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。     

一种迭代可分离的机载面阵雷达杂波抑制方法

为了解决传统空时自适应处理方法由于独立同分布训练样本不足无法有效抑制机载面阵雷达非均匀杂波的问题,提出了一种迭代可分离的机载面阵雷达杂波抑制方法。该方法首先通过雷达系统和载机平台运动参数先验知识构造杂波表示基矩阵,然后基于协方差矩阵匹配估计准则分别估计待检测单元的杂波空域和时域功率谱,接着按照线性约束最小方差准则计算待检测单元的空域和时域部分权向量,最后再结合杂波参数化模型和得到的空域和时域部分权向量计算空时滤波权向量用于处理待检测单元回波数据。该方法不需要训练样本,不需人为设置超参数,具有全局收敛性,即使存在距离模糊也可以有效地抑制机载面阵雷达回波数据中的非均匀杂波。仿真实验说明了本文方法的有效性。     

一种迭代可分离的机载面阵雷达杂波抑制方法

为了解决传统空时自适应处理方法由于独立同分布训练样本不足无法有效抑制机载面阵雷达非均匀杂波的问题,提出了一种迭代可分离的机载面阵雷达杂波抑制方法。该方法首先通过雷达系统和载机平台运动参数先验知识构造杂波表示基矩阵,然后基于协方差矩阵匹配估计准则分别估计待检测单元的杂波空域和时域功率谱,接着按照线性约束最小方差准则计算待检测单元的空域和时域部分权向量,最后再结合杂波参数化模型和得到的空域和时域部分权向量计算空时滤波权向量用于处理待检测单元回波数据。该方法不需要训练样本,不需人为设置超参数,具有全局收敛性,即使存在距离模糊也可以有效地抑制机载面阵雷达回波数据中的非均匀杂波。仿真实验说明了本文方法的有效性。     

基于频心法的STAP非均匀检测器

针对杂波谱移动非均匀和功率非均匀现象,提出了"频心"法非均匀检测器。该检测器利用杂波谱移动非均匀和功率非均匀环境下杂波散射中心频率和能量随距离变化这一特点进行非均匀样本选取。仿真结果证明这种非均匀检测器在杂波谱移动非均匀和功率非均匀环境下具有较好的非均匀检测性能。     

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。     

共形阵机载火控雷达杂波建模与杂波抑制

共形阵机载火控雷达较常规平面阵机载火控雷达有着更少的负载、更好的空气动力性能及更大的扫描范围等优点。对机头共形阵火控雷达的子阵划分、方向图特性、杂波建模和杂波抑制等问题进行了研究。首先,给出了机头共形阵天线的数学模型和几何结构,依据火控雷达动目标检测需求确定了该天线工作方式和子阵合成方式,并分析了机头共形阵的天线方向图特性;然后,结合共形阵阵面结构特点分析了机头共形阵的杂波谱分布特性;最后,利用空时自适应处理(space time adaptive processing, STAP)方法对共形阵机载火控雷达进行了杂波抑制处理,并通过仿真分析了STAP方法的杂波抑制性能。     

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。     

基于逆协方差矩阵估计的杂波抑制方法

分析了机载双基地雷达杂波分布的特点,并基于杂波逆协方差矩阵的特性提出了基于逆协方差矩阵估计的机载双基地雷达杂波抑制方法。首先利用常规方法估计得到邻近距离门的协方差矩阵;然后利用邻近距离门的逆协方差矩阵对待检测距离门的逆协方差矩阵进行估计;最后通过传统的空时自适应处理方法完成对杂波的有效抑制。仿真结果表明该方法可明显改善机载双基地雷达的杂波抑制性能。     

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。     

基于同伦稀疏STAP的低空风切变风速估计

在机载气象雷达前视阵下,由于杂波的距离依赖性导致独立同分布(independent identically distributed, IID)训练样本严重不足,传统的空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)算法性能下降,风场速度估计不准。针对此问题,提出一种基于同伦稀疏STAP的低空风切变风速估计方法,该方法仅需少量IID训练样本就能够达到较好的风场速度估计效果。首先,利用同伦稀疏恢复算法估计杂波协方差矩阵,从而重构出高分辨率的杂波空时二维谱。然后,通过求解STAP处理器的最优权矢量自适应滤除杂波。最后,实现对风场风速的准确估计。仿真结果证明所提方法的有效性。     

机载雷达三维空时自适应相关域降维算法

由于利用了俯仰维的自适应能力,三维空时自适应处理(three-dimensional space-time adaptive processing, 3D-STAP)能够获得比传统二维空时自适应处理(2D-STAP)更好的性能,但同时在运算量和采样数目的要求都将急剧增大。为了克服这个问题,提出了一种基于相关域的机载雷达三维空时自适应降维算法,即利用空时相关矩阵的子矩阵,将最优空时处理的二次代价函数转化为两个二次代价函数,并迭代求解这两个二次代价函数的两个低维权向量,所提算法能够明显降低计算复杂度和样本数目要求。基于仿真和实测数据的实验验证了算法的有效性。     

Improved STAP algorithm based on APES

Space-time adaptive processing(STAP) has been proven to be one of the best techniques capable of detecting weak moving targets in strong clutter environment and has been widely applied in airborne ground moving target indication(GMTI) radar.This paper applies an amplitude and phase estimation(APES) approach to two aspects of the STAP algorithm.Firstly,APES is applied to accurately describe the clutter characteristic in angle-Doppler domain.Then,APES is incorporated into the standard STAP algorithm to improv...