了垂直基线长度、干信比和局部条纹频率估计窗口尺寸3个因素对欺骗干扰检测概率(TPR)的影响。进而分析了在给定虚警概率(FPR)时，SAR系统能够达到检测概率要求时所需的垂直基线长度，为SAR系统的基线设计提供了理论依据。在现有低轨SAR参数条件下，要得到更大的干扰检测概率，所需垂直基线长度也越大，因此，在设计SAR系统的基线时，既要保证垂直基线足够大可满足检测概率的要求，还需要兼顾真实场景的相干系数，垂直基线不能太大，满足场景可进行干涉的条件。最后，对理论分析的结论进行了仿真验证。理论分析与实验结果表明：在虚警概率固定的情况下，一定范围内垂直基线长度越大/干信比越大/局部条纹频率估计窗口越大，则干扰检测概率越大。
2024, 13(6): 1337-1354.
摘要:
间歇采样转发干扰是一种脉内相干干扰，其形成的电子假目标与真实目标高度相似，对雷达目标检测造成了严重威胁。传统抗干扰方法较为被动，且没有考虑到干扰机策略的变化，在干扰抑制时难免会出现干扰残留以及信号损失的情况。为了提升雷达抗干扰性能，该文提出一种联合“干扰感知-参数估计-干扰抑制”的抗干扰方案。首先，利用双向-双滑窗脉冲沿检测和滑动截断匹配滤波方法，准确提取接收回波中的干扰分量并估计采样时长和周期等参数。在此基础上，重构出干扰信号分量并将其从回波中剔除，从而确保准确有效的目标检测。仿真实验表明，所提方法在不损失信号能量的情况下，对于不同调制方式下的间歇采样转发干扰都具有较好的抑制效果。当干噪比为9 dB时，干扰抑制后信干比提升大于33 dB，保证了雷达稳健的抗干扰性能。 间歇采样转发干扰是一种脉内相干干扰，其形成的电子假目标与真实目标高度相似，对雷达目标检测造成了严重威胁。传统抗干扰方法较为被动，且没有考虑到干扰机策略的变化，在干扰抑制时难免会出现干扰残留以及信号损失的情况。为了提升雷达抗干扰性能，该文提出一种联合“干扰感知-参数估计-干扰抑制”的抗干扰方案。首先，利用双向-双滑窗脉冲沿检测和滑动截断匹配滤波方法，准确提取接收回波中的干扰分量并估计采样时长和周期等参数。在此基础上，重构出干扰信号分量并将其从回波中剔除，从而确保准确有效的目标检测。仿真实验表明，所提方法在不损失信号能量的情况下，对于不同调制方式下的间歇采样转发干扰都具有较好的抑制效果。当干噪比为9 dB时，干扰抑制后信干比提升大于33 dB，保证了雷达稳健的抗干扰性能。
间歇采样转发干扰是一种脉内相干干扰，其形成的电子假目标与真实目标高度相似，对雷达目标检测造成了严重威胁。传统抗干扰方法较为被动，且没有考虑到干扰机策略的变化，在干扰抑制时难免会出现干扰残留以及信号损失的情况。为了提升雷达抗干扰性能，该文提出一种联合“干扰感知-参数估计-干扰抑制”的抗干扰方案。首先，利用双向-双滑窗脉冲沿检测和滑动截断匹配滤波方法，准确提取接收回波中的干扰分量并估计采样时长和周期等参数。在此基础上，重构出干扰信号分量并将其从回波中剔除，从而确保准确有效的目标检测。仿真实验表明，所提方法在不损失信号能量的情况下，对于不同调制方式下的间歇采样转发干扰都具有较好的抑制效果。当干噪比为9 dB时，干扰抑制后信干比提升大于33 dB，保证了雷达稳健的抗干扰性能。 间歇采样转发干扰是一种脉内相干干扰，其形成的电子假目标与真实目标高度相似，对雷达目标检测造成了严重威胁。传统抗干扰方法较为被动，且没有考虑到干扰机策略的变化，在干扰抑制时难免会出现干扰残留以及信号损失的情况。为了提升雷达抗干扰性能，该文提出一种联合“干扰感知-参数估计-干扰抑制”的抗干扰方案。首先，利用双向-双滑窗脉冲沿检测和滑动截断匹配滤波方法，准确提取接收回波中的干扰分量并估计采样时长和周期等参数。在此基础上，重构出干扰信号分量并将其从回波中剔除，从而确保准确有效的目标检测。仿真实验表明，所提方法在不损失信号能量的情况下，对于不同调制方式下的间歇采样转发干扰都具有较好的抑制效果。当干噪比为9 dB时，干扰抑制后信干比提升大于33 dB，保证了雷达稳健的抗干扰性能。
2024, 13(6): 1355-1369.
摘要:
针对单基雷达无法有效抑制伴随式主瓣压制干扰的问题，可通过部署稀疏辅助阵形成等效大孔径阵列，从空域上将主瓣干扰与目标进行分离，但该方法易形成空域栅瓣。针对以上问题，该文提出了一种基于阵列构型与阵元数量双参数迭代优化框架，该框架由阵列构型优化与子阵阵元数量优化两部分组成，其中阵列构型优化固定子阵阵元数量，基于最小方差无失真响应准则在主瓣干扰方向形成零陷，利用改进自适应遗传粒子群算法在孔径尺寸、子阵最小间距和主瓣干扰方向零陷深度等约束条件下优化阵列构型，抑制波束栅瓣；子阵阵元数量优化通过改进自适应遗传粒子群算法在有限子阵阵元数量、主瓣干扰方向零陷深度等约束条件下优化子阵阵元数量，进一步抑制波束栅瓣。此外，通过数值仿真验证了相同参数条件下阵列构型与阵元数量双参数迭代优化框架的有效性。最后，针对典型分布式机动平台协同探测场景，探索了主瓣干扰抑制和栅瓣抑制性能边界。 针对单基雷达无法有效抑制伴随式主瓣压制干扰的问题，可通过部署稀疏辅助阵形成等效大孔径阵列，从空域上将主瓣干扰与目标进行分离，但该方法易形成空域栅瓣。针对以上问题，该文提出了一种基于阵列构型与阵元数量双参数迭代优化框架，该框架由阵列构型优化与子阵阵元数量优化两部分组成，其中阵列构型优化固定子阵阵元数量，基于最小方差无失真响应准则在主瓣干扰方向形成零陷，利用改进自适应遗传粒子群算法在孔径尺寸、子阵最小间距和主瓣干扰方向零陷深度等约束条件下优化阵列构型，抑制波束栅瓣；子阵阵元数量优化通过改进自适应遗传粒子群算法在有限子阵阵元数量、主瓣干扰方向零陷深度等约束条件下优化子阵阵元数量，进一步抑制波束栅瓣。此外，通过数值仿真验证了相同参数条件下阵列构型与阵元数量双参数迭代优化框架的有效性。最后，针对典型分布式机动平台协同探测场景，探索了主瓣干扰抑制和栅瓣抑制性能边界。
针对单基雷达无法有效抑制伴随式主瓣压制干扰的问题，可通过部署稀疏辅助阵形成等效大孔径阵列，从空域上将主瓣干扰与目标进行分离，但该方法易形成空域栅瓣。针对以上问题，该文提出了一种基于阵列构型与阵元数量双参数迭代优化框架，该框架由阵列构型优化与子阵阵元数量优化两部分组成，其中阵列构型优化固定子阵阵元数量，基于最小方差无失真响应准则在主瓣干扰方向形成零陷，利用改进自适应遗传粒子群算法在孔径尺寸、子阵最小间距和主瓣干扰方向零陷深度等约束条件下优化阵列构型，抑制波束栅瓣；子阵阵元数量优化通过改进自适应遗传粒子群算法在有限子阵阵元数量、主瓣干扰方向零陷深度等约束条件下优化子阵阵元数量，进一步抑制波束栅瓣。此外，通过数值仿真验证了相同参数条件下阵列构型与阵元数量双参数迭代优化框架的有效性。最后，针对典型分布式机动平台协同探测场景，探索了主瓣干扰抑制和栅瓣抑制性能边界。 针对单基雷达无法有效抑制伴随式主瓣压制干扰的问题，可通过部署稀疏辅助阵形成等效大孔径阵列，从空域上将主瓣干扰与目标进行分离，但该方法易形成空域栅瓣。针对以上问题，该文提出了一种基于阵列构型与阵元数量双参数迭代优化框架，该框架由阵列构型优化与子阵阵元数量优化两部分组成，其中阵列构型优化固定子阵阵元数量，基于最小方差无失真响应准则在主瓣干扰方向形成零陷，利用改进自适应遗传粒子群算法在孔径尺寸、子阵最小间距和主瓣干扰方向零陷深度等约束条件下优化阵列构型，抑制波束栅瓣；子阵阵元数量优化通过改进自适应遗传粒子群算法在有限子阵阵元数量、主瓣干扰方向零陷深度等约束条件下优化子阵阵元数量，进一步抑制波束栅瓣。此外，通过数值仿真验证了相同参数条件下阵列构型与阵元数量双参数迭代优化框架的有效性。最后，针对典型分布式机动平台协同探测场景，探索了主瓣干扰抑制和栅瓣抑制性能边界。
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