基于逆高斯纹理空间相关性的雷达目标检测

高分辨海杂波可以采用复合高斯模型进行建模,纹理分量决定了杂波的非高斯特性以及后续的检测算法。传统自适应检测算法假设纹理在距离维独立同分布(independent and identically distributed, IID),忽略了实测海杂波纹理相关性。采用逆高斯分布建模纹理分量,提出了一种基于纹理空间相关性的自适应检测器。该检测器选取部分参考单元带入到似然比检测中,为待检测单元提供了散斑协方差矩阵信息和纹理信息。实测数据实验表明,该检测器相对于IID纹理假设下的最优检测器和自适应归一化匹配滤波器具有一定的性能提升。     

基于重构协方差矩阵空时二维杂波抑制方法

针对杂波环境严重非均匀导致协方差矩阵估计失真、空时自适应处理性能下降的问题,提出了一种杂波协方差矩阵重构方法,并利用重构的杂波协方差矩阵实现杂波抑制。该方法充分利用了载机速度给定时杂波分布轨迹已知这一先验知识,考虑了天线方向图的调制,通过改变空时相关函数调节杂波带宽,可以实现任意杂波协方差矩阵重构。计算机仿真分析和实测数据处理结果表明,所提出的方法在非均匀杂波环境中,与小自由度的降维自适应算法相比具有更好的动目标检测性能。     

直接数据域空时自适应单脉冲方法

机载雷达空时自适应处理(space time adaptive processing,STAP)与单脉冲技术相结合可以实现对运动目标空、时参数的估计。然而,在非均匀环境下,由于同分布快拍数有限,杂波协方差矩阵难以准确估计,常常导致STAP方法性能急剧下降甚至失效,进而无法有效实现目标检测和参数估计。本文提出一种直接数据域的动目标空时参数估计方法,该方法首先应用幅相估计谱(amplitude and phase estimation,APES)谱估计由被检测单元数据估计出杂波干扰协方差矩阵,然后利用STAP技术抑制杂波和干扰,并结合单脉冲理论实现对目标角度和多普勒频率的估计。仿真结果表明,与传统单脉冲方法相比,新方法具有自适应抑制杂波干扰的能力和更好的估计性能;同时由于无需参考数据,该方法更适应于非均匀环境。     

非平稳海杂波背景下子带分段ANMF检测器

针对非平稳海杂波背景下的雷达目标检测问题,传统自适应相干检测器由于强杂波干扰以及相干累积时长的限制而性能表现不佳。为克服这一限制,提出了子带分段自适应归一化匹配滤波检测器(subband segmented adaptive normalized matched filter,SS-ANMF),其由一个线性相位离散傅里叶变换调制滤波器组和每个子带上的分段自适应归一化匹配滤波器(adaptive normalized matched filter,ANMF)检测器构成。在频域上, SS-ANMF检测器通过子带分解技术,不仅抑制了带内外杂波,而且提升了杂波的短期平稳性;在相干累积时段内,通过对分段ANMF在所有子带上的最大响应进行累积求和,实现了有限参考样本下的长时累积。采用实测海杂波数据的实验表明,SS ANMF检测器明显优于对比算法。     

直接数据域迭代空时自适应处理方法

针对常规空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)在机载雷达非均匀杂波环境下杂波抑制性能下降的问题,提出一种直接数据域(direct data domain, DDD)迭代空时自适应处理方法。首先利用数据的特殊结构和空时谱的稀疏性引入一种新的迭代自适应(iterative adaptive approach, IAA)空时二维谱估计算法,然后在获得待检测单元空时谱分布的基础上重构无孔径损失的协方差矩阵,最后根据目标信号在空时平面的分布特点,提出一种新的目标剔除算法对协方差矩阵进行修正,以避免目标自相消。仿真实验结果表明,在存在3%阵列误差的情况下,所提方法在旁瓣杂波区的改善因子比传统直接数据域方法高出约10 dB、比多普勒平移法高出约5 dB。     

机载宽带雷达的数据重组空时自适应处理方法

机载宽带雷达具有更高的距离分辨率，有利于目标成像或识别。但是，提高分辨率也使目标信号和杂波信号在脉冲间和(或)阵元间距离走动量增加。若采用窄带空时自适应处理方法，则会导致输出信杂噪比严重下降。针对上述问题，提出了一种数据重组空时自适应处理方法。首先，针对待检测速度-角度重组回波数据，使不同脉冲及阵元的目标信号包络对齐；然后，进行距离维数据重组空时处理，并将输出信号作为检验统计量；最后，给出目标角度和速度搜索方法。所提方法降低了相干积累后的目标能量损失，提高了目标检测和杂波抑制性能。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于逆高斯纹理分布的协方差矩阵估计方法

在复合高斯杂波中检测目标信号, 需要对杂波协方差矩阵进行估计, 相应的检测性能与估计精度密切相关。利用服从逆高斯分布的纹理分量来对复合高斯杂波进行建模, 可以更好地拟合高分辨杂波实测数据。本文给出了一种两步广义似然比检测器, 先假设杂波协方差矩阵已知以获得检测统计量, 再利用纹理分量的先验分布推导协方差矩阵的最大似然估计。同时，基于贝叶斯方法, 假定纹理分量和协方差矩阵均为服从某种先验分布的随机量, 推导了协方差矩阵的最大后验估计。仿真结果显示, 基于知识的自适应检测技术由于引入了纹理分量和杂波的先验信息, 其协方差矩阵的估计精度好于最大似然估计和样本估计方法, 同时具有更好的检测性能。     

空时自适应处理的直接数据域方法

在非均匀环境下，由于辅助数据不能准确反映待测距离门的统计特性，传统的空时自适应方法将不能有效地抑制干扰。介绍了机载雷达在非均匀杂波环境下的基于直接数据域的空时自适应信号处理方法。这是一种确定性的最小二乘自适应信号处理方法，通过“快拍-快拍”数据来确定零化干扰的自适应权值。这种方法不需要通过邻近距离门的辅助数据来估计样本协方差矩阵，避免了矩阵求逆运算，可实时运行。仿真结果表明，这种方法可以在非均匀杂波环境下有效地抑制干扰。     

基于ARSαS模型参数估计的雷达目标检测方法

由于杂波非高斯特性和相关特性的影响,传统的动目标检测(moving target detection,MTD)技术的检测性能严重下降,针对该问题,基于对称α稳定分布(symmetric α stable, SαS)杂波模型和自回归(auto regressive,AR)模型理论,提出了一种基于ARSαS模型参数估计的雷达目标检测方法。该方法基于SαS模型,通过幂变换抑制杂波的非高斯特性,以及通过基于广义尤拉〖CD*2〗沃克方程参数估计的AR模型白化杂波,应用快速傅里叶变换实现对目标信号的积累,以提高信杂比。仿真实验和实测数据验证表明,所提方法在非高斯相关杂波背景下的检测性能明显优于传统的MTD方法。     

超高速平台载雷达杂波特性与抑制方法

针对高超声速平台杂波距离走动与多普勒走动导致的传统空时自适应处理方法杂波抑制性能严重下降的问题,首先建立了高超声速平台杂波空时二维模型,并通过分析杂波空时特性,得出与慢速平台相比,杂波走动造成杂波非均匀性增加和多普勒展宽更严重,非均匀性增加和多普勒展宽程度与脉冲积累时间、杂波块位置均有关。最后,提出利用keystone变换校正杂波距离走动,并通过补偿矩阵补偿杂波多普勒增量的杂波抑制方法。仿真结果表明,所提方法能够使杂波抑制凹口变窄,明显提高主瓣区的动目标检测性能。     

Adaptive detector design of MIMO radar with unknown covariance matrix

The problem of detecting signal with multiple input multiple output (MIMO) radar in correlated Gaussian clutter dominated scenario with unknown covariance matrix is dealt with. The general MIMO model, with widely separated sub-arrays and co-located antennas at each sub-array, is adopted. Firstly, the generalized likelihood ratio test (GLRT) with known covariance matrix is obtained, and then the Rao and Wald detectors are devised, which have proved that the Rao and Wald test coincide with GLRT detector.To make the detectors fully adaptive, the secondary data with signal-free will be collected to estimate the covariance. The performance of the proposed detector is analyzed, however, it is just ancillary. A thorough performance assessment by several numerical examples is also given, which has considered the sense with co-located antennas configure of transmitters and receivers array.The results show that the performance the proposed adaptive detector is better than LJ-GLRT, and the loss can be acceptable in comparison to their non-adaptive counterparts.     

基于投影空间下奇异值分解的海面小目标CFAR检测

提出了一种基于投影空间下奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的杂波抑制方法.在雷达回波数据中,利用待检测单元的邻近单元构造杂波空间,并将杂波空间在投影空间下进行奇异值分解以实现杂波抑制.为此,本文设计了一种全新的检测器,即将正交投影(orthogonal projection,...     

High resolution radar target adaptive detector and performance assessment

The high resolution radar target detection is addressed in the non-Gaussian clutter. An adaptive detector is derived for range-spread target based on a novel covariance matrix estimator. It is proved that the new detector is constant false alarm rate (CFAR) to both of the clutter covariance matrix structure and power level theoretically for match cases. The simulation results show that the new detector is almost CFAR for mismatch cases, and it outperforms the existing adaptive detector based on the sample covariance matrix. It also shows that the detection performance improves, as the number of pulses, the number of secondary data or the clutter spike increases. In addition, the derived detector is robust to different subsets, estimated clutter group sizes and correlations of clutter. Importantly, the number of iterations for practical application is just one.     

复合高斯杂波中极化MIMO雷达的自适应检测

基于复合高斯杂波纹理分量服从逆伽马分布的假设和分布式极化多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达阵元特点,建立了雷达极化信号模型,提出了一种基于最大后验概率（maximum a posteriori, MAP）估计和广义似然比检验(generalized likelihood ratio test, GLRT)的MIMO雷达极化检测器(MAP-GLRT),该检测器利用了辅助数据估计杂波协方差矩阵以实现自适应性。通过推导检测器的虚警概率表达式,表明其相对于杂波能量具有恒虚警特性。仿真结果表明,杂波形状参数和雷达信道数量会对MAP-GLRT检测器的检测性能产生影响;相比于其他检测器,MAP-GLRT检测器在检测性能上更有优势。     

基于投影余角的多普勒雷达几何检测器

针对多普勒雷达信号检测问题, 基于几何代数工具重新审视离散傅里叶变换, 提出了一种以投影余角为检验统计量的多普勒雷达几何检测器。该检测器相对传统功率/包络检测器具有良好的动态压缩性质与恒虚警特性。通过与现有功率/包络恒虚警检测器的对比试验, 表明了几何检测器对背景起伏与强多音信号干扰的优良适应能力, 为雷达检测器设计提供了一种新的视角和工具。     

空时自适应处理中基于知识的训练 样本选择策略

针对空时自适应处理中样本协方差矩阵受干扰目标污染时检测性能下降的问题，提出了一种基于知识的空时自适应处理（knowledge aided space time adaptive processing, KA STAP）方法。该方法将待测距离单元杂波的先验知识与广义内积非同态检测器（general inner product nonhomogeneity detector, GIP NHD）结合，对训练样本进行有效选择。通过仿真证明该方法能有效剔除存在干扰目标的样本，提高训练样本被干扰目标污染时空时自适应处理的检测性能。     

基于时域自适应FIR滤波的空时处理方法

传统的后多普勒自适应处理方法,如果仅仅选用一个多普勒通道的输出数据进行空域滤波时,虽然对旁瓣杂波的抑制接近最优,但是对主瓣杂波抑制性能较差。针对以上问题,提出了基于时域自适应有限长单位冲激响应(finite impulse response, FIR)滤波的空时处理方法。该方法先设计一组自适应FIR滤波器,利用这组自适应FIR滤波器对雷达回波数据进行时域FIR滤波,然后分别对同一多普勒通道的输出数据进行空域自适应处理。仿真结果表明,该方法的杂波抑制性能优于1DT方法,而且该方法在天线阵元存在一定的随机幅度和相位误差情况下,杂波抑制性能损失不大。     

Krylov subspace method based on data preprocessing technology

The performance of adaptive beamforming techniques is limited by the nonhomogeneous clutter scenario. An augmented Krylov subspace method is proposed, which utilizes only a single snapshot of the data for adaptive processing. The novel algorithm puts together a data preprocessor and adaptive Krylov subspace algorithm, where the data preprocessor suppresses discrete interference and the adaptive Krylov subspace algorithm suppresses homogeneous clutter. The novel method uses a single snapshot of the data received by the array antenna to generate a cancellation matrix that does not contain the signal of interest （SOI） component, thus, it mitigates the problem of highly nonstationary clutter environment and it helps to operate in real-time. The benefit of not requiring the training data comes at the cost of a reduced degree of freedom （DOF） of the system. Simulation illustrates the effectiveness in clutter suppression and adaptive beamforming. The numeric results show good agreement with the proposed theorem.