超高速平台载雷达杂波特性与抑制方法

针对高超声速平台杂波距离走动与多普勒走动导致的传统空时自适应处理方法杂波抑制性能严重下降的问题,首先建立了高超声速平台杂波空时二维模型,并通过分析杂波空时特性,得出与慢速平台相比,杂波走动造成杂波非均匀性增加和多普勒展宽更严重,非均匀性增加和多普勒展宽程度与脉冲积累时间、杂波块位置均有关。最后,提出利用keystone变换校正杂波距离走动,并通过补偿矩阵补偿杂波多普勒增量的杂波抑制方法。仿真结果表明,所提方法能够使杂波抑制凹口变窄,明显提高主瓣区的动目标检测性能。     

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。     

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...     

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。     

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。     

基于杂波脊先验信息的非均匀杂波抑制方法

机载雷达回波数据非均匀会在很大程度上削弱传统空时自适应处理算法的杂波抑制性能。为此,提出一种基于杂波脊先验信息的非均匀杂波抑制方法,利用机载雷达杂波信号在角度多普勒平面的谱分布信息构造导向矢量基,并在考虑阵元误差影响情况下,对待检测单元数据进行迭代的最小二乘拟合,最后对拟合后的剩余数据进行恒虚警检测处理。该方法充分利用了雷达系统参数及杂波谱分布等先验信息,并且不需要训练样本,可以较好地抑制非均匀杂波,从而改善机载雷达的检测性能。仿真实验验证了该方法的有效性。     

机载相控阵雷达灵巧干扰信号模型及抑制方法研究0

目前对灵巧干扰的研究主要集中在常规地面雷达,对于机载雷达下的干扰模型及其抑制方法的研究较少。针对此种情况,建立了机载雷达背景下噪声卷积干扰、随机移频干扰和延时转发干扰3种典型灵巧干扰的空时信号模型,并从杂波自由度、空时功率谱图和距离-多普勒谱图的角度分析了干扰分布特性以及影响空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)性能的内在机理,在此基础上提出了一种基于单元平均选小检测的机载雷达杂波和干扰同时抑制方法。该方法从杂波空时功率谱角度准确估计干扰来向,并据此形成干扰辅助波束,最后通过STAP实现干扰和杂波的有效抑制。仿真结果表明,所提方法相对于传统级联抑制方法,对延时转发灵巧干扰的抑制性能改善5 dB以上,验证了所提方法的有效性。     

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。     

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。     

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)     

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。     

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。     

基于局部搜索OMP的网格失配STAP算法

针对稀疏恢复空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)存在网格失配时,造成稀疏恢复STAP的性能下降这一问题,提出一种基于局部搜索正交匹配追踪算法。该算法首先从全局STAP完备字典中选择与杂波相匹配的全局网格点;然后以选出的全局网格点为中心,以全局完备STAP字典的空时频率间隔为区域,构建局部STAP字典,并从中选择与杂波最匹配的局部网格点;最后得到杂波的角度多普勒像和修正的STAP字典。仿真结果表明,所提的算法能够选择与真实杂波脊相匹配的网格点,从而提高了稀疏恢复STAP技术的性能。     

基于子空间估计的MIMO阵列降维STAP方法

当对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)阵列进行空时自适应处理时,由于MIMO阵列虚拟孔径增大,相对常规相控阵列能够更好地抑制杂波和干扰,但其所需样本数据量大且计算复杂度高,工程实际中难以应用。提出基于子空间估计的MIMO阵列降维空间自适应处理（space time adaptive processing, STAP）方法,该方法结合扁长椭球波函数的时限带限特性近似构造出降维的杂波子空间,并利用与发射波形正交的辅助匹配滤波通道估计出干扰加噪声协方差矩阵,通过“逼零”方法求得MIMO阵列系统的空时权矢 量。仿真结果表明,当存在非理想因素影响时,该方法能够有效抑制杂波和干扰且降维运算量更低。     

基于稀疏重构的机载雷达训练样本挑选方法

针对空时自适应处理中训练样本受目标信号污染时检测性能下降的问题,提出了一种基于稀疏重构技术的训练样本选取方法。该方法首先将接收数据由阵元脉冲距离域转换到阵元多普勒距离域,然后采用改进的正则化FOCUSS算法进行空域稀疏重构,估计待检测多普勒通道对应的阵元距离域数据得到高分辨角度距离谱,利用杂波多普勒与角度的先验关系,剔除角度距离谱上明显偏离角度期望的样本,实现对训练样本的有效选择。仿真表明,相比传统样本选择方法,该方法无须估计协方差矩阵,在小样本集情况下依然能够剔除被污染的样本,有较大优势。     

基于矩阵相似度的空时二维干扰检测方法

针对干扰目标污染训练样本引起功率非均匀,造成空时自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)目标检测性能下降这一问题,提出一种基于矩阵相似度的STAP非均匀样本选取方法。该方法首先从受污染样本与干净样本的差异性度量角度入手,采用均值Hausdorff距离度量样本矩阵相似性,然后结合凸优化包计算不同样本的相似度,最后根据相似度的不同,实现对受污染样本的剔除。仿真结果表明,同广义内积法(generalized inner product,GIP)相比,采用均值Hausdorff矩阵相似度的挑选方法对于受小干扰强度目标污染的样本检测更加有效,避免了弱干扰目标对于协方差矩阵估计的影响,从而改善了STAP在功率非均匀环境下的目标检测性能。     

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。     

GMTI雷达STAP系统仿真研究

地面动目标检测(Ground Moving Target Indication,GMTI)是脉冲多普勒雷达在军事上的重要应用领域之一。空时自适应信号处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)技术因为在GMTI雷达应用中具有很好的微弱信号检测性能而受到广泛关注。基于均匀直线阵列(Uniform Linear Array,ULA),建立了机载GMTI雷达动目标检测的完整仿真系统,给出了回波模拟仿真和信号处理的流程,讨论了多通道STAP处理技术在实际应用中的细节,并将幅度相位估计(Amplitude and Phase Estimation,APES)与STAP技术结合,提高检测性能。仿真实验结果证明了系统的有效性。     

知识辅助的机载MIMO雷达STAP非均匀样本检测方法

When the covariance matrix is estimated with training samples contaminated by target like signals, the performance of target detection in multiple input multiple output (MIMO) radar space time adaptive processing (STAP) decreases. Aiming at this deficiency, a knowledge aided (KA) generalized inner product (GIP) method for non homogeneous samples detection is proposed. Firstly the clutter subspace knowledge estimated by prolate spheroidal wave functions is utilized to construct the clutter covariance matrix offline. Then the GIP non homogeneity detector (GIP NHD) is integrated to realize the effective selection of training samples, which eliminates the effect of the target like signals in training samples on target detection. The simulation results show that compared with the conventional GIP method, the KA GIP method can screen out contaminated training samples more effectively and the target detection performance of MIMO radar STAP can be improved significantly. 〖JP2〗Thus the proposed KA GIP method is more valuable for practical engineering application.     

基于空时插值的机载雷达杂波距离依赖性补偿方法

杂波距离依赖性是机载前视阵雷达与双基机载雷达面临的重要问题,主要表现在其统计特性随距离而变化,导致杂波协方差矩阵估计不准确,进而使得空时自适应处理（space-time adaptive processing, STAP）性能下降。针对这种情况,提出了一种基于空时插值的杂波距离依赖性补偿方法。该方法通过雷达先验知识分别得到参考距离单元和待补偿距离单元杂波的两组导向矢量,然后对这两组导向矢量进行子空间拟合,利用得到的拟合矩阵作用于数据来补偿杂波距离依赖性,并且为了避免拟合过程中出现目标相消,增加了动目标保护约束。仿真实验结果表明了所提方法的有效性。