一种机载前视雷达杂波距离依赖性补偿方法

针对机载前视阵雷达近程回波距离依赖性严重,直接距离采样估计杂波协方差矩阵会导致地面动目标检测(ground moving target indication, GMTI)性能下降,提出了一种完全基于数据的前视阵雷达处理新方法。该方法利用最小二乘准则对近程的杂波进行变换,然后再进行空时自适应处理(space time adaptive processing, STAP)。该方法不需要知道雷达的先验参数,在存在误差的情况下具有稳健性。基于计算机仿真数据的实验结果表明了方法的有效性。     

基于同伦稀疏STAP的低空风切变风速估计

在机载气象雷达前视阵下,由于杂波的距离依赖性导致独立同分布(independent identically distribu-ted,ⅡD)训练样本严重不足,传统的空时自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)算法性能下降,风场速度估计不准.针对此问题,提出一种基于同伦稀疏ST...     

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。     

非正侧面阵的近程STAP

空时自适应处理(STAP)作为一种地杂波环境下机载雷达自适应检测小目标的方法已得到广泛研究，非正侧面阵也是其中的一个重要方面。由距离变化引起的地杂波脊的非平稳性是非正侧面阵STAP在近距性能下降的主要原因。利用扩展样本矩阵求逆(ESMI)     

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。     

基于CMCAP的低空风切变风速估计方法

针对机载气象雷达在存在幅相误差影响时,杂波抑制性能下降,低空风切变风速估计不准确的问题,提出了基于组合空时主通道自适应处理(combined space-time main channel adaptive processing, CMCAP)的低空风切变风速估计方法。该方法首先对待测距离单元的雷达回波数据利用构造的降维联合空时变换矩阵进行自适应降维处理,然后构造降维处理器的最优权矢量对降维处理后的数据进行自适应滤波,进而在存在幅相误差的情况下实现风场速度的准确估计。后续仿真结果证明了所提方法的有效性。     

机载雷达超低空多径目标稳健STAP方法

超低空目标与环境之间存在耦合多径效应,产生“镜像”虚假目标,严重恶化协方差矩阵估计和运动目标检测性能。针对这一问题,该文提出基于时域优化的多点联合幅相约束的稳健空时自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)方法。基于超低空目标及其“镜像”目标多普勒扩展特性的分析,提出了目标及临近空时二维域多点联合幅相约束的STAP方法,并基于保形约束推导了时域响应的解析解,实现了STAP二维响应的主瓣保形,克服了目标多径效应造成的检测性能损失。仿真实验验证了该文方法的有效性。     

机载前视阵雷达阵元误差稳健的空时插值补偿方法

空时插值方法通过对地面杂波空时导向矢量进行插值变换,能够有效地降低机载前视阵雷达地面杂波的距离依赖性,改善空时自适应处理器的杂波抑制性能。然而,当机载雷达接收通道存在阵元误差时,该方法对接收的数据处理失效。针对该问题,提出一种稳健的空时插值方法,该方法在杂波空时导向矢量周围选取约束导向矢量,然后进行插值变换,补偿地杂波距离依赖性。仿真结果表明,当机载雷达接收通道存在阵元误差时,该方法能够有效地降低接收的地杂波数据的距离依赖性,提高空时自适应处理器的杂波抑制性能。     

弹载雷达和差通道稳健自适应杂波抑制方法

当前弹载雷达普遍采用和差通道体制,在超低空目标检测应用中,由于超低空目标与地海面存在严重的电磁耦合场,形成的镜像虚假目标出现在训练样本中,会造成目标信号相消,严重恶化协方差矩阵估计和动目标检测性能。针对此问题,提出了在目标及其临近空时二维域进行幅相联合多点约束的稳健空时自适应处理(space time adaptive processing,STAP)方法,实现了STAP二维响应的主瓣保形,克服了目标污染造成的动目标检测性能损失,提高了多普勒估计的精度和稳健性。针对弹载雷达前视阵配置带来的杂波谱扩散问题,则通过最小二乘法进行补偿。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

幅度相位误差条件下的互质阵列DOA估计方法

针对基于互质阵列的欠定波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法在阵元幅相误差条件下性能急剧下降的问题, 提出一种基于校正阵元的互质阵列DOA估计方法。首先, 将阵列接收数据分解为两个子阵数据, 基于校正阵元对子阵分别进行幅相误差估计, 并将子阵幅相误差排序重组。然后, 对接收数据协方差矩阵进行误差补偿并扩展为高维的Toeplitz矩阵。最后, 基于矩阵填充理论对高维协方差矩阵进行空洞填充, 结合求根多重信号分类(root multiple signal classification, root-MUSIC)算法进行DOA估计。理论分析和仿真结果表明, 该方法可以实现互质阵列的幅相误差估计, 并通过误差补偿有效恢复幅相误差条件下的互质阵列DOA估计性能, 提高估计精度。     

机载前视阵列雷达俯仰慢时间空时自适应处理

针对机载前视平面阵列雷达杂波抑制问题,提出了一种利用阵列俯仰维自由度和慢时间自由度进行空时二维自适应处理的方法。分析了该模型中杂波在俯仰多普勒平面的分布规律,通过采用多普勒频移方法补偿了杂波的距离非均匀性,与常规方位多普勒空时二维自适应处理方法不同,所提方法可以同时补偿杂波的主瓣和旁瓣。最后通过仿真实验将所提方法与三维空时自适应处理、传统方位慢时间二维自适应处理作了对比,证明了所提方法的优越性。     

Space-time clutter model for airborne bistatic radar with non-Gaussian statistics

To validate the potential space-time adaptive processing (STAP) algorithms for airborne bistatic radar clutter suppression under nonstationary and non-Gaussian clutter environments, a statistically non-Gaussian, space-time clutter model in varying bistatic geometrical scenarios is presented. The inclusive effects of the model contain the range dependency of bistatic clutter spectrum and clutter power variation in range-angle cells. To capture them, a new approach to coordinate system conversion is initiated into formulating bistatic geometrical model, and the bistatic non-Gaussian amplitude clutter representation method based on a compound model is introduced. The veracity of the geometrical model is validated by using the bistatie configuration parameters of multi-channel airborne radar measurement (MCARM) experiment. And simulation results manifest that the proposed model can accurately shape the space-time clutter spectrum tied up with specific airborne bistatic radar scenario and can characterize the heterogeneity of clutter amplitude distribution in practical clutter environments.     

MIMO雷达子阵级m-Capon方法研究

针对多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达虚拟阵列孔径大,典型的降维空时自适应处理（space time adaptive processing, STAP）方法--m-Capon法无法适用的问题,对子阵级m-Capon法进行了研究,并与相应的相控阵雷达3-Capon方法进行了比较。计算机仿真结果表明,处理器维数相同时,子阵级3-Capon方法性能明显提高,但非主杂波区误差鲁棒性差;子阵级1-Capon法在非主杂波区性能明显提高,但主杂波凹口太宽。在实际应用中,可综合运用两种方法对主杂波和非主杂波区分开处理,为工程实现提供可靠依据。     

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。     

机载雷达三维空时自适应相关域降维算法

由于利用了俯仰维的自适应能力,三维空时自适应处理(three-dimensional space-time adaptive processing, 3D-STAP)能够获得比传统二维空时自适应处理(2D-STAP)更好的性能,但同时在运算量和采样数目的要求都将急剧增大。为了克服这个问题,提出了一种基于相关域的机载雷达三维空时自适应降维算法,即利用空时相关矩阵的子矩阵,将最优空时处理的二次代价函数转化为两个二次代价函数,并迭代求解这两个二次代价函数的两个低维权向量,所提算法能够明显降低计算复杂度和样本数目要求。基于仿真和实测数据的实验验证了算法的有效性。     

空载双基地雷达地杂波模拟

从空时二维角度出发 ,根据接收方向和多普勒单元划分双基地距离单元 ,进而精确地仿真空载双基地雷达的地杂波 ,并通过杂波仿真验证了双基地雷达的各种多普勒现象。最后给出了空时二维自适应信号处理(Space -TimeAdaptiveSignalProcessing ,STAP)在空载双基地雷达中的应用研究。同时讨论了不同多普勒情况下STAP的应用特点。     

误差对机载预警(AEW)雷达MTD性能的限制

由众多单元组成的固态有源相控阵AEW雷达系统,由于其不可避免的多种误差的存在,严重地影响了非自适应处理的雷达MTD性能。本文对此进行了详细分析,并导出了在系统存在阵元幅相随机误差、通道幅相随机误差时,计算雷达MTD统计性能的理论表达式,利用该式可以避开使用费时的蒙特卡罗技术而直接计算雷达的平均检测性能。通过分析与计算还表明:在强杂波环境中,AEW雷达常规MTD性能直接受到了误差的限制。     

机载共形相控阵雷达二维杂波建模与分析

分析了机载预警(AEW)雷达可能采用的横柱型和竖柱型这两种基本的共形相控阵的方向图特性，提出了其阵元的放置规律，对这两种机载侧视共形相控阵雷达的杂波进行了建模，并依此模型对这两种机载共形相控阵雷达的杂波数据进行了计算机仿真，通过杂波协方差矩阵的估计求得其空-时二维杂波谱，检验了杂波模型的准确性，所做工作将对实际的共形阵具有重要的指导意义，也为进一步研究机载共形相控阵雷达信号处理和杂波抑制的技术和方法奠定了基础。     

STAP并行处理系统的调度问题研究

为了研究空时自适应处理(STAP)并行系统中的调度问题,以系统数据和任务为研究对象,以时延和吞吐率为目标函数参数,以均衡性和扩展性为系统设计理念,首先研究了STAP系统的数据划分和任务映射方法。然后提出了任务映射模型,建立了任务流程粗粒度有向非循环图(DAG),进一步分析了STAP系统中的两个重要性能指标。并基于以性能指标为参数的目标函数,研究了STAP系统中的调度策略,提出的五步映射法能够较好地均衡系统负载,满足系统的设计要求。最后给出了一组基于异构处理系统的测试基准和实际STAP系统的实现过程,验证了该研究的有效性。