【认知雷达（Cognitive Radar）与深度学习融合架构】第2章 雷达信号预处理与深度特征工程

项目地址

https://wwbrq.lanzouv.com/ijsMS3lb8sah

第2章 雷达信号预处理与深度特征工程

2.1 雷达回波信号数字化与去噪

2.1.1 高速ADC采样与数字下变频（DDC）实现

2.1.1.1 基于Xilinx RFSoC的14-bit直接采样与数字正交解调算法

2.1.1.2 CIC抽取滤波器与FIR匹配滤波器的级联设计（脉冲压缩增益≥45dB）

2.1.1.3 自适应杂波抑制：STAP（空时自适应处理）与CA-CFAR的GPU加速实现

2.1.2 雷达图像生成与多维度特征张量构建

2.1.2.1 Range-Doppler Map (RDM) 的CUDA并行生成（FFTbatch处理≥2048点）

2.1.2.2 Range-Azimuth-Elevation立方体构建：MIMO雷达数字波束形成（DBF）算法

2.1.2.3 极坐标-笛卡尔坐标系实时转换：基于纹理映射的GPU几何校正

2.2 面向神经网络输入的特征增强

2.2.1 雷达截面（RCS）特征归一化与动态范围压缩

2.2.1.1 对数压缩与直方图均衡化在RDM上的联合优化（提升小目标SNR 8-12dB）

2.2.1.2 多普勒频移补偿与微多普勒特征提取（基于短时傅里叶变换STFT）

2.2.1.3 跨距离单元走动校正（Range Migration Correction）的Keystone变换实现

2.2.2 多帧时序关联与数据对齐

2.2.2.1 基于雷达重访周期的精确时间戳对齐（PPS信号同步±10ns精度）

2.2.2.2 运动补偿与平台姿态校正：IMU数据与雷达帧的卡尔曼融合

2.2.2.3 张量维度标准化：生成固定尺寸（416×416×T）的时空输入块

目录

项目文件结构

1. 脉冲压缩与匹配滤波

dsp/matched_filter.py

2. 杂波抑制（MTI/MTD）

dsp/clutter_suppression.py

3. RDM生成器（CUDA核心）

dsp/rdm_generator.py

4. CFAR检测器

dsp/cfar_detector.py

5. 特征工程

dsp/feature_engineering.py

6. 实时可视化

visualization/rdm_viewer.py

7. ZeroMQ接口

interfaces/zmq_publisher.py

8. 端到端测试

tests/test_dsp_chain.py

集成到阶段0

关键性能指标验证

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项目文件结构

cnr_stage1_dsp/
├── dsp/
│   ├── __init__.py
│   ├── matched_filter.py          # LFM脉冲压缩与加窗
│   ├── clutter_suppression.py     # MTI/MTD杂波抑制
│   ├── rdm_generator.py           # CUDA加速2D-FFT
│   ├── cfar_detector.py           # GPU并行CFAR
│   └── feature_engineering.py     # 特征归一化
├── visualization/
│   ├── __init__.py
│   └── rdm_viewer.py              # PyQtGraph实时显示
├── interfaces/
│   └── zmq_publisher.py           # ZeroMQ发布接口
├── tests/
│   └── test_dsp_chain.py          # 端到端验证
└── benchmarks/
    └── cuda_benchmark.py          # 性能基准测试

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