实现最佳雷达信号处理的一种自适应方法

本文讨论了在杂波情况下,实现最佳雷达信号处理的新方法。在信号处理器带宽足够大的条件下,杂波可以合理地视为是短期内平稳的过程。于是,最佳 信号处理问题变为实时求解Toeplitz方程组的问题。文中进一步证明:Toeplitz方程组的求解可以采用一种高度并行的算法,在Systolic阵上进行。这样的结构形式很容易用VLSI技术实现。通过计算机模拟,对这种新方法与其它处理方法进行了性能对比。     

接收相干处理算法的分析与评述

接收相干处理算法是磁控管脉冲振荡体制雷达实现动目标检测的关键。在分析几种接收相干处理算法的基础上 ,重点评述了它们的相干性、优缺点、适用性和实现的难易程度。总结了接收相干处理算法在磁控管脉冲振荡体制雷达应用中要注意的几个典型问题。指出了接收相干处理技术目前研究的难点和发展方向 ,这对接收相干处理算法的研究和应用具有积极意义。     

基于软信道估计的JIED水声通信方法

为提高水声通信系统的数据传输速率和可靠性,提出一种新的基于软信道估计的联合迭代均衡译码(joint iterative equalization and decoding, JIED)水声通信方法。该方法利用软输入软输出(soft in soft out, SISO)译码器反馈的外似然比计算符号软估计信息,并应用于稀疏自适应信道估计器的抽头系数更新过程。经过译码器和均衡器之间多次迭代交换软信息联合处理接收信号,信道估计精度与均衡效果显著提高。水声通信实验结果表明在通信距离1.8 km、2 kHz有效带宽内,新方法在第2次迭代后即可实现2 kb/s的无误码传输,可以有效提高系统可靠性和传输速率。     

基于熵特征和支持向量机的调制识别方法

通信信号调制识别在非合作通信领域是一项重要的研究课题。针对当前算法计算量大,能识别的调制类型少的特点,提出了一种基于熵特征和支持向量机（support vector machine, SVM）的调制识别新方法。该算法通过提取接收信号的多维熵特征,作为调制识别的特征参数,并利用基于二叉树的SVM作为分类器,对接收信号进行调制识别。除了信号的信噪比,该算法不需要信号带宽和载频等其他先验知识。理论分析与计算机仿真结果表明,该方法具有很高的识别率,计算量小,具有很好的应用价值。     

无人机气象探测数据接收与处理系统软件研究

数据接收与处理子系统是无人机气象探测系统的重要组成部分。介绍了无人机气象探测系统的组成;分析了数据接收与处理系统的特点和需求;基于Windows操作系统,应用面向对象的设计方法,设计了数据接收与处理系统软件;分析论述了几种相关的关键技术;完成了该系统软件的实现。该软件在项目实施中得到了充分应用,取得了较好的效果。     

基于盲分离的空时联合处理抗复合干扰方法

提出了基于盲分离的空时联合处理抗复合干扰方法,旨在抑制兼有自卫式干扰和多个近主瓣干扰这类复合干扰。这类复合干扰在形式上可以分为噪声压制式(考虑多个近主瓣压制干扰)和转发欺骗式(考虑密集假目标干扰:包括近主瓣密集假目标干扰和自卫式密集假目标干扰)。新方法通过联合空域四通道(和差四波束)和时域双通道(相邻的两个脉冲重复间隔)得到空时联合通道作为接收通道,然后利用盲分离技术对空时联合通道内的混合信号进行分离,最终通过脉冲压缩处理来提取目标回波信号,以此达到干扰抑制的目的。新方法不需要信源的先验知识,容易工程实现。     

#br# 高动态链路中折叠PMF-FFT快速捕获方法

在高动态链路中存在大多普勒频偏,直接序列扩频(direct sequence spread spectrum,DSSS)接收机必须具有大捕获带宽。现今广泛使用的部分匹配滤波加快速傅里叶变换运算(partial matching filter fast Fourier transform, PMF-FFT)方法的捕获带宽受限于其FFT运算点数,难以适应高动态场景。因此,提出一种低复杂度大带宽的折叠PMF-FFT捕获方法。该方法首先对接收信号和本地伪码分别作折叠,即分段求和,然后再按照PMF FFT方法处理。理论分析和仿真结果表明,在更低计算复杂度下,折叠长度为F的折叠PMF-FFT方法的捕获带宽能够达到PMF-FFT方法的F倍。     

基于去斜的步进频合成高分辨距离像新方法

研究了一种基于子脉冲去斜的高分辨距离像合成新方法。首先,用本地参考信号对接收的步进频脉冲串信号进行去斜处理,然后把去斜之后的信号按顺序在时域上拼接起来得到宽带回波,最后按传统的处理方法得到目标的一维距离像和二维逆合成孔径雷达像。这种方法避免了传统时域拼接法的上采样、频移和相位补偿运算,减小了处理复杂度,易于工程应用。     

一种宽带高分辨MVDR有效算法研究

研究了一种低计算量的宽带最小方差无畸变波束形成(MVDR)算法,利用频移和线性相位FIR低通滤波对阵列接收信号的复包络作窄带分解,对各子带信号的基带信号作最小方差波束形成,所以可将原始信号的采样频率降到接近处理频段的带宽大小,选择信号主要能量频带,可以减少处理子带个数,大大降低了运算量。仿真和湖试数据分析结果证明了该方法的有效性,且对弱目标分辨性能较好。     

宽带宽角扫描相控阵雷达技术研究

针对大型相控阵雷达工作在宽带、宽角扫描的情况下,瞬时信号带宽受孔径度越时间限制的问题,从理论上分析了影响相控阵雷达线瞬时带宽提高的因素和接收通道幅相误差对系统性能的影响,提出了采用射频延迟和视频延迟方法提高相控阵天线瞬时带宽的两种技术途径。并给出在微波暗室里进行的相控阵试验雷达工作在宽带角电扫描情况下成像试验的部分结果,验证了理论分析的正确性。     

任意阵列双基地MIMO雷达的半实值MUSIC 目标DOD和DOA联合估计

实值处理具有降低高自由度多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达角度估计大计算量的优势。但受制于阵列的共轭对称性,对于任意阵列结构的双基地MIMO雷达发射角(direction of departure, DOD)和接收角(direction of arrival, DOA)联合估计,若不做附加的预处理则无法实现实值操作,故将常规阵列实值处理的多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)超分辨算法推广至任意阵列结构的双基地MIMO雷达。首先根据MIMO雷达的导向矢量共轭与镜像的对等性,提取接收信号协方差矩阵的实部,并对其进行特征分解得到“目标加倍”的信号子空间及其应对的噪声子空间;然后利用Kronecker积的特性对其进行降维处理,得到搜索区域减半的一维半实值域MUSIC谱,取出目标DOD真值与其镜像代入降维Capon算法来剔除虚拟峰值得到目标DOD估计真值;最后利用特征矢量得到模糊DOA估计值,采用方向余弦差最小范数方法得到目标DOA无模糊估计值。本文算法估计性能与一维搜索复数域MUSIC相当,计算量约降50%,且能够实现DOD和DOA的自动配对。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于批处理和Teager Kaiser算子的BOC信号联合捕获算法

针对较低信噪比条件下二进制偏移载波信号的捕获问题,提出了一种基于批处理和Teager Kaiser(TK)算子的联合捕获算法。该方法首先对接收信号和组合扩频码进行批处理和平均处理,并将接收信号转换到频域进行多次循环移位;然后,将得到的最佳频偏补偿序列与组合扩频码进行圆周相关运算得到最大相关值;最后,引入相关峰能量最大值与次大值的比值作为门限判决变量,比较了所提 TK算子法、差分相干累积算法和批处理算法的检测概率。仿真结果表明,在同一条件下,TK算子法检测概率比差分相干算法提高了约2 dB,比批处理算法提高了约6 dB,并减少了捕获时间。     

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。     

载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法

针对载频-重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的载频-重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频-重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。     

基于信道多普勒特征的外辐射源雷达杂波抑制方法

利用数字广播信号的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplex, OFDM)调制特性,提出一种基于信道多普勒特征的外辐射源雷达杂波抑制方法。首先,在子载波域获取每个OFDM符号的频域信道响应值,然后将该信道响应值变换到时域,并在时域利用信道多普勒特征构造杂波子空间项,用于抑制零频和非零频杂波。所提方法杂波子空间构造与发射信号无关,可离线生成,简化了信号处理流程,降低了计算复杂度。仿真和实测数据均验证了所提方法的有效性。     

Direction-of-arrival estimation based on direct data domain （D3） method

A direction-of-arrival (DOA) estimation algorithm based on direct data domain (D3) approach is presented. This method can accuracy estimate DOA using one snapshot modified data, called the temporal and spatial two-dimensional vector reconstruction (TSR) method. The key idea is to apply the D3 approach which can extract the signal of given frequency but null out other frequency signals in temporal domain. Then the spatial vector reconstruction processing is used to estimate the angle of the spatial coherent signal source based on extract signal data. Compared with the common temporal and spatial processing approach, the TSR method has a lower computational load, higher real-time performance, robustness and angular accuracy of DOA. The proposed algorithm can be directly applied to the phased array radar of coherent pulses. Simulation results demonstrate the performance of the proposed technique.     

长二相码准连续波雷达信号脉压及多目标影响

提出了一种高占空比长二相码准连续波雷达体制,并就其中的信号处理问题展开了讨论。该体制雷达采用前后截断回波信号处理方式,当接收部分回波信号后就对目标进行检测,解决了收发隔离和盲距问题。重点研究了长序列调相信号多目标对脉冲压缩的相互影响及其处理方法。采用限幅脉压可以抑制近距离大目标对远距离小目标的严重干扰。     

基于混沌同步和滤波的雷达波形设计

可匹配滤波混沌雷达系统可由低成本的模拟器件实现匹配滤波,受到广泛关注。但是该系统发射信号的带限性能不理想,信号在变换和传播过程中容易发生频谱泄露和畸变。针对该问题,提出一种基于混沌同步和滤波的波形设计方法。该方法在雷达发射端,将混沌信号频谱整形为带限信号;在接收端,利用同步和滤波恢复出混沌信号。与传统在数字域上进行信号设计的方法相比,本文方法是在模拟域上实现的,具有低成本优势。此外,在信噪比低至-20 dB时本文方法仍然有效,与直接匹配滤波相比,本文方法变换后的混沌信号匹配滤波后,最大旁瓣抬升很小。     

基于对角减载的水声阵列SMI-MVDR

空间谱估计一直都是水声阵列信号处理研究的热点问题,而一般认为目标和背景干扰的信息都蕴含在接收信号协方差矩阵中,因而现有的谱估计技术大多针对接收信号的协方差矩阵进行处理。由于信号和噪声的相关性,导致协方差矩阵中主对角线元素上的噪声分量最大。针对这一特性提出了基于对角减载的水声阵列采样矩阵求逆(sample matrix inversion, SMI)最小方差无畸变响应(minimum variance distortionless response, MVDR)波束形成技术。理论推导了对角减载量对输出功率谱目标方位上输出信噪比的影响,分析了最佳对角减载系数的选取原则。并针对实际工程应用情况,研究了由有限次快拍数估计的采样矩阵得到最佳对角减载系数的方法,该方法无需预估信号源数。通过算法仿真和海试数据处理,对比验证了基于对角减载的SMI MVDR空间谱估计的有效性和可靠性。对于背景噪声级较强的水声阵列信号处理环境来说,所提方法能有效提高高斯白噪声背景下的声纳多目标分辨性能。     

雷达动目标短时稀疏分数阶表示域探测方法

机动目标检测和精细化运动状态估计始终是雷达信号处理的热点和难点问题,基于时频分布的动目标检测方法难以同时获得高时频分辨率,且参数估计精度受搜索步长的限制。稀疏时频分布技术结合了经典时频分析技术和高分辨稀疏域信号处理的优势,是传统变换域处理技术的扩展。构建了短时稀疏分数阶表示域信号处理框架,并在此基础上,提出了两种雷达机动目标检测和估计方法,即短时稀疏分数阶变换和短时稀疏分数阶模糊函数,实现了时变信号的时间稀疏变换域高分辨表示。对海雷达目标探测试验验证表明,所提方法适用于复杂背景下雷达机动目标的探测,并能获得目标运动状态的精细估计。