基于Fuzzy-ART神经网络的红外弱小目标检测

针对现有背景抑制算法未能有效抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出了一种基于模糊自适应共振理论（fuzzy adaptive resonance theory, Fuzzy ART）神经网络的弱小目标检测算法。首先,采用Fuzzy ART神经网络结合Robinson 警戒环技术,建立自适应局部空间背景模型,并以此分析像素点的背景模糊隶属度来抑制背景杂波;然后依据目标与残留背景杂波的空间特征采用模板均差法来突显目标,并提出基于行列模糊聚类的自适应分割算法来提取候选目标;最后结合目标的运动连续性进行多帧轨迹关联从而检测出真实目标。理论分析与实验结果表明,该算法能随背景的局部情况来自适应调节空间背景模型,从而自适应抑制背景杂波、突显目标,能有效提高信噪比,检测出弱小目标。     

一种改进的OTHR自适应海杂波抑制方法

海杂波抑制严重限制天波超视距雷达(over the horizon radar, OTHR)系统对低速舰船目标检测能力的主要原因之一。针对自适应海杂波抑制方法中当杂波与目标多普勒频率接近时存在目标谱峰分裂或目标谱峰偏移的问题,提出一种采用运动目标显示（moving targetindication, MTI）与基于特征值分解的自适应杂波抑制相结合的改进的特征值分解（modified eigen value decomposition, MEVD）海杂波抑制方法。该方法通过MTI滤波器抑制目标谱峰内杂波,之后通过自适应抑制方法抑制其他杂波,具有同时抑制一阶和高阶海杂波的能力,提高了目标信杂噪比,有助于提高OTHR对舰船目标的检测性能。理论分析、仿真实验和实测数据处理结果均验证了MEVD方法的有效性。     

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。     

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DPCA的机载雷达杂波抑制系统

介绍了基于相位中心偏置天线(DisplacedPhaseCenterAntenna，DPCA)的机载战场侦察雷达主杂波的抑制系统的设计与实现。该系统具有一定空-时二维处理能力，是空-时自适应处理(Space-TimeAdaptiveProcessing，STAP)的一种简易工程实现。其对地杂波的抑制能力优于AMTI，特别是在动目标速度较慢时，优越性更为明显。通过对回波仿真数据的实际处理，证明了该系统工作的有效性。     

一种基于频域STAP处理的多通道SAR-GMTI算法

推导了频域空时信号处理(STAP)的原理,提出了一种多通道合成孔径雷达地面慢速运动目标检测(SAR-GMTI)和运动参数估计方法。该方法首先采用频域STAP方法抑制杂波,之后利用慢速运动目标和静止目标的多普勒调频近似的特点,采用去调频(Dechirp)方法将参考信号与抑制后的杂波相乘间接实现目标匹配,也就是运动目标能量聚焦,最后通过维格纳-威利分布(WVD)进行运动目标检测和运动参数估计。理论分析和计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于稀疏采样的双基地机载雷达杂波谱补偿方法

在双基地机载雷达中,由于地面杂波存在距离依赖性,使得基于距离单元回波数据平均的杂波协方差矩阵估计存在误差,导致空时自适应处理的杂波抑制性能严重下降。基于配准的方法沿杂波空时分布曲线采样,补偿杂波距离依赖性,然而该方法由于采样点过多导致运算量巨大。针对该问题,利用双基地机载雷达杂波散射点的复幅度受收发天线调制,具有稀疏分布的特点,提出了一种基于稀疏采样的杂波谱补偿方法,该方法通过设置采样门限来降低采样点数,减小重构杂波数据的运算量。计算机仿真结果表明,该方法能够有效地降低重构杂波的运算量,减小双基地机载雷达杂波的距离依赖性,提高空时自适应信号处理的杂波抑制性能。     

一种双通道SAR动目标检测和参数估计方法

提出了一种基于空时自适应处理(STAP)杂波抑制和修正的离散Chirp-Fourier变换(MDCFT)参数估计的双天线合成孔径雷达(SAR)运动目标检测和成像方法.将MDCFT变换应用于经过STAP杂波抑制后的信号,在MDCFT幅值平面内同时完成对运动目标的检测和多普勒参数的估计.分析了STAP方法对SAR回波的滤波效果,建立了适合SAR系统的MDCFT模型.在分数阶傅里叶域进行滤波以消除杂波对相位的影响,进而利用通道间的相位差和多普勒中心频率对运动目标准确定位并估计径向速度.通过大量的仿真实验验证了该方法的正确性.     

变速平台STAP的数据域补偿方法

空时自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)是抑制因平台运动导致谱展宽的地物杂波的有效技术,近三十年来受到广泛关注,其中平台运动通常假设为匀速。分析了变速平台情况下地物回波多普勒谱特性,相比传统匀速平台情况,杂波回波的多普勒谱展宽更严重,且展宽程度与阵列面向、散射点位置以及脉冲积累均有关;因此,变速平台情况下,直接采用传统的STAP方法,其杂波抑制性能,尤其是在主杂波区的性能变差,严重降低慢速目标检测性能。对此,提出一种基于数据域的补偿方法,通过构造补偿矩阵抑制加速度在相位上产生的增量,从而抑制杂波的多普勒谱展宽。仿真结果表明,所提方法可使杂波多普勒谱变窄、STAP的杂波抑制改善因子提高,尤其慢速目标的检测性能明显提高。     

基于S变换的机载雷达稳健空时自适应算法

非均匀杂波环境中的离群点会导致空时自适应处理(space time adaptive processing,STAP)性能的下降。针对此问题,该文提出一种新的基于S变换的稳健STAP(S transform STAP, ST-STAP)算法。该算法主要利用杂波和离群点的S变换在时频平面上分布特性的不同来实现非均匀杂波的抑制。ST-STAP算法首先将样本数据对应的快时间序列作S变换得到时频分布矩阵,舍弃部分高频分量以去掉离群点的影响,然后用时频矩阵的剩余部分计算相关矩阵和自适应滤波权。蒙特卡罗实验证明ST STAP方法的稳健性和动目标检测性能均优于传统的STAP算法。     

雷达数据处理中的杂波抑制方法

研究雷达数据处理中的杂波抑制及虚假目标消除的方法。针对密集杂波干扰,结合工程应用实践,提出一种基于杂波图的杂波抑制方法,对涉及的杂波区域判别与标识、杂波图网格划分以及提高杂波图分辨率等关键技术进行了全面阐述。同时,给出了组网雷达数据处理中的杂波抑制方法,包括组网雷达杂波环境下融合权值选取以及利用融合中心信息辅助单雷达抑制杂波并建立航迹等。仿真试验结果表明,提出的方法可以有效抑制剩余杂波和剩余干扰产生的虚假航迹,适合应用于杂波环境下的雷达数据处理和组网雷达数据处理中。     

前视阵FDA-MIMO雷达距离模糊杂波抑制方法

超高速平台前视阵雷达面临强杂波抑制难题,其杂波不仅具有显著的距离依赖性而且存在多重距离模糊,导致雷达动目标检测性能急剧恶化。针对这一问题,提出了一种基于频率分集阵列和多输入多输出雷达的距离角度多普勒三维自适应处理距离模糊杂波抑制方法。该方法通过发射接收二维联合空域和差波束及时域邻近多普勒通道进行降维处理,保证算法的低复杂度以及在小样本条件下的杂波抑制性能。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

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。     

基于逆协方差矩阵估计的杂波抑制方法

分析了机载双基地雷达杂波分布的特点,并基于杂波逆协方差矩阵的特性提出了基于逆协方差矩阵估计的机载双基地雷达杂波抑制方法。首先利用常规方法估计得到邻近距离门的协方差矩阵;然后利用邻近距离门的逆协方差矩阵对待检测距离门的逆协方差矩阵进行估计;最后通过传统的空时自适应处理方法完成对杂波的有效抑制。仿真结果表明该方法可明显改善机载双基地雷达的杂波抑制性能。     

基于距离-多普勒域的电离层杂波极化抑制方法

斜投影极化滤波是高频地波雷达(high frequency surface wave radar, HFSWR)抑制干扰的有效方法。分析了干扰估计误差对斜投影极化滤波器性能的影响,指出多普勒处理后的电离层杂波较处理之前具有更高的干噪比,在距离 多普勒域处理可获得更佳的估计精度和干扰抑制效果。提出一种基于距离 多普勒域的电离层杂波极化抑制方法,并使用实测数据对其处理效果进行验证。对某HFSWR实验系统实际录取的数据处理结果表明,电离层杂波干扰得到有效抑制,信干比改善可达15 dB以上。     

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。     

基于协方差拟合准则的降维空时自适应处理方法

最优空时自适应处理方法由于计算量大且需要大量的训练样本来估计杂波协方差矩阵而无法满足实际应用, 针对此问题, 本文提出一种基于协方差拟合准则的降维空时自适应处理方法。该方法首先对每个阵元收到的回波信号进行时域滤波, 然后通过协方差拟合准则构造了在高斯信源下与最大似然估计器渐近等价的优化问题, 同时我们将协方差拟合优化问题转换为半定规划问题, 并利用CVX工具包求解优化问题, 进而估计杂波加噪声协方差矩阵。仿真实验表明, 相比于现存在的多普勒滤波后空时联合处理方法, 该方法所需的训练样本数更少, 且杂波抑制性能更好。     

一种机载非正侧视阵雷达近程杂波对消方法

机载预警雷达发射中高脉冲重复频率信号时,会导致接收杂波存在距离模糊现象。对于机载非正侧视阵雷达(non-side looking airborne radar, non SLAR),其近程回波具有强烈的距离依赖性,导致通过统计方法估计的杂波协方差矩阵不准确,使得空时自适应处理（space-time adaptive processing, STAP）的杂波抑制性能急剧下降。接收天线为均匀线阵条件下,由于阵列没有俯仰维自由度,无法直接对近程杂波进行抑制。针对这种情况,提出了一种近程杂波对消方法,该方法首先估计出近程模糊距离门对应的俯仰角,然后利用空时二维杂波谱的先验信息对近程的杂波进行估计,最后对原始的接收数据进行近程杂波对消。该方法能够对近程杂波进行有效抑制,获得的杂波抑制性能高于直接处理法。仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

基于稀疏重构的海杂波抑制和目标提取算法

在杂波较强的环境下,雷达目标回波往往淹没在杂波中难以被检测,尤其在海杂波背景下,目标的多普勒频率有可能会落在杂波频率范围中,此时传统的杂波抑制方法就产生了一定的局限性.针对此问题,依据杂波、目标信号的稀疏特性和二者在多普勒频率分布特性上的不同,设计了对应的时频域过完备字典;再通过形态成分分析算法求出目标和杂波分量的稀疏...