子空间信号失配下的加权自适应检测器

对于多通道雷达系统，通常存在阵元误差及旁瓣干扰，此时雷达系统假定的目标导向矢量与真实值不同，从而导致信号失配。针对子空间模型下的失配信号检测问题，提出了一种具有恒虚警特性的加权自适应检测器，得到了检测器解析的检测概率和虚警概率计算表达式。根据系统需要，通过调整加权系数，所提出的检测器能够实现对失配信号的灵活检测。此外，对无信号失配的检测环境，在合适的权系数下，所提出的检测器能够提供比现有检测器更高的检测概率。     

基于子阵级处理的宽带非规则子阵相控阵鲁棒性干扰抑制

针对宽带非规则子阵相控阵在复杂干扰环境下性能变差的情况,提出一种基于子阵级处理的鲁棒性干扰抑制方法。首先,建立存在误差情况下的宽带阵列子阵级回波模型;通过子阵级数字Stretch处理将宽带线性调频回波信号变为窄带信号,降低处理的有效带宽;然后,进一步改进基于谱分离的干扰加噪声协方差矩阵重构方法,利用测量的先验信息划分子区间,减小重构区域,降低运算量;最后,利用获得的最优权值加权各通道数据获得阵列输出。所提方法有效利用非规则子阵优势,避免了规则子阵阵面方向图中存在栅瓣的情况,能够在存在多种组合干扰和误差的情况下抑制干扰,具有较强的鲁棒性。     

基于频控阵MIMO雷达的低复杂度稳健波束形成算法

频控阵(frequency diverse array, FDA)多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达基于发射端调制而具备的距离维自由度为主瓣干扰提供了抑制方案。结合自适应波束形成算法, 频控阵MIMO雷达能有效抑制主瓣范围内欺骗干扰信号, 但存在的信号环境复杂、导向矢量失配、采样快拍不足等问题将使算法性能恶化。针对该问题,提出了一种基于频控阵的低复杂度的稳健自适应波束形成算法。仿真实验表明, 相比于其他自适应波束形成算法, 所提算法在低信噪比(signal to noise ratio, SNR)低采样快拍且存在导向矢量失配等非理想条件下形成的波束稳健性更强、计算复杂度更低, 有效实现了对目标的指示和对干扰的抑制, 克服了其他算法在非理想条件下性能恶化的问题。     

子空间投影稳健波束形成算法及其性能分析

基于投影方法的稳健波束形成算法能够用于改善一般导向矢量失配的稳健性,而且相比于其他算法实现简单。通过分析,在信号加干扰子空间准确已知的条件下,该方法与基于特征子空间的稳健算法等价。由于该方法适用于较高信噪比和较低信号加干扰子空间维数的场景,而且子空间及其维数必须是已知的,因此给出了一种用于信号加干扰子空间及其维数的稳健估计方法,使该算法的应用条件得以满足。详细分析了理想条件下子空间选取对算法性能的影响,并进行了详细的仿真分析,验证了所提出方法的正确性和有效性。     

MIMO雷达子阵级m-Capon方法研究

针对多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达虚拟阵列孔径大,典型的降维空时自适应处理（space time adaptive processing, STAP）方法--m-Capon法无法适用的问题,对子阵级m-Capon法进行了研究,并与相应的相控阵雷达3-Capon方法进行了比较。计算机仿真结果表明,处理器维数相同时,子阵级3-Capon方法性能明显提高,但非主杂波区误差鲁棒性差;子阵级1-Capon法在非主杂波区性能明显提高,但主杂波凹口太宽。在实际应用中,可综合运用两种方法对主杂波和非主杂波区分开处理,为工程实现提供可靠依据。     

基于频控阵的改进ESB波束形成算法

频控阵由于其波束方向图具有的距离-角度二维依赖特性而受到广泛关注, 理想情况下基于频控阵的自适应波束形成技术, 能够从距离维和角度维增强期望信号并抑制干扰, 但实际系统中较大的指向误差和采样协方差矩阵失配会造成算法性能严重下降。针对该问题, 提出一种改进的基于特征空间(eigenspace-based, ESB)自适应波束形成算法, 并将其应用在频控阵多输入多输出接收处理体制中, 仿真结果表明在5°的指向误差内, -20 dB信噪比, 及小快拍数的非理想条件下, 所提算法仍然能在目标位置附近形成高增益, 并在干扰位置形成零陷, 克服了传统ESB算法低信噪比条件下算法失效导致的波束方向图畸变问题, 具有更好的适用性。     

针对距离采样失配的多波形自适应脉冲压缩

针对距离单元内调频信号的回波采样点与目标点失配(即距离采样失配)时,引发回波采样波形与参考信号波形之间相位失配以及自适应脉冲压缩性能下降等问题,提出了一种针对距离采样失配的多波形自适应脉冲压缩(multi-waveform adaptive pulse compression, MWAPC)方法。所提方法将多基地自适应脉冲压缩(multistatic adaptive pulse compression, MAPC)方法应用到单基地雷达,首先将单基地雷达的原始发射信号过采样得到多个采样版本的发射信号,并将各种采样版本视为不同的波形;然后借助于自适应脉冲压缩对相位失配的敏感性,依次用不同采样版本的发射信号对回波信号做多波形自适应脉冲压缩构建距离维与采样维的二维输出,得到在距离单元内目标点与采样点的相对位置关系。实验证明,所提方法可根据多个采样版本的采样时序将自适应脉冲压缩的二维输出延展成一维。相比于常规脉压方法,所提方法不仅能抑制因采样失配而产生的距离旁瓣,还可获得超出传统脉压方法的分辨能力,在同一距离单元内区分出不同位置的目标。     

FDA-MIMO雷达主瓣距离欺骗式干扰抑制方法

主瓣欺骗式干扰降低了对真实目标的估计精度与跟踪准确性,对传统雷达提出了挑战。针对此问题,基于频率分集阵(frequency diverse array, FDA)-多输入多输出(multiple input and multiple output,MIMO)雷达,提出了一种抑制主瓣距离欺骗式干扰的方法。假目标产生器通过对截获的雷达信号进行延迟转发,导致真、假目标的时延(距离)差异,由此可形成具有不同发射频率的假目标。据此,首先利用频率分集阵雷达的距离维自由度在联合发射-接收维对真、假目标进行区分,其次设计了距离-角度二维自适应匹配滤波器,所有假目标由于距离维的失配而被抑制。该方法有效地解决了主瓣距离欺骗式干扰抑制的问题,提升了雷达在复杂电磁环境的抗干扰性能。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

FDA-MIMO雷达稳健抗主瓣距离欺骗式干扰技术

频率分集阵(frequency diverse array, FDA)多输入多输出(multiple-input and multiple-output, MIMO)雷达可利用距离维自由度在发射-接收频率域内对欺骗式干扰进行抑制。但当存在目标导向矢量失配和协方差矩阵估计误差时,其抗干扰性能损失严重。针对该问题, 在FDA-MIMO雷达中提出了一种基于稳健波束形成的抗干扰方法。首先, 对剔除了残留噪声的Capon谱估计器在信号(或干扰)域内积分来构造期望信号(或干扰)导向矢量; 然后, 利用不同信号导向矢量间的正交性获得干扰功率并重构干扰加噪声协方差矩阵; 最后, 用更精确的导向矢量和重构矩阵计算自适应波束形成器的最优权值, 提高干扰抑制性能。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

多通道相控阵自适应数字单脉冲合成方法

为了在有源干扰条件下对目标到达角精确估计,提出一种二维多通道平面相控阵雷达自适应单脉冲波束合成方法。利用平面相控阵方向图的正交性,沿阵列一个方向分别合成和子阵及差子阵,对子阵输出进行自适应处理,可以在其正交方向上形成零点,同时抑制旁瓣及主瓣干扰,并保证该方向上和、差波束不发生畸变,确保该方向的测角精度。仿真结果验证了算法的有效性。     

聚类子阵划分及子阵级单脉冲测角性能分析

在大型阵列天线的设计中,考虑到系统成本及复杂性,通常会采用子阵技术。然而,由于理论分析不足,工程中普遍接受的是较为简单的子阵划分,这种设计的缺陷制约雷达的整体性能。针对阵列雷达单脉冲技术,揭示了最优子阵划分与聚类问题的等价关系,建立了聚类算法求解最优子阵划分的理论基础,并推导了任意子阵划分下的单脉冲技术及其性能指标。聚类方法能够有效地获得最优的划分方案。通过数值实验,对所提方法以及经典的子阵列划分方法进行了仿真对比,验证了聚类子阵划分方法的有效性。     

基于L型阵列MIMO雷达的DOA矩阵方法

首先提出一种基于波达方向（direction of arrival, DOA）矩阵思想的L型阵列多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达二维角度估计方法。通过将L型阵列MIMO雷达所产生的二维虚拟平面阵列划分为两个子阵,并构造估计矩阵以实现二维角度估计。在此基础上,针对角度兼并问题,进一步提出联合对角化DOA矩阵方法。该方法通过构造4个子阵,并采用联合对角化方法估计目标二维角度。该方法在保持原DOA矩阵法无需二维谱峰搜索和参数配对等优点的基础上避免了角度兼并问题,能够减少阵列孔径损失,有效提高阵元利用率和角度估计精度。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

相控阵的子阵级数字波束扫描方法研究

在子阵级相控阵中,对于多波束形成等很多应用,需要在子阵级进行数字波束扫描。此时抑制扫描后的方向图旁瓣是一个重要问题。基于具有圆形投影区域的期望子阵方向图,构造了子阵级加权网络,通过对子阵输出进行后处理得到了新的子阵方向图,从而抑制了子阵级波束扫描的方向图旁瓣。该方法与基于矩形投影区域的期望子阵方向图方法相比,提高了子阵级波束扫描的旁瓣抑制性能。仿真结果验证了理论分析的有效性。     

模拟退火算法在雷达干扰资源优化分配中的应用

为了使有限的雷达干扰资源发挥最佳的干扰效果,以干扰机压制概率公式计算为基础,建立雷达干扰资源分配目标函数.先应用模拟退火算法优先分配威胁等级较大的雷达,将干扰压制概率较大的干扰资源进行优化分配,然后在此基础上,再对剩余的干扰资源进行二次模拟退火优化分配,以实现从可行的解空间中找出满足目标函数和约束条件的雷达干扰资源分配的全局最优方案解.仿真结果表明,该方法不仅有效、可行,而且能同时适用于"一对一"和"多对一"情况分配,对于设计和开发雷达干扰智能决策支持系统有一定的意义.     

基于OS-CFAR的LFM脉压雷达多假目标干扰分析

目前,对采用恒虚警检测的线性调频脉冲压缩雷达的干扰方法,主要针对采用均值类恒虚警检测的情形,而对于专门用于多假目标检测的有序统计类恒虚警(order-statistic constant false-alarm rate, OS-CFAR)检测器,尚未有专门的干扰方法出现。针对此问题,提出了一种专门针对OS-CFAR检测的多假目标产生方法。首先根据OS-CFAR检测原理进行干扰假目标设计,在此基础上提出利用间歇采样部分转发产生多假目标的方法,然后针对OS-CFAR检测的特点对干扰参数进行设置,合理安排干扰机位置或者移频后转发,在目标的左右检测单元产生了数量、幅度、空间分布可控的多假目标。仿真结果表明,该干扰方法可以有效降低目标在雷达检测端被发现的概率。     

利用贝叶斯决策的GBAS保护级完好性风险分配

完好性风险是描述导航系统完好性重要指标之一。美国航空无线电技术委员会(Radio Technical Commission for Aeronautics, RTCA)在其标准DO-245A中提到,可依据Ⅰ类陆基增强系统(groud-based augmentation system, GBAS)地面基准站中的基准台数将保护级完好性风险分配于H₀和H₁假设,用于计算漏检乘积因子和GBAS保护级。此方法未能依据基准台故障情况分配完好性风险概率,导致保护级无法较准确地反映GBAS位置误差。本文利用Bayesian决策,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率。仿真分析了不同基准台数以及不同误差分布下完好性风险概率的分配,并计算了漏检乘积因子和垂直保护级,结果表明在基准台数大于2以及存在零均值或非零均值高斯分布的垂直位置误差时,基于Bayesian决策的完好性分配算法降低了保护级数值。理论分析和仿真实验表明,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率,减小了完好性风险分配的错误率,使保护级紧致地包络实际定位误差。     

基于子空间估计的MIMO阵列降维STAP方法

当对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)阵列进行空时自适应处理时,由于MIMO阵列虚拟孔径增大,相对常规相控阵列能够更好地抑制杂波和干扰,但其所需样本数据量大且计算复杂度高,工程实际中难以应用。提出基于子空间估计的MIMO阵列降维空间自适应处理（space time adaptive processing, STAP）方法,该方法结合扁长椭球波函数的时限带限特性近似构造出降维的杂波子空间,并利用与发射波形正交的辅助匹配滤波通道估计出干扰加噪声协方差矩阵,通过“逼零”方法求得MIMO阵列系统的空时权矢 量。仿真结果表明,当存在非理想因素影响时,该方法能够有效抑制杂波和干扰且降维运算量更低。     

阻塞矩阵方法对消主瓣干扰

当存在主瓣干扰且有期望信号混入情况下,用常规自适应波束形成方法进行自适应干扰对消,不但会引起主瓣变形,而且期望信号也会被抑制,从而影响对消性能。提出一种新的阻塞矩阵方法,对接收数据进行预处理,消除它们对计算数据协方差阵的影响,再用其它方法确定自适应权值。理论分析和计算机仿真表明,用阻塞矩阵方法可以获得较大的性能提升。     

二维间歇采样延迟转发SAR干扰技术及其应用

为确保重要目标的信息安全,提出了一种二维间歇采样延迟转发的SAR干扰技术,该技术直接攻击SAR的脉内相干特性,使雷达在干扰机附近的距离向和方位向同时产生多个以主假目标为中心对称分布的逼真假目标串,干扰效果取决于距离向和方位向的采样周期和占空比。因结合延迟转发技术,产生的距离向主假目标和方位向主假目标将不再重叠,且会偏离干扰机的所在位置,既可得到逼真的干扰效果,又保护了干扰机的安全。针对现有文献研究干扰技术多、研究应用少的问题,建立了二维间歇采样转发干扰技术的应用模型,给出了高阶假目标能量补偿的调制系数。仿真实验验证了上述理论和方法的有效性和优越性。     

基于二维干涉式APES算法的分布式相参阵盲DOA估计

结合干涉雷达的天线结构和二维波达方向（direction of arrival, DOA）估计方法,提出一种基于二维干涉式幅相估计的分布式相参阵盲DOA估计算法。利用二维干涉式幅相估计算法的空间谱和模型阶数选择准则获得目标个数和目标方向余弦的粗估计;使用子阵间的相位中心偏移来获得目标方向余弦的精估计;针对分布孔径带来的测角模糊问题,采用双尺度解模糊算法实现分布式阵列的高精度方向估计。仿真结果验证了分布式相参阵的高精度测角性能及所提算法的有效性,也验证了分布阵DOA估计中存在基线模糊门限。