天基雷达杂波抑制STAP算法性能仿真研究

天基雷达系统中杂波存在时空二维耦合的问题,在杂波抑制上通常采用空时自适应处理（STAP）的方法。基于天基雷达系统中杂波和干扰对STAP处理的影响,论文围绕天基雷达对STAP处理的需求,开展了对单基地天基雷达系统的STAP算法对天基雷达杂波抑制的仿真研究。     

STAP技术在有源干扰环境下的运用方法

为了在复杂的有源干扰环境下改善空时二维自适应处理(Space-time Adaptive Processing,STAP)技术的处理性能,提出了一种基于局部空域自适应阵列处理的改进型自适应波束形成方法。这是一种空间抗干扰与STAP技术滤除杂波级联的方法。采用MUSIC技术对有源干扰的波达方向进行估计,然后分别在期望方向和干扰方向形成接收多波束,再在波束域进行自适应处理以抑制有源干扰,最后在空间反干扰滤波后运用STAP技术进行杂波抑制。仿真结果表明,该方法能有效估计出干扰源的方位,使STAP技术在有干扰的环境下也能保持较好的杂波抑制性能,同时在波束域进行自适应滤波,大大降低了抑制干扰所需的运算量,理论分析和仿真结果表明了该算法的有效性。     

非均匀杂波环境STAP方法研究

分析了非均匀杂波对STAP算法性能的影响,在此基础上提出了一种非均匀杂波环境下STAP杂波抑制方案．该方案首先通过训练样本加权法抑制功率非均匀现象,然后利用干扰点替代法消除干扰目标和孤立干扰对STAP算法的影响,最后通过常规STAP算法实现对目标的检测．计算机仿真结果验证了有效性．     

基于扁长椭球波函数的机载多输入多输出雷达降维自适应处理算法研究

针对机载多输入多输出(MIMO)体制雷达的杂波抑制问题,提出了一种机载MIMO雷达降维空时自适应处理(STAP)算法。该算法利用PSWF函数,根据雷达参数,离线地构造出杂波子空间的一组完备正交基,实现了对杂波子空间的估计;并运用特征相消法(EC)完成了降维STAP计算。仿真实验表明,在理想情况下,该算法能够获得很好的杂波抑制性能;在考虑阵元幅相误差时,与特征对消法相比,该算法在大幅降低运算复杂度的同时,依然能够保持杂波抑制能力。     

基于PSWF函数的机载MIMO雷达降维自适应处理算法研究

针对机载多输入多输出(MIMO)体制雷达的杂波抑制问题,本文提出了一种机载MIMO雷达降维空时自适应处理(STAP)算法。该算法利用PSWF函数,根据雷达参数,离线的构造出杂波子空间的一组完备正交基,实现了对杂波子空间的估计,并运用特征相消法(EC)完成了降维STAP计算。仿真实验表明,在理想情况下,该算法能够获得很好的杂波抑制性能;在考虑阵元幅相误差时,与特征对消法相比,该算法在大幅降低运算复杂度的同时,依然能够保持杂波抑制能力。     

基于稀疏恢复的直接数据域STAP算法

在机载/星载雷达系统中,空时自适应处理(STAP)可有效抑制杂波并实现动目标检测。基于统计的STAP算法通过平稳的训练样本来估计检测单元内的杂波协方差矩阵,并设计相应的滤波器以提高检测单元的输出信杂比。但训练样本的平稳性在实际快变的杂波环境中无法保证,因而此类算法在实际非均匀杂波环境中性能较差。该文通过挖掘检测单元数据在角度-Doppler域上的稀疏性,提出一种新的直接数据域STAP算法。该算法通过稀疏恢复来获得检测单元的高分辨空时谱估计,有效地避免杂波旁瓣对目标检测的影响,进而实现不经过杂波抑制而直接运动目标检测的目的。同时由于不使用训练样本,可很好地避免训练样本内的非均匀性,该算法在实际非均匀杂波场景中有更广泛的应用前景。     

基于实测数据的STAP的权值计算算法性能比较

空时自适应处理(STAP)的权值求解是其计算最密集的部分,由于机载雷达回波数据动态范围很大,导致传统的采样协方差矩阵求逆(SMI)方法数值稳定性较差,相对而言基于QR分解的采样矩阵求逆算法(QRD-SMI)在系统动态范围要求和并行性上具有优势.为了寻求在STAP工程实现时采用QRD-SMI的理论依据,分析了采用这两种不同算法的STAP处理方法,比较了二者的计算量,用MountainTop数据比较研究了2种方法的性能.实验结果表明这2种方法均具有良好的杂波、干扰抑制性能,传统的SMI算法在杂波抑制性能上较QRD-SMI算法有一定的优势,而QRD-SMI算法对"目标消除效应"较SMI算法有更强的稳健性,综合比较算法性能、数值特性以及可并行实现性,QRD-SMI更适合在STAP的工程实现时采用.     

基于空时两维变换的距离非平稳杂波环境STAP方法

针对机载非正侧视阵雷达的杂波距离依赖性问题,提出一种基于空时两维变换的机载非正侧视阵雷达近程杂波补偿方法.利用杂波导向矢量在空时两维的特殊结构,在补偿主瓣杂波距离依赖性的同时,也能够对旁瓣杂波距离依赖性进行补偿.计算机仿真结果表明,算法能够对杂波距离非平稳性进行补偿,提高空时自适应处理（STAP）的杂波抑制性能.      

基于杂波距离方位谱的机载非正侧MIMO雷达STAP方法

在机载非正侧MIMO雷达系统中,传统统计类空时自适应处理方法难以获得足量的独立同分布训练单元,无法准确估计待测单元杂波特性,杂波抑制性能严重下降。为了减少所需训练单元数,在分析机载非正侧MIMO雷达杂波在距离-方位域上分布的基础上,给出了杂波距离方位谱的概念;然后,利用稀疏恢复方法和距离滤波器估计杂波距离方位谱;根据杂波距离方位谱估计杂波协方差矩阵、构造空时滤波器,滤除杂波、检测目标。由于利用了雷达和载机参数等飞行配置先验信息以及杂波空时耦合关系构造,基于杂波距离方位谱的STAP方法可以在少量训练单元的情况下准确估计杂波协方差矩阵,有效抑制杂波、检测慢速目标,仿真实验证明了方法的有效性。     

直接数据域空时自适应处理(STAP)在雷达信号处理中的应用

本文阐述了直接数据域空时自适应处理(space-time adaptive processing)算法抑制雷达杂波的原理,给出了具体的算法过程和计算机模拟仿真实验结果。空时自适应处理与分立干扰滤除算法不同的是该方法对每个距离单元的空时数据进行独立处理时,该距离门中均匀杂波和非均匀干扰的抑制均不需要利用其他距离门的样本。直接数据域方法是一种完整的非均匀STAP处理算法。仿真实验结果证明该方法在非均匀环境下,对雷达杂波进行抑制得到了较好的效果。     

基于稀疏恢复的 MIMO-STAP干扰样本检测方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)技术在训练样本存在有源干扰时杂波抑制性能严重下降的问题,提出了一种干扰样本检测方法。首先使用正则化FOCUSS算法估计出各原子的空时功率谱值,接着设置谱值门限将谱值较大的原子取出,然后确定扫描带对空时二维平面进行扫描,最后根据进入扫描带最大原子数占总原子数的比例判别训练样本是否存在干扰。仿真实验表明,该方法可有效检测出训练样本中的干扰,使用该方法挑选出的无干扰训练样本恢复杂波谱可保证空时滤波器的杂波抑制性能,提升稀疏算法求解杂波谱时涉及到的样本的可靠性。     

基于杂波扩展的STAP投散射干扰方法

空时自适应处理技术(STAP)在机载预警雷达中应用广泛,对其干扰的研究具有重要意义.针对传统相干干扰方法采用主瓣对主瓣的方式截获雷达信号易被发现的问题,提出一种基于杂波扩展的干扰方法.干扰机位于雷达副瓣,截获雷达杂波信号而非直达波信号作为相干干扰信号的来源,采取投散射的方式实施干扰,实现对雷达的主瓣干扰.推导了干扰机接收到的雷达直达波和雷达杂波功率的计算公式,建立了杂波信号模型和干扰信号模型,通过仿真比较了干扰机接收到的雷达直达波和雷达杂波的功率,验证了截获杂波信号的可行性,与伪杂波干扰进行了仿真对比.仿真结果表明:相比于伪杂波干扰,该干扰方法对目标先验信息准确性要求较低,干扰后在方位和多普勒频率上均形成假目标,故该方法可行有效.     

基于卡尔曼滤波器的背景抑制及小目标检测

提出了一种采用卡尔曼滤波器作为杂波背景预测器的小目标检测方法,相比较于传统的梯度下降算法,该方法充分利用了假设的杂波图像模型,并且算法中也没有影响检测性能的步长参数,因而具有更好的检测性能,实验表明,该方法能有效地抑制杂波,并同时增强小目标的信号。     

基于子波变换的雷达杂波处理方法

讨论了基于子波变换的抑制低频杂波成分的子波恒虚警处理,抑制高频杂波成分的子波浮动阈值处理和能够同时对杂波的低频成分和高频成分进行抑制的混合杂波处理方法,给出了三种处理模型和相应的杂波处理效果.通过对瑞利杂波和韦布尔杂波的子波系数的统计分布特性与零均值高斯杂波子波系数统计特性进行比较,说明该方法对非平稳分布的雷达杂波的处理具有很好的适应性.     

机载非正侧阵雷达杂波背景下的信号检测

机载非正侧阵雷达由于弯曲杂波的出现,给信号检测带来了很大的困难,并且由此带来了大量虚警,本文提出了对弯曲杂波的搜索方法,抑制弯曲杂波区域的杂波信号的输出,大大降低了虚警概率,同时改变了恒虚警检测后,信号的提取准则,有效地提高了杂波背景下的信号检测能力。     

基于小波分析的高频地波雷达电离层杂波抑制

针对高频地波雷达电离层杂波,提出了一种新的抑制方法.该方法引入虚拟跳频技术,并与小波分析相结合,更好地进行了杂波抑制.通过频率虚拟跳变去除相邻回波脉冲间的相关性,人为地多次调整相位序列,起到统计平均的作用,而且可以配合小波变换中尺度参数和平移参数的调节,弥补单纯利用小波分析的不足.实测数据处理结果表明,该方法对电离层杂波具有很好的抑制效果.     

基于先验知识的广义旁瓣对消器STAP

空时自适应处理（space-time adaptive processing,STAP）算法的运算量与处理性能构成了一对矛盾。利用广义旁瓣对消器（generalized sidelobe canceller,GSC）形式的处理器结构,提出一种基于先验知识的 STAP 算法以解决该问题。该算法使用相控阵雷达系统参数以及阵列几何模型等先验知识来构建空时杂波的匹配矩阵,并计算空时多约束导引矢量,实现对 STAP 算法的自适应加权初始化。该算法的优点是无需协方差矩阵求逆从而使处理速度得到加快。仿真实验表明该算法的处理性能未受影响,而收敛速度则明显提高。     

超声微小血管成像杂波抑制技术综述

高分辨、高灵敏、快速实时的微小血管可视化技术对癌症、脑小血管疾病、冠心病等疾病的精准诊断、早期干预和治疗监测具有重要的临床价值。而从复杂的超声信号中准确分离出血流信号是微小血管成像的主要难点之一。为克服这一困难，杂波抑制技术在超声成像领域的应用得到了广泛关注和研究。目前已有多种杂波抑制方法被提出，包括高通滤波器、奇异值分解、鲁棒主成分分析和独立分量分析等。本文综述了这些杂波抑制方法的基本原理、优缺点及其在超声微小血管成像领域的研究进展，并探讨了各种方法未来的发展方向和潜力。杂波抑制技术的不断创新将进一步提高超声微小血管成像的信噪比与灵敏度，使其在临床上发挥更大的应用价值。     

天波雷达短驻留时间下海杂波抑制的改进算法

在高频天波雷达的舰船目标检测中,为消除电离层变化带来的谱展宽效应,采用了短驻留时间下基于奇异值分解(SVD)的海杂波抑制算法.该算法对构造出的Hankel矩阵进行奇异值分解,将对应于海杂波分量的奇异值置零,再重新构造出数据序列,达到海杂波抑制的目的.相对于原有的迭代杂波对消算法,该算法无需估计众多参数及设置对消截止门限,并且可以获得更好的抑制效果.为了有效地识别分解后的海杂波与目标所对应的奇异值以避免错误对消,还提出了一种改进方案,可以在抑制前分辨出海杂波分量和目标所对应的奇异值,当回波目标的能量与海波处于相近量级以及多目标情况下,能够避免错误对消现象的出现.仿真结果验证了所提算法的有效性.     

二维自适应杂波抑制的准最佳处理方法─多波束旁瓣对消法

将部分自适应处理中的旁瓣对消技术应用于机载预警雷达二维杂波抑制的处理，提出了一种二维多波束旁瓣对消的新方法。通过合适地选取辅助波束，使得该方法不仅具有良好的容差性，而且对高低速目标均具有很好的检测能力。计算机仿真结果表明，用该方法处理器性能可逼近最佳，并且，由于该方法对计算量要求大大降低，使其更具有实用性。