天波雷达子空间分解类海杂波抑制方法评估

构建了基于子空间分解的天波超视距雷达海杂波抑制方法统一模型,并在该模型下阐释了基于特征值分解、奇异值分解和高阶奇异值分解三种典型方法的机理,给出了模型预设参数的选取方法,结合信杂比改善因子比较分析了三种方法在不同数据条件下的性能,并讨论比较了实现复杂度.最后通过对实测海杂波数据的处理分析验证了三种典型方法在存在低可探测舰船目标下的有效性和鲁棒性,试验表明:基于高阶奇异值分解的海杂波抑制方法的有效性和鲁棒性较优.     

利用单次快拍数据自适应处理的最小二乘算法

针对直接数据域最小二乘算法存在有效阵列孔径损失及自适应方向图旁瓣电平较高等不足,提出一种利用单次快拍数据进行自适应处理的改进算法.该方法基于直接数据域最小二乘箅法所得的权值,构造出一个变换矩阵,并对阵列接收的单次快拍数据样本进行预变换处理.形成子阵级输出后.根据噪声增益最小化准则,对各子阵进行自适应波束的形成,从而充分利用了所有阵元信息,不仅提高了有效阵列孔径,而且明显改善了阵列抑制严重非平稳干扰的性能.计算机仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于权矩阵低秩逼近的MIMO OTHR多模SDC抑制算法

扩展多普勒杂波是天波超视距雷达(over the horizon radar,OTHR)慢速舰船目标检测面临的关键问题。在新一代多输入多输出天波超视距雷达系统下,基于最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)权矢量,提出一种权矩阵低秩逼近的多模扩展多普勒杂波抑制算法。利用阻塞矩阵进行数据预处理,并利用“发射〖CD*2〗接收”二维权矩阵的特征分解对双迭代MVDR算法进行了多级扩展,在减小了计算量和样本需求的基础上,进一步改善俯仰空域滤波的输出信杂噪比,提升OTHR对低可探测慢速舰船目标的检测性能。理论分析和仿真验证了算法的有效性。     

分时波束空间MIMO天波雷达发射ADBF方法

为简化基于MIMO(多输入多输出)技术的天波雷达扩展多普勒杂波抑制方法,分析了时间叉排线性调频连续波MIMO天波雷达与慢时间相位编码MIMO天波雷达之间的关系,提出一种分时波束空间MIMO天波雷达模型,并给出了相应的TADBF方法.该TADBF方法在分时波束空间实现,可有效抑制扩展多普勒杂波;简化了发射信号分集,在大型阵列降维处理情况下,只在各脉冲重复周期控制波束指向,无须对子阵或者波束进行相位编码,便于工程实现.仿真验证了该方法的有效性.     

新的空时二维谱估计信号模型

针对现有空时二维谱估计算法在信号数增大时均不同程度出现性能上的恶化直至失败的问题,总结了目前通用的空时二维谱估计信号模型,提出了“时域副流形”的概念及相应的信号处理方法。该算法通过时域投影对信号进行预处理,先从时域上对信号进行粗分,从而以较小的代价换取大信号数情况下算法性能的改善。理论分析与仿真结果证明了算法的有效性。     

一种改进的OTHR自适应海杂波抑制方法

海杂波抑制严重限制天波超视距雷达(over the horizon radar, OTHR)系统对低速舰船目标检测能力的主要原因之一。针对自适应海杂波抑制方法中当杂波与目标多普勒频率接近时存在目标谱峰分裂或目标谱峰偏移的问题,提出一种采用运动目标显示（moving targetindication, MTI）与基于特征值分解的自适应杂波抑制相结合的改进的特征值分解（modified eigen value decomposition, MEVD）海杂波抑制方法。该方法通过MTI滤波器抑制目标谱峰内杂波,之后通过自适应抑制方法抑制其他杂波,具有同时抑制一阶和高阶海杂波的能力,提高了目标信杂噪比,有助于提高OTHR对舰船目标的检测性能。理论分析、仿真实验和实测数据处理结果均验证了MEVD方法的有效性。     

天波超视距雷达探测弹道目标关键因素与技术研究

对于主动段弹道目标的监视预警,国外主要是依靠天基预警系统,但其造价昂贵、建设周期长、不便 维护,不符合我国实际情况。为解决此问题,可利用现有天波超视距雷达进行弹道目标的监视预警。从分析弹道 目标主动段高频雷达特性与对目标检测性能的影响入手,提出了影响天波雷达检测弹道目标时机的天线极化选 择、频率选择、尾焰回波凝聚等关键因素,并指出相应的关键技术及解决方案,最后给出了相关问题的一些结论。     

基于模糊函数的LFM UWB雷达信号滑动平均波达方向估计

针对线性调频类超宽带雷达信号的线性时频特性,提出了基于2阶统计量——信号模糊函数的线性调频类超宽带雷达信号波达方向估计算法,通过分析仿真证明该方法优于传统方法。根据分析指出循环平稳算法与模糊函数算法之间的关系,介绍了循环平稳算法对基于窄脉冲形式的无载波超宽带雷达信号DOA估计的有效性。系统完整地论述了超宽带雷达信号DOA估计算法。     

二维MUSIC算法分维处理及其阵列结构的研究

基于阵列接收信号相关矩阵特征结构的谱估计方法是信号参数测量的主要方法之一。随着应用研究的不断深入,对信号的二维参数进行测量的要求日益迫切。针对目前多信号环境下二维DOA参数测量问题,对二维MUSIC算法分维处理中的参数配对耦合问题进行了分析,得出了耦合阵列结构的特征,即二维MUSIC算法分维处理中,耦合的产生与否由阵列的横坐标矢量与纵坐标矢量的线性相关性决定。该特征表明,传统的平面阵列存在着较大的阵元冗余。在此基础上,提出了无冗余的配对阵列。同时,提出了解耦合的F型阵列结构和分维搜索方式,进一步减少二维参数测量的阵元冗余。与现有的二维DOA参数测量方法相比,在计算量、阵元利用率和测量精度等方面性能突出。通过仿真,表明了算法和阵列结构的有效性。     

天波雷达弱目标检测的知识辅助DP-TBD方法

提出一种知识辅助动态规划检测前跟踪(KA-DP-TBD)方法.在天波雷达弱目标的检测中,联合多帧回波数据积累能量,先单帧数据做常规信号处理,再用距离-多普勒平面上目标的运动特征及目标运动的统计特性为辅助知识,在下一帧能量积累时选择在合理的关联区域内进行动态规划积累,排除不符合目标运动特性的积累区域的强噪声对检测结果的影响,提高雷达在复杂多变的外界干扰环境及非平稳的电离层传播环境中的检测概率,在提高弱目标检测性能的同时减小了运算量,工程可实现性较强.仿真分析和实测数据处理结果验证了该方法的有效性.