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。     

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。     

变速平台STAP的数据域补偿方法

空时自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)是抑制因平台运动导致谱展宽的地物杂波的有效技术,近三十年来受到广泛关注,其中平台运动通常假设为匀速。分析了变速平台情况下地物回波多普勒谱特性,相比传统匀速平台情况,杂波回波的多普勒谱展宽更严重,且展宽程度与阵列面向、散射点位置以及脉冲积累均有关;因此,变速平台情况下,直接采用传统的STAP方法,其杂波抑制性能,尤其是在主杂波区的性能变差,严重降低慢速目标检测性能。对此,提出一种基于数据域的补偿方法,通过构造补偿矩阵抑制加速度在相位上产生的增量,从而抑制杂波的多普勒谱展宽。仿真结果表明,所提方法可使杂波多普勒谱变窄、STAP的杂波抑制改善因子提高,尤其慢速目标的检测性能明显提高。     

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。     

和差四通道及辅助阵元联合自适应单脉冲方法

针对平面相控阵,提出了和差四通道及辅助阵元联合自适应单脉冲方法。新方法联合四通道和差波束输出与辅助阵元输出,经过自适应处理得到方位向及俯仰向自适应和差波束,利用主瓣区域高增益的差波束及辅助阵元联合对消主瓣干扰和副瓣干扰。理论分析和仿真结果均表明,新方法可有效抑制主瓣干扰和副瓣干扰,并具有良好的单脉冲测角性能,且无需对干扰空间角进行预先准确估计,利于工程实现。     

HPRF和差天线雷达导引头杂波抑制方法

高脉冲重复频率(high pulse repetition frequency, HPRF)和差天线雷达在导引头中具有重要应用，其在超低空运动目标检测时，面临多重距离模糊的地海面杂波抑制问题。针对上述问题，提出一种和差通道时域对消的杂波抑制方法。该方法基于和差通道间杂波功率谱相关度较高的特征，联合利用差-差-双差通道数据估计杂波协方差矩阵，拟合和通道的杂波协方差矩阵，并基于最小方差准则实现和通道杂波对消，提升了雷达导引头的杂波抑制性能。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于MVDR波束形成的FDA平台外干扰抑制

针对频控阵(frequency diverse array, FDA)在对与目标位置相近的平台外干扰进行抑制时, 传统FDA与非线性频偏结合不能实现距离-角度去耦合、对数递增FDA主瓣展宽较大和汉明窗加权FDA距离维旁瓣过高的问题, 在充分研究汉明窗加权的线性FDA(Hamming linear FDA, HL-FDA)方案的基础上, 对4种频偏方案的性能进行了分析, 提出采用FDA多输入多输出结构代替传统的一维均匀线性FDA结构, 通过结合最小方差无失真响应(minimum variance distortion free respinse, MVDR)准则, 将HL-FDA应用到MVDR自适应波束形成层面, 对平台外干扰进行抑制。仿真验证了HL-FDA在结合MVDR自适应波束形成算法后能有效地对抗距离-角度二维平台外干扰。     

基于稀疏重构的机载雷达训练样本挑选方法

针对空时自适应处理中训练样本受目标信号污染时检测性能下降的问题,提出了一种基于稀疏重构技术的训练样本选取方法。该方法首先将接收数据由阵元脉冲距离域转换到阵元多普勒距离域,然后采用改进的正则化FOCUSS算法进行空域稀疏重构,估计待检测多普勒通道对应的阵元距离域数据得到高分辨角度距离谱,利用杂波多普勒与角度的先验关系,剔除角度距离谱上明显偏离角度期望的样本,实现对训练样本的有效选择。仿真表明,相比传统样本选择方法,该方法无须估计协方差矩阵,在小样本集情况下依然能够剔除被污染的样本,有较大优势。     

双基地机载雷达杂波和主瓣压制干扰抑制方法

当干扰从雷达波束主瓣进入时，传统的空域抗干扰方法不仅无法抑制主瓣干扰，还会引发主瓣畸变、旁瓣抬升等问题，严重影响机载雷达目标检测性能。针对该问题，提出了一种基于双基地配置的机载雷达杂波和主瓣压制干扰抑制方法。该方法首先针对主、辅雷达分别形成多个相邻空域波束；然后，对波束形成后的数据进行脉冲多普勒(pulse Doppler, PD)处理，并在距离-多普勒域对主、辅雷达的干扰信号进行配对处理。在此基础上，在主、辅雷达对应的多普勒通道通过时域自适应滤波抑制干扰；最后，联合相邻波束的数据通过降维空时自适应处理(reduced-dimension space-time adaptive processing, STAP)抑制剩余的杂波。仿真结果表明，所提方法能够有效抑制杂波和主瓣压制干扰，与传统采样矩阵求逆(sample matrix inversion, SMI)方法和局域联合处理(joint domain localized, JDL)方法相比，对信干噪比性能分别改善了约20.6 dB和21.5 dB。     

空域滤波增益可调节的定向性均匀圆形阵列波达角估计

针对定向性均匀圆形阵列因单元天线的位置、主瓣指向及方向函数等因素造成信号来波落入天线旁瓣或零陷内, 从而导致部分单元天线接收的信号信噪比低、信息失效的问题, 首先研究了定向性均匀圆形阵列天线的方向性增益及功率波束角, 随后进一步分析了连续激励在定向性均匀圆阵远场的幅频响应, 最后提出了一种与波数无关的基于半功率波束宽度、增益可调节的空域滤波波达角估计模型。仿真实验结果表明, 与其他模型相比该模型在低信噪比下具有估计精度高、参与天线少的优点。与传统的定向性波达角估计模型相比, 当信噪比为-20 dB时, 该模型的临近空间角度分辨力明显优于前者, 并且随着可调节滤波增益至10 dB, 其临近角度的峰值隔离度可达65 dB。     

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。     

脉宽-调频极性捷变波形相参处理能力分析

脉间捷变波形的匹配滤波响应存在差异,对地/海杂波等效为距离旁瓣调制(range sidelobe modulation,RSM),导致杂波抑制能力下降,甚至无法进行相参处理.针对线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号在带宽恒定前提下,改变脉宽和调频极性后具有主瓣宽度相同、旁瓣幅度...     

用综合识别法检测风廓线雷达湍流目标

风廓线雷达探测时,由于湍流回波信号弱,易受到地杂波的干扰。为了改善目标检测效果,分析得到地杂波的如下特点：地杂波为宽度很窄的高斯谱、地杂波关于多普勒零速度点对称分布、地杂波离多普勒零速度点很近、地杂波谱峰两侧有很大的梯度、相邻高度层上的地杂波谱峰值有很小的梯度。据此,提出了进行风廓线雷达目标检测的综合识别法。其主要步骤是：以分段平均法确定噪声电平,以谱的形状和谱宽大小进行初步识别,以分类检测去除地杂波影响,再适当进行连续性修正后得最终检测结果。实测数据处理表明：检测效果令人满意,不同波束的检测结果具有对称性,在弱信号时也可以取得合理的检测结果。     

机载共形相控阵雷达二维杂波建模与分析

分析了机载预警(AEW)雷达可能采用的横柱型和竖柱型这两种基本的共形相控阵的方向图特性,提出了其阵元的放置规律,对这两种机载侧视共形相控阵雷达的杂波进行了建模,并依此模型对这两种机载共形相控阵雷达的杂波数据进行了计算机仿真,通过杂波协方差矩阵的估计求得其空-时二维杂波谱,检验了杂波模型的准确性,所做工作将对实际的共形阵具有重要的指导意义,也为进一步研究机载共形相控阵雷达信号处理和杂波抑制的技术和方法奠定了基础。     

基于对角减载的水声阵列SMI-MVDR

空间谱估计一直都是水声阵列信号处理研究的热点问题,而一般认为目标和背景干扰的信息都蕴含在接收信号协方差矩阵中,因而现有的谱估计技术大多针对接收信号的协方差矩阵进行处理。由于信号和噪声的相关性,导致协方差矩阵中主对角线元素上的噪声分量最大。针对这一特性提出了基于对角减载的水声阵列采样矩阵求逆(sample matrix inversion, SMI)最小方差无畸变响应(minimum variance distortionless response, MVDR)波束形成技术。理论推导了对角减载量对输出功率谱目标方位上输出信噪比的影响,分析了最佳对角减载系数的选取原则。并针对实际工程应用情况,研究了由有限次快拍数估计的采样矩阵得到最佳对角减载系数的方法,该方法无需预估信号源数。通过算法仿真和海试数据处理,对比验证了基于对角减载的SMI MVDR空间谱估计的有效性和可靠性。对于背景噪声级较强的水声阵列信号处理环境来说,所提方法能有效提高高斯白噪声背景下的声纳多目标分辨性能。