重叠子阵平面相控阵ADBF的方向图控制

提出了二维子阵级ADBF的信号模型,适用于任意的平面相控阵。研究了基于失配最优检测器的二维子阵级ADBF,它是对常规二维子阵级ADBF的一种修正,通过引入一个失配的导向向量,可对方向图进行有效的控制。该方法在无干扰时可得到所希望的静态方向图,因而解决了ADBF在自适应与非自适应工作模式之间的转换问题;而在存在干扰的情况下,与常规方法相比,明显改善了旁瓣电平。基于失配最优检测器的方法对重叠子阵和非重叠子阵均适用,克服了基于归一化的方法只适用于非重叠子阵的局限性。仿真结果证明了所提出方法的有效性。     

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。     

一种非理想阵列的快速宽带信号方位估计算法

针对宽带信号方向估计算法需要进行初次估计和进行多次奇异值分解的问题,提出了在传感器阵列存在误差的情况下,基于Prony-Lanczos方法的快速宽带信号方位估计算法。方法将接收信号转换到频率域内,分离阵列流形中信号方向和阵列参数;其次,在考虑阵列互耦的情况下,采用快速奇异值分解的方法求取奇异向量,并利用奇异向量构造聚焦矩阵;最后,利用聚焦求和窄带方位估计对宽带信号进行方法估计。仿真试验表明,存在阵列误差的情况下,本算法具有较好的分辨率和较低的计算复杂度和鲁棒性。     

基于虚拟阵元信号重构的嵌套阵稳健波束形成

由于嵌套阵中部分阵元间距远大于信号半波长, 可能导致高旁瓣和栅瓣等问题。因此, 通过利用均匀子阵进行信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计, 重构出虚拟阵元的接收信号, 从而构建一个虚拟的稠密均匀阵列, 大幅增加了波束形成算法自由度。通过估计信号功率, 重构虚拟均匀阵列的干扰加噪声协方差矩阵(interference plus noise covariance matrix, INCM), 可得虚拟均匀阵列的波束形成权矢量。仿真实验表明, 相比其他波束形成方法, 所提算法主瓣宽度小、旁瓣电平低、收敛速度快、抗干扰能力强。     

基于噪声子空间特性的波束形成器设计

为高效、高性能地合成阵列接收信号, 提出基于噪声子空间特性的波束形成器设计。首先, 利用噪声的宽带分布特性, 对Capon空间谱的噪声区域做粗采样, 由此进行残留噪声补偿, 获得信号协方差矩阵的估计; 其次, 利用噪声子空间与信号子空间的正交性, 通过信号协方差矩阵分解构造出信号正交补投影算子; 最后, 利用噪声子空间与干扰子空间的正交性, 用该投影算子对观测信号进行处理, 获得干扰功率估计, 进而推导出干扰加噪声协方差矩阵和最终的波束形成器。仿真结果表明, 该方法仅耗费较少的快拍, 即可在大信噪比范围内实现较高信干噪比输出。     

相控阵的子阵级数字波束扫描方法研究

在子阵级相控阵中,对于多波束形成等很多应用,需要在子阵级进行数字波束扫描。此时抑制扫描后的方向图旁瓣是一个重要问题。基于具有圆形投影区域的期望子阵方向图,构造了子阵级加权网络,通过对子阵输出进行后处理得到了新的子阵方向图,从而抑制了子阵级波束扫描的方向图旁瓣。该方法与基于矩形投影区域的期望子阵方向图方法相比,提高了子阵级波束扫描的旁瓣抑制性能。仿真结果验证了理论分析的有效性。     

MIMO雷达嵌套平行阵下基于子空间的目标二维波达角估计

研究了多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达中的二维波达角(direction of arrival, DOA)估计问题,并提出了一种嵌套平行阵下基于子空间的二维DOA估计算法。利用存在嵌套关系的双平行阵(two parallel uniform linear array, TPULA)作为收发阵列,大大增加了自由度(degree of freedom, DOF)。在DOA估计方面,算法利用数据重构增加虚拟脉冲数,并利用酉变换降低运算复杂度,然后分别基于信号子空间和噪声子空间获得了自动配对的二维DOA估计的闭式解。算法复杂度低,而且相比MIMO雷达中传统TPULA下的算法,该算法拥有更好的角度估计性能,并可辨别空间相干目标。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于LFM子脉冲的宽带雷达目标回波模拟方法

在宽带雷达目标回波信号的半实物计算中,需要同时满足实时性和仿真精度的要求。提出一种基于线性调频(linear frequency modulation,LFM)子脉冲的宽带雷达目标回波模拟方法,将LFM脉冲信号分成若干个窄带、短时线性调频子脉冲,通过计算各个子脉冲对应的目标回波信号,来重构全脉冲的宽带目标回波信号。采用这种方法可大幅度减少算法的运算量,显著降低了算法对硬件资源的要求,提高了算法的实时性。计算机仿真结果证明了方法的可行性并具有较高的计算精度。     

基于图信号处理的大口径阵面测量数据恢复

针对热载荷和器件老化等因素造成空间大口径阵列上的测量传感器失效问题,提出大口径阵面测量数据恢复方法。根据图信号模型得到测量数据的图拉普拉斯矩阵,并基于矩阵填充理论建立了数据恢复模型,采用交替迭代方法求解对应的正则化优化问题。利用阵列的图结构特性,能够在存在单元失效和非均匀误差情况下高精度恢复测量数据。仿真验证了所提方法的有效性以及在失效率较大情况下的稳健性。     

基于压缩感知信号重构的间歇采样转发干扰对抗方法

间歇采样转发干扰是一种针对大时宽带宽线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号的新型相干干扰样式,通过不同的参数设置可以形成逼真多假目标以及具有压制效果的密集假目标干扰。根据间歇采样转发干扰“存储转发存储转发”的干扰特点,给出了能量函数的定义,并根据目标回波信号和干扰信号能量函数的特征差异,提出了一种提取未受干扰影响的目标回波信号数据的方法;然后将其看作目标回波信号的压缩数据,利用其与解线调处理后的目标回波信号稀疏频域之间的线性关系,构建了压缩感知最小问题求解模型;最后,利用正交匹配追踪算法重构了目标回波信号,实现了对间歇采样转发干扰的抑制。蒙特卡罗仿真结果表明:通过设置合适的阈值,所提方法可以获得较好的干扰抑制性能和较高的抗干扰成功概率,并且不仅适用于中带LFM匹配滤波体制雷达,而且适应于宽带LFM去斜体制雷达。     

基于冗余阵元优化的双基地嵌套MIMO雷达目标DOD和DOA联合估计方法

针对传统双基地嵌套多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达进行目标参数估计时精度差、角度分辨率低和自由度低等问题, 提出了一种基于利用虚拟冗余阵元的重建Toeplitz矩阵算法对目标的波离方向角(direction of departure, DOD)和波达方向角(direction of arrival, DOA)开展参数估计的方法。首先, 将两个嵌套阵列空间分置后分别形成双基地MIMO雷达的接收阵列和发射阵列, 阵列经处理后的虚拟接收信号存在大量冗余虚拟阵元。其次, 将冗余虚拟阵元对应的协方差数值进行平均处理替代原值, 形成新的虚拟接收信号。然后,通过利用两个选择矩阵在虚拟接收阵列和虚拟发射阵列中分别构建空间平滑子阵的方法重构Toeplitz矩阵, 来重组虚拟接收信号。最后, 利用常规子空间类算法对等效虚拟信号开展空间谱估计, 实现DOD和DOA的相互匹配, 所提算法在估计性能和自由度性能方面与其他算法对比效果更好。     

聚类子阵划分及子阵级单脉冲测角性能分析

在大型阵列天线的设计中,考虑到系统成本及复杂性,通常会采用子阵技术。然而,由于理论分析不足,工程中普遍接受的是较为简单的子阵划分,这种设计的缺陷制约雷达的整体性能。针对阵列雷达单脉冲技术,揭示了最优子阵划分与聚类问题的等价关系,建立了聚类算法求解最优子阵划分的理论基础,并推导了任意子阵划分下的单脉冲技术及其性能指标。聚类方法能够有效地获得最优的划分方案。通过数值实验,对所提方法以及经典的子阵列划分方法进行了仿真对比,验证了聚类子阵划分方法的有效性。     

基于JADE-斜投影的鲁棒波束形成算法

针对矩阵重构类波束形成算法对阵列幅相误差敏感的问题,提出一种基于盲源信号分离和斜投影的矩阵重构鲁棒波束形成算法。首先,依靠盲源分离技术得到接收信号和混合矩阵,结合期望信号先验信息完成混合矩阵中信号导向矢量的搜索。然后,利用盲源分离得到的信号协方差矩阵完成阵列幅相误差估计。最后,基于幅相误差校准的混合矩阵和斜投影思想,构建各干扰的斜投影算子,将接收数据分别向干扰斜投影空间进行投影,得到对应的干扰信号,完成干扰噪声协方差矩阵重构。仿真结果表明,所提方法对阵列幅相误差具有较好的鲁棒性,验证了算法的有效性。     

利用对称阵实现宽带线性调频信号DoA估计

提出了一种利用对称阵实现宽带线性调频(LFM)信号DoA估计的新方法。该方法通过计算对称阵元偶之间的互Wigner Ville分布,建立时频域的阵列信号模型,并用修正的总体最小二乘 相干信号子空间方法(MTLS CSM)获得DoA估计。该方法由于充分利用了Wigner Ville分布的时频滤波特性,因此能有效实现多个线性调频信号的DoA估计,在低信噪比情况下仍有较高的估计精度。同时该方法还具有DoA不受扇区限制,计算简单等优点。计算机仿真证实了方法的有效性。     

极化域DOA估计与阵元姿态位置误差自校正

极化阵列波达方向估计的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法可以利用数据的多线性关系减少需搜索参数,适用于跳频、宽带信号。电磁矢量传感器在空间单一位置接收的完备电磁信息,可以转化为任意姿态下接收信号。无需专用校正信号源,利用系统使用期间获得的参照信号,可得到各传感器位置误差参数。仿真实验表明,该方法可实现极化阵列阵元六维空间参数误差自动校正。     

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。     

宽带信号方位估计的改进RSS方法

为了降低宽带信号旋转信号子空间（rotational signal subspace, RSS）方位估计算法的运算量和分辨门限,针对中心对称阵列,将实值处理过程和信号子空间缩放MUSIC（SSMUSIC）方法引入宽带信号方位估计,提出了一种宽带信号方位估计新方法。该方法首先使用左实变换矩阵将双向平滑后的各个频率子带的数据协方差矩阵变换为实数矩阵,从而大大降低了运算量;然后使用RSS方法选取聚焦矩阵对各个频率子带的实协方差矩阵进行变换,得到同一参考频率点的数据协方差阵;最后利用基于子空间斜投影的SSMUSIC算法进行一维搜索来求得各个目标的方位角。仿真实验结果表明,该方法比常规宽带RSS方法运算量小,且具有更低的分辨门限和更小的均方误差。     

机载前视阵雷达距离模糊杂波抑制新方法

提出了一种简单有效的机裁前视阵抑制距离模糊杂波方法.该方法在对数据进行多普勒滤波之后向待检测距离区间的中心距离单元空域导向矢量空间投影,能够获得好的模糊杂波滤除性能,并且降低了计算量.计算机仿真实验结果表明了该方法在雷达回波存在误差的情况下具有稳健性.     

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。     

基于子空间的阵元误差估计方法

基于知识辅助的样本挑选算法是一种模型化的算法,当存在阵元误差时,假定的杂波模型与实际接收数据不匹配,算法性能严重下降。为了解决这个问题,提出一种基于子空间的阵元误差估计方法。该方法首先利用雷达构型参数计算杂波的正交补空间,再对接收数据分解得到最大奇异值对应的左奇异向量,最后利用两者的正交性来估计阵元误差。仿真实验表明,该方法可以准确地估计阵元误差,提高知识辅助样本挑选算法的稳健性。