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。     

基于相对距离准则的STAP协方差矩阵估计算法

针对杂波功率依距离缓变的非均匀环境,提出了基于相对距离准则的加权协方差矩阵估计算法。通过对加权最大似然估计概念的描述和原始问题的公式化,在相对距离准则下设计加权函数,使得在样本矩阵求逆(SMI)检测器的条件下,检测算法的相对距离达到最大,并给出了实用的近似加权系数求解方法。通过性能分析可知,在相对距离最大条件下估计的协方差矩阵的条件信杂噪比损失同时达到最大。最后的仿真分析也验证了该算法的正确性和有效性。     

复合高斯杂波中极化MIMO雷达的自适应检测

基于复合高斯杂波纹理分量服从逆伽马分布的假设和分布式极化多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达阵元特点,建立了雷达极化信号模型,提出了一种基于最大后验概率（maximum a posteriori, MAP）估计和广义似然比检验(generalized likelihood ratio test, GLRT)的MIMO雷达极化检测器(MAP-GLRT),该检测器利用了辅助数据估计杂波协方差矩阵以实现自适应性。通过推导检测器的虚警概率表达式,表明其相对于杂波能量具有恒虚警特性。仿真结果表明,杂波形状参数和雷达信道数量会对MAP-GLRT检测器的检测性能产生影响;相比于其他检测器,MAP-GLRT检测器在检测性能上更有优势。     

空间非均匀海杂波的协方差矩阵估计新算法

利用参考样本估计海杂波的协方差矩阵,最典型的方法是归一化样本协方差矩阵（ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄｓａｍ ｐｌｅｃｏｖａｒｉａｎｃｅｍａｔｒｉｘ,ＮＳＣＭ）,它隐含着假设参考样本的散斑分量具有相同的统计特性。这一假设成立与否取 决于海杂波是否具有空间均匀性。为了摆脱ＮＳＣＭ 对散斑分量的假设,提出了一种基于对角加载的协方差矩阵 估计算法（ＮＳＣＭ Ｌ）,该算法自适应组合ＮＳＣＭ 和单位矩阵,其组合系数随着参考样本的统计特性变化而自适应 地变化。利用广义似然比检测器（ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｒａｔｉｏｄｅｔｅｃｔｏｒ,ＧＬＲＴ）检测实测海杂波中的扩展目标,实 验结果表明,当分辨率为３ｍ 时,ＮＳＣＭ Ｌ性能改善高达１５ｄＢ。     

大入射余角CFAR检测器

雷达在大入射余角高分辨率海杂波背景下检测时,等效后向散射面积增大,大部分海杂波能量投射到少数距离单元,能量分布不均,出现功率突然增大的杂波“异常单元”,导致检测器参考窗口所处的背景环境复杂多变,传统检测器检测概率降低,虚警率及误检率增加。为解决此问题,通过参考滑窗单元的协方差矩阵构造正定矩阵,求解其矩阵范数用以估计杂波功率水平,并采用支持向量机改进传统恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测器,得到基于正定矩阵杂波功率估计训练支持向量机的改进CFAR检测器。实验结果表明,新检测器在均匀杂波、多目标环境下检测性能稳定,在杂波边缘的虚警控制能力良好。     

辅助数据缺失环境下结构化自适应目标检测器

杂波背景非均匀导致经典自适应检测方法性能下降,为改善辅助数据缺失环境下的目标检测性能,研究了雷达目标结构化自适应检测方法。利用杂波协方差矩阵斜对称特征,设计了结构化广义似然比检验自适应检测器,提高了杂波谱结构化信息和待检测单元杂波信息的利用率;进一步推导了检测器的实数域表达式。仿真分析表明,所提检测器具有恒虚警率特性,其检测性能对不同杂波相关性具有很好的鲁棒性。在辅助数据缺失环境下,所提检测器性能优于现有典型非结构化和结构化检测器,且这种优势随着辅助数据缺失程度的增大而加大。     

基于重构协方差矩阵空时二维杂波抑制方法

针对杂波环境严重非均匀导致协方差矩阵估计失真、空时自适应处理性能下降的问题,提出了一种杂波协方差矩阵重构方法,并利用重构的杂波协方差矩阵实现杂波抑制。该方法充分利用了载机速度给定时杂波分布轨迹已知这一先验知识,考虑了天线方向图的调制,通过改变空时相关函数调节杂波带宽,可以实现任意杂波协方差矩阵重构。计算机仿真分析和实测数据处理结果表明,所提出的方法在非均匀杂波环境中,与小自由度的降维自适应算法相比具有更好的动目标检测性能。     

基于稀疏重构的机载雷达训练样本挑选方法

针对空时自适应处理中训练样本受目标信号污染时检测性能下降的问题,提出了一种基于稀疏重构技术的训练样本选取方法。该方法首先将接收数据由阵元脉冲距离域转换到阵元多普勒距离域,然后采用改进的正则化FOCUSS算法进行空域稀疏重构,估计待检测多普勒通道对应的阵元距离域数据得到高分辨角度距离谱,利用杂波多普勒与角度的先验关系,剔除角度距离谱上明显偏离角度期望的样本,实现对训练样本的有效选择。仿真表明,相比传统样本选择方法,该方法无须估计协方差矩阵,在小样本集情况下依然能够剔除被污染的样本,有较大优势。     

海杂波环境下改进的中值矩阵检测方法

考虑到最大特征值具有较优的信号检测能力,将基于信息几何的矩阵恒虚警率检测方法与最大特征值相结合,提出了基于最大特征值的改进中值矩阵恒虚警率检测方法。利用矩阵流形上不同的几何测度估计杂波的中值矩阵;采用协方差矩阵的最大特征值作为检测统计量,将最大特征值与不同的中值矩阵估计值相结合得到6种改进的中值矩阵检测方法。通过复杂度分析和基于仿真数据和实测数据的仿真实验验证了改进算法的有效性。     

基于最大似然估计的机载双基地雷达杂波抑制方法

首先建立了机载双基地雷达的杂波模型,然后分析了机载双基地雷达杂波谱的空时分布特性,比较了最大似然估计方法与其他几种常规估计方法的性能,最后在此基础上提出了一种新的基于配准的最大似然非均匀采样距离相关性补偿方法。该方法通过最大似然估计方法完成对双基地机载雷达杂波幅度的估计,并利用非均匀采样选取各训练样本的杂波谱中心实现对杂波谱的配准。仿真结果表明,在各种不同的双基地机载雷达配置情况下,该方法均可有效解决双基地机载雷达面临的杂波非均匀问题。     

High resolution radar target adaptive detector and performance assessment

The high resolution radar target detection is addressed in the non-Gaussian clutter. An adaptive detector is derived for range-spread target based on a novel covariance matrix estimator. It is proved that the new detector is constant false alarm rate (CFAR) to both of the clutter covariance matrix structure and power level theoretically for match cases. The simulation results show that the new detector is almost CFAR for mismatch cases, and it outperforms the existing adaptive detector based on the sample covariance matrix. It also shows that the detection performance improves, as the number of pulses, the number of secondary data or the clutter spike increases. In addition, the derived detector is robust to different subsets, estimated clutter group sizes and correlations of clutter. Importantly, the number of iterations for practical application is just one.     

混沌海杂波背景下的弱信号检测

讨论了海杂波背景下的弱信号检测问题。经典的统计检测理论把海杂波作为随机信号处理的做法大大降低了信号检测的性能。利用海杂波为混沌信号这一先验知识 ,采用神经网络相空间重构的方法 ,对淹没在混沌背景下的弱信号进行检测处理 ,同时针对模型误差及不同信号形式就这一问题进行了全面分析。理论分析和仿真结果表明 ,此方法能有效地实现混沌海杂波背景下的弱目标检测 ,具有很高的改善因子。     

基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法

针对海杂波背景下弱目标检测中存在的信杂比低的问题，提出了改进的基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法。由于海杂波能量远大于目标信号能量，提出选取与海杂波振荡特性相匹配的参数进行可调Q因子小波变换，得到各小波子带的系数，并对小波系数进行稀疏优化后重构海杂波信号。为了判断弱目标信号是否存在，提出一种自适应的阈值检测方法，将原始回波信号与海杂波重构信号的差作为检测样本，实现对弱目标信号的检测。该算法不依赖海杂波具体模型。最后对某实测海杂波数据集进行实验，验证了所提算法的正确性。     

基于逆高斯纹理空间相关性的雷达目标检测

高分辨海杂波可以采用复合高斯模型进行建模,纹理分量决定了杂波的非高斯特性以及后续的检测算法。传统自适应检测算法假设纹理在距离维独立同分布(independent and identically distributed, IID),忽略了实测海杂波纹理相关性。采用逆高斯分布建模纹理分量,提出了一种基于纹理空间相关性的自适应检测器。该检测器选取部分参考单元带入到似然比检测中,为待检测单元提供了散斑协方差矩阵信息和纹理信息。实测数据实验表明,该检测器相对于IID纹理假设下的最优检测器和自适应归一化匹配滤波器具有一定的性能提升。     

基于协方差拟合准则的降维空时自适应处理方法

最优空时自适应处理方法由于计算量大且需要大量的训练样本来估计杂波协方差矩阵而无法满足实际应用,针对此问题,本文提出一种基于协方差拟合准则的降维空时自适应处理方法.该方法首先对每个阵元收到的回波信号进行时域滤波,然后通过协方差拟合准则构造了在高斯信源下与最大似然估计器渐近等价的优化问题,同时我们将协方差拟合优化问题转换为...     

HF radar sea clutter rejection by nonlinear projections

1.INTRODUCTION Utilizingverticalpolarizedelectromagneticwavethat canfollowthecurvatureoftheearthalongtheair wa terinterfacewithlowpropagationlossonhighlycon ductiveoceansurface,highfrequencyground wave radar(HFGWR)isdesignedtodetectandtracktar getsbeyondthehorizonsuchasvesselsovertheseaor aircraftsatlowaltitude.Thereforemoreandmore countriesdevotemuchenergytodevelopHFGWRin recentyears.However,HFGWRhascontinuedtobe seriouslylimitedbyahighthresholdofdetectionin seaclutter.Dominatingth…     

基于知识辅助的天波雷达海杂波抑制方法

针对天波雷达海杂波难以抑制且现有方法未充分利用先验知识的问题,提出基于知识的天波雷达海杂波抑制方法。所提方法利用脉冲重复周期、雷达工作频率、海平面风向、风速作为先验知识,结合海杂波谱模型及提出的基于知识的海杂波协方差矩阵估计方法,构造出基于知识的天波雷达海杂波协方差矩阵,将该矩阵加入最优滤波器设计中,得到基于知识辅助的天波雷达海杂波抑制方法。仿真结果表明,与现有方法相比,所提方法的海杂波抑制效果可提升3 dB以上。     

子空间约束秩1干扰下的雷达信号检测

考虑雷达待检测单元在受到子空间约束的秩1干扰情况下的自适应检测问题,即待检测单元背景噪声协方差矩阵中叠加有一个秩为1的干扰协方差矩阵,并假定干扰分量约束在一个已知的子空间内.采用双步广义似然比检验准则,得到子空间约束的秩为1的干扰检测器(subspace constrained rank one interferenc...