双圈均匀圆阵互耦和位置误差的联合校正

针对互耦误差和位置误差同时存在的情况,提出一种联合校正的方法.首先,算法设置2个辅助阵元,运用四阶累积量来扩展误差阵列,构造旋转不变子空间算法所需的旋转不变矩阵束,以满足多个辅助信源的高精度测角要求;然后,将估计出的辅助信源方位角作为已知值,通过轮换迭代解耦互耦误差和位置误差.本算法运用了双圈圆阵的阵列结构,降低了搜索维数.仿真结果表明本算法测角精度高、校正效果好.     

基于对角加载的自适应匹配滤波器和自适应相干估计器

分析了对角加载自适应匹配滤波器（diagonally loaded adaptive matched filter, DL-AMF）和对角加载自适应相干估计器（diagonally loaded adaptive coherence estimation, DL-ACE）的检测性能;推导了二者的渐近统计分布,得到了解析的虚警概率（probability of false alarm, PFA）和检测概率（probability of detection, PD）表达式。与常规AMF和ACE相比,尤其是在训练样本不足的情况下,DL-AMF和DL-ACE的检测性能大为提高,并且二者都具有渐近恒虚警（constant false alarm rate, CFAR）特性。     

基于主瓣多径干扰抑制的米波雷达测角方法

从抗主瓣多径干扰的角度出发,提出了一种基于主瓣多径干扰抑制的米波雷达测角方法.该方法通过对和、差波束施加相应约束来求取权值,即自适应和权在目标方向约束为单位增益,干扰方向约束为零增益;自适应差权在目标方向约束为零增益,干扰方向约束为零增益,同时在静态单脉冲比曲线的线性区域内选取2个对称的点作为约束点,以保持单脉冲比曲线不失真.然后进行和差波束形成得到目标单脉冲比,最后通过搜索扫描角度范围内的目标单脉冲比和静态单脉冲比差值中的最小值来确定目标角度.本方法能较好地保证米波雷达的测角精度,仿真实验和实测数据处理验证了此方法的有效性.     

频率分集阵列MIMO多目标二维参数联合估计

针对频率分集阵列MIMO(多输入多输出)雷达中的距离、角度参数联合估计问题,在区分导向矢量非时变、时变两种情况下展开研究.在非时变情况下,提出基于阻塞ESPRIT(旋转不变子空间)修正算法的谱估计方法,在保证估计精度的同时实现了参数自动配对.在导向矢量时变情况下,理论分析了导向矢量时变性对谱估计性能的影响,有针对性地提出了分区估计策略,较好解决了时变条件下的参数估计问题.理论分析及仿真结果表明:所提算法能有效估计频率分集阵MIMO雷达的距离角度参数,且在估计精度、参数自动配对等性能上优于其他降维估计算法.     

天波超视距雷达非均匀采样信号频谱重构

受瞬态干扰影响和空海同时探测的需求,在长相参积累时间条件下,天波超视距雷达(over-the-horizon radar, OTHR)回波信号的有效采样点往往缺损且非均匀,严重影响目标检测性能。针对此问题,提出了一种基于压缩感知的OTHR频谱重构方法。首先,建立了OTHR频域信号的稀疏模型;然后,提出了快速自适应复近似消息传递(fast adaptive complex approximate message passing, FACAMP)频谱重构算法并给出了算法实现步骤;最后,利用FACAMP算法实现了OTHR频谱重构并分析了重构性能。与现有重构算法相比,FACAMP算法具有重构精度高、运算复杂度低、可自适应调整参数和保留背景噪声高斯性的优势。理论分析和仿真实验均验证了所提算法的有效性。     

时域离散类主瓣干扰下基于样本识别的雷达和差测角方法

时域离散类主瓣干扰在时域上处于离散状态，干扰训练样本不易提取，其样本纯度将直接影响干扰抑制效果和目标测角性能。针对时域离散类主瓣干扰背景下的雷达干扰抑制和目标角度估计问题，提出了一种时域离散类主瓣干扰下基于样本识别的雷达和差测角方法。该方法利用了目标和干扰在和、差通道的时域相关性差异，由此提取纯净的干扰训练样本，然后利用空域方位维、空域俯仰维的正交性进行时域离散主瓣干扰抑制，同时估计目标角度。理论推导和仿真实验表明所提方法具备时域离散类主瓣干扰背景下的较好的雷达测角能力。     

基于盲分离的空时联合处理抗复合干扰方法

提出了基于盲分离的空时联合处理抗复合干扰方法,旨在抑制兼有自卫式干扰和多个近主瓣干扰这类复合干扰。这类复合干扰在形式上可以分为噪声压制式(考虑多个近主瓣压制干扰)和转发欺骗式(考虑密集假目标干扰:包括近主瓣密集假目标干扰和自卫式密集假目标干扰)。新方法通过联合空域四通道(和差四波束)和时域双通道(相邻的两个脉冲重复间隔)得到空时联合通道作为接收通道,然后利用盲分离技术对空时联合通道内的混合信号进行分离,最终通过脉冲压缩处理来提取目标回波信号,以此达到干扰抑制的目的。新方法不需要信源的先验知识,容易工程实现。     

低快拍下基于稀疏重构的大电磁矢量传感器阵列多维参数联合估计

大尺寸电磁矢量传感器(electro magnetic vector sensor, EMVS)比小尺寸EMVS辐射效率更高, 研究其参数估计算法有助于推动EMVS的实装化应用。针对大尺寸EMVS阵列研究了低快拍下参数估计问题, 提出基于稀疏重构的波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计算法。首先构造仅含DOA信息的低维块稀疏表示, 然后采用块正交匹配追踪算法恢复块稀疏信号, 最后利用得到恢复后的信号反推出DOA和极化参数估计值。仿真表明了该算法在低快拍下参数估计的有效性, 且计算量和精度均优于现有基于稀疏重构的小尺寸EMVS参数估计算法。     

子空间信号失配下的加权自适应检测器

对于多通道雷达系统，通常存在阵元误差及旁瓣干扰，此时雷达系统假定的目标导向矢量与真实值不同，从而导致信号失配。针对子空间模型下的失配信号检测问题，提出了一种具有恒虚警特性的加权自适应检测器，得到了检测器解析的检测概率和虚警概率计算表达式。根据系统需要，通过调整加权系数，所提出的检测器能够实现对失配信号的灵活检测。此外，对无信号失配的检测环境，在合适的权系数下，所提出的检测器能够提供比现有检测器更高的检测概率。     

和差四通道及辅助阵元联合自适应单脉冲方法

针对平面相控阵,提出了和差四通道及辅助阵元联合自适应单脉冲方法。新方法联合四通道和差波束输出与辅助阵元输出,经过自适应处理得到方位向及俯仰向自适应和差波束,利用主瓣区域高增益的差波束及辅助阵元联合对消主瓣干扰和副瓣干扰。理论分析和仿真结果均表明,新方法可有效抑制主瓣干扰和副瓣干扰,并具有良好的单脉冲测角性能,且无需对干扰空间角进行预先准确估计,利于工程实现。