宽带相控阵雷达的设计准则与发展方向

宽带相控阵雷达是一种新型的成像雷达,在弹道导弹防御(BMD)中有着重要的应用。首先回顾了国外宽带成像雷达的发展,分析了宽带相控阵雷达的波形选择、子阵的选择及自适应波束形成的实现结构,并给出了有源固态宽带相控阵雷达宽带线性调频Stretch处理的信号处理组成框图,提出了宽带相控阵雷达的未来发展方向。所提的设计准则与给出的发展方向对未来弹道导弹防御雷达的研制有一定的参考意义。     

基于极化状态配置的宽带相控阵极化控制方法

传统的固定极化状态存在交叉极化隔离度低且有效的扫描角度范围窄等问题,制约了相控阵雷达中极化信息的充分利用.为提高交叉极化隔离度,并解决宽带相控阵中波束方向图畸变问题,提出一种基于极化状态配置方法的宽带相控阵极化方向图综合方案.通过优化不同波束指向的极化状态,并利用有限长单位冲激响应(finite impulse res...     

孔径渡越时间对一维距离成像的影响分析

通过对宽带相控阵雷达扫描时孔径渡越时间对宽带线性调频信号成像性能影响的分析,得出了相控 阵雷达空间扫描只产生目标一维距离像主瓣宽度展宽与一维距离像整体平移的重要结论,并提出了补偿方法。实 验数据证明,这种补偿方法对宽带相控阵雷达是否需要加延时线进行空间补偿具有重要的参考意义。     

滤波器幅度误差对频域宽带波束形成的影响

阵列系统中,各个阵元的滤波器的幅度误差会对宽带波束形成造成影响.以频域宽带波束形成算法和滤波器幅度误差模型为基础,推导得到了存在滤波器幅度误差时频域宽带波束形成算法中自相关矩阵的表迭式.通过对自相关矩阵的分析指出:滤波器幅度误差会引起自相关矩阵的秩增加,在做自适应干扰抑制时需要考虑更多的空间自由度.此外,误差的存在还会造成波柬形成的性能下降.还给出了误差和性能损失之间的关系,为宽带相控阵系统中通道滤波器的设计提供了参考.     

相控阵雷达宽带宽扫描角数字化解决方案

针对采用数字化宽带相控阵雷达的应用场合,提出了一种通过改变数字阵列单元基带信号移相值和延时值实现波束指向和波形的数字相控阵雷达T/R模块解决方案。给出了宽带线性调频信号引起的波束指向偏移和实时时间延迟补偿的分析方法。在分析了宽带线性调频信号对相控阵雷达带宽和扫描角的影响的基础上,通过对基带数字时钟的精确延迟,实现了数字相控阵雷达宽带信号发射和扩展最大扫描角的目的。给出了实现的原理图和试验结果,并通过试验验证该方法的有效性。     

一种利用宽带信号对弹道目标成像和跟踪的方法

宽带成像雷达通常采用窄带跟踪、宽带成像的交替工作方式。该方法需要花费两个雷达重复周期才能完成对目标的跟踪和宽带成像,降低了雷达跟踪、成像的数据率。为了克服这个缺点,提出了一种基于宽带固态相控阵雷达对弹道目标成像同时进行跟踪的方法,一个周期就可同时完成对目标的成像和跟踪,大大节省了雷达资源,提高了雷达数据率。同时论述了宽带信号距离信息和角度信息提取方法,利用仿真和模拟试验验证了方法的正确性。     

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。     

宽带相控阵雷达导弹防御能力建模仿真研究

宽带相控阵雷达在导弹防御系统的预警探测、跟踪、识别、制导、拦截以及杀伤效果评估等各个环节均发挥着不可替代的关键作用.在深入分析雷达系统对弹道目标的探测、跟踪、识别等过程的基础上,建立了宽带相控阵雷达电子战系统信号级仿真模型体系和软件.针对复杂电于于扰条件下的典型导弹突防战情,进行了仿真研究,仿真结果为评估导弹目标的突防能力和宽带相控阵雷达系统的防御能力提供了有益的参考.     

宽带MIMO雷达频率不变发射方向图快速综合方法

多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达的波形分集能力带来了灵活的发射波束方向图设计方法。针对均匀线阵提出了一种基于频率不变波束形成法快速综合宽带MIMO雷达发射方向图的方法,该方法利用频率不变波束形成法求解宽带MIMO雷达发射波形的频谱,采用交替矩阵匹配法设计恒模的发射波形。与基于两级迭代的宽带方向图综合方法（wideband beampattern formation via iterative techniques, WBFIT）相比,该方法无需矩阵求逆且迭代次数明显减少,大大降低了计算复杂度。计算机仿真结果表明,该方法具有与WBFIT法相近的宽带方向图综合性能,计算时间只有WBFIT方法的10％左右。     

宽带稀布阵列发射波束形成技术

对于宽带信号,干扰置零方法是一个难以解决的问题。若要抑制宽带干扰,需要方向图在宽带干扰方向形成凹口。针对线性调频信号,在确知信号和干扰方向的前提下,把窄带权和宽带权相结合,提出了一种宽带宽角发射波束形成新方法,该方法能在宽带干扰方向形成较宽零点;另外,阵元稀布在不增加阵元数和计算量的前提下,可提高角分辨率。最后,应用最佳稀布阵列,证明并仿真了新方法的有效性     

滤波器相频误差对宽带波束形成的影响

宽带阵列采用自适应宽带波束形成来抑制空间宽带干扰,提高信干噪比SINR,但滤波器相频响应误差的存在会对自适应宽带波束形成的性能造成影响.以宽带信号和滤波器相频响应误差模型为基础、以自适应频域宽带渡束形成算法为例,分析了误差对自相关矩阵的秩以及SINR性能的影响.实验结果表明:滤波器相频响应误差会使自相关矩阵的秩增加、SINR性能下降.     

矢量阵相干宽带MVDR聚焦波束形成

研究了两种矢量阵相干宽带MVDR聚焦波束形成方法:CSS-MVDR聚焦算法和STMV聚焦算法。两种方法将相干宽带MVDR高分辨方位估计方法及矢量阵信号处理技术与聚焦波束形成相融合,较常规聚焦波束形成具有更高的分辨力和更低的旁瓣级,能解决左右舷模糊问题并提高处理增益,可有效提高辐射噪声源近场定位识别效果。两种方法均可直接处理相干宽带信号,对于实际水声信号具有更高的适用性,具有较高的工程应用价值。通过仿真研究验证了相干宽带聚焦算法具有优越的空间分辨能力。     

基于二次补偿的FDA-MIMO雷达抗主瓣欺骗式干扰方法

主瓣欺骗式干扰与真实目标具有相同角度, 传统相控阵雷达无法在空域对其进行区分, 严重降低了对真实目标的探测性能。针对此问题, 本文在频率分集阵列多输入多输出(frequency diversity array multiple input multiple output, FDA-MIMO)雷达中提出一种基于二次补偿的抗主瓣欺骗式干扰方法。首先, 通过对脉内主值距离进行前移补偿和对距离频率进行后移补偿, 等效于将欺骗式干扰从方向图主瓣搬移到旁瓣。然后, 借助奇异谱分析技术进行样本筛选以获得干扰协方差矩阵。最后,利用自适应波束形成的方法对干扰进行抑制。仿真实验验证了所提抗干扰方法的有效性。     

对MIMO雷达参数的侦察估计及性能分析

针对多输入多输出(multiple input and multiple output, MIMO)雷达的侦察对抗问题,基于被动合成阵列技术构建了对MIMO雷达方位、辐射频率联合侦察估计的信号模型,通过多次不同速度联合谱估计算法实现了对MIMO雷达方位、频率的无模糊估计。此外,推导了多辐射源条件下方位与频率联合侦察估计的克拉美〖CD*2〗罗界(Cramer Rao bound, CRB)。频率已知条件下推导了对单部阵列雷达方位侦察估计的CRB表达式,并进一步分别给出了对MIMO雷达和相控阵雷达进行侦察估计的CRB闭解式,对比分析了两种体制下方位侦察估计的性能。理论分析与仿真实验表明:信号频率未知条件下,所提算法能够实现对MIMO雷达方位、频率的无模糊估计,侦察估计精度随着信噪比以及不同速度联合估计次数的增大趋近于CRB;信号频率已知条件下,对单部相控阵雷达和MIMO雷达方位侦察估计性能之比仅与相控阵雷达发射波束方向增益以及阵元个数有关。最后,仿真实验结果验证了本文理论分析的正确性和方法的有效性。     

基于二次规划的相控阵雷达任务自适应调度算法

雷达任务自适应调度是目前相控阵雷达资源管理研究的热点问题。以加权时间偏移量平方和最小为调度代价标准,基于相控阵雷达任务二次规划数学模型,证明最优解存在条件,并给出一种最优解的解析求解算法。与数值解法相比,解析求解算法有效提高了算法的快速性。对航空护卫舰舰载相控阵雷达真实工作环境进行一系列仿真,仿真结果表明,所提算法有效提高了雷达高优先级任务调度的调度成功率,降低了任务调度代价。     

旋转相控阵雷达变数据率目标跟踪算法

旋转相控阵雷达由于天线面阵旋转和电子波束偏移限制, 每天线周期有66.7%左右的时间不能照射到正在跟踪的目标, 可连续取值的自适应变数据率跟踪算法不适用于旋转相控阵雷达。在Cohen研究基础上, 提出一种离散取值的变数据率跟踪算法应用于旋转相控阵雷达目标跟踪。该算法在直角坐标系下进行运动状态估计, 在球坐标系下计算跟踪残差, 利用量测噪声对残差进行归一化, 根据当前采样时刻天线法线方向与目标的相对位置确定下个周期的采样周期, 避免了过程噪声计算复杂等问题。最后, 以一个圆周机动的目标为例仿真验证了所提算法的正确性和有效性。     

基于关联计算的相控阵雷达前视成像技术

基于关联计算成像原理, 提出一种适用于相控阵雷达的前视成像技术, 其随机移相是由配置二维相控阵雷达来实现的.为了模拟经典量子关联成像中的随机涨落光场以实现测量的不相关性, 需要控制二维相控阵辐射出的波前呈现随机幅相波动特性, 再结合压缩感知(compressive sensing, CS)的模型框架与稀疏贝叶斯学习(sparse Bayesian learning, SBL)算法解决关联耦合问题以实现目标场景的方向维和俯仰维超分辨成像。甚至可以在不需要雷达与目标相对运动的情况下, 结合宽带信号体制实现雷达前视超分辨三维成像。仿真实验和实测数据验证了其原理的正确性和算法的有效性。