关于宽带雷达成像目标跟踪识别仿真研究

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宽带雷达动态目标建模及仿真研究

最后针对一种特殊的宽带信号一冲击雷达信号，给出一个实
例，并对其进行计算机仿真试验研究，推导出复杂运动目标
在不同运动状态下的回波模型。
２动态点目标模型
实际的目标运动并非理想轨迹运动，可以将其模型化但为理想运动加上相应的噪声。以此作为理论基础，首先研究点目标在理想运动形式下的回波信号模型。
简单，目标散射中心返回的目标回波信号是简单的发射信从
ｓｍｕａｉｎｆｓａｔｒｎｅｕｎｒｒｓｎｅ．Ｔｅｒｓｌｈｗｔａｈｉｌｔｎｉｅａｇｏｈｒｃｅｉｉｆａ— ｉｌｔｓｏｃｔｉｇｒｔｒｓａｅｐｅｅｔｄｈｅｕｔｓｏｔｅｓｍｕａｉｓｇｖｏｄｃａａｔｒｔｏｒｏｅｓｈｔｏｓｃｔｇｔ，ｗｈｃｉｓｉｔｎｕｄｒｔｎｉｇｒｄｒｔｒｅｅｏｎｔｎｅｓｉｈｗｌａｓｓｉｎｅｓａｄｎａａｇｔｃｇｉｏ．ｌａｒｉ
ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ｉｅａｄｒｄ；Ｍｏｉｇｔｒｅ；ＭｏｅｉｇＷｄｂｎａａｒｖｎａｇｔｄｌ；ＥＭｃｔｒｇｎｓａｔｉｅｎ
１引言
现代雷达技术已经由传统的参数测量发展到目标识别的新阶段，运用雷达技术对运动目标进行跟踪、识别、成像在军用及民用领域有着广泛的应用，该技术的一项重点内容就是需要对目标回波进行分析、处理，以期获得与目标特性密切相关的参数。因此，建立合理的动态目标模型是非常必要的。当前国内外学者对传统雷达的目标回波建模已经进行了广泛的研究，是传统的雷达多采用窄带信号，但目标回波

雷达测量中的目标识别与跟踪技术

雷达测量中的目标识别与跟踪技术引言雷达技术作为一种广泛应用于军事、航空、航海和交通领域的测量技术，一直以来都备受关注和研究。

在雷达应用领域中，目标识别与跟踪技术是十分重要的一个研究方向，主要用于确定被测目标的特征或性质，随后跟踪该目标的运动变化。

本文将深入探讨雷达测量中的目标识别与跟踪技术。

一、雷达目标识别技术1. 散射截面及目标特征分析雷达识别某一特定目标的首要问题是确定目标的散射截面。

散射截面的值决定了目标对雷达波的反射程度，与目标的形状、大小和边缘特性等有关。

目标特征分析可以帮助确定不同目标之间的差异，并提供用于识别目标的信息。

2. 多普勒特征分析多普勒效应是指由于目标的运动而引起的接收信号频率发生变化的现象。

通过分析接收信号的多普勒频移，可以获得目标的运动状态、速度和方向，从而进一步识别目标。

3. 反射波束特征分析雷达工作时产生的波束会与目标发生相互作用，反射出的信号会带有目标的形状和结构信息。

通过分析返回信号的波束特征，可以推测出目标的形状、方位和内部结构等，为目标识别提供重要线索。

二、雷达目标跟踪技术1. 滤波器与滤波技术针对目标跟踪问题，滤波器是一种常用的处理手段。

常见的滤波器有卡尔曼滤波器、粒子滤波器和无迹卡尔曼滤波器等。

这些滤波器通过对雷达信号进行滤波处理，估计目标的状态并持续跟踪目标运动。

2. 目标运动模型目标运动模型是描述目标运动规律的数学模型。

常见的目标运动模型有匀速模型、自由加速度模型和粒子模型等。

通过建立适当的目标运动模型，可以更好地预测目标的运动行为，提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。

3. 数据关联算法数据关联算法是在已知目标状态的情况下，根据测量数据关联目标和测量结果，并进行目标跟踪的一种方法。

常见的数据关联算法有最近邻算法、卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法等。

这些算法能够有效处理多目标跟踪问题，提高跟踪性能。

三、雷达目标识别与跟踪在实际应用中的挑战与展望1. 复杂环境下的干扰雷达目标识别与跟踪在实际应用中面临着复杂的环境干扰，比如地形变化、气象条件和其他电磁源等。

基于穿墙雷达对目标成像的研究

基于穿墙雷达对目标成像研究在20世纪90年，美国军队将隔墙探测技术作为新《联合城区作战条令》重点研究的三大关键技术之一，并作为美国国防部先进研究项目局的重要研究项目之一，而超宽带穿墙雷达特性优良，因此被广泛的应用于军事领域。

穿墙雷达是利用电磁波的穿透能力，发射电磁波穿透非金属建筑材料，并分析接收天线收到的回波信号，对墙后或封闭环境中的隐藏目标进行成像。

由于超宽带穿墙雷达能够实现墙后隐藏目标的定位和探测，在反恐斗争中，可以实时地了解恐怖分子的分布情况以及人员的精确定位，这可以有效的提高营救人质的几率；在城市巷战中，利用超宽带穿墙雷达可以快速的探测隐藏在建筑物内的敌军分布，以便我军做出正确的部署；在各种灾难救援中，超宽带穿墙雷达还能够探测人的心跳、呼吸等微弱信号，从而能够使救援队伍能够快速、准确的进行救援工作。

因此在穿墙雷达目标定位和成像方面所做的研究对丰富该领域具有积极的意义。

超宽带信号具有一个很大的带宽，而雷达信号的距离分辨率为/(2)R c B∆=，它与信号带宽成反比，因此可以得出超宽带雷达信号具有很高的距离分辨率，这对目标的识别、检测和成像具有非常重大的意义，正因为此近年来超宽带雷达一直是该领域的研究热点。

除了具有高距离分辨率以外，超宽带雷达还具有如下一些优势：一、超宽带雷达信号具有强的穿透能力，能够探测非金属室内环境中的隐藏目标和地下介质中的物质，因此近几年被广泛的应用于室内感知和探地雷达相关领域。

二、超宽带雷达信号抗干扰能力强，具有比较好的隐蔽性。

一方面它具有极低的能量密度，如果要对其进行干扰，必须要加大干扰信号的带宽，但是这会导致干扰信号的功率谱密度降低，从而使干扰效果降低；另一方面超宽带雷达信号与传统的窄带雷达信号之间具有很小的干扰，很难被侦查，因此被广泛的应用在军事领域。

三、超宽带雷达具有对目标的感知能力。

在雷达所接收到的超宽带反射信号中，不仅包含了目标的位置信息，还包含了目标的形状和电特性参数等信息，从而通过一些信号处理技术，可以从超宽带回波信号中反演出目标的位置、形状以及电特性参数等信息。

雷达信号处理中的目标识别与跟踪研究

雷达信号处理中的目标识别与跟踪研究雷达（Radar）是一种利用电磁波进行探测和测距的技术。

它通过发射脉冲电磁波并接收其反射信号，利用信号的时间延迟和频率特征来探测和跟踪周围的目标物体。

在雷达信号处理中，目标识别与跟踪是两个重要的研究方向，它们对于实现雷达的自主目标探测和跟踪具有重要作用。

目标识别是在雷达信号中确定目标的位置、速度和其他特征属性的过程。

它的主要任务是将雷达接收到的信号与预先建立的目标模型进行匹配，通过特征提取和目标比对算法来判断目标是否存在。

目标识别可以分为传统方法和深度学习方法两种。

传统的目标识别方法主要依靠数学模型和信号处理算法。

常见的方法包括卡尔曼滤波器、最小二乘估计以及基于特征提取的算法等。

这些方法通过对信号的频谱、时频分析和特征提取等技术手段，对目标进行匹配和判断。

虽然传统方法在一定程度上可以实现目标识别，但是在处理复杂场景和目标变化较大的情况下效果有限。

近年来，深度学习方法在目标识别领域取得了显著的成果。

深度学习利用神经网络模型对大量数据进行训练，实现对数据的高级特征提取和模式识别。

在雷达信号处理中，深度学习可以利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等网络结构，对雷达信号进行直接处理和分类。

这种端到端的学习方式能够更好地解决目标识别中的非线性、多样性和时变性等问题。

目标跟踪是在目标识别基础上，在雷达扫描过程中连续追踪目标运动状态的过程。

目标跟踪的主要任务是通过对雷达接收到的连续信号进行滤波和关联，预测目标的位置和运动轨迹，实现实时监测和跟踪。

目标跟踪可以分为基于滤波的方法和基于关联的方法两种。

基于滤波的目标跟踪方法主要应用卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器等算法。

这些方法通过建立目标的状态空间模型，对目标位置和速度进行状态估计和预测。

通过更新观测信息，不断优化目标的运动轨迹。

这种方法简单且实时性较好，适用于快速目标跟踪。

基于关联的目标跟踪方法主要利用关联算法对连续的雷达信号进行处理。

宽带雷达目标一维距离像成像原理

宽带雷达目标一维距离像成像原理
宽带雷达是一种高精度的雷达系统，它可以通过一维距离像成像原理来实现目标的探测和定位。

一维距离像成像原理是指通过雷达系统对目标进行扫描，获取目标与雷达之间的距离信息，然后将这些距离信息转化为图像，从而实现目标的成像。

在宽带雷达系统中，发射机会发射一系列的脉冲信号，这些脉冲信号会经过天线发射出去，然后被目标反射回来。

接收机会接收到这些反射信号，并将其转化为电信号。

接着，这些电信号会被送入信号处理器中进行处理，从而得到目标与雷达之间的距离信息。

在得到目标与雷达之间的距离信息后，宽带雷达系统会将这些信息转化为图像。

具体来说，它会将距离信息映射到图像的横轴上，将信号强度映射到图像的纵轴上。

这样，就可以得到一幅以距离为横轴、以信号强度为纵轴的图像，从而实现目标的成像。

宽带雷达系统的一维距离像成像原理具有很高的精度和分辨率。

它可以对目标进行高精度的距离测量，从而实现目标的精确定位。

同时，它还可以对目标进行高分辨率的成像，从而实现目标的高清晰度显示。

宽带雷达系统的一维距离像成像原理是一种高精度、高分辨率的雷达成像技术。

它可以实现对目标的精确定位和高清晰度成像，具有广泛的应用前景。

雷达图像处理算法在目标识别中的应用研究

雷达图像处理算法在目标识别中的应用研究近年来，目标识别技术在军事、航空航天、无人驾驶等领域的应用日益广泛。

雷达技术作为一种重要的目标探测手段，具备非接触、全天候、全天时等优势，被广泛运用于目标识别和跟踪领域。

雷达图像处理算法作为雷达目标识别中的关键技术之一，对于提升目标识别的准确性和鲁棒性起到了重要作用。

一、雷达图像处理算法的概述雷达图像处理算法主要包括预处理、特征提取和目标识别三个核心步骤。

在预处理阶段，主要对雷达信号进行滤波、增强和去噪等操作，以提高图像质量。

特征提取过程则是根据目标的特征属性，如形状、纹理和边缘等，在图像中提取有区分度的特征量，用于后续的目标识别。

目标识别阶段将提取到的特征与预先训练好的分类器进行匹配，最终确定目标的类别。

二、雷达图像预处理算法雷达信号受噪声和多径效应的影响较大，对目标的探测和识别造成很大影响。

因此，在进行目标识别前，首先需要对雷达图像进行预处理。

常用的雷达图像预处理算法包括滤波、增强和去噪等。

1. 滤波算法滤波算法主要用于降低雷达图像中的杂波干扰和噪声。

在雷达图像中，常见的滤波算法包括中值滤波、高斯滤波和均值滤波等。

中值滤波算法能够有效地去除图像中的椒盐噪声和脉冲噪声。

高斯滤波算法则通过对图像中的每个像素点进行加权平均，降低图像中的高频噪声。

均值滤波算法则通过对图像进行平均，减少噪声的影响。

2. 增强算法增强算法主要用于增加雷达图像的对比度和清晰度，使目标更加明显。

常见的增强算法包括直方图均衡化和自适应直方图均衡化等。

直方图均衡化是一种通过变换图像灰度值分布来增强图像对比度的方法。

自适应直方图均衡化则能够根据图像的局部区域特点进行自适应调整，更好地保留图像细节。

3. 去噪算法去噪算法主要用于降低图像中的噪声，提高目标的识别准确性。

常见的去噪算法包括小波去噪、总变差去噪和机器学习去噪等。

小波去噪算法通过对图像进行小波变换，将噪声系数滤除，实现图像去噪。

总变差去噪算法则通过最小化图像的总变差来降低图像中的噪声。

基于雷达成像的目标检测与跟踪算法研究

基于雷达成像的目标检测与跟踪算法研究近年来，雷达在目标检测与跟踪领域发挥了重要作用。

基于雷达成像的目标检测与跟踪算法研究旨在通过分析雷达数据，实现目标的准确检测和跟踪。

该算法具有无人机、自动驾驶汽车、安防监控等领域的广泛应用前景。

1. 引言目标检测与跟踪是计算机视觉和图像处理领域的重要问题。

雷达成像技术通过发射无线电信号，接收并处理其反射回来的信号，从而实现对目标的探测和跟踪。

相比传统的视觉成像技术，雷达成像具有强大的穿透能力，能够在各种复杂环境下实现目标的检测与跟踪。

2. 雷达目标检测算法雷达目标检测算法主要分为两类：基于经典机器学习的方法和基于深度学习的方法。

基于经典机器学习的方法包括常见的滤波算法、线性判别分析、支持向量机等，并采用特征提取和分类器构建的方式进行目标检测。

而基于深度学习的方法主要使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类任务。

这两种方法在不同的场景下都能取得较好的效果。

3. 雷达目标跟踪算法雷达目标跟踪算法是在目标检测的基础上，通过分析连续帧之间的目标位置和特征变化，预测目标的未来位置。

目前常用的雷达目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等。

这些算法通过对目标的运动进行建模，并利用观测数据进行状态估计，实现目标的准确跟踪。

4. 雷达目标检测与跟踪融合算法为了提高目标检测与跟踪的准确性和稳定性，研究者们提出了一系列的融合算法。

融合算法将目标检测和目标跟踪的结果进行信息交互，从而实现对目标的更加准确地检测和跟踪。

常见的融合算法包括多目标跟踪、多传感器数据融合等。

这些算法能够充分利用多来源的信息，提高目标的识别和跟踪效果。

5. 算法评估与挑战对于雷达目标检测与跟踪算法的评估主要包括准确率、召回率、速度等指标。

主流的评估数据集有IRMAS、Kitti、Apollo等。

此外，雷达目标检测与跟踪算法还面临一些挑战，如目标遮挡、多目标追踪、检测与跟踪时延等。

未来的研究中应该解决这些挑战，并提出更加准确和稳定的算法。

相控阵雷达成像与目标识别技术研究

相控阵雷达成像与目标识别技术研究摘要：相控阵雷达（phased array radar）是一种基于电子扫描的雷达技术，通过控制发射机和接收机阵元的相位，实现波束的电子控制和改变。

相控阵雷达广泛应用于军事和民用领域，在目标探测、成像和识别方面具有重要的应用价值和科学意义。

本文主要探讨相控阵雷达的成像和目标识别技术，包括雷达成像原理、成像算法、目标识别方法等，为进一步研究和应用提供参考。

一、引言相控阵雷达是一种基于电子扫描的雷达技术，具有快速、精确、灵活等特点，广泛应用于军事和民用领域。

相比传统的机械扫描雷达，相控阵雷达通过控制发射机和接收机阵元的相位，实现波束的电子控制和改变，具有较高的方位分辨率和目标识别能力。

二、相控阵雷达成像原理相控阵雷达的成像原理是利用阵元间的干涉和叠加效应，将接收到的雷达回波进行合成，形成高分辨率的雷达图像。

成像原理主要包括距离、方位和俯仰成像。

距离成像是通过测量回波的时间延迟，确定目标与雷达的距离。

方位成像是通过改变接收阵元的相位延迟，实现波束的电子扫描，确定目标的方位信息。

俯仰成像是通过改变接收阵元的俯仰角，实现波束的上下扫描，确定目标的俯仰信息。

三、相控阵雷达成像算法1. 均匀线性阵列成像算法（ULA）均匀线性阵列成像算法是相控阵雷达最常用的成像算法之一。

该算法基于阵元之间的等距排列，通过对回波信号进行时域和频域处理，实现目标成像。

2. 特征提取和目标跟踪相控阵雷达的成像并不仅局限于物体的轮廓和边缘，还可以通过特征提取和目标跟踪，获取目标的更多细节信息。

特征提取通过对雷达回波的能量、振幅、相位等进行分析，提取出目标的特征参数，如轮廓、纹理、运动特征等。

目标跟踪是在多个时间序列中对目标的位置、速度、加速度等参数进行预测和跟踪，实现目标的持续追踪和识别。

四、相控阵雷达目标识别方法1. 基于特征的识别方法基于特征的识别方法是通过对目标特征进行提取和匹配，实现目标的自动识别。

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ＹＡＮＧＺｈａｏ，ＸＩＡＮＧＺｈｅｎｇ —ｙｉ，ＷＡＮＧＸｉｎ，ＦＵＨｏｎｇ－ｗｅｉ
（ＡｉｒａｎｄＭｉｓｓｉｌｅＤｅｆｅｎｓｅＣｏｌｌｅｇｅ，ＱｉｎｇｄａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＸｉａｎＳｈａｎｘｉ７１００５１，Ｃｈｉｎａ）
分辨率。
关键词：超宽带雷达成像；分辨率；反卷积算法
中图分类号：ＴＮ９５７文献标识码：Ｂ
ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈａｂｏｕｔＵＷＢＲａｄａｒＩｍａｇｉｎｇ
ＴａｒｇｅｔＴｒａｃｋｉｎｇａｎｄＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
１引言
超宽带雷达成像技术应用已经越来越广泛Ｊ。发生自
生的电磁波反射和折射，都会在很大程度上影响雷达的分辨率。如何能够在有限的资源和现有硬件基础上，尽可能的提高超宽带雷达分辨率，成为亟待解决的问题。国内外有很多关于超宽带雷达成像技术的算法研究，如：后像投影算法、Ｃｓ算法、 ∞一ｋ算法等，但是鲜有人考虑消除雷达体制本身影响，使回波信号时宽更窄，提高超宽带雷达分辨率，得到更准确的检测成像结果 ’ 。本文将反卷积算法应用于超宽带时域雷达成像技术中，以后向投影算法（用于聚焦成像）为例，分析反卷积算法在提
第３２卷第１１期
文章编号：１００６ — ９３４８（２０１５）１１ — ０
机
仿
真
２０１５年１１月
关于宽带雷达成像目标跟踪识别仿真研究
杨昭，向正义，王欣，付红卫
（空军工程大学，陕西西安７１００５１）
摘要：超宽带雷达成像技术不断发展，成像结果也越来越准确和精细，但是雷达体制本身对目标造成的影响会严重影响雷达的分辨率，影响成像结果。如何消除硬件本身对回波的影响，提高超宽带成像系统的分辨率，将是一个值得不断探索的问
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｐｒｏｍｏｔｅｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｒａｄａｒｉｍａｇｅｓ，ｔｈｅｐａｐｅｒｂｒｏｕｇｈｔｉｎｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏＵＷＢｒａｄａｒｉｍａｇｉｎｇｓｙｓｔｅｍ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｌｇａｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄｇａｖｅｔｈｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｆｅａ－ｓｉｂｉｌｉｔｙｂｙｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｎｅｘｔ，ｗｅｃｏｎｄｕｃｔｅｄａｎｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔｕｓｉｎｇＵＷＢｔｉｍｅｄｏｍａｉｎｓｙｓｔｅｍｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅｔａｒｇｅｔ．Ｔｈｅｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｌｇａｏｒｉｔｈｍｗａｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｐｒｏｃｅｓｓｔｈｅｅｃｈｏｓｉｇｎａｌｓ，ａｎｄｔｈｅｉｍｐｕｌｓｅｒｅｓｐｏｎｓｅｓｏｆｔａｒｇｅｔｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｂｙｃｏｍｐａｉｒｎｇｔｈｅｒｅｇｉｏｎａｌｉｍａｇｅｓｗｉｔｈｉｍａｇｅｓｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｇｏｉｔｒｈｍ，ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｉｎｐｒａｃｔｉｃｅｗａｓｖｅｉｆｒｉｅｄａｎｄｔｈｅｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｗａｓｐｒｏｍｏｔｅｄ．ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ＵＷＢｒａｄａｒｉｍａｇｉｎｇ；Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ；Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｇｏｉｒｔｈｍ
题。为了提高分辨率，将反卷积算法引进超宽带雷达成像系统。首先介绍反卷积算法的原理，通过仿真验证了其理论上的可行性。然后设置实验，应用超宽带时域雷达系统探测目标，采集目标回波信号，经反卷积算法处理回波信号，得到了探测目标的冲激响应，对比原始目标图像和经反卷积算法的雷达图像，验证了反卷积算法在实际中的可行性，提高了雷达图像的