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。     

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。     

一种基于频域STAP处理的多通道SAR-GMTI算法

推导了频域空时信号处理(STAP)的原理,提出了一种多通道合成孔径雷达地面慢速运动目标检测(SAR-GMTI)和运动参数估计方法。该方法首先采用频域STAP方法抑制杂波,之后利用慢速运动目标和静止目标的多普勒调频近似的特点,采用去调频(Dechirp)方法将参考信号与抑制后的杂波相乘间接实现目标匹配,也就是运动目标能量聚焦,最后通过维格纳-威利分布(WVD)进行运动目标检测和运动参数估计。理论分析和计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于高超平台前斜视SAR双通道杂波抑制方法

针对高超平台前斜视合成孔径雷达地面动目标检所面临的许多问题:巨大的距离走动量和多普勒中心偏移、严重的距离-方位二维耦合、回波信号的多普勒频谱折叠以及包络偏移等,本文提出了一种基于高超声速平台前斜视SAR双通道杂波抑制方法。首先进行距离走动校正和距离脉压,完成距离-方位二维解耦合,并补偿距离向通道相位偏差实现距离向包络对齐;然后进行三阶方位线调频傅里叶变换(chirp Fourier transform, CFT)充分压缩回波信号的多普勒带宽,并补偿方位向通道相位偏差实现方位向包络对齐;最后,在距离脉压-方位CFT域通过偏置相位中心天线方法抑制静止杂波并保留运动目标回波。该方法可以解决回波信号方位多普勒谱折叠的问题,还可以将运动目标的最小可检测速度减小一半。     

一种双通道SAR动目标检测和参数估计方法

提出了一种基于空时自适应处理(STAP)杂波抑制和修正的离散Chirp-Fourier变换(MDCFT)参数估计的双天线合成孔径雷达(SAR)运动目标检测和成像方法.将MDCFT变换应用于经过STAP杂波抑制后的信号,在MDCFT幅值平面内同时完成对运动目标的检测和多普勒参数的估计.分析了STAP方法对SAR回波的滤波效果,建立了适合SAR系统的MDCFT模型.在分数阶傅里叶域进行滤波以消除杂波对相位的影响,进而利用通道间的相位差和多普勒中心频率对运动目标准确定位并估计径向速度.通过大量的仿真实验验证了该方法的正确性.     

基于STAP的空中机动目标检测方法与仿真研究

由于机动目标回波的多普勒频率随时间变化(即发生多普勒走动),因此常规的空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)方法对于这类目标的检测效果很差.提出了一种基于修正匹配滤波器的空中机动目标检测方法,该方法首先通过子空间投影抑制杂波,然后采用修正的匹配滤波器对目标的多普勒走动项进行补偿,能够在目标存在多普勒走动的情况下,获得满意的动目标检测结果.仿真结果表明,该方法能够增强机载雷达对空中机动目标的检测能力.     

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。     

一种改进的OTHR自适应海杂波抑制方法

海杂波抑制严重限制天波超视距雷达(over the horizon radar, OTHR)系统对低速舰船目标检测能力的主要原因之一。针对自适应海杂波抑制方法中当杂波与目标多普勒频率接近时存在目标谱峰分裂或目标谱峰偏移的问题,提出一种采用运动目标显示（moving targetindication, MTI）与基于特征值分解的自适应杂波抑制相结合的改进的特征值分解（modified eigen value decomposition, MEVD）海杂波抑制方法。该方法通过MTI滤波器抑制目标谱峰内杂波,之后通过自适应抑制方法抑制其他杂波,具有同时抑制一阶和高阶海杂波的能力,提高了目标信杂噪比,有助于提高OTHR对舰船目标的检测性能。理论分析、仿真实验和实测数据处理结果均验证了MEVD方法的有效性。     

基于实测数据的广域三通道SCANSAR-GMTI算法

根据广域三通道扫描模式合成孔径雷达地面动目标检测(scan synthetic aperture radar ground moving target indication, SCANSAR-GMTI)实测数据的分析,提出一种广域三通道SCANSAR-GMTI系统的动目标检测、测速、定位及航迹检测的方法。该方法在保持杂波抑制后两通道的相位特性一致的前提下,采用两路杂波抑制性能整体最优的3多普勒通道变换(3 Doppler transform, 3DT)方法,保证了系统的杂波抑制能力,结合相位干涉原理实现运动目标定位、测速,补偿载机运动带来的场景移动后实现了目标航迹的检测。最后,给出了对三通道实测数据的处理结果,验证了该方法能有效地检测地面慢速运动目标并检测其航迹。     

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。     

Signal decomposition of HF radar maneuvering targets by using S~2-method with clutter rejection

Multiple maneuvering targets signal processing in high frequency radar is challenging due to the following difficulties:the interference between signals is severe because of significant spread of the target Doppler spectrum,the low signal to clutter ratio (SCR) environment degrades the performance of signal processing algorithms.This paper addresses this challenging problem by using an S 2-method and an adaptive clutter rejection scheme.The proposed S 2-method improves the S-method by eliminating interference between signals,and thus it enables multi-target signals to be reconstructed individually.The proposed adaptive clutter rejection scheme is based on an adaptive notch filter,which is designed according to the envelop of the clutter spectrum.Experiments with simulated targets added into radar sea clutter echo and real air target data illustrate the effectiveness of the proposed method.     

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。     

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。     

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。     

机载前视阵列雷达俯仰慢时间空时自适应处理

针对机载前视平面阵列雷达杂波抑制问题,提出了一种利用阵列俯仰维自由度和慢时间自由度进行空时二维自适应处理的方法。分析了该模型中杂波在俯仰多普勒平面的分布规律,通过采用多普勒频移方法补偿了杂波的距离非均匀性,与常规方位多普勒空时二维自适应处理方法不同,所提方法可以同时补偿杂波的主瓣和旁瓣。最后通过仿真实验将所提方法与三维空时自适应处理、传统方位慢时间二维自适应处理作了对比,证明了所提方法的优越性。     

基于稀疏采样的双基地机载雷达杂波谱补偿方法

在双基地机载雷达中,由于地面杂波存在距离依赖性,使得基于距离单元回波数据平均的杂波协方差矩阵估计存在误差,导致空时自适应处理的杂波抑制性能严重下降。基于配准的方法沿杂波空时分布曲线采样,补偿杂波距离依赖性,然而该方法由于采样点过多导致运算量巨大。针对该问题,利用双基地机载雷达杂波散射点的复幅度受收发天线调制,具有稀疏分布的特点,提出了一种基于稀疏采样的杂波谱补偿方法,该方法通过设置采样门限来降低采样点数,减小重构杂波数据的运算量。计算机仿真结果表明,该方法能够有效地降低重构杂波的运算量,减小双基地机载雷达杂波的距离依赖性,提高空时自适应信号处理的杂波抑制性能。     

基于FRFT的天波雷达多机动目标检测

天波超视距雷达（over-the-horizon radar, OTHR）中,机动目标信号存在频谱扩展,导致目标检测性能下降。强的海杂波进一步增加了机动目标的检测难度。针对该问题,考虑到海杂波信号能量主要集中在零频附近,而且可以建模为一个自回归（auto-regressive, AR）过程,用AR滤波器抑制海杂波;考虑到机动目标信号近似为线性调频信号,而分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)能有效积累线性调频信号的能量,因此采用FRFT算法估计目标运动参数,实现机动目标检测;在此基础上用分级迭代的FRFT进一步降低运算量;针对多目标检测问题,用“CLEAN”方法逐个检测机动目标。仿真结果表明,与已有的离散多项式变换（discrete polynomial transform, DPT）算法相比,本文算法可以更好地适用于多目标检测;与Radon Wigner变换算法相比,本文算法可以达到更高的参数估计精度。     

机载雷达超低空多径目标稳健STAP方法

超低空目标与环境之间存在耦合多径效应,产生“镜像”虚假目标,严重恶化协方差矩阵估计和运动目标检测性能。针对这一问题,该文提出基于时域优化的多点联合幅相约束的稳健空时自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)方法。基于超低空目标及其“镜像”目标多普勒扩展特性的分析,提出了目标及临近空时二维域多点联合幅相约束的STAP方法,并基于保形约束推导了时域响应的解析解,实现了STAP二维响应的主瓣保形,克服了目标多径效应造成的检测性能损失。仿真实验验证了该文方法的有效性。