机载前视阵雷达阵元误差稳健的空时插值补偿方法

空时插值方法通过对地面杂波空时导向矢量进行插值变换,能够有效地降低机载前视阵雷达地面杂波的距离依赖性,改善空时自适应处理器的杂波抑制性能。然而,当机载雷达接收通道存在阵元误差时,该方法对接收的数据处理失效。针对该问题,提出一种稳健的空时插值方法,该方法在杂波空时导向矢量周围选取约束导向矢量,然后进行插值变换,补偿地杂波距离依赖性。仿真结果表明,当机载雷达接收通道存在阵元误差时,该方法能够有效地降低接收的地杂波数据的距离依赖性,提高空时自适应处理器的杂波抑制性能。     

基于空时插值的机载雷达杂波距离依赖性补偿方法

杂波距离依赖性是机载前视阵雷达与双基机载雷达面临的重要问题,主要表现在其统计特性随距离而变化,导致杂波协方差矩阵估计不准确,进而使得空时自适应处理（space-time adaptive processing, STAP）性能下降。针对这种情况,提出了一种基于空时插值的杂波距离依赖性补偿方法。该方法通过雷达先验知识分别得到参考距离单元和待补偿距离单元杂波的两组导向矢量,然后对这两组导向矢量进行子空间拟合,利用得到的拟合矩阵作用于数据来补偿杂波距离依赖性,并且为了避免拟合过程中出现目标相消,增加了动目标保护约束。仿真实验结果表明了所提方法的有效性。     

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。     

甚长基线的双基地机载雷达杂波建模与分析

甚长基线双基地机载雷达是一种新的雷达配置模式,与普通的机载双基地雷达相比,它具有检测范围大、工作模式多等特点。在这种双基地雷达配置模式下,地面杂波呈现何种分布以及对空时自适应处理杂波抑制性能的影响有待研究。对甚长基线机载双基雷达的地杂波分布进行了研究,建立了杂波分布的一般模型,给出了杂波分布的具体表达式,分析了杂波分布与系统配置和检测距离之间的关系以及对空时自适应处理的影响。最后通过计算机仿真,验证了本文分析的正确性。     

非正侧阵机载雷达杂波谱迭代自适应配准方法

对于机载非正侧阵雷达,杂波谱的距离空变性使得直接利用邻近单元数据估计的协方差矩阵与真实协方差矩阵不匹配,导致空时自适应杂波抑制性能下降。基于配准的补偿(registration based compensation, RBC)方法通过时域平滑来估计空时谱,继而对地杂波的距离依赖性进行补偿,由于时域孔径损失使杂波谱峰值的估计精度受到限制。针对这一问题,考虑到杂波空时谱的稀疏性,本文利用迭代自适应算法(iterative adaptive approach, IAA)进行空时谱估计,并重构各辅助距离单元协方差矩阵以实现杂波谱配准,称为IAA RBC算法。由于该算法不存在孔径损失,杂波谱配准精度更高。仿真实验表明,即使在样本中存在目标污染等干扰因素的情况下,所提方法相比传统的利用时域平滑的RBC方法也能获得更好的信噪比改善。     

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。     

基于杂波脊先验信息的非均匀杂波抑制方法

机载雷达回波数据非均匀会在很大程度上削弱传统空时自适应处理算法的杂波抑制性能。为此,提出一种基于杂波脊先验信息的非均匀杂波抑制方法,利用机载雷达杂波信号在角度多普勒平面的谱分布信息构造导向矢量基,并在考虑阵元误差影响情况下,对待检测单元数据进行迭代的最小二乘拟合,最后对拟合后的剩余数据进行恒虚警检测处理。该方法充分利用了雷达系统参数及杂波谱分布等先验信息,并且不需要训练样本,可以较好地抑制非均匀杂波,从而改善机载雷达的检测性能。仿真实验验证了该方法的有效性。     

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。     

超长基线双基机载雷达空时杂波建模与特性

超长基线双基机载雷达杂波的空时分布特性不仅严重依赖于双基雷达构型,也取决于地球曲率引入的波束覆盖问题。针对这一问题,推导了地心坐标系下超长基线双基机载雷达等距离环解析表达式,得出等距离环在基线所在铅锤面的投影为抛物线。通过对几种典型双基构型及其公共波束覆盖区域的分析,研究了超长基线双基雷达杂波空时分布的条带式截断特性,给出了杂波分布的距离依赖性分析。仿真实验验证了本文分析结论的正确性和有效性。     

直接数据域迭代空时自适应处理方法

针对常规空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)在机载雷达非均匀杂波环境下杂波抑制性能下降的问题,提出一种直接数据域(direct data domain, DDD)迭代空时自适应处理方法。首先利用数据的特殊结构和空时谱的稀疏性引入一种新的迭代自适应(iterative adaptive approach, IAA)空时二维谱估计算法,然后在获得待检测单元空时谱分布的基础上重构无孔径损失的协方差矩阵,最后根据目标信号在空时平面的分布特点,提出一种新的目标剔除算法对协方差矩阵进行修正,以避免目标自相消。仿真实验结果表明,在存在3%阵列误差的情况下,所提方法在旁瓣杂波区的改善因子比传统直接数据域方法高出约10 dB、比多普勒平移法高出约5 dB。     

Space-time clutter model for airborne bistatic radar with non-Gaussian statistics

To validate the potential space-time adaptive processing (STAP) algorithms for airborne bistatic radar clutter suppression under nonstationary and non-Gaussian clutter environments, a statistically non-Gaussian, space-time clutter model in varying bistatic geometrical scenarios is presented. The inclusive effects of the model contain the range dependency of bistatic clutter spectrum and clutter power variation in range-angle cells. To capture them, a new approach to coordinate system conversion is initiated into formulating bistatic geometrical model, and the bistatic non-Gaussian amplitude clutter representation method based on a compound model is introduced. The veracity of the geometrical model is validated by using the bistatie configuration parameters of multi-channel airborne radar measurement (MCARM) experiment. And simulation results manifest that the proposed model can accurately shape the space-time clutter spectrum tied up with specific airborne bistatic radar scenario and can characterize the heterogeneity of clutter amplitude distribution in practical clutter environments.     

机载相控阵雷达灵巧干扰信号模型及抑制方法研究0

目前对灵巧干扰的研究主要集中在常规地面雷达,对于机载雷达下的干扰模型及其抑制方法的研究较少。针对此种情况,建立了机载雷达背景下噪声卷积干扰、随机移频干扰和延时转发干扰3种典型灵巧干扰的空时信号模型,并从杂波自由度、空时功率谱图和距离-多普勒谱图的角度分析了干扰分布特性以及影响空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)性能的内在机理,在此基础上提出了一种基于单元平均选小检测的机载雷达杂波和干扰同时抑制方法。该方法从杂波空时功率谱角度准确估计干扰来向,并据此形成干扰辅助波束,最后通过STAP实现干扰和杂波的有效抑制。仿真结果表明,所提方法相对于传统级联抑制方法,对延时转发灵巧干扰的抑制性能改善5 dB以上,验证了所提方法的有效性。     

Range walk and array rotation in space-time adaptive processing: effects and compensations

This paper proposes a unified clutter model incorporating the effects of range walk and array rotation for space-time adaptive processing (STAP) in airborne multi-channel early-warning radar. Based on this clutter model, STAP performance is then analyzed from the perspective of covariance matrix tapering (CMT). For STAP performance degradation due to array rotation, a determinate compensation method is proposed based on the CMT method. Numerical examples are provided to verify the analysis and the proposed compensation method.     

直接数据域空时自适应单脉冲方法

机载雷达空时自适应处理(space time adaptive processing,STAP)与单脉冲技术相结合可以实现对运动目标空、时参数的估计。然而,在非均匀环境下,由于同分布快拍数有限,杂波协方差矩阵难以准确估计,常常导致STAP方法性能急剧下降甚至失效,进而无法有效实现目标检测和参数估计。本文提出一种直接数据域的动目标空时参数估计方法,该方法首先应用幅相估计谱(amplitude and phase estimation,APES)谱估计由被检测单元数据估计出杂波干扰协方差矩阵,然后利用STAP技术抑制杂波和干扰,并结合单脉冲理论实现对目标角度和多普勒频率的估计。仿真结果表明,与传统单脉冲方法相比,新方法具有自适应抑制杂波干扰的能力和更好的估计性能;同时由于无需参考数据,该方法更适应于非均匀环境。