机载雷达超低空多径目标稳健STAP方法

超低空目标与环境之间存在耦合多径效应,产生“镜像”虚假目标,严重恶化协方差矩阵估计和运动目标检测性能。针对这一问题,该文提出基于时域优化的多点联合幅相约束的稳健空时自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)方法。基于超低空目标及其“镜像”目标多普勒扩展特性的分析,提出了目标及临近空时二维域多点联合幅相约束的STAP方法,并基于保形约束推导了时域响应的解析解,实现了STAP二维响应的主瓣保形,克服了目标多径效应造成的检测性能损失。仿真实验验证了该文方法的有效性。     

一种机载前视雷达杂波距离依赖性补偿方法

针对机载前视阵雷达近程回波距离依赖性严重,直接距离采样估计杂波协方差矩阵会导致地面动目标检测(ground moving target indication, GMTI)性能下降,提出了一种完全基于数据的前视阵雷达处理新方法。该方法利用最小二乘准则对近程的杂波进行变换,然后再进行空时自适应处理(space time adaptive processing, STAP)。该方法不需要知道雷达的先验参数,在存在误差的情况下具有稳健性。基于计算机仿真数据的实验结果表明了方法的有效性。     

机载多载频频控阵非均匀距离模糊杂波抑制方法

机载雷达下视工作面临严重的地海杂波,雷达平台运动造成杂波多普勒频率严重扩散,将微弱目标完全淹没。空时自适应处理(space time adaptive processing, STAP)技术通过联合多天线脉冲的接收信号,能够有效地抑制杂波,实现运动目标检测。对于非正侧视阵列高速平台雷达,杂波距离依赖和距离模糊严重制约着目标检测性能。基于多载频频控阵,通过发射一组载频不同的正交信号,在杂波回波中,获得新的发射维自由度,并根据不同模糊在发射维的差异分离各模糊区域。此外,通过进一步对分离后的近程进行杂波补偿,利用降维STAP实现杂波抑制。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

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。     

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。     

星载GMTI稀疏阵雷达的STAP研究

针对稀疏阵的欠采样会引起动目标检测盲区的问题,基于星载GMTI(ground moving targets indica-tion)稀疏线阵雷达,分析了多载频稀疏阵雷达的系统模型和空时自适应处理(space time adaptive processing,STAP)的基本原理,考虑了非周期阵列对减少盲区的作用。仿真结果表明采用多载频模式可有效改善稀疏引起的动目标检测盲区。     

对降维STAP机载雷达的延时混叠转发干扰方法分析

针对降维空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)在不满足独立同分布(independent identical distribution, IID)训练样本的需求时性能严重下降的问题,提出了一种改进的延时混叠转发干扰方法。该方法主要是通过延时混叠协同频率调制,产生多个距离单元分布可控的假目标,成为STAP前向滤波阶段选取的训练样本的一部分,从而破坏训练样本IID的条件,导致形成的空时自适应权产生主瓣畸变,最终无法获得真实的目标信息。仿真结果表明,该方法产生的假目标数目多且距离单元分布可控,降维STAP系统处理性能严重下降。     

空载双基地雷达地杂波模拟

从空时二维角度出发 ,根据接收方向和多普勒单元划分双基地距离单元 ,进而精确地仿真空载双基地雷达的地杂波 ,并通过杂波仿真验证了双基地雷达的各种多普勒现象。最后给出了空时二维自适应信号处理(Space -TimeAdaptiveSignalProcessing ,STAP)在空载双基地雷达中的应用研究。同时讨论了不同多普勒情况下STAP的应用特点。     

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。     

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。     

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。     

共形阵机载火控雷达杂波建模与杂波抑制

共形阵机载火控雷达较常规平面阵机载火控雷达有着更少的负载、更好的空气动力性能及更大的扫描范围等优点。对机头共形阵火控雷达的子阵划分、方向图特性、杂波建模和杂波抑制等问题进行了研究。首先,给出了机头共形阵天线的数学模型和几何结构,依据火控雷达动目标检测需求确定了该天线工作方式和子阵合成方式,并分析了机头共形阵的天线方向图特性;然后,结合共形阵阵面结构特点分析了机头共形阵的杂波谱分布特性;最后,利用空时自适应处理(space time adaptive processing, STAP)方法对共形阵机载火控雷达进行了杂波抑制处理,并通过仿真分析了STAP方法的杂波抑制性能。     

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。     

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。     

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。     

基于通用复时频分布的进动目标微多普勒提取

首先建立了进动锥体目标的雷达回波模型,推导了目标微多普勒频率与进动参数的定量关系。针对进动目标雷达回波具有的多分量非线性调频特点,提出了通用复时频分布(generalized complex time frequency distribution, GCD)的微多普勒提取方法,与线性和二次Cohen类时频分布相比,GCD具备高时频分辨力、低交叉项的优点。同时针对峰值估计微多普勒瞬时频率(instantaeous frequency, IF)方法受信号频率交叉覆盖和噪声干扰严重的问题,提出基于Viterbi算法的微多普勒IF估计方法,有效提高了微多普勒IF估计精度。实验中利用仿真和暗室测量数据验证了GCD Viterbi方法的性能。     

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。     

机载预警雷达三维空时自适应处理及其降维研究

分析了AEW雷达系统中实际存在的阵元幅相误差对二维空时自适应处理(2D STAP)性能的影响。提出了一种更加稳健的三维空时自适应处理(3D STAP)技术,补偿因存在阵元幅相误差而导致各列子阵俯仰方向图的不一致性。为了降低计算量,还提出了一种三维先时后空自适应处理(3D T SAP)的准最优技术。对仿真数据和某实测数据的处理结果证明三维处理具有优良的性能和很强的误差容错能力。     

基于CMCAP的低空风切变风速估计方法

针对机载气象雷达在存在幅相误差影响时,杂波抑制性能下降,低空风切变风速估计不准确的问题,提出了基于组合空时主通道自适应处理(combined space-time main channel adaptive processing, CMCAP)的低空风切变风速估计方法。该方法首先对待测距离单元的雷达回波数据利用构造的降维联合空时变换矩阵进行自适应降维处理,然后构造降维处理器的最优权矢量对降维处理后的数据进行自适应滤波,进而在存在幅相误差的情况下实现风场速度的准确估计。后续仿真结果证明了所提方法的有效性。     

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...