非高斯杂波中的MIMO雷达信号分离

针对传统匹配滤波对非高斯杂波中的多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达信号分离性能下降的问题,提出一种基于分数低阶统计量的匹配滤波算法。该方法将对称Alpha稳定分布(symmetric Alpha stable, SαS)作为MIMO雷达的非高斯杂波模型,以滤波器输出分数低阶信杂比最大为准则导出最优匹配滤波器系数。分别对相关SαS和非相关SαS杂波条件下的MIMO雷达信号分离进行了仿真。结果表明,该方法可有效实现非高斯杂波中的MIMO雷达信号分离,且在高斯杂波条件下与传统匹配滤波的性能是一致的。     

基于局部Radon-Ambiguity变换的ARM检测技术

针对反辐射导弹(anti-radiation missile,ARM)雷达回波信号的调频率特性,提出了基于局部Radon-Ambiguity变换(RAT)的ARM检测方法.该方法对导弹的初速度不敏感,也不需要对导弹加速度进行多通道相位补偿预处理.通过将RAT局部化,进一步缩小了检测区域和运算量,提高了检测效率.检测性能分析和仿真实验表明,该方法能够在较低信噪比环境下有效地检测ARM目标信号.     

相关杂波背景下反辐射导弹的Rao检测方法

针对反辐射导弹(ARM)及其载机回波信号的不同特性,提出了一种抑制载机信号的方法。首先估计载机信号的多普勒频率,然后依据频率估计值对延时信号进行相位补偿,再与原信号相减来抑制载机信号。在抑制载机信号后,基于自回归(AR)模型分布的相关杂波假设,导出了ARM检测的Rao检测统计量。Rao检测方法的渐近性能与广义似然比检测(GLRT)相当,但结构更简单、更易于实现。仿真结果表明,所提方法可以有效地抑制强载机信号,实现弱ARM目标信号的检测。