低多普勒敏感的抗间歇采样转发干扰波形设计方法

针对间歇采样转发干扰，研究了脉内正交的工作波形和保护波形设计方法抑制干扰，考虑到设计波形的多普勒敏感性，以低多普勒敏感约束和互相关函数加权和最小为目标函数、波形恒模为约束条件建立优化问题。由于该问题包含非凸四阶目标函数和非凸约束，难以得到闭式解，因此设计了一种基于循环算法的方法进行求解。最后，通过仿真实验和已有波形进行对比，验证了所设计波形具有较低多普勒敏感性，同时能够有效对抗间歇采样转发干扰。     

抗间歇采样转发干扰的认知恒模波形设计方法

间歇采样转发干扰(interrupted sampling repeater jamming, ISRJ)是一种相干干扰, 对雷达信号的干扰效果表现为欺骗性。针对ISRJ匹配滤波后形成的高栅瓣问题, 研究了低集成旁瓣电平(integrated sidelobe level, ISL)的波形设计方法。考虑到雷达发射信号的恒模约束, 以最小化ISL为目标函数建立优化问题, 由于该问题包含非凸四阶目标函数和非凸约束, 难以得到闭式解, 因此设计了一种加速优化极小化(majorization-minimization, MM)方法进行求解。最后, 通过仿真实验和已有算法进行对比, 验证了所设计的波形能降低干扰栅瓣, 有效对抗ISRJ。     

基于逆高斯纹理分布的协方差矩阵估计方法

在复合高斯杂波中检测目标信号, 需要对杂波协方差矩阵进行估计, 相应的检测性能与估计精度密切相关。利用服从逆高斯分布的纹理分量来对复合高斯杂波进行建模, 可以更好地拟合高分辨杂波实测数据。本文给出了一种两步广义似然比检测器, 先假设杂波协方差矩阵已知以获得检测统计量, 再利用纹理分量的先验分布推导协方差矩阵的最大似然估计。同时，基于贝叶斯方法, 假定纹理分量和协方差矩阵均为服从某种先验分布的随机量, 推导了协方差矩阵的最大后验估计。仿真结果显示, 基于知识的自适应检测技术由于引入了纹理分量和杂波的先验信息, 其协方差矩阵的估计精度好于最大似然估计和样本估计方法, 同时具有更好的检测性能。     

惯导误差下分布式雷达多目标空间配对算法

当分布式高速雷达组网平台存在大的惯导误差时,要实现多目标环境下的组网信号级融合检测,必须解决多目标的空间配对问题。因此,提出了一种利用目标距离信息,结合多路径信息冗余特点的方法来实现多目标空间配对。首先,从理论上推导了判别目标正确配对的表达式,并分析了表达式结果与目标配对情况的对应关系。然后,根据当前目标配对情况设计出相应的目标配对方法。最后,仿真结果验证了该目标配对算法的有效性。