直接数据域空时自适应处理(STAP)在雷达信号处理中的应用

本文阐述了直接数据域空时自适应处理(space-time adaptive processing)算法抑制雷达杂波的原理,给出了具体的算法过程和计算机模拟仿真实验结果。空时自适应处理与分立干扰滤除算法不同的是该方法对每个距离单元的空时数据进行独立处理时,该距离门中均匀杂波和非均匀干扰的抑制均不需要利用其他距离门的样本。直接数据域方法是一种完整的非均匀STAP处理算法。仿真实验结果证明该方法在非均匀环境下,对雷达杂波进行抑制得到了较好的效果。     

STAP技术在有源干扰环境下的运用方法

为了在复杂的有源干扰环境下改善空时二维自适应处理(Space-time Adaptive Processing,STAP)技术的处理性能,提出了一种基于局部空域自适应阵列处理的改进型自适应波束形成方法。这是一种空间抗干扰与STAP技术滤除杂波级联的方法。采用MUSIC技术对有源干扰的波达方向进行估计,然后分别在期望方向和干扰方向形成接收多波束,再在波束域进行自适应处理以抑制有源干扰,最后在空间反干扰滤波后运用STAP技术进行杂波抑制。仿真结果表明,该方法能有效估计出干扰源的方位,使STAP技术在有干扰的环境下也能保持较好的杂波抑制性能,同时在波束域进行自适应滤波,大大降低了抑制干扰所需的运算量,理论分析和仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于杂波距离方位谱的机载非正侧MIMO雷达STAP方法

在机载非正侧MIMO雷达系统中,传统统计类空时自适应处理方法难以获得足量的独立同分布训练单元,无法准确估计待测单元杂波特性,杂波抑制性能严重下降。为了减少所需训练单元数,在分析机载非正侧MIMO雷达杂波在距离-方位域上分布的基础上,给出了杂波距离方位谱的概念;然后,利用稀疏恢复方法和距离滤波器估计杂波距离方位谱;根据杂波距离方位谱估计杂波协方差矩阵、构造空时滤波器,滤除杂波、检测目标。由于利用了雷达和载机参数等飞行配置先验信息以及杂波空时耦合关系构造,基于杂波距离方位谱的STAP方法可以在少量训练单元的情况下准确估计杂波协方差矩阵,有效抑制杂波、检测慢速目标,仿真实验证明了方法的有效性。     

基于稀疏恢复的 MIMO-STAP干扰样本检测方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)技术在训练样本存在有源干扰时杂波抑制性能严重下降的问题,提出了一种干扰样本检测方法。首先使用正则化FOCUSS算法估计出各原子的空时功率谱值,接着设置谱值门限将谱值较大的原子取出,然后确定扫描带对空时二维平面进行扫描,最后根据进入扫描带最大原子数占总原子数的比例判别训练样本是否存在干扰。仿真实验表明,该方法可有效检测出训练样本中的干扰,使用该方法挑选出的无干扰训练样本恢复杂波谱可保证空时滤波器的杂波抑制性能,提升稀疏算法求解杂波谱时涉及到的样本的可靠性。     

相控阵机载预警雷达中强孤立干扰的抑制

相控阵机载预警雷达所面临的实际环境复杂多变,其中,强孤立干扰的影响是一个重要问题.强孤立干扰不但不易得到有效抑制,而且还会影响杂波的有效滤除.对此,文中针对存在强孤立干扰情况下的目标检测提出了两种新的处理方法:(1)当训练样本有限,用斜投影技术将强孤立干扰抑制,抑制孤立干扰后该样本仍然参与自适应权的训练;(2)当训练样本比较充足,用干扰置零技术将强孤立干扰和地杂波同时抑制并直接对该样本进行目标检测,但该样本不再参与自适应权的训练.两种方法的有效性分别由计算机仿真数据和某实测数据的处理结果所验证.     

提高空时自适应处理稳健性的一种新方法

常规空时自适应的加权存在时间滞后问题.在载机运动情况下,若空时自适应处理不能有效地形成足够宽的零陷,处理性能将严重降低.针对机载相控阵雷达杂波谱特性进行了研究,通过对空时采样数据引入杂波谱展宽的影响,提出一种自适应零陷加宽技术.由于零陷的加宽,在杂波内部运动情况下,仍能够较好抑制杂波,从而提高算法的稳健性.基于仿真数据和实测数据的仿真试验均表明,该方法可以有效加宽杂波零陷,且增加的运算量很小,对杂波内部随机运动具有很好的稳健性.     

机载MIMO雷达修正GMB降维方法

针对MIMO雷达空时自适应处理运算量和杂波抑制性能难以兼顾的问题,建立了MIMO雷达杂波数学模型,提出了机载MIMO雷达的修正广义相邻多波束降维方法。该方法基于局域化处理的思想,通过选取特定的发射波束、接收波束和多普勒通道,利用空域两维波束形成和时域多普勒滤波方法进行空时自适应处理。对该方法在不同误差条件下杂波抑制性能进行了仿真实验,结果表明:提出的修正广义相邻多波束方法能够大幅降低运算量和样本需求数,有效抑制杂波,提高慢速目标的检测能力。     

基于稀疏恢复的直接数据域STAP算法

在机载/星载雷达系统中,空时自适应处理(STAP)可有效抑制杂波并实现动目标检测。基于统计的STAP算法通过平稳的训练样本来估计检测单元内的杂波协方差矩阵,并设计相应的滤波器以提高检测单元的输出信杂比。但训练样本的平稳性在实际快变的杂波环境中无法保证,因而此类算法在实际非均匀杂波环境中性能较差。该文通过挖掘检测单元数据在角度-Doppler域上的稀疏性,提出一种新的直接数据域STAP算法。该算法通过稀疏恢复来获得检测单元的高分辨空时谱估计,有效地避免杂波旁瓣对目标检测的影响,进而实现不经过杂波抑制而直接运动目标检测的目的。同时由于不使用训练样本,可很好地避免训练样本内的非均匀性,该算法在实际非均匀杂波场景中有更广泛的应用前景。     

基于DenseNet的机载雷达动目标检测

针对传统机载雷达运动目标检测方法所需训练距离单元较多的问题,将运动目标检测问题转化为多分类问题.首先,基于少量训练距离单元数据构建分类所需的训练数据集;然后,基于卷积神经网络DenseNet构建多类分类器;最后,利用训练后的分类器提取雷达空时回波数据特征,进行目标检测和参数估计.仿真结果表明:基于DenseNet的机载雷达动目标检测方法能够有效检测目标,估计目标的距离、多普勒频率等参数.相比传统空时自适应处理方法,该方法能够显著减少所需训练距离单元数量;相比现有基于分类的目标检测方法,该方法能够有效提高目标检测和参数估计的准确度.     

天基雷达杂波抑制STAP算法性能仿真研究

天基雷达系统中杂波存在时空二维耦合的问题,在杂波抑制上通常采用空时自适应处理（STAP）的方法。基于天基雷达系统中杂波和干扰对STAP处理的影响,论文围绕天基雷达对STAP处理的需求,开展了对单基地天基雷达系统的STAP算法对天基雷达杂波抑制的仿真研究。     

一种基于正交编码的天基雷达空中目标检测方法

天基雷达由于工作于下视模式,天基雷达接收到的目标回波信号往往会淹没在地球杂波背景中.分析了天基雷达地杂波的产生原因,提出了低PRF时天基雷达空中动目标检测的无杂波区域,然后结合正交编码方式,提出了一种基于正交编码技术的空中目标检测方法.该方法不需要进行复杂的杂波抑制处理,可在一定程度上解决下视雷达面临的强地杂波问题.     

机载MIMO雷达空时二维杂波建模及特性分析

为了揭示发射信号正交分集情况下机载MIMO雷达的杂波分布规律及特征，在分析了机载MIMO雷达几何特性的基础上,建立了机载MIMO雷达杂波的空时二维阵元模型,并推导了相应的矢量模型,分析了影响MIMO雷达杂波分布的关键因素。给出了距离模糊情况下杂波协方差矩阵估算方法,分析了机载MIMO雷达的杂波分布特性。仿真结果表明：机载MIMO雷达杂波具有良好的斜对角空时二维分布特性；MIMO雷达杂波谱中杂波基线附近杂波展宽幅度小,更利于慢速目标的检测；相比相控阵雷达，MIMO雷达具有更广的探测视角和更大的系统自由度,使其易于进行杂波抑制。     

基于先验知识的降维自适应时域滤波器

为了灵活调节时域滤波器各频率处能量以及利用先验知识提高机载雷达抑制杂波、干扰信号的性能,提出一种基于先验知识的降维自适应时域滤波器设计算法。首先结合先验知识估计机载雷达杂波协方差矩阵;然后通过这些信息,设计降维处理中时域滤波器各频率区域的增益;最后利用凸优化思想设计最优时域滤波器。结果表明:设计的时域滤波器通过分配不同区域的能量,保证在地杂波和干扰的多普勒区域处形成深宽凹口,不仅抑制了地杂波,还能够改善位于主杂波区域的压制性干扰,极大提高了机载雷达在复杂环境中检测目标的能力。     

基于空时两维变换的距离非平稳杂波环境STAP方法

针对机载非正侧视阵雷达的杂波距离依赖性问题,提出一种基于空时两维变换的机载非正侧视阵雷达近程杂波补偿方法.利用杂波导向矢量在空时两维的特殊结构,在补偿主瓣杂波距离依赖性的同时,也能够对旁瓣杂波距离依赖性进行补偿.计算机仿真结果表明,算法能够对杂波距离非平稳性进行补偿,提高空时自适应处理（STAP）的杂波抑制性能.      

基于PSWF函数的机载MIMO雷达降维自适应处理算法研究

针对机载多输入多输出(MIMO)体制雷达的杂波抑制问题,本文提出了一种机载MIMO雷达降维空时自适应处理(STAP)算法。该算法利用PSWF函数,根据雷达参数,离线的构造出杂波子空间的一组完备正交基,实现了对杂波子空间的估计,并运用特征相消法(EC)完成了降维STAP计算。仿真实验表明,在理想情况下,该算法能够获得很好的杂波抑制性能;在考虑阵元幅相误差时,与特征对消法相比,该算法在大幅降低运算复杂度的同时,依然能够保持杂波抑制能力。     

改进的机载MIMO雷达局域联合自适应处理方法

基于MIMO雷达的空时自适应处理技术在滤波过程中,由于大样本需求数和高运算复杂度的影响,导致杂波抑制效果下降。为解决上述问题,利用局部分块操作的思路,提出了一种改进MIMO-STAP降维处理方法。传统JDL算法需将阵元-脉冲域中的回波信息转换到波束-Doppler域。该方法在此基础上,通过调整时域主通道两侧的辅助通道以及空域主波束两侧的辅助波束数目,减小时域自由度,增强波束指向性,进而提升系统检测性能。经仿真,改进的JDL算法样本需求数和运算量明显降低,并且对阵元以及通道误差等系统自身的误差影响也有较强的鲁棒性,与传统的JDL方法相比,系统改善因子平均提高3dB左右。     

AMTD系统频域双参数恒虚警性能分析

在机载雷达动目标检测系统中 ,用于目标检测的Doppler通道中的杂波剩余严重影响着系统检测性能。为在一定的虚警概率下提高系统的检测概率 ,针对抑制杂波后目标检测 Doppler通道存在 Rice分布干扰的情况 ,提出一种频域双参数恒虚警 (bi- parameter constant false alarm rate,BP- CFAR)处理方法。BP- CFAR处理方法分别在频域与距离域估计干扰的均方差与均值 ,取其线性组合作为各通道的检测判决门限。在频域存在杂波剩余的情况下 ,BP- CFAR与干扰的双参数分布相匹配 ,是统计意义下的最优检测器 ;与传统的单参数恒虚警处理方法相比 ,明显改善了系统的适应性和检测性能。     

真实地形环境下低空雷达目标回波信号分析

针对低空雷达目标与杂波、环境难于一体化建模的问题,提出了一种分析真实地形环境中低空飞行目标的雷达回波信号的实景相干复合方法(CHIAL).以机载脉冲多普勒(PD)雷达为平台,首先将半空间并矢格林函数引入物理光学方法中,结合图形电磁学计算低空目标的雷达散射场强度,然后利用地形高程数据和地形地物分析数据,得到杂波单元的散射特性,通过相干杂波模型产生地杂波,最后将所有雷达回波送入各自的距离门,并加入噪声信号,模拟包含目标特性和杂波特性的有效回波信号.与传统复合建模方法相比,CHIAL方法的目标回波信号和杂波信号更加准确.对机载PD雷达探测低空目标的仿真实验表明,CHIAL方法在处理90m×90m地形高程数据时,杂波分布和信杂比与理论分析基本一致,有很强的系统工程实用价值.