MIMO-STAP稀疏字典降维方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)技术在使用稀疏方法恢复杂波谱时存在的计算复杂度高的问题,提出了一种字典降维方法。该方法直接使用训练样本估计出低分辨率的杂波空时谱,并在此基础上用FOCUSS算法的迭代式提升谱的分辨率,进而计算各原子的Capon功率谱并将谱值较大的原子挑出组成降维字典。当存在多普勒模糊时,则利用先验知识排除因多普勒模糊而入选的原子,将其余满足要求的原子取出组成降维字典。仿真实验表明:降维字典能够完全覆盖杂波脊线,使用降维字典在维持算法输出SINR性能的同时,可有效提升运算效率。     

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。     

利用多输入多输出雷达低秩杂波的降维空时自适应算法

为了抑制机载多输入多输出(MIMO)雷达接收信号中的杂波和有源干扰,提出一种利用MIMO雷达低秩杂波进行降维的空时自适应处理算法(LRC-RD).首先根据系统参数离线构造杂波子空间矩阵,再结合有源干扰加噪声协方差矩阵以及目标空时导向矢量来构造降维矩阵,最后用降维后的数据计算自适应权值.LRC-RD算法可将全维数据维数降为杂波的秩加1,从而降低了计算复杂度和计算自适应权值所需的训练样本数,所以收敛速度快,并且其理论性能可以达到全维处理的理论性能.仿真实验表明,LRC-RD算法在没有误差、样本数为降维后的数据维数的2倍时,其信噪比损失在高速区比基于双迭代的算法和基于子阵划分的算法分别高出约5 dB和17 dB.     

提高空时自适应处理稳健性的一种新方法

常规空时自适应的加权存在时间滞后问题.在载机运动情况下,若空时自适应处理不能有效地形成足够宽的零陷,处理性能将严重降低.针对机载相控阵雷达杂波谱特性进行了研究,通过对空时采样数据引入杂波谱展宽的影响,提出一种自适应零陷加宽技术.由于零陷的加宽,在杂波内部运动情况下,仍能够较好抑制杂波,从而提高算法的稳健性.基于仿真数据和实测数据的仿真试验均表明,该方法可以有效加宽杂波零陷,且增加的运算量很小,对杂波内部随机运动具有很好的稳健性.     

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。     

相控阵机载预警雷达中强孤立干扰的抑制

相控阵机载预警雷达所面临的实际环境复杂多变,其中,强孤立干扰的影响是一个重要问题.强孤立干扰不但不易得到有效抑制,而且还会影响杂波的有效滤除.对此,文中针对存在强孤立干扰情况下的目标检测提出了两种新的处理方法:(1)当训练样本有限,用斜投影技术将强孤立干扰抑制,抑制孤立干扰后该样本仍然参与自适应权的训练;(2)当训练样本比较充足,用干扰置零技术将强孤立干扰和地杂波同时抑制并直接对该样本进行目标检测,但该样本不再参与自适应权的训练.两种方法的有效性分别由计算机仿真数据和某实测数据的处理结果所验证.     

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．     

机载雷达斜视阵下杂波抑制的方法

在机载斜视阵中杂波多普勒频率随距离发生变化,导致传统的空时自适应处理方法不能有效抑制杂波,因此，提出一种谱补偿方法。该方法利用训练单元与待检单元的空域导向矢量关系得到相似度量值,用此度量值再对训练单元的数据进行加权预处理,提高了数据的平稳性;为降低回波中孤立干扰或强目标对采样协方差矩阵估计的影响,对预处理后的数据使用非均匀检测器进行干扰剔除,从而提高机载雷达的检测性能1~3 dB。使用传统的空时自适应处理方法对剔除干扰后的数据进行杂波抑制，通过对数据的处理,证明了该方法的可行性和有效性。     

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。     

杂波谱中心和谱宽估计方法

在雷达动目标检测等处理中 ,为了有效抑制杂波 ,并防止目标白化 ,首先需要对杂波谱中心和谱宽进行有效的估计。基于短序列雷达杂波数据的快速付氏变换 (FFT)运算结果 ,提出了新的杂波功率谱中心和谱宽的估计方法 ,分别称之为“质心法”和“积分法”。将物理学中的“质心法”应用于杂波功率谱中心估计 ,取得了较常规方法好的多的估计效果。在杂波功率谱宽估计中 ,结合相应的功率谱谱形特征 ,利用能量积分的方法完成了功率谱谱宽的估计。和常规的方法相比较 ,有性能好、算法复杂性较小的优点     

时域加权稀疏约束的空时自适应处理算法

1DT是典型的时空级联的后单多普勒空时自适应处理的方法,能够显著降低对独立同分布样本的需求量和空时自适应处理时的运算量,但是进行时域处理时对主瓣杂波的抑制效果较差。针对此问题,提出一种利用时域滤波器频率响应的稀疏特性进行加权稀疏约束的自适应滤波器设计算法。在时域自适应滤波器的模型中加入对旁瓣的稀疏约束,并构造加权矩阵对稀疏约束加权。仿真实验表明：此方法在有效抑制主瓣杂波的前提下能够降低副瓣,并且当存在天线幅相误差时具有较好的稳健性。     

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.     

改进的机载MIMO雷达局域联合自适应处理方法

基于MIMO雷达的空时自适应处理技术在滤波过程中,由于大样本需求数和高运算复杂度的影响,导致杂波抑制效果下降。为解决上述问题,利用局部分块操作的思路,提出了一种改进MIMO-STAP降维处理方法。传统JDL算法需将阵元-脉冲域中的回波信息转换到波束-Doppler域。该方法在此基础上,通过调整时域主通道两侧的辅助通道以及空域主波束两侧的辅助波束数目,减小时域自由度,增强波束指向性,进而提升系统检测性能。经仿真,改进的JDL算法样本需求数和运算量明显降低,并且对阵元以及通道误差等系统自身的误差影响也有较强的鲁棒性,与传统的JDL方法相比,系统改善因子平均提高3dB左右。     

基于电磁散射模型的宽带雷达海杂波特性分析

宽带雷达在抗干扰、目标识别与跟踪等方面具有独特优势。基于粗糙面电磁散射模型对宽带雷达海杂波特性进行了分析。首先利用PM谱函数建立二维海洋粗糙面,引入锥形入射波来克服粗糙面的边缘衍射;然后利用物理光学电磁散射模型,并结合子带合成法,得到宽带条件下散射单元的杂波幅度;最后对宽带雷达杂波回波信号进行建模与仿真,得到海面环境杂波的频谱特性和一维距离像,进而分析了雷达工作带宽、入射擦地角和海面风速对海杂波特性的影响。仿真结果表明:雷达工作带宽增加,入射擦地角减小,海杂波回波幅值均有明显下降,而海面风速对海杂波幅值影响不太明显。     

机载MIMO雷达修正GMB降维方法

针对MIMO雷达空时自适应处理运算量和杂波抑制性能难以兼顾的问题,建立了MIMO雷达杂波数学模型,提出了机载MIMO雷达的修正广义相邻多波束降维方法。该方法基于局域化处理的思想,通过选取特定的发射波束、接收波束和多普勒通道,利用空域两维波束形成和时域多普勒滤波方法进行空时自适应处理。对该方法在不同误差条件下杂波抑制性能进行了仿真实验,结果表明:提出的修正广义相邻多波束方法能够大幅降低运算量和样本需求数,有效抑制杂波,提高慢速目标的检测能力。