论文部分内容阅读
外辐射源雷达系统，因为反侦察、抗摧毁和生存能力强等特点，日益受到各国的关注。由于该系统所利用的辐射源多分布在VHF或者UHF波段，它同时具备了常规低频雷达的优点。本文主要开展了对外辐射源雷达目标探测、跟踪、成像等相关技术的研究，主要工作和成果如下:
1)针对直达波和多径信号对目标检测性能的影响，选择利用自适应滤波器来抵消这些强干扰信号。LMS复杂度低但收敛速度慢，相反RLS收敛速度快但计算复杂度高。综合两者优点给出简化RLS算法:复数两级坐标下降算法(CDCD)。该算法具有与RLS相同的目标函数，在迭代过程中通过搜索残差最大的方向，并减少该方向的残差来更新滤波器权值。仿真结果表明:与同量级复杂度的LMS和FEDS相比，该算法具有更好的收敛速度，即使在强直达波和多径信号环境下也可以快速实现对消。最后通过将回波信号与参考信号做相关和傅里叶分析，实现目标时延和多普勒信息的提取。
2)研究了利用TDOA与FDOA联合定位问题。首先根据目标定位精度的CRLB，分析了量测误差和站址误差对定位性能的影响。然后利用量测误差上限的先验知识，给出了二次加权最小二乘算法，该算法通过两次构造关于中间变量的伪线性方程，结合最小二乘准则实现定位，但该算法对量测误差敏感。另外，针对量测误差较大的情况，提出了一种改进的基于泰勒级数展开迭代算法，该方法需要初始估计来对量测方程进行泰勒级数展开，同时在已知站址扰动上限前提下，在估计向量中引入观测站址信息，并在迭代过程中利用量测偏移量估计目标状态与站址偏移量。仿真结果表明该算法具有较好的定位稳健性。
3)研究了在杂波环境下利用DOA与FOA跟踪数目可变多目标的问题。首先通过目标跟踪精度的CRLB，分析了杂波密度和检测概率对跟踪性能的影响。然后结合观测域中量测之间的关联，给出了量测聚类算法，该算法通过对连续观测时间内的量测进行聚类构造感兴趣区域(ROI)。接着，根据ROI与已存在目标的关联判断新目标的产生或已有目标的消亡。在此基础上，为了提高算法的跟踪性能，将UKF思想与联合概率数据关联结合，提出了一种快速关联算法(UKFCJPDA)。与传统的CJPDA算法相比，该方法具有更好的跟踪性能。
4)在外辐射源雷达成像方面，针对多发单收模式，建立并介绍了外辐射源雷达成像模型，推导了目标散射函数和回波信号之间存在的傅里叶变换关系。通过对信号点扩散函数的分析，给出了外辐射源雷达成像的基本思想，即层析投影重构。然后利用回波数据在波束域投影中分布不均匀的特点，提出将非均匀快速傅里叶变换应用于外辐射源雷达成像。该算法首先以高斯函数作为窗函数与波数域中的有效数据进行卷积，接着对卷积处理后的数据直接进行FFT操作，最后利用卷积性质去除附加窗函数对变换结果影响。与子孔径综合成像方法相比，该算法对非均匀布站具有更好的适应性。
5)在稀疏布站下，由于波束域中数据分布是稀疏无规则的，给出了一种基于压缩感知的外辐射源雷达成像方法。该方法利用符合图像统计特性的点扩散函数构造传感矩阵，选择lp范数法将带约束条件强散射点增强问题转换为最优化问题，并通过迭代算法快速获得最优解。该算法具有超分辨能力，并且降低了对外辐射源数量和分布要求。进一步，由于观测站到目标场景的距离产生偏差，从而引起相位误差。针对相位误差对成像效果的不良影响，提出了一种基于压缩感知成像的稀疏孔径自聚焦方法。区别于传统的自聚焦方法，该算法是在迭代的过程中构造关于相位误差的最优化方程，并在以该方程同时估计图像和相位误差增量。仿真结果表明该算法可以较为有效的校正相位误差对成像性能的影响。