基于二维尺度维纳后滤波器的SFCW-MIMO雷达成像伪影抑制方法

为了抑制传统后向投影成像方法产生的伪影，提出了一种基于二维尺度维纳后滤波的伪影抑制方法。首先，针对步进频连续波MIMO雷达，将频域BP成像方法建模为一个二维无失真波束形成器；然后，利用带尺度因子的二维维纳后滤波器使波束形成结果的均方误差最小；最后，分析了尺度因子对单目标和多目标成像性能的影响。现有基于相干因子(CF)的伪影抑制方法仅是所提方法具有不同尺度因子时的特例。通过选择适当的尺度因子，该方法可以克服CF方法的一些局限性。仿真结果表明，所提方法在距离向和方位向都能有效地抑制成像过程产生的伪影。     

一种新的变换域变步长批处理LMS算法及其应用

将变换域LMS算法和变步长LMS算法及批处理LMS算法相结合,提出了一种新的变换域变步长批处理LMS自适应算法,该算法融合了前面3种算法的优点,可以有效地降低输入信号的自相关程度,克服了固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾,并且实时性较好。计算机仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的失调噪声,可以有效地应用于自适应收发隔离系统。     

一种消除正交双通道幅相不平衡的方法

通过数学推导得出了雷达正交双通道幅相不平衡对改善因子稳定度的分析公式，并通过计算机绘出了幅相不平衡参数K和对改善因子稳定度的限制曲线。分析了正交双通道幅相不平衡对MTI性能的影响并提出了较好的解决办法。     

基于RBF网络的扫描体制雷达DOA估计方法

针对传统扫描体制雷达无法分辨半功率波束宽度内存在多目标的问题,利用阵列信号处理的思想,把RBF神经网络理论应用于机扫雷达的DOA高分辨估计.首先给出了扫描体制雷达DOA估计的信号模型,提出了一种基于RBF网络实现扫描体制雷达DOA高分辨估计的SRBF算法.然后针对RBF网络存在的学习收敛速度慢等问题,给出了基于模糊学习矢量量化(Fuzzy Algorithm for Learning Vector Quantization,FLVQ)的网络学习算法,FLVQ方法采用模糊C均值方法中的模糊权重函数在线自适应调整,来确定输入和中心之间的权值,使得网络具有更高的非线性逼近性能和高效的收敛性.理论分析和仿真结果均表明SRBF网络具有快速准确的DOA估计能力,算法便于工程实现,具有较高的实用价值.     

非平稳噪声背景下多径信号DOA估计方法

针对目标信号传输过程中的多径现象或电磁干扰引起的同时存在独立和相干信源(多径信号)的情况,提出了一种非平稳噪声背景下的混合信源DOA分步估计方法。该算法利用常规谱估计算法估计独立信源,在利用广义协方差差分方法排除掉非平稳噪声信息后,然后根据斜投影算子的性质排除独立信源,对剩余的相干信源则可采用修正空间平滑算法恢复为满秩,进而可以用MUSIC算法进行DOA估计。相比较传统的广义差分方法,该算法在提高阵列信源过载能力的同时,避免了对独立信源的平滑运算,计算复杂度降低,并且适用于更广泛的未知噪声背景及低信噪比环境。计算机仿真结果证明了新算法的有效性和正确性。     

一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法

将小波变换、变换域自适应算法和变步长自适应算法相结合，得出了一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法(NDWT-LMS)，该算法可以有效地降低输入信号的自相关程度，克服固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾。计算机仿真结果表明该算法与LMS算法相比具有更快的收敛速度和更小的失调噪声，可以很好地应用于自适应系统中。     

双基地雷达对隐身涂敷小球探测面积的计算

依据隐身涂敷小球的双基地雷达截面积测量值，计算了双基地雷达对隐身涂敷小球的探测面积，得到了探测面积与基线距离之间的关系曲线图。该结果对双基地雷达的优化配置具有参考价值。