CN108896971A - 一种海面漂浮小目标回波的仿真方法 - Google Patents

一种海面漂浮小目标回波的仿真方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种海面漂浮小目标回波的仿真方法，实现步骤为：获取包含海面漂浮小目标的海面雷达回波信号；计算任一纯杂波距离单元杂波数据的平均功率；建立待仿真小目标回波信号表达式；计算控制小目标回波信号信杂比的非负因子的值；获取小目标回波信号的幅度序列各元素的值；获取小目标初始、终止径向速度的有效值；计算待仿真小目标回波信号的初始相位；获取待仿真小目标回波信号。本发明利用了迭代序列，幅度序列控制和起止速度控制的方法，在保证仿真结果与外场雷达试验的回波特性相接近的同时，通过调整预设的参数改变待仿真目标的特性，有效降低了获取不同特性目标回波数据时的成本，并提高了获取回波数据的灵活性。

Description

一种海面漂浮小目标回波的仿真方法
技术领域
本发明属于信号处理技术领域，涉及一种雷达回波的仿真方法，具体涉及一种海面漂浮小目标的回波仿真方法，可用于优化在海杂波背景下的海面漂浮小目标检测算法。
背景技术
海杂波作为雷达照射到海面目标时的背景回波信号，其物理机理复杂，影响因素众多，严重影响了雷达的目标信号检测性能。早期在雷达分辨率较低时，通过对目标和海杂波能量大小的辨别和分析，可以完成对较大体积以及较大雷达截面积(RCS)的目标的检测。但是随着雷达技术的发展以及对目标检测性能要求的提升，仅对大目标进行检测已经不能满足当前需要。类似于浮冰、小船、飞机残骸等的海面漂浮小目标，其RCS不超过20m2，利用常规检测手段很难达到应用要求。海面漂浮小目标的检测有很多困难和限制，其主要来自于三个方面：第一，漂浮小目标的RCS较小，目标回波较弱，在常规雷达的探测模式下，目标回波的信杂比(SCR)较低；第二，高分辨的海杂波具有复杂的回波特性，例如与海面漂浮小目标回波相似的海尖峰现象的随机发生、海面涌浪结构对海面的幅度调制等原因导致了海面漂浮小目标检测难度的增加；第三，与大型船只不同的是，漂浮小目标的运动很容易受到海表面流的干扰和影响，常常会有横滚、摇摆、颠簸等复杂的运动模式，或者会出现部分甚至全部被涌浪遮挡的现象，因此目标回波具有剧烈的RCS起伏和复杂的幅度及多普勒调制现象。因此难以建立一个可以较好地描述小目标回波信号的模型。
由于海面漂浮小目标的SCR较低，为了减低目标漏检概率需要设置较低的检测门限。但是利用降低检测门限的方式，在提高海面漂浮小目标检测概率的同时，海尖峰、涌浪等海面结构的存在会造成虚警概率的大幅提高，进而影响海面漂浮小目标的检测性能。当前的解决方案是通过计算海面漂浮小目标和含有海尖峰、涌浪等海面结构的海杂波回波特征，并利用这些特征构造检验统计量，在特征空间实现多特征联合检测，以此提高海面漂浮小目标的检测概率。
但是对于优化多特征联合检测算法的问题在于含有海面漂浮小目标的雷达回波数据获取问题。现有的含有海面漂浮小目标的雷达回波获取方式主要是利用人造目标进行外场雷达试验。利用这种方法可以根据特定的应用需求，有针对性地在特定的雷达参数、海况条件下对具有相应特性的人造目标，如海面浮标、小船等进行雷达实测试验，从而获取真实度较高的含有海面漂浮小目标的雷达回波数据。这种方法对实际应用场景的针对性较强，且具有更高的真实性。但是利用人造目标进行外场雷达试验，从具有指定回波特性的人造目标加工改造、雷达参数与海况环境选择到最后的雷达开机实测试验，都需要耗费大量的时间、精力和费用。并且由于每次试验都只能针对一种指定特性的人造目标进行目标回波采集，所以利用该方法获取海面回波数据的灵活性不足。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提出了一种海面漂浮小目标回波的仿真方法，旨在获取具有与实测回波数据相近特征的回波数据的同时，降低获取成本，并提高获取不同目标回波数据时的灵活性。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案包括如下步骤：
(1)获取包含海面漂浮小目标的海面雷达回波信号：
雷达发射机向含有小目标的海面发射连续的脉冲信号，雷达接收机接收海面反射的雷达回波信号，得到I×Q维的回波数据矩阵X及小目标的所在位置信息，其中，I表示回波信号的脉冲数，Q表示回波信号的距离单元，I≥2，Q≥2；
(2)计算X中任一纯杂波距离单元杂波数据的平均功率Pc：
从回波数据矩阵X中随机选取一个纯杂波距离单元，并计算该距离单元中I个杂波数据的平均功率Pc；
(3)建立待仿真小目标回波信号表达式s(n)：
其中，表示控制信杂比的非负因子，Pc表示纯杂波的平均功率，a(n)表示幅度序列，n表示幅度序列a(n)中元素的标号，n＝1,2,...,N，N表示信号长度，exp表示以自然常数e为底的指数函数，j表示虚数单位，且j2＝-1，λ表示雷达的工作波长，v0和v1分别表示小目标的起始径向速度和终止径向速度，Δt表示雷达的脉冲重复周期，表示初始相位；
(4)计算控制信杂比的非负因子的值：
在MATLAB函数库中调用unifrnd(x,y)函数，得到在区间[x,y]上服从均匀分布的随机数，并将该随机数赋给得到s(n)中控制信杂比的非负因子的值，其中x∈[10-1,10]，y∈[10-1，10]；
(5)获取幅度序列a(n)中各元素的值：
(5a)建立初始序列u(k)：
在MATLAB函数库中调用unifrnd(x,y,p,q)函数，并令x＝-1，y＝1，p＝N+1000，q＝1，得到在区间[-1,1]上服从均匀分布的长度为N+1000的随机序列，并将该随机序列作为初始序列u(k)，其中，k表示初始序列u(k)中元素的标号，k≥1，k∈N*，N*表示正整数；
(5b)建立迭代序列v(k)：
利用初始序列u(k)建立迭代序列v(k)：
其中，ρ∈(0,1)表示控制幅度起伏快慢的因子；
(5c)建立非负序列v+(k)：
利用迭代序列v(k)建立非负序列v+(k)：
(5d)获取幅度序列a(n)中各元素的值：
通过非负序列v+(k)，计算幅度序列a(n)中各元素的值：
其中，n＝k，表示非负序列v+(k)的功率；
(6)获取小目标的起始径向速度v0和终止径向速度v1的有效值：
(6a)在MATLAB函数库中调用unifrnd(x,y,p,q)函数，并令x＝-1，y＝1，p＝5，q＝1，得到在区间[-1,1]上服从均匀分布的长度为5的随机序列{ηi}，其中，i表示序列{ηi}中元素的标号，1≤i≤5，i∈N*；
(6b)在MATLAB函数库中调用unifrnd(x,y,p,q)函数，并令x＝-1，y＝1，p＝5，q＝1，得到在区间[-1,1]上服从均匀分布的长度为5的随机序列{ωj}，其中，j表示序列{ωj}中元素的标号，1≤j≤5，j∈N*；
(6c)计算小目标的起始径向速度v0和终止径向速度v1的值：
通过序列{ηi}和序列{ωj}，计算小目标的起始径向速度v0和终止径向速度v1的值，
其中，Σ表示求和；
(6d)判断小目标的起始径向速度v0和终止径向速度v1的值是否有效：
判断|v0-v1|≤2×N×Δt是否成立，若是，则v0和v1分别为小目标的起始径向速度和终止径向速度的有效值，否则执行步骤(6a)，直至满足限制条件为止；
(7)计算初始相位的值：
在MATLAB函数库中调用unifrnd(x,y)函数，并令x＝0，y＝2π，得到在区间[0,2π]上服从均匀分布的随机数，并将该随机数作为初始相位的值；
(8)获取待仿真小目标回波信号：
将控制信杂比的非负因子的值、幅度序列a(n)中各元素的值、小目标的起始径向速度v0和终止径向速度v1的有效值、以及初始相位的值代入待仿真小目标回波信号表达式s(n)中，得到待仿真小目标回波信号。
本发明与现有技术相比，具有以下优点：
1)由于本发明在对海面漂浮小目标的回波进行仿真时，利用了迭代序列、幅度序列控制和起止速度控制的方法，在保证仿真结果与实测数据的回波特性相接近的同时，通过调整上述方法的参数改变仿真目标的特性，与现有技术通过外场试验获得海面漂浮小目标回波数据的方法相比，有效地降低了获取不同特性目标回波数据时的成本，并提高了获取不同特性目标回波数据时的灵活性。
2)由于本发明利用迭代序列为海杂波仿真数据的幅度序列添加时间相关性，可以通过改变幅度起伏快慢因子控制目标的幅度起伏变化相关时间，与现有技术通过外场试验获得海面漂浮小目标回波数据的方法相比，降低了对目标的幅度起伏变化相关时间控制的复杂度。
3)由于本发明利用改变控制起止速度的均匀分布随机序列长度的方法调节待仿真小目标回波的多普勒偏移，与现有技术通过外场试验获得海面漂浮小目标回波数据的方法相比，降低了对目标径向速度和径向加速度变化剧烈程度控制的复杂度。
附图说明
图1为本发明的实现流程图；
图2为本发明仿真结果与现有技术获取回波数据的幅度起伏时序对比图；
图3为本发明仿真结果与现有技术获取回波的特征概率密度分布仿真结果对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，对本发明作进一步详细说明：
参照图1，一种海面漂浮小目标回波的仿真方法，包括如下步骤：
步骤1)获取包含海面漂浮小目标的海面雷达回波信号：
雷达发射机向含有小目标的海面发射连续的脉冲信号，雷达接收机接收海面反射的雷达回波信号，得到I×Q维的回波数据矩阵X及小目标的所在位置信息，其中，I＝131072表示回波信号的脉冲数，Q＝14表示回波信号的距离单元，回波信号的距离单元包括1个小目标回波信号的距离单元和13个纯杂波的距离单元；
步骤2)计算X中任一纯杂波距离单元杂波数据的平均功率Pc：
从回波数据矩阵X中随机选取一个纯杂波距离单元，并计算该距离单元中I个杂波数据的平均功率Pc：
其中，|·|表示取模运算，x(m)表示纯杂波距离单元中第m个杂波数据，且m＝1,2,...,I，I表示回波信号的脉冲数；
步骤3)建立待仿真小目标回波信号表达式s(n)：
其中，表示控制信杂比的非负因子，Pc表示纯杂波的平均功率，a(n)表示幅度序列，n表示幅度序列a(n)中元素的标号，n＝1,2,...,N，N＝512表示信号长度，exp表示以自然常数e为底的指数函数，j表示虚数单位，且j2＝-1，λ＝0.03m表示雷达的工作波长，v0和v1分别表示小目标的起始径向速度和终止径向速度，Δt＝0.001s表示雷达的脉冲重复周期，表示初始相位；
步骤4)计算控制信杂比的非负因子的值：
在MATLAB函数库中调用unifrnd(x,y)函数，并令x＝10-1,y＝101/2，得到在区间[10-1,101/2]上服从均匀分布的随机数，并将该随机数赋给得到s(n)中控制信杂比的非负因子的值；
步骤5)获取幅度序列a(n)中各元素的值：
步骤5a)建立初始序列u(k)：
在MATLAB函数库中调用unifrnd(x,y,p,q)函数，并令x＝-1，y＝1，p＝N+1000，q＝1，得到在区间[-1,1]上服从均匀分布的长度为N+1000的随机序列，并将该随机序列作为初始序列u(k)，u(k)的均值为0，方差为1/3，其中，k表示初始序列u(k)中元素的标号，k≥1，k∈N*，N*表示正整数；
步骤5b)建立迭代序列v(k)：
以一阶自回归模型为基础，利用初始序列u(k)建立迭代序列v(k)：
其中，ρ∈(0,1)表示控制幅度起伏快慢的因子，经试验取ρ＝0.95效果最优；
步骤5c)建立非负序列v+(k)：
利用迭代序列v(k)建立非负序列v+(k)：
由此可保证所生成的序列取值均为非负，通过计算，当k→∞时，序列v(k)的均值为0，功率为1/(3(1-ρ2))，则对序列v+(k)求功率，可得
其中，表示非负序列v+(k)的功率；
步骤5d)获取幅度序列a(n)中各元素的值：
通过对非负序列v+(k)进行功率归一化，计算幅度序列a(n)中各元素的值：
其中，n＝k；
步骤6)获取小目标的起始径向速度v0和终止径向速度v1的有效值：
步骤6a)在MATLAB函数库中调用unifrnd(x,y,p,q)函数，并令x＝-1，y＝1，p＝5，q＝1，得到在区间[-1,1]上服从均匀分布的长度为5的随机序列{ηi}，其中，i表示序列{ηi}中元素的标号，1≤i≤5，i∈N*；
步骤6b)在MATLAB函数库中调用unifrnd(x,y,p,q)函数，并令x＝-1，y＝1，p＝5，q＝1，得到在区间[-1,1]上服从均匀分布的长度为5的随机序列{ωj}，其中，j表示序列{ωj}中元素的标号，1≤j≤5，j∈N*；
步骤6c)计算小目标的起始径向速度v0和终止径向速度v1的值：
由于海面漂浮小目标具有较小的起始径向速度和终止径向速度，甚至其有很大概率趋近于0，则通过序列{ηi}和序列{ωj}建立5阶B样条函数，计算小目标的起始径向速度v0和终止径向速度v1的值，
其中，Σ表示求和，v0和v1的取值范围为[-5m/s,5m/s]，符合实际情况；
步骤6d)判断小目标的起始径向速度v0和终止径向速度v1的值是否有效：
判断|v0-v1|≤2×N×Δt是否成立，若是，则v0和v1分别为小目标的起始径向速度和终止径向速度的有效值，否则执行步骤(6a)，直至满足限制条件为止，该限制条件有效地实现了对速度变化大小的限制；
步骤7)计算初始相位的值：
在MATLAB函数库中调用unifrnd(x,y)函数，并令x＝0，y＝2π，得到在区间[0,2π]上服从均匀分布的随机数，并将该随机数作为初始相位的值；
步骤8)获取待仿真小目标回波信号：
将控制信杂比的非负因子的值、幅度序列a(n)中各元素的值、小目标的起始径向速度v0和终止径向速度v1的有效值、以及初始相位的值代入待仿真小目标回波信号表达式s(n)中，得到待仿真小目标回波信号。
下面结合仿真实验，对本发明的技术效果作进一步说明。
1.仿真条件和内容：
仿真条件：MATLAB R2017a，Intel(R)Core(TM)i5 6300HQ CPU 2.30GHz，Windows10(Home)。
实测数据来自加拿大McMaster大学Haykin教授带领的团队在1993年利用IPIX雷达采集的数据，其有HH、HV、VH、VV四种极化下的雷达回波数据。其中，雷达工作频率为9.39GHz，距离分辨率为30m，波束宽度为0.9°，工作模式为驻留模式，脉冲重复频率为1000Hz，驻留时间为131s，每组数据具有14个距离单元。本实验选取93数据中的‘19931109_191449_starea30’中HV极化下的杂波数据进行目标仿真示例。
仿真内容：
实验1)利用本发明的仿真结果和现有技术获取海面漂浮小目标回波信号的幅度起伏时序对比图，其结果如图2所示。
实验2)利用本发明的仿真结果和现有技术获取海面漂浮小目标回波信号的相对Hurst指数、相对平均幅度、相对多普勒峰高和相对多普勒熵四个回波特征的概率密度分布对比图，其结果如图3所示。
2.仿真结果分析：
参考图2，其中：图2(a)为本发明仿真结果的幅度起伏时序图，图2(b)为现有技术获取的回波数据的幅度起伏时序图。
该两幅图的横轴表示脉冲数，纵轴表示幅度，从图中可以看出，本发明仿真得到的海面漂浮小目标回波信号，与现有技术中通过外场雷达试验得到的目标回波信号在幅度起伏关系上具有相似的短时平稳性，相似程度较高。
参考图3，其中：图3(a)为利用本发明仿真结果与现有技术获取回波的相对Hurst指数的概率密度分布仿真结果对比图，图3(b)为利用本发明仿真结果与现有技术获取回波的相对平均幅度的概率密度分布仿真结果对比图，图3(c)为利用本发明仿真结果与现有技术获取回波的相对多普勒峰高的概率密度分布仿真结果对比图，图3(d)为利用本发明仿真结果与现有技术获取回波的相对多普勒熵的概率密度分布仿真结果对比图。
该四幅图的横轴表示相应目标回波特征的取值范围，纵轴表示该特征在相应取值区间下的概率密度，通过对比发现：
对于相对Hurst指数的概率密度分布，由于本发明在多个参数中引入与海杂波背景相关的随机性，与现有技术相比，具有和实测数据相似的较宽尺度上的相对Hurst指数分布；
对于相对平均幅度的概率密度分布，由于本发明使用一阶自回归迭代模型为仿真海面小目标回波的幅度起伏添加了相关性，与现有技术相比，具有和实测数据相似的较集中的相对平均幅度分布；
对于相对多普勒峰高的概率密度分布，由于本发明使用了以B样条函数为基础，在加速度的限制条件下为初始径向速度与终止径向速度添加时间相关性，与现有技术相比，具有和实测数据相似的较小的多普勒变化范围，因此具有和实测数据相似的较集中的相对多普勒峰高分布；
对于相对多普勒熵的概率密度分布，由于本发明使用了以B样条函数为基础，在加速度的限制条件下为初始径向速度与终止径向速度添加时间相关性，与现有技术相比，具有和实测数据较相似的多普勒幅度能量分布范围，因此具有和实测数据相似的相对多普勒熵。
综上所述，本发明仿真结果计算出的幅度起伏时序和特征值概率密度分布情况和现有技术相比，具有与实测目标回波数据相似的相应特征，即证明了该方法的有效性。

Claims (3)

1.一种海面漂浮小目标回波的仿真方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)获取包含海面漂浮小目标的海面雷达回波信号：
雷达发射机向含有小目标的海面发射连续的脉冲信号，雷达接收机接收海面反射的雷达回波信号，得到I×Q维的回波数据矩阵X及小目标的所在位置信息，其中，I表示回波信号的脉冲数，Q表示回波信号的距离单元，I≥2，Q≥2；
(2)计算X中任一纯杂波距离单元杂波数据的平均功率Pc：
从回波数据矩阵X中随机选取一个纯杂波距离单元，并计算该距离单元中I个杂波数据的平均功率Pc；
(3)建立待仿真小目标回波信号表达式s(n)：
其中，表示控制信杂比的非负因子，Pc表示纯杂波的平均功率，a(n)表示幅度序列，n表示幅度序列a(n)中元素的标号，n＝1,2,...,N，N表示信号长度，exp表示以自然常数e为底的指数函数，j表示虚数单位，且j2＝-1，λ表示雷达的工作波长，v0和v1分别表示小目标的起始径向速度和终止径向速度，Δt表示雷达的脉冲重复周期，表示初始相位；
(4)计算控制信杂比的非负因子的值：
在MATLAB函数库中调用unifrnd(x,y)函数，得到在区间[x,y]上服从均匀分布的随机数，并将该随机数赋给得到s(n)中控制信杂比的非负因子的值，其中x∈[10-1，10]，y∈[10-1，10]；
(5)获取幅度序列a(n)中各元素的值：
(5a)建立初始序列u(k)：
在MATLAB函数库中调用unifrnd(x,y,p,q)函数，并令x＝-1，y＝1，p＝N+1000，q＝1，得到在区间[-1,1]上服从均匀分布的长度为N+1000的随机序列，并将该随机序列作为初始序列u(k)，其中，k表示初始序列u(k)中元素的标号，k≥1，k∈N*，N*表示正整数；
(5b)建立迭代序列v(k)：
利用初始序列u(k)建立迭代序列v(k)：
∈[-1/(1-ρ),1/(1-ρ)]
其中，ρ∈(0,1)表示控制幅度起伏快慢的因子；
(5c)建立非负序列v+(k)：
利用迭代序列v(k)建立非负序列v+(k)：
(5d)获取幅度序列a(n)中各元素的值：
通过非负序列v+(k)，计算幅度序列a(n)中各元素的值：
其中，n＝k，表示非负序列v+(k)的功率；
(6)获取小目标的起始径向速度v0和终止径向速度v1的有效值：
(6a)在MATLAB函数库中调用unifrnd(x,y,p,q)函数，并令x＝-1，y＝1，p＝5，q＝1，得到在区间[-1,1]上服从均匀分布的长度为5的随机序列{ηi}，其中，i表示序列{ηi}中元素的标号，1≤i≤5，i∈N*；
(6b)在MATLAB函数库中调用unifrnd(x,y,p,q)函数，并令x＝-1，y＝1，p＝5，q＝1，得到在区间[-1,1]上服从均匀分布的长度为5的随机序列{ωj}，其中，j表示序列{ωj}中元素的标号，1≤j≤5，j∈N*；
(6c)计算小目标的起始径向速度v0和终止径向速度v1的值：
通过序列{ηi}和序列{ωj}，计算小目标的起始径向速度v0和终止径向速度v1的值，
其中，Σ表示求和；
(6d)判断小目标的起始径向速度v0和终止径向速度v1的值是否有效：
判断|v0-v1|≤2×N×Δt是否成立，若是，则v0和v1分别为小目标的起始径向速度和终止径向速度的有效值，否则执行步骤(6a)，直至满足限制条件为止；
(7)计算初始相位的值：
在MATLAB函数库中调用unifrnd(x,y)函数，并令x＝0，y＝2π，得到在区间[0,2π]上服从均匀分布的随机数，并将该随机数作为初始相位的值；
(8)获取待仿真小目标回波信号：
将控制信杂比的非负因子的值、幅度序列a(n)中各元素的值、小目标的起始径向速度v0和终止径向速度v1的有效值、以及初始相位的值代入待仿真小目标回波信号表达式s(n)中，得到待仿真小目标回波信号。
2.根据权利要求1所述的海面漂浮小目标回波的仿真方法，其特征在于，步骤(1)中所述的I×Q维的回波数据矩阵X，其中回波信号的距离单元包括1个小目标回波信号的距离单元和Q-1个纯杂波的距离单元。
3.根据权利要求1所述的海面漂浮小目标回波的仿真方法，其特征在于，步骤(2)中所述的X中任一纯杂波距离单元杂波数据的平均功率Pc，计算公式为：
其中，|·|表示取模运算，x(m)表示纯杂波距离单元中第m个杂波数据，且m＝1,2,...,I，I表示回波信号的脉冲数。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112068085A (zh) * 2020-10-16 2020-12-11 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所） 一种基于深度学习的雷达海杂波原始数据快速预处理方法
CN113534096A (zh) * 2021-07-19 2021-10-22 东莞理工学院 基于样条函数的LiDAR信号几何特征提取方法及系统

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1505408A1 (en) * 2003-08-05 2005-02-09 Raytheon Company A method for SAR processing without INS data
CN101625408A (zh) * 2009-08-03 2010-01-13 浙江大学 一种三维成像声纳系统换能器阵的稀疏优化方法
CN101699514A (zh) * 2009-10-30 2010-04-28 西安电子科技大学 基于免疫克隆量子聚类的sar图像分割方法
CN101915907A (zh) * 2010-07-07 2010-12-15 重庆大学 脉冲雷达回波信号发生器及信号产生方法
US20120092205A1 (en) * 2007-06-25 2012-04-19 Bbn Technologies Coherent multi-band radar and communications transceiver
CN102628937A (zh) * 2012-04-20 2012-08-08 西安电子科技大学 基于广义keystone变换和非相参积累的雷达检测方法
CN102628935A (zh) * 2012-04-23 2012-08-08 北京航空航天大学 一种全极化海杂波仿真方法
CN103616671A (zh) * 2013-11-19 2014-03-05 北京航空航天大学 一种相控阵雷达数字仿真系统及其仿真方法
CN105388465A (zh) * 2015-12-17 2016-03-09 西安电子科技大学 基于海浪谱模型的海杂波模拟方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1505408A1 (en) * 2003-08-05 2005-02-09 Raytheon Company A method for SAR processing without INS data
US20120092205A1 (en) * 2007-06-25 2012-04-19 Bbn Technologies Coherent multi-band radar and communications transceiver
CN101625408A (zh) * 2009-08-03 2010-01-13 浙江大学 一种三维成像声纳系统换能器阵的稀疏优化方法
CN101699514A (zh) * 2009-10-30 2010-04-28 西安电子科技大学 基于免疫克隆量子聚类的sar图像分割方法
CN101915907A (zh) * 2010-07-07 2010-12-15 重庆大学 脉冲雷达回波信号发生器及信号产生方法
CN102628937A (zh) * 2012-04-20 2012-08-08 西安电子科技大学 基于广义keystone变换和非相参积累的雷达检测方法
CN102628935A (zh) * 2012-04-23 2012-08-08 北京航空航天大学 一种全极化海杂波仿真方法
CN103616671A (zh) * 2013-11-19 2014-03-05 北京航空航天大学 一种相控阵雷达数字仿真系统及其仿真方法
CN105388465A (zh) * 2015-12-17 2016-03-09 西安电子科技大学 基于海浪谱模型的海杂波模拟方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ANDREAS WEISS等: ""A flexible and reliable radar simulator in matlab OOP for optimizing tracking algorithms"", 《PROCEEDINGS OF THE 13TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER AIDED SYSTEMS THEORY》 *
刘天安: ""雷达目标及背景回波信号模拟"", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库（硕士）信息科技辑》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112068085A (zh) * 2020-10-16 2020-12-11 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所） 一种基于深度学习的雷达海杂波原始数据快速预处理方法
CN112068085B (zh) * 2020-10-16 2022-05-06 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所） 一种基于深度学习的雷达海杂波原始数据快速预处理方法
CN113534096A (zh) * 2021-07-19 2021-10-22 东莞理工学院 基于样条函数的LiDAR信号几何特征提取方法及系统
CN113534096B (zh) * 2021-07-19 2023-09-15 东莞理工学院 基于样条函数的LiDAR信号几何特征提取方法及系统

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