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数字信号处理技术在雷达信号处理中的应用研究随着信息技术的不断发展，数字信号处理技术在雷达信号处理中的应用越来越广泛，不仅提高了雷达信号的处理效率和精度，也拓宽了雷达信号处理的实际应用范围。
本文将详细探究数字信号处理技术在雷达信号处理中的应用研究。
一、数字信号处理技术的基本概念数字信号处理技术是通过数字信号处理器将信号从模拟信号转换为数字信号的处理技术，是一种数字化的信号处理技术，其主要过程包括采样、量化和编码。
数字信号具有离散性、量化误差和噪声等特点，因此数字信号处理的本质是对数字信号进行处理、改变、提取和分析。
二、数字信号处理技术在雷达信号处理中的应用研究雷达信号处理是一种基于电磁波传输的距离测量和距离信息处理技术。
数字信号处理技术在雷达信号处理中的应用主要包括以下几个方面。
1、信号采样与重构数字信号处理技术可以对雷达信号进行采样和重构，从而实现对雷达信号的数字化处理。
采样是将连续信号转换为离散信号的过程，常见的采样方式有等间隔采样和随机采样。
重构是将数字信号转换为模拟信号的过程，常见的重构方式有插值法、余弦插值法和多项式插值法等。
通过信号采样与重构技术，可以有效地对雷达信号进行数字化处理，为后续处理提供数据基础。
2、信号滤波处理雷达信号通常会受到各种干扰和噪声的影响，降低了信号的质量和性能。
数字信号处理技术可以对雷达信号进行滤波处理，消除或降低噪声和干扰，提高信号的清晰度和准确性。
常见的雷达信号滤波方法包括低通滤波、带通滤波和高通滤波等。
3、信号分析与特征提取数字信号处理技术可以对雷达信号进行分析和特征提取，从而提取出信号中蕴含的目标信息。
通过数据处理和特征提取，可以探测和识别雷达信号中的各种目标。
常见的雷达信号处理技术包括频谱分析、时域分析、小波变换等。
4、信号处理与图像重建数字信号处理技术可以用于雷达信号图像的重建和处理。
通过对多个雷达回波信号的处理、合成和处理，可以重建出目标的三维图像，并进一步研究目标的形态和特征。
目标适合传输技术在SAR图像编码中的应用摘要：为了解决无人机上合成孔径雷达(sar: synthetic aperture radar)观测系统的图像，通过有限带宽进行实时传输的问题，通常采用基于目标的图像编码技术来对采集数据进行编码。
本文中介绍了一种基于目标适合传输的sar图像传输方法，该方法采用双参数监测方法，将sar图像分割成目标和背景，再通过子带变换利用掩膜将子带系数分成目标和背景序列，再通过frtcq的高保真编码对目标区进行编码，而通过frtcq的低分辨率编码对背景进行编码，这样就可以大幅度的提高sar图像的压缩编码率，提高图像的传输效率和正确率。
关键词：合成孔径雷达图像子带编码目标检测图像编码一、引言合成孔径雷达的成像特点是，能够全天候、全天时对广大区域进行高分辨率成像，因此，具有非常重要的民用和军用价值，在众多的观测平台中，无人机以其灵活多样的特点成为未来战争中实现“零伤亡“侦察的重要手段，已经引起世界主要军事强国的关注。
无人机机载sar侦察系统在工作过程中，需要将观测的图像通过信道传送到地面指挥中心进行目标识别和判读，但是，随着技术的进步，观测系统所获取的sar图像数据量越来越大，所以，为了在有限的信道上实现海量数据的实时传输，就需要通过高压缩比的有损压缩才能实现。
一般的图像压缩方法在实现高压缩比时，图像的失真现象非常严重，以至于影响后续的目标识别性能；而基于目标的sar图像压缩，能够对目标区和背景区进行压缩比不同的压缩，逐渐成为现在相关领域的研究重点。
二、算法简介和操作流程本文的基于目标适合传输的sar图像编码算法，先通过双参数检测算法把观测图像分成目标和杂波背景，然后再利用roi掩码将子带系数分割成目标和背景序列，对目标序列通过frtcq进行高保真编码，而对背景序列则进行frtcq的低分辨率编码，这样就可以有效降低算法的复杂度。
此外，由于一般的sar图像都具有动态范围大和包含乘性噪声的特点，所以在应用中可以通过对数运算来减少动态范围，并将乘性噪声变为加性噪声。
雷达与通信中的信号处理技术研究雷达和通信是现代科学技术的两大重要领域，它们的发展成果不仅广泛应用于军事，而且在民用领域也发挥着越来越重要的作用。
为了更好地实现雷达和通信的功能，必须采用一系列有效的信号处理技术来处理各种信号。
本文将讨论雷达与通信中常用的信号处理技术以及它们的理论和应用。
一、雷达信号处理技术雷达是一种利用电磁波来获取目标信息的系统，其基本构成部分由发射机、天线、接收机和信号处理器组成。
其中信号处理器是雷达系统中最为重要的部分，它负责对信号进行处理和分析，从而提取有关目标的信息。
雷达信号处理技术主要包括如下几个方面：1. 目标检测目标检测是雷达信号处理的首要任务。
其目的是从雷达接收信号中识别出存在的目标，对径向速度、距离和方位角等参数进行测量。
目标检测需要针对各种不同的噪声、杂波和干扰因素进行优化，主要方法包括单门限、双门限、恒虚警率、协方差域等。
2. 目标跟踪目标跟踪是指在雷达信号处理过程中，随着雷达和目标的相对位置、目标的移动状态变化，对目标进行连续跟踪并输出其运动轨迹。
目标跟踪需要综合考虑跟踪器的时间处理特性、投影算法和目标运动学变化等因素。
3. 雷达成像雷达成像是指通过雷达信号处理后，将目标表面散射反射波信号的变化表示成一张二维或三维图像。
雷达成像是现代雷达系统中广泛采用的方法，可以不受天气和光线等因素的影响快速获得目标表面形状、材料和运动状态等信息。
二、通信信号处理技术通信是一种高速数据传输技术，无线通信在现代社会中扮演着至关重要的角色，为了更好地实现数据的传输保障，并优化数据传输质量，需要采用多种信号处理技术进行处理。
通信信号处理技术主要包括如下几个方面：1. 信号增强在实际应用中，通信信号往往在传输过程中会因为一系列原因而受到干扰，这会导致部分信息丢失或变形。
信号增强技术可以利用一系列信号处理技术，使得传输的信号还原到原始信号的状态。
通信信号增强技术主要包括滤波、去噪、信号平均、自适应加权等。
信号处理技术在雷达系统中的应用研究雷达是近年来应用广泛的一种电磁波无线传输技术，其功能包括测距、测速、成像等，被广泛应用于战争指挥、航空、气象、导航、地质勘探等各领域。
而信号处理技术则是雷达系统中必不可少的一部分，它能够对雷达所采集到的数据进行处理、分析、提取，从而得到有关目标的各类信息。
本文将就信号处理技术在雷达系统中的应用进行探讨。
一、雷达系统的基本原理雷达系统是一种通过电磁波进行无线传输的技术，其基本原理可以概括为：由雷达发射器产生一定频率的电磁波，经天线辐射出去，经过空气或其他介质后，遇到目标时一部分电磁波被反射回来，再由接收天线接收回来，经过放大器等模块之后，利用信号处理技术对返回的信号进行分析处理，从而得到目标的各类信息。
其中，雷达的主要参数包括频段、频率、功率、脉宽、重复频率、极化方式等。
二、信号处理技术在雷达系统中的应用信号处理技术是对雷达信号进行处理、分析、提取的重要方法，能够让我们更加深入地了解目标的各类信息。
下面将就信号处理技术在雷达系统中的应用进行探讨。
1、基础信号处理基础信号处理是雷达系统中最基本的处理过程，包括对原始雷达信号的放大、滤波、降噪等过程。
其中，滤波是指采用滤波器对雷达接收到的信号进行去除杂波、信号调整等处理，从而得到更加清晰的信号。
而降噪则可以有效地去除由于天气、电磁干扰等原因产生的噪声信号。
基础信号处理是整个信号处理流程中非常重要的一环，对于后续的分析处理起到了十分重要的作用。
2、频谱分析频谱分析是指对雷达信号进行频谱分解，从而得到信号在不同频率范围内的特征分布。
频谱分析可以帮助我们从信号的角度来了解目标的物理特征，例如目标的尺寸、形状、结构等，对于将目标进行分类、识别等起到了重要的作用。
3、成像处理雷达成像处理是指对雷达接收到的信号进行反演，从而实现对目标图像的生成。
成像处理可以帮助我们从图像的角度来了解目标的物理特征，例如目标的外形、纹理、表面形态等，对于目标的鉴定、跟踪等方面有着十分重要的作用。
图像处理技术在军事情报中的应用研究随着时代的发展，军事情报技术也在不断的更新与发展。
其中最重要的就是图像处理技术。
图像处理技术是指通过对电子图像进行处理，获取目标的位置、形状、大小等信息，并且可以根据这些信息进行进一步的分析和研究，从而为军事情报工作提供重要的数据支持。
本文就来探讨一下图像处理技术在军事情报中的应用研究。
一、图像处理技术的发展历程图像处理技术的发展历程可以大致分为三个阶段。
第一阶段是70年代末至80年代初，这个阶段的主要任务是对模拟图像进行处理。
第二个阶段是80年代中期至90年代初，这个阶段的主要任务是将数字信号转化为数字图像，并在计算机上进行处理。
第三个阶段是90年代中期至今，这个阶段主要是基于互联网和数字信号处理技术的“数字图像处理技术”。
图像处理技术的发展主要得益于数字化技术的进步。
采用红外、雷达、卫星、侦察机等各种探测设备，可以获取到各种不同波段的图像数据，而这些数据都可以变成数字信号，然后进行数字化处理。
这样就可以使各种探测设备充分发挥其探测能力，并且可以把分散的信息进行整合，从而获得更加全面、精确的数据，为军事情报工作提供重要支撑。
二、图像处理技术在军事情报中的应用军事情报工作需要收集、分析、处理、保管、传递、应用各种信息和数据，图像处理技术在其中发挥着非常重要的作用。
下面分别从图像的获取、图像的解译和分析、图像的保管和传递三个方面讲述图像处理技术在军事情报中的应用。
1.图像的获取对于一些敌对势力在海上、陆地上、空中等不同地域和不同环境下活动的情况，只有借助各种情报侦察手段，才能形成正确的情报侦察大局。
而这些情报侦察手段中，探测设备的使用是最为重要的。
而图像处理技术正是对探测设备的有效补充。
通过图像处理技术，可以将分散的图片数据进行整合，从而更加全面地了解目标情况。
对于图像的获取方面，目前主要的军事情报侦察设备共有五大类，包括航空侦察、宇宙侦察、地面测绘、雷达探测和气象侦察。
基于分层技术的雷达视频传输算法摘要：雷达视频回波数据量大，而不同的视频回波数据用户，其网络带宽不同。
本文针对这种问题，提出了一种基于分层技术的雷达视频传输算法，以实现最大速率的雷达视频回波数据传输，保证对雷达视频数据进行不同利用的用户在其可用的网络带宽限制条件下，尽可能地接收更多的数据。
算法采用的技术成熟，实现简单，对工程应用较为有效。
关键词：雷达视频回波；分层编码；多速率多播中图分类号：tp393 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013） 02-0000-021 引言现代化协同作战指挥系统越来越重视各信息子站点的信息、情报共享。
当前国内外几乎所有的国家都组建了各自的雷达防空网络。
一个先进的雷达防空网络，不仅要求各雷达站能精确地探测目标信息，更要求各雷达站可靠、及时地将雷达探测的目标信息可靠地上报到各级指挥所，便于各级单位协同作战。
雷达视频回波是雷达探测到的目标信息中的重要构成部分。
文献[1]指出通过对目标视频回波信号处理后，可实现对目标的探测、定位、和跟踪。
尤其是在目标识别中，需要通过雷达视频回波数据，来分析和研究目标特性。
雷达视频包含的信息量巨大。
文献[2]指出，对雷达视频回波，采用进行40mhz进行a/d采用，设置a/d分辨率为10bit（比特），则回波数据量则达到为50mbps。
虽然雷达视频回波数据巨大，但是针对具体的每一个信息用户（不同的上级指挥单位）来说，并不是每一个信息用户都需要所有的视频回波数据。
有的信息用户可能只需要在远程观看视频图像即可，而对于需要利用视频回波数据进行目标识别分析的用户，为了深入地挖掘目标特性，其无疑需要更多的视频回波数据。
同时，从物理上来说，不同的用户其可利用的网络带宽不同，如果统一地发送全部视频数据，显然是不切实际的。
因此，可模型化为雷达视频回波数据的传输是一个多速率多播的问题。
多播的源节点为雷达站，多播的接收节点为协同作战指挥系统中雷达视频回波的信息用户，这些用户根据自身的带宽需求，以不同的速率接收数据。
穿墙雷达图像CS编码算法设计任建;许会;李邦宇【摘要】针对TWR雷达图像由于检测信号的频率较高、带宽较大使得图像信息量增大,导致在传输和实时成像方面存在困难的问题,提出了采用压缩感知(CS)为雷达图像的编码提供欠采样压缩的新方法.设计了基于解凸优化的l1范数等效算法和基于正交匹配追踪(OMP)算法的TWR图像编码方法,构造了部分哈达玛观测阵和高斯随机测量观测阵.实验结果表明,本文算法对雷达图像的欠采样率可达0.546 9,能够实现失真最小和速度最快地对墙内目标进行有效检测.【期刊名称】《沈阳工业大学学报》【年(卷),期】2016(038)001【总页数】6页(P80-85)【关键词】超宽带信号;穿墙雷达;压缩感知;去直达波成像;雷达图片编码;欠采样;正交匹配追踪算法;l1范数【作者】任建;许会;李邦宇【作者单位】沈阳工业大学先进在线检测技术省重点实验室,沈阳110870;沈阳工业大学先进在线检测技术省重点实验室,沈阳110870;沈阳新松机器人自动化股份有限公司中央研究院,沈阳110168【正文语种】中文【中图分类】TH702穿墙雷达由于对墙体、烟雾和树叶等遮蔽物具有良好的穿透性被广泛应用于海关集装箱内的偷渡检测、地震泥石流塌方的生命体检测、战争巷战中的敌人位置检测以及恐怖活动中的掩蔽建筑物内的人员位置定位等场合.超宽带信号的另一个主要优点是不需要被测对象涂抹粘合剂和佩戴检测仪器等，可以实现非接触检测.超宽带穿墙雷达(UWB TWR)基本机理是超宽带信号经被测物体反射后，系统对返回的回波信号进行处理以达到定位目标的作用.超宽带信号定义为信号的绝对带宽大于500 MHz或者相对带宽大于25%的信号.由于检测信号的高频特性和穿墙雷达的实时成像要求，导致超宽带TWR图像信息量较大，传输和存储压力增大，通过扩展通信信道和增加内存容量的方式无法使问题得到有效解决[1-3].本文提出了基于压缩感知的雷达图片编码方法，采用欠采样的思路实现数据采集和压缩图片传输，利用正交匹配追踪(OMP)或者凸优化恢复算法(CVX)来实现图片恢复和成像，能够对检测目标进行快速而准确地定位.回波信号由目标信号、直达波信号和噪声信号组成，直达波信号是指发射信号遇到障碍物后反射并被雷达接收的信号.由于生命体呼吸或心跳等生命体征的反射信号很微弱，而墙体反射和其他干扰反射的回波信号却很强，因而形成直达波.在生命体成像过程中应用多普勒现象进行目标成像，之前需要去除直达波影响.去直达波的方法包括对消法、小波变换法、自适应滤波法、子空间投影法和复数FastICA 方法等.对消法去除直达波采用的是去除环境直达波或者直达波均值的方法，在去除直达波的同时也削弱了回波信号；小波变换方法不能在不同尺度上准确地逼近局部信号特征；自适应滤波方法需要不含目标或含有较少目标分量的信号做先验条件；子空间投影方法将投影空间作为与直达波正交的子空间，要求比较高[4].因此，在雷达信号是不同频段的多点信号时，选择复数FastICA方法进行直达波的去除.独立成分分析(independent component correlation algorithm，ICA)属于盲源分离方法，ICA算法使各独立分量以寻优的方式最大程度地逐步逼近源信号[5-7].该算法找到n×m维的解混矩阵W，输出信号y=WTx是源信号的估计值.FastICA 可以实现高维信号分析，由负熵最大法迭代计算.负熵J定义如式1所示.复数FastICA成像算法流程如图1所示.TWR成像后需要对图片进行压缩传输，以往图片压缩都是对图像进行全采样，压缩感知的理论在2006年确定之后[8]，可以对图片进行欠采样，从而得到压缩值，传输后再通过恢复算法进行即时成像[9]，该思路加快了图片压缩的速度，实现了目标定位.针对CS的恢复算法，本文设计了基于l1凸优化的算法和贪婪迭代的正交匹配追踪算法.正交匹配追踪算法是目前压缩感知的众多恢复算法中最为常用的一种算法，y是信号x的投影值.集合D∈{gr，r=1，2，…，Γ}，D中元素是整个Hilbert空间H=Rn的单位矢量，满足r≫n，集合D被称为超完备字典，其元素称为原子(或基函数).给定字典D={gr}ref，其合成矩阵为Φ.匹配追踪算法的初始设置是初值R0y=y，RMy为M项的近似残差，其中，gr0为对应残差能量最小的字典原子.OMP算法的数学原理如下.先选定字典原子[10]，即式(6)中，M<N，N为信号空间维数.若M=N，则最后通过y求解x的稀疏系数进而对x进行还原.匹配追踪系列算法是对最小化l0范数的求解.优点是速度快，但是精度有限[11].l1范数最小化的凸优化求解方法能够较匹配追踪算法精度高，但速度慢.本文分别对二者进行了比较设计.此外，编码算法中的观测阵是系统硬件化实现的主要障碍，本文构造了高斯白噪声随机阵(Rand)、部分哈达玛阵(Hadamard)、伯努利矩阵(Bonuli)和拓普利兹阵(Toeplitz)，针对穿墙雷达图片使算法快而有效地发挥作用.本文采用填充了泡沫材料的木板进行穿墙实验，木板大小为50 cm×45 cm，木板厚度是8.5 cm，填充物厚度约为5.5 cm.采用的仪器是安捷伦5071 C矢量网络分析仪，天线采用喇叭形天线，尺寸为25 cm×15 cm.测试目标设置为人.人是成年男性，移动距离是130 cm，距离天线1 m.实验场景示意图如图2所示.超宽带发射信号设置为800～2 498 M，测量S11参数，采用复数FastICA算法进行成像，编码算法是本文的压缩感知算法，在多种观测矩阵的基础上，最终实现最优目标定位.本文选用的实验是当检测目标为人和人体隔墙时，验证仿真的硬件环境如下：Intel Duo CPU 2.80 Hz，内存2.96 GB，采用的操作系统为Windows 7.利用Matlab 2012软件进行仿真.以恢复误差为评价指标进行恢复算法的设计，首先进行基于l1范数恢复方法的凸优化算法(CVX)测量次数测定[12-14].针对不同M值进行扫描，结果如表1和图3所示.实验结果表明，在256×256彩色图像压缩过程中，编码误差的主要分界点是测量次数为200的时候，200次以下效果差，200次以上效果好.与正交匹配追踪算法相比较，同时构造多种测量矩阵，结果如图4所示.从实验结果可见，230次的测量次数是区分CVX和OMP算法的分界数值.当次数大于230时，l1范数恢复方法的精度较高，小于230则OMP算法恢复误差较小.综合考量仿真时间，在分块稀疏的基础上，CVX的仿真运行时间仍然约为OMP 的10倍.因此，本文最终采用基于正交匹配追踪的彩色图像编码算法.以SNR、相对误差、MSE、PSNR和运行时间为评价指标，在采样率为0.546 9时进行实验，人体隔墙定位成像的原始图像如图5所示.人体隔墙图像大小为256×256，编码采用红、绿、蓝分别压缩计算的方式，表2反应了4个观测矩阵的5个参数值.成像图中红色代表被测物体，横纵坐标表示雷达前的水平面距离.对人体隔墙成像进行压缩，结果如表2和图6所示.由于穿墙雷达的主要目的是对目标进行定位，为了快速确定坐标信息，本文选择将图像坐标作为编码对象，从而提高实时成像速度.红色表示的是障碍物遮蔽下人体所在位置，在70～80 cm处检测到目标.还原图像选择了速度最快的高斯随机阵和成像效果最好的部分哈达玛观测矩阵.PSNR在大于23 dB时视为有效还原，本文算法可达到33.9～39.2 dB，可见主客观的还原效果都很好.表3和图7表示的是对人体没有障碍物的成像和压缩结果.还原效果和参数显示本文算法能够实现欠采样的情况，对人所在的水平面50 cm×100 cm附近的相对移动进行了成像.从两种场景的SNR可见，如果目标稀疏则成像效果较好，与压缩感知所需的稀疏先验条件相吻合.高斯随机投影阵运算速度较快，部分哈达玛阵还原效果较好.两种矩阵的恢复结果如图7所示.部分哈达玛阵是由+1和-1组成，较易硬件实现，且仿真失真较小，效果较好，是实际系统的最优选择.高斯随机阵和大部分的信号矩阵都不相关，因此计算速度较快，可以在检测信号未知的计算机模拟过程中普遍应用.本文在穿墙雷达目标定位过程中，采用人体作为实验对象进行了压缩感知图像编码.成像算法采用复数FastICA，对超宽带穿墙雷达图片进行CS编码，提出了基于高斯随机阵、部分哈达玛阵、拓普利兹阵和伯努利阵的压缩感知恢复算法，设计了l1范数凸优化编码算法和OMP编码算法.出于硬件易于搭建的现实考虑，综合计算速度因素，基于部分哈达玛阵和正交匹配追踪的坐标图像同时压缩的CS算法，能够在欠采样的基础上实现对穿墙雷达目标的快速实时成像.(JIANG Hai-xiu.Rearch on rabar image compression [D].Dalian：Dalian Maritime University，2007.)(LI Bang-yu.The study on imaging and life signal detection of ultra-wideband biological radar [D].Shen-yang：Shenyang University of Technology，2012.)(MENG Sheng-wei，HUANG Qiong，WU Shi-you，et al.Research on target tracking and imaging algorithm for ultra wideband through-wall radar [J].Chinese Journal of Scientific Instrument，2010，31(3)：500-506.) (GUO Shan-hong，SUN Jin-tao，XIE Ren-hong.Signal analysis of through-the-wall surveillance [J].Journal of Nanjing University of Science and Techno-logy(Natural Science Edition)，2008，32(5)：595-598.)(YAO Jun-liang，YANG Xiao-niu，LI Jian-dong，et al.Performance analysis of the FastICA algorithm in cochannel communication system [J].Signal Processing，2010，26(5)：771-777.)(SONG Fang-wei.Multi-bandimage fusion and colorization based on sparse representation [D].Shanghai：Donghua University，2014.)(REN Jian，XU Hui，LI Bang-yu，et al.Study on parameters of compresssd sensing algorithm [J].Chinese High Technology Letters，2014，24(5)：525-530.)(XU Hui，REN Jian，LI Bang-yu，et al.Research on compressed sensing applying to UWB respiratory detection [J].Chinese Journal of Scientific Instrument，2015，36(1)：57-61.)。
