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基于约束张量分解的MIMO雷达二维波达方向估计方法
本发明提出基于约束张量分解的MIMO雷达二维波达方向估计方法,主要解决现有算法计算复杂度高、估计精度差的问题;同时,本发明引入高阶张量模型,有效利用了MIMO雷达多脉冲接收数据的多重线性关系,提高了波达方向估计的精度和分辨率,且无需迭代,计算复杂度低,收敛性稳定,可用于空间目标数目未知情况下的多目标检测跟踪。本方法构造了适用于具有多个发射子阵的MIMO雷达的高阶张量模型,重构该张量模型并对获得的重构矩阵做奇异值分解,使得左奇异矩阵保留受阵列结构约束的范德蒙德结构;根据左奇异矩阵的特殊结构,利用一种类ESPRIT算法从左奇异矩阵的子矩阵中估计出目标来向的相位信息,进而实现二维波达方向估计。
一种动态目标模拟器及相控阵体制系统
本发明公开一种动态目标模拟器及相控阵体制系统,控制中心根据待模拟目标信息生成控制指令,并将控制指令发送给信号处理接口单元;信号处理接口单元根据控制指令调节方位模拟单元的运行参数、幅相校准源的运行参数、射频开关矩阵的运行参数和数字接收机的运行参数;幅相校准源发出的信号先经过方位模拟单元的移相衰减处理,再经过射频开关矩阵的处理后输出模拟射频信号;模拟射频信号通过待测设备后被数字接收机接收,数字接收机对接收到的模拟射频信号进行可视化处理后发送给信号处理接口单元进行显示;模拟来自不同方位、不同距离的目标射频信号,通过室内有线联试,无需搭建外场系统即可实现对相控阵体制系统功能和测角性能测试。
一种合成孔径雷达交叉定标方法
本发明公开了一种合成孔径雷达交叉定标方法,针对合成孔径雷达绝对辐射定标时效性不足的问题,首先分析待定标数据照射区域内的散射稳定性,寻找待定标数据范围内散射特性随时间变化最为稳定的区域作为均匀目标区域。然后对Oh模型进行分析,基于Oh模型对此均匀目标范围下的待定标数据后向散射系数进行计算,通过参考卫星SAR数据反演出不同入射角下、待定标图像的后向散射系数。最后将反演出的待定标卫星数据后向散射系数值和待定标卫星数据的数字图像值进行拟合,得到定标系数K。本发明主要的实施对象是未定标的星载合成孔径雷达图像,主要工作是对其进行绝对辐射定标。
一种云MIMO雷达目标检测概率的近似计算方法
本发明涉及雷达技术领域,其公开了一种云MIMO雷达目标检测概率的近似计算方法,减少接收器与融合中心之间的通信负担,并可以获得闭式的检测概率。该方法包括:计算接收机与发射机之间的各个路径的检测统计量;对检测统计量进行量化处理,获得量化结果,各接收机将量化数据传输给融合中心;确定H-1假设和H-0假设情况下,融合中心处的总检测统计量;计算融合中心处的总检测统计量的概率分布函数;计算目标检测概率;针对量化间隔为Δ的均匀量化器,计算当Δ→0时均匀量化器输出结果的特征函数以及概率密度函数;确定云MIMO雷达中采用均匀量化器输出量化结果的近似概率密度函数;确定总检测统计量的近似分布,获得量化近似情况下的检测门限,计算近似的目标检测概率。
角雷达安装偏差补偿方法
本发明公开了一种角雷达安装偏差补偿方法,本发明的构思在于,当车辆正常行驶时依次判断车辆是否满足既定的条件,包括车速、直线行驶、连续探测到有效的静态目标物、雷达探测到有效目标物的数量等,一旦符合条件则可以利用若干静态目标物进行线性轨迹拟合,并可以与车辆的实际行驶轨迹进行比对形成夹角,该夹角即为角雷达安装角度的偏差角,最后便可通过该标定出偏差角进行探测值的纠偏。本发明可以实现产品全生命周期中,在特定条件下进行角雷达安装角度的检查及修正,节省了大量的人力物力。
一种箔条云的半实物射频仿真三元组馈电系数确定方法
本发明提供一种箔条云的半实物射频仿真三元组馈电系数确定方法,属于半实物射频仿真及箔条云无源干扰技术领域。所述方法包括:对箔条云所在区域依据投影到不同三元组内部进行方位向的划分,得到多个具有不同方位的子区域;确定每个子区域内的箔条的数量;计算在子区域内位置取向皆为随机分布的单根箔条的半实物射频仿真三元组的馈电系数;确定子区域内箔条云的半实物射频仿真三元组馈电系数的联合概率密度分布函数;基于确定的联合概率密度分布函数,给出各子区域的箔条云的半实物射频仿真三元组馈电系数的一个样本,并将各子区域同一辐射单元的馈电系数叠加得到该辐射单元的实际馈电系数。采用本发明,能够极大减少馈电系数的计算时间。
MIMO雷达低截获性能评估方法、装置和存储介质
本发明公开了一种MIMO雷达低截获性能评估方法、计算机装置和存储介质,MIMO雷达低截获性能评估方法包括确定MIMO雷达在一段时间内空域、时域、频域对准的重合概率、截获接收机对雷达信号的检测概率以及在多复杂信号环境下的脉冲丢失概率,根据重合概率、检测概率和脉冲丢失概率确定截获概率等步骤,截获概率可用于评估MIMO雷达的低截获性能,计算得到的截获概率考虑了MIMO雷达和截获接收机的时间因素、空间因素和频率因素,使用截获概率来评估MIMO雷达的低截获性能可以获得更广的全面性,不依赖评估过程所使用的仪器或者测试对象的性能,具有更好的通用性。本发明广泛应用于电子对抗技术领域。
一种基于深度强化学习的伪装干扰波形生成方法
本发明属于电子干扰技术领域,具体涉及一种基于深度强化学习的伪装干扰波形生成方法。本发明通过构建深度强化学习探索模型,设计状态空间、动作空间、奖励函数,实现了基于深度强化学习的干扰波形生成,该模型中模拟了较为复杂的动态对抗过程,只需当前雷达状态就可以输出对应的干扰波形,在复杂或未知对抗场景下依然能够做出较为有效的干扰波形决策;通过构建伪装生成网络输出伪装信号,并与深度强化学习的生成的干扰信号叠加,得到带有伪装的干扰波形,使得已经训练完成的雷达智能识别网络误判,避免了干扰波形易被雷达方识别的问题,具有较好的干扰和伪装效果。
分布式无人机载雷达目标检测方法、装置及存储介质
本发明公开了一种分布式无人机载雷达目标检测方法、装置及存储介质,该方法包括多个分布式无人机载雷达同时对空间目标进行探测,获得回波数据;选择第一雷达为主雷达,选择第二雷达组为辅助雷达;对回波数据进行抽取,得到抽取结果;对抽取结果进行广义旁瓣对消结果计算,并进行加权输出;对抽取结果的加权输出结果进行非相参积累。本发明能够充分利用分布式雷达系统中每一部无人机载雷达探测数据中的目标信息,对比传统的广义旁瓣对消方法,可以获得更高的处理增益,提高处理后目标的信噪比,提高目标的检测概率。
一种无人机载雷达主瓣干扰抑制方法、装置及存储介质
本发明公开了一种无人机载雷达主瓣干扰抑制方法、装置及存储介质,该方法包括多个分布式无人机载雷达同时对空间目标进行探测,获得回波数据;从回波数据中选取样本数据,样本数据为全部距离单元的回波数据;计算样本数据的第一协方差矩阵;根据样本数据的第一协方差矩阵,计算样本数据中每个距离单元的第一广义内积值;根据第一广义内积值,提取样本数据中的奇异样本数据;剔除奇异样本数据;获取剔除后的样本数据作为训练样本对干扰信息进行估计。本发明通过剔除奇异样本可以对干扰信息进行抑制进而使得目标检测更加准确;使用广义内积结果对目标进行检测可以大大减少由于自适应处理带来计算量。本发明可广泛应用于雷达信号处理技术领域。