地物背景下的运动目标频域带宽合成方法

在频率步进雷达中,利用带宽合成技术进行距离成像,具有距离像不模糊范围大、栅瓣电平低等优点。但对地物杂波下的运动目标成像时,距离像信杂比低,并且栅瓣电平对多普勒频移很敏感。提出一种改进的频域带宽合成方案。首先研究了多普勒域抗杂波的参数设计问题,然后设计了二维杂波滤波器实现了抗杂波,最后利用脉间相参处理后的信号特性提出了一种运动补偿方法,有效抑制了距离像的栅瓣电平。外场试验结果验证了方案的优势。     

基于DPCA杂波抑制的地面振动目标微多普勒提取

地面微动目标激励的雷达回波信号的微多普勒调制,反映了该目标的独有特征,因此可用于目标检测与识别。合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)对地面振动目标检测时,回波信号中不可避免地包含大量地杂波,给其微多普勒信息提取造成很大困难。为此,提出一种基于双通道SAR/DPCA杂波抑制的地面振动目标的微多普勒信息提取方法。首先利用双通道DPCA技术在复原始数据域对消地杂波以获取振动目标的回波信息,然后详细推导了杂波对消后微多普勒频率的参数化表达式。最后,通过数值仿真验证了该方法的有效性和正确性。     

强杂波下基于压缩感知的低空风切变速度解模糊

毫米波线性调频连续波(linear frequency modulated continuous wave, LFMCW)雷达进行低空风切变检测时, 会严重受到地杂波信号干扰, 并且风速估值模糊。针对该问题, 本文提出强杂波背景下利用压缩感知实现低空风切变速度解模糊。该方法依据多重频脉组参差方式下雷达回波的非均匀欠采样特性在角度-多普勒域中构建无模糊冗余字典(感知矩阵), 之后利用压缩感知技术提取杂波谱主要分量, 估计杂波能量支撑区, 建立杂波抑制矩阵, 接着基于加权的最小l₁范数优化模型实现杂波抑制并恢复出低空风切变在角度-多普勒域中不模糊的稀疏向量, 得到风场无模糊多普勒信息, 最终求得准确的速度值。     

强杂波下含旋转部件的目标成像及微多普勒提取

目标结构中的旋转部件引起的雷达回波信号的附加频率调制称为微多普勒现象,其反映了目标独一无二的结构特征,同时也给目标主体的成像带来了污染.提出了一种强地杂波背景下含旋转部件目标成像及微多普勒信号提取的方法.在对目标回波解线调时,采用一次相消技术剔除地杂波,获得清晰的目标谱图;再对谱图进行处理,分离目标主体信息和微多普勒信息,实现目标主体的清晰成像;对微多普勒信息进行分析还可以获取目标的一些微动特征.最后的仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于局部搜索OMP的网格失配STAP算法

针对稀疏恢复空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)存在网格失配时,造成稀疏恢复STAP的性能下降这一问题,提出一种基于局部搜索正交匹配追踪算法。该算法首先从全局STAP完备字典中选择与杂波相匹配的全局网格点;然后以选出的全局网格点为中心,以全局完备STAP字典的空时频率间隔为区域,构建局部STAP字典,并从中选择与杂波最匹配的局部网格点;最后得到杂波的角度多普勒像和修正的STAP字典。仿真结果表明,所提的算法能够选择与真实杂波脊相匹配的网格点,从而提高了稀疏恢复STAP技术的性能。     

稀疏字典学习海面微弱动目标检测

针对强海杂波背景下微弱动目标信号提取困难、雷达检测性能差的问题,在稀疏表示理论的基础上,提出利用字典学习算法抑制海杂波、重构目标信号。该算法通过K类奇异值分解（K-singular value decomposition,K-SVD）算法学习海杂波和目标的稀疏域主成分特征,得到相应的学习字典,抑制海杂波并对目标信号稀疏重建,解决了以往固定字典与高海况下雷达回波匹配度低、目标信号提取效果差的问题;并通过算法参数的分析和优化,进一步提高了算法性能和工程实用性。基于实测数据的实验结果表明,相比传统检测方法,所提算法能够有效检测高海况下微弱动目标,显著提升检测性能。     

弹载俯冲非正侧阵雷达杂波特性与抑制方法

相对于平飞运动雷达,俯冲运动垂直向下的运动分量会引入额外的多普勒频率,对杂波的空时分布特性产生重要影响。本文针对弹载俯冲非正侧阵雷达,提出了一种俯冲运动空时信号模型,首先推导了多普勒频率与空间角度的耦合关系的一般表达式,并详细分析了在实际的阵面几何配置情况下,俯冲运动雷达杂波的空时分布特性,相应提出了适于俯冲运动的基于参数模型和配准补偿(parameter model and registration compensation, PM-RC)的杂波抑制方法。最后通过弹载雷达建模仿真分析了俯冲运动对杂波空时特性的具体影响,并验证了杂波抑制方法的有效性。     

超高速平台载雷达杂波特性与抑制方法

针对高超声速平台杂波距离走动与多普勒走动导致的传统空时自适应处理方法杂波抑制性能严重下降的问题,首先建立了高超声速平台杂波空时二维模型,并通过分析杂波空时特性,得出与慢速平台相比,杂波走动造成杂波非均匀性增加和多普勒展宽更严重,非均匀性增加和多普勒展宽程度与脉冲积累时间、杂波块位置均有关。最后,提出利用keystone变换校正杂波距离走动,并通过补偿矩阵补偿杂波多普勒增量的杂波抑制方法。仿真结果表明,所提方法能够使杂波抑制凹口变窄,明显提高主瓣区的动目标检测性能。     

前视阵FDA-MIMO雷达距离模糊杂波抑制方法

超高速平台前视阵雷达面临强杂波抑制难题,其杂波不仅具有显著的距离依赖性而且存在多重距离模糊,导致雷达动目标检测性能急剧恶化。针对这一问题,提出了一种基于频率分集阵列和多输入多输出雷达的距离角度多普勒三维自适应处理距离模糊杂波抑制方法。该方法通过发射接收二维联合空域和差波束及时域邻近多普勒通道进行降维处理,保证算法的低复杂度以及在小样本条件下的杂波抑制性能。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

机载多载频频控阵非均匀距离模糊杂波抑制方法

机载雷达下视工作面临严重的地海杂波,雷达平台运动造成杂波多普勒频率严重扩散,将微弱目标完全淹没。空时自适应处理(space time adaptive processing, STAP)技术通过联合多天线脉冲的接收信号,能够有效地抑制杂波,实现运动目标检测。对于非正侧视阵列高速平台雷达,杂波距离依赖和距离模糊严重制约着目标检测性能。基于多载频频控阵,通过发射一组载频不同的正交信号,在杂波回波中,获得新的发射维自由度,并根据不同模糊在发射维的差异分离各模糊区域。此外,通过进一步对分离后的近程进行杂波补偿,利用降维STAP实现杂波抑制。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

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。     

二维稀疏采样下的双通道SAR地面运动目标检测方法

多通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)地面运动目标检测系统具有良好的主瓣杂波抑制能力,但是其采样数据量过大的问题给数据存储与传输系统带来沉重负担。针对该问题,提出一种二维稀疏采样下的双通道SAR运动目标检测方法。该方法首先在距离和方位两维域进行随机稀疏采样,然后利用压缩感知技术对双通道的SAR回波数据进行联合处理,构造变换矩阵将目标能量支撑区从所有场景散射点的能量支撑区中进行分离,采用基于加权的最小l₁范数优化模型进行杂波抑制与运动目标成像。所提算法能够有效降低原始数据量,在杂波散射点的空间分布稀疏性较差的情况下,仍可以较好地检测地面运动目标。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于改进MAP方法的气象雷达风电场杂波抑制

雷达波束覆盖区域内风电场后向散射引起的杂波与气象目标回波具有类似的特性,进而影响气象目标参数估计的稳健性,导致气象雷达产生误检测与误识别。利用气象雷达二次产品(Level-II)实测数据,基于最大后验概率(maximum a posteriori,MAP)算法实现风电场杂波抑制。在传统MAP算法基础上,考虑气象雷达和风电场位置、地形等因素对雷达波束的影响,并将其作为先验信息来选取有效的气象雷达高仰角扫描数据,以此来改善风电场杂波的抑制效果。针对高扫及低扫区域内径向速度变化较为剧烈所导致的MAP杂波抑制算法性能下降的问题,基于气象目标参数随距离均匀分布特性,用风电场周围未污染气象目标的径向速度作为先验信息,对传统MAP算法抑制后的径向速度进行修正。为定量评价风电场抑制算法的性能,给出了定量评价风电场杂波抑制效果的性能指标,并利用气象雷达不同体扫模式VCP(volume cover pattern)下的Level-II数据对本文提出算法的有效性进行了验证。     

基于高阶奇异值分解的OTHR海杂波抑制算法

针对短相干积累时间(coherent integration time, CIT)引起的多普勒分辨率低,无法从强大海杂波中检测出舰船目标的问题,提出了基于高阶奇异值分解(higher order singular value decomposition, HOSVD)的海杂波抑制算法。首先利用相邻单元内海杂波的相干性,将毗邻距离单元和方位单元的多脉冲接收数据应用三阶张量表示,然后采用HOSVD方法求解三阶张量的海杂波子空间和目标子空间的投影矩阵,最后利用投影矩阵将三阶张量映射到目标子空间以抑制海杂波。该方法与现有子空间类海杂波抑制方法相比,提高了信干噪比(signal to clutter plus noise ratio, SCNR)和峰值旁瓣电平比(peak sidelobe level ratio, PSLR),解决了目标谱峰偏移问题。     

基于频域处理的机载雷达自适应杂波抑制方法

传统的机载雷达自适应杂波抑制多是从时域角度来考虑的，提出了一种基于频域的杂波抑制方法——FFT频域处理法。该方法将输入数据首先经过FFT运算变换到频域上，然后利用质量中心法来估计杂波谱的中心多普勒频率和带宽，最后将杂波分布区内的FFT通道输出置零(即滤除杂波)。实验仿真结果表明，与传统的基于谱估计的自适应MTI方法相比，该方法具有良好的改善因子和较小的信噪比损失，对于慢速目标检测十分有利，并能有效地防止目标白化，其运算简单，适于工程实现。     

基于距离-多普勒域的电离层杂波极化抑制方法

斜投影极化滤波是高频地波雷达(high frequency surface wave radar, HFSWR)抑制干扰的有效方法。分析了干扰估计误差对斜投影极化滤波器性能的影响,指出多普勒处理后的电离层杂波较处理之前具有更高的干噪比,在距离 多普勒域处理可获得更佳的估计精度和干扰抑制效果。提出一种基于距离 多普勒域的电离层杂波极化抑制方法,并使用实测数据对其处理效果进行验证。对某HFSWR实验系统实际录取的数据处理结果表明,电离层杂波干扰得到有效抑制,信干比改善可达15 dB以上。