基于压缩感知的外辐射源高分辨雷达算法及其应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61771046
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0112.雷达原理与技术
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

There are various kinds of interference in the echo antenna of passive radar. In order to avoid the noise of the moving target, it is necessary to filter the received signal to improve the signal to noise ratio (SNR). In order to achieve high Doppler resolution, a long range time is needed to accumulate the received signal, and a multi band joint method is used to obtain a higher range resolution. However, long time accumulation will cause the range migration and Doppler migration, and multi band joint will bring frequency gap problem. The emergence of compressed sensing algorithm makes the processing of above problems simplified. There is a big difference between the signal processing in the compressed sensing radar system and the traditional methods, such as the need for a separate clutter suppression step. It is possible to achieve higher resolution, and help to locate and more advantages. Therefore, the radar signal processing based on compressed sensing is considered to be a promising research direction. Benefited from the performance advantage of passive radar fully, this project will extend the existing system function and enhance the ability to detect moving targets. Moreover, the researchers will systematically carry out high resolution digital TV signal based on signal processing theories and methods of passive radar. The research results will promote the development of China digital TV passive radar, which has important theoretical significance and practical value.
外辐射源雷达的回波天线中包含各种干扰,为避免运动目标被遮掩,需要对所接收的信号进行滤波,提高信噪比。为实现高多普勒分辨率需要对接收信号进行长时间积累,并采用多频带联合的方法获得更高的距离分辨率。但长时间积累则会造成距离徙动和多普勒徙动,多频带联合则会带来频率间隙问题。压缩感知算法的出现则使这三个问题的处理变得简化。在压缩感知雷达体制下的信号处理与传统方法有较大的差异,例如无需单独的杂波抑制步骤,有可能实现更高的分辨率,有助于定位等多方面优势。因而,基于压缩感知的外辐射源雷达信号处理被认为是一个非常有潜力的研究方向。本项目充分利用外辐射源雷达的性能优势,扩展已有系统功能,提升对运动目标的探测能力,系统而深入地开展基于数字电视信号的高分辨率外辐射源雷达信号处理理论和方法。研究成果将促进我国数字电视外辐射源雷达的发展,具有重要的理论意义和实用价值。

结项摘要

基于压缩感知的外辐射源雷达信号处理被认为是一个非常有潜力的研究方向。本项目充分利用压缩感知理论的优势,开展高分辨率外辐射源雷达信号算法及其应用研究。主要研究成果包括:(1)压缩感知理论:对贪婪算法和稀疏贝叶斯学习算法进行改进,充分利用结构稀疏性提高算法的重构准确度,并设计快速的计算方式保证算法的高效率。(2)外辐射雷达信号处理方法:对外辐射源雷达信号进行稀疏表示,将压缩感知理论应用于杂波抑制、长时间积累、多频带联合,实现了高分辨率外辐射源雷达的距离多普勒处理。(3)高分辨应用:对目标成像和目标识别这两种外辐射源雷达的新兴应用领域进行了初步尝试。上述三部分内容相关研究成果的正确性和有效性均采用仿真结合实测数据处理的方式进行了验证。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(6)
专利数量(5)
A Novel Long-Time Coherent Integration Method for Moving Target Detection
一种新颖的运动目标检测长时相干积分方法
  • DOI:
    10.15918/j.jbit1004-0579.2021.066
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Journal of Beijing Institute of Technology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xia Bai;Yan Wang;Juan Zhao;Ran Tao
  • 通讯作者:
    Ran Tao
Compressed Sensing-Based Range-Doppler Processing Method for Passive Radar
基于压缩感知的无源雷达距离多普勒处理方法
  • DOI:
    10.1155/2021/5570498
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Wireless Communications and Mobile Computing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xia Bai;Hejing Guo;Juan Zhao;Tao Shan
  • 通讯作者:
    Tao Shan
On TDE techniques for the radar signal
雷达信号 TDE 技术
  • DOI:
    10.1049/joe.2019.0151
  • 发表时间:
    2019-07
  • 期刊:
    The Journal of Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hongcai Xin;Xia Bai;Juan Zhao;Bingzhao Li
  • 通讯作者:
    Bingzhao Li
ISAR imaging of target with complex associated with the fractional Fourier transform
分数阶傅里叶变换复数目标的 ISAR 成像
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Digital Signal Processing
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Hong-Cai Xin;Xia Bai;Yu-E Song;Bing-Zhao Li;Ran Tao
  • 通讯作者:
    Ran Tao
A Novel Sub-Nyquist FRI Sampling and Reconstruction Method in Linear Canonical Transform Domain
线性正则变换域中新型亚奈奎斯特FRI采样与重构方法
  • DOI:
    10.1007/s00034-021-01759-w
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
    Circuits Syst. Signal Process.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hong-Cai Xin;Bing-Zhao Li;Xia Bai
  • 通讯作者:
    Xia Bai

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其他文献

补肾方药归经与实验性骨质疏松靶
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  • 通讯作者:
    李彬

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SAR水下地形成像的信号建模与成像处理新方法研究
  • 批准号:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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