摘要：多尺度变换域隐马尔可夫模型能够有效地描述变换域系数在尺度间、尺度内和方向间的统计相关性,是一种新的统计图像感知与识别方法.文中以变换域系数的统计相关性描述为中心,以模型的设计和应用的开展为两翼,深入分析了子波变换的三级统计特性与机理,比较研究了多尺度变换域的十种统计模型,并系统评述了这些模型在图像感知、处理和分析中的最新进展.同时,具体论述了这一领域研究中两类成功的实例:图像去噪和图像纹理分割.对于前者,以Lena图像为测试用例分析比较了以变换域统计模型为核心的8种算法的去噪性能;对于后者,按照分割类型(监督式或非监督式)和应用的图像类型系统比较了以统计模型为基础建立的15种图像分割方法.最后,从面向应用的模型构造和算法设计、变换域的拓展和应用层次的推广三个层面指出了目前存在的问题和不足,探讨了进一步的研究重点.

摘要：机载雷达的工作参数决定了地杂波在角度-多普勒空间的分布轨迹,该文首先在充分利用载机速度和雷达工作参数等先验信息的基础上,构建了机载相控阵雷达的杂波矩阵模型。然后基于空时等价性原理,提出了一种杂波空时块对消器的设计方法,该方法通过构造一个空时2维非自适应滤波器以对消杂波。仿真实验表明,该对消器可作为杂波预处理器,能有效改善常规MTI处理和降维STAP算法的杂波抑制性能。

摘要：针对运动平台多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达应用中无法进行规则稀疏布阵,传统的稀疏阵优化设计方法优化对象单一的问题,提出一种利用多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm,MOEA)进行阵列结构优化的方法。将MIMO雷达接收端的收发联合和差波束的旁瓣电平为优化目标,使系统具有尽可能好的和差波束旁瓣抑制性能。仿真结果表明,基于Pareto秩排序的MOEA的MIMO雷达稀疏阵优化设计可以使系统多种性能得到提升。

摘要：离散频率编码波形是一类常用的多输入多输出雷达波形,加入线性调频能够改善其自相关性能。将基于遗传算法和模拟退火的混合算法用于离散频率编码线性调频(discrete frequency coding waveform-linear frequency modulation,DFCW-LFM)波形的优化设计,仿真结果表明,用该优化算法得到的信号其相关性能要优于现有方法。另外,提出了一种改进的DFCW-LFM波形设计方法。该方法在DFCW-LFM波形的基础上,对频率编码子脉冲同时进行相位编码,构成DFCW-LFM和相位编码的混合波形,并采用混合算法对其进行优化设计。仿真结果表明,和已有的DFCW-LFM波形相比,所设计混合波形的相关性能得到了进一步改善。

摘要：为了提高稀疏捷变频(sparse frequency agility, SFA)雷达信号在稀疏重构中的精度和稳定性,提出一种基于进化粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的SFA雷达信号的优化设计。首先,推导了SFA雷达的信号模型和稀疏重构时的字典矩阵。然后,以最小化SFA雷达信号对应字典矩阵的相关性为目标函数,稀疏载频情况下有效带宽和有效跳频间隔为约束条件,建立优化模型。最后,通过进化PSO算法求解得到最优载频序列。仿真结果表明,所提算法在满足稀疏性约束的条件下,能够有效提高字典矩阵的正交性,保证稀疏重构信号的精度和可靠性。

摘要：为了提高多目标情况下雷达的角度测量性能,在常规单脉冲测角方法的基础上,提出一种改进的测角方法.该方法根据事先估计得到的各个目标的多普勒频率来设计特殊的多普勒滤波器,然后再对各多普勒滤波器的输出进行角度测量.由于特殊设计的多普勒滤波器能消除目标之间的相互影响,实现目标之间的完全分离,与常规单脉冲测角方法相比,该方法具有较好的测角性能.

摘要：旋转式合成孔径雷达(rotor synthetic aperture radar,ROSAR)是一种新型成像雷达,在高分辨条件下,距离徙动对ROSAR成像结果影响严重。波数域成像算法利用插值操作实现距离徙动的精确校正,但由于ROSAR复杂的斜距历程,导致传统波数处理获得的二维波数谱形式复杂,难以进行插值操作。针对这一问题,提出了一种改进ROSAR波数域成像算法。重新构建角度维波数,通过求解隐函数获得易于插值操作的信号二维波数域表达式,设计参考函数消除高频调制影响,最终通过Stolt插值实现宽波束大场景下距离徙动无近似校正与精确聚焦。仿真实验验证了算法的可行性与有效性。

摘要：通过建立弹载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)系统参数优化设计数学模型,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的弹载SAR系统参数优化设计方法,解决了弹载SAR系统在确定弹道和多个系统指标非线性约束条件下的系统参数优化设计问题。该方法能够在满足系统指标(分辨率、幅宽、数据率、噪声等效后向散射系数等)要求的前提下,快速获取使图像性能最优的系统参数。同时,该方法还适用于方位向多波位模式的系统参数优化设计。基于典型工作参数的仿真实验验证了该方法的有效性。

摘要：为了提高分层空时结构在下行衰落相关多输入多输出系统中的传输性能,提出了一种结合了特征波束形成的直扩分层空时结构.发射机利用信道空域协方差矩阵的特征矢量,对每一层发射码元进行扩频和特征波束形成加权,形成正交的空域特征波束来承载扩频后的信号码元;接收机则通过解扩处理分离来自不同波束上的信号,有效地抑制了共信道干扰.新结构的优点是无需设计扩频序列并且可以应用于下行传输,其代价是要占用一定的扩频频谱资源.实验结果表明,新结构明显优于基于迫零算法的分层空时结构.

摘要：针对非高斯杂波背景中距离维扩展的多秩线性子空间信号自适应检测问题,本文基于两步法设计了广义似然比(GLRT)、Rao、Wald检测器。为解决训练样本有限情况下自适应检测器性能急剧下降的问题,本文在检测器设计阶段利用了协方差矩阵的斜对称结构特征。考虑到高分辨率雷达目标回波除了具有沿雷达径向的平动分量之外,还能观测到偏航、横滚、俯仰等转动分量,将目标信号建模为距离扩展子空间信号,以充分利用多普勒信息;为弱化纹理分量先验分布选择的困难,减小模型失配导致的检测性能损失,将杂波建模为纹理分量为未知常数且散斑协方差矩阵具有斜对称结构的复合高斯杂波模型。经过蒙特卡洛仿真实验验证,在训练样本数量受限的情况下,本文所提三种斜对称检测器检测概率达到0.5所需的信杂比相比传统检测器平均低20 dB。同时,分析表明提出的三个斜对称自适应检测器均对散斑协方差矩阵具有恒虚警特性。