基于PSWF函数的机载MIMO雷达降维自适应处理算法研究

针对机载多输入多输出(MIMO)体制雷达的杂波抑制问题,本文提出了一种机载MIMO雷达降维空时自适应处理(STAP)算法。该算法利用PSWF函数,根据雷达参数,离线的构造出杂波子空间的一组完备正交基,实现了对杂波子空间的估计,并运用特征相消法(EC)完成了降维STAP计算。仿真实验表明,在理想情况下,该算法能够获得很好的杂波抑制性能;在考虑阵元幅相误差时,与特征对消法相比,该算法在大幅降低运算复杂度的同时,依然能够保持杂波抑制能力。     

利用多输入多输出雷达低秩杂波的降维空时自适应算法

为了抑制机载多输入多输出(MIMO)雷达接收信号中的杂波和有源干扰,提出一种利用MIMO雷达低秩杂波进行降维的空时自适应处理算法(LRC-RD).首先根据系统参数离线构造杂波子空间矩阵,再结合有源干扰加噪声协方差矩阵以及目标空时导向矢量来构造降维矩阵,最后用降维后的数据计算自适应权值.LRC-RD算法可将全维数据维数降为杂波的秩加1,从而降低了计算复杂度和计算自适应权值所需的训练样本数,所以收敛速度快,并且其理论性能可以达到全维处理的理论性能.仿真实验表明,LRC-RD算法在没有误差、样本数为降维后的数据维数的2倍时,其信噪比损失在高速区比基于双迭代的算法和基于子阵划分的算法分别高出约5 dB和17 dB.     

机载MIMO雷达空时二维杂波建模及特性分析

为了揭示发射信号正交分集情况下机载MIMO雷达的杂波分布规律及特征，在分析了机载MIMO雷达几何特性的基础上,建立了机载MIMO雷达杂波的空时二维阵元模型,并推导了相应的矢量模型,分析了影响MIMO雷达杂波分布的关键因素。给出了距离模糊情况下杂波协方差矩阵估算方法,分析了机载MIMO雷达的杂波分布特性。仿真结果表明：机载MIMO雷达杂波具有良好的斜对角空时二维分布特性；MIMO雷达杂波谱中杂波基线附近杂波展宽幅度小,更利于慢速目标的检测；相比相控阵雷达，MIMO雷达具有更广的探测视角和更大的系统自由度,使其易于进行杂波抑制。     

MIMO-STAP稀疏字典降维方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)技术在使用稀疏方法恢复杂波谱时存在的计算复杂度高的问题,提出了一种字典降维方法。该方法直接使用训练样本估计出低分辨率的杂波空时谱,并在此基础上用FOCUSS算法的迭代式提升谱的分辨率,进而计算各原子的Capon功率谱并将谱值较大的原子挑出组成降维字典。当存在多普勒模糊时,则利用先验知识排除因多普勒模糊而入选的原子,将其余满足要求的原子取出组成降维字典。仿真实验表明:降维字典能够完全覆盖杂波脊线,使用降维字典在维持算法输出SINR性能的同时,可有效提升运算效率。     

分时波束空间MIMO天波雷达发射ADBF方法

为简化基于MIMO(多输入多输出)技术的天波雷达扩展多普勒杂波抑制方法,分析了时间叉排线性调频连续波MIMO天波雷达与慢时间相位编码MIMO天波雷达之间的关系,提出一种分时波束空间MIMO天波雷达模型,并给出了相应的TADBF方法.该TADBF方法在分时波束空间实现,可有效抑制扩展多普勒杂波;简化了发射信号分集,在大型阵列降维处理情况下,只在各脉冲重复周期控制波束指向,无须对子阵或者波束进行相位编码,便于工程实现.仿真验证了该方法的有效性.     

天基雷达杂波抑制STAP算法性能仿真研究

天基雷达系统中杂波存在时空二维耦合的问题,在杂波抑制上通常采用空时自适应处理（STAP）的方法。基于天基雷达系统中杂波和干扰对STAP处理的影响,论文围绕天基雷达对STAP处理的需求,开展了对单基地天基雷达系统的STAP算法对天基雷达杂波抑制的仿真研究。     

机载MIMO雷达修正GMB降维方法

针对MIMO雷达空时自适应处理运算量和杂波抑制性能难以兼顾的问题,建立了MIMO雷达杂波数学模型,提出了机载MIMO雷达的修正广义相邻多波束降维方法。该方法基于局域化处理的思想,通过选取特定的发射波束、接收波束和多普勒通道,利用空域两维波束形成和时域多普勒滤波方法进行空时自适应处理。对该方法在不同误差条件下杂波抑制性能进行了仿真实验,结果表明:提出的修正广义相邻多波束方法能够大幅降低运算量和样本需求数,有效抑制杂波,提高慢速目标的检测能力。     

基于杂波距离方位谱的机载非正侧MIMO雷达STAP方法

在机载非正侧MIMO雷达系统中,传统统计类空时自适应处理方法难以获得足量的独立同分布训练单元,无法准确估计待测单元杂波特性,杂波抑制性能严重下降。为了减少所需训练单元数,在分析机载非正侧MIMO雷达杂波在距离-方位域上分布的基础上,给出了杂波距离方位谱的概念;然后,利用稀疏恢复方法和距离滤波器估计杂波距离方位谱;根据杂波距离方位谱估计杂波协方差矩阵、构造空时滤波器,滤除杂波、检测目标。由于利用了雷达和载机参数等飞行配置先验信息以及杂波空时耦合关系构造,基于杂波距离方位谱的STAP方法可以在少量训练单元的情况下准确估计杂波协方差矩阵,有效抑制杂波、检测慢速目标,仿真实验证明了方法的有效性。     

STAP技术在有源干扰环境下的运用方法

为了在复杂的有源干扰环境下改善空时二维自适应处理(Space-time Adaptive Processing,STAP)技术的处理性能,提出了一种基于局部空域自适应阵列处理的改进型自适应波束形成方法。这是一种空间抗干扰与STAP技术滤除杂波级联的方法。采用MUSIC技术对有源干扰的波达方向进行估计,然后分别在期望方向和干扰方向形成接收多波束,再在波束域进行自适应处理以抑制有源干扰,最后在空间反干扰滤波后运用STAP技术进行杂波抑制。仿真结果表明,该方法能有效估计出干扰源的方位,使STAP技术在有干扰的环境下也能保持较好的杂波抑制性能,同时在波束域进行自适应滤波,大大降低了抑制干扰所需的运算量,理论分析和仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于稀疏恢复的 MIMO-STAP干扰样本检测方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)技术在训练样本存在有源干扰时杂波抑制性能严重下降的问题,提出了一种干扰样本检测方法。首先使用正则化FOCUSS算法估计出各原子的空时功率谱值,接着设置谱值门限将谱值较大的原子取出,然后确定扫描带对空时二维平面进行扫描,最后根据进入扫描带最大原子数占总原子数的比例判别训练样本是否存在干扰。仿真实验表明,该方法可有效检测出训练样本中的干扰,使用该方法挑选出的无干扰训练样本恢复杂波谱可保证空时滤波器的杂波抑制性能,提升稀疏算法求解杂波谱时涉及到的样本的可靠性。     

基于空时两维变换的距离非平稳杂波环境STAP方法

针对机载非正侧视阵雷达的杂波距离依赖性问题,提出一种基于空时两维变换的机载非正侧视阵雷达近程杂波补偿方法.利用杂波导向矢量在空时两维的特殊结构,在补偿主瓣杂波距离依赖性的同时,也能够对旁瓣杂波距离依赖性进行补偿.计算机仿真结果表明,算法能够对杂波距离非平稳性进行补偿,提高空时自适应处理（STAP）的杂波抑制性能.      

高频地波雷达中电离层Es层杂波分析及其抑制

针对电离层杂波这一目前限制中远程高频地波雷达发展的主要因素,分析了突发E层(Es)杂波的信号特征．观察到电离层Es层杂波会在1 d内多个时间段出现,每次持续时间为2～3 h,且历经由单分量时频分布到扩展型散乱分布的变化．Es层杂波在能量上显著高于雷达海洋回波,且在距离上的相关性明显高于海洋回波,据此提出了杂波抑制的距离相关对消法,利用相邻距离元上回波信号估计杂波子空间,对杂波进行正交投影滤波．雷达实测数据处理结果表明上述分析和杂波抑制方法是正确和有效的．     

直接数据域空时自适应处理(STAP)在雷达信号处理中的应用

本文阐述了直接数据域空时自适应处理(space-time adaptive processing)算法抑制雷达杂波的原理,给出了具体的算法过程和计算机模拟仿真实验结果。空时自适应处理与分立干扰滤除算法不同的是该方法对每个距离单元的空时数据进行独立处理时,该距离门中均匀杂波和非均匀干扰的抑制均不需要利用其他距离门的样本。直接数据域方法是一种完整的非均匀STAP处理算法。仿真实验结果证明该方法在非均匀环境下,对雷达杂波进行抑制得到了较好的效果。     

采用时延估计的外辐射源雷达杂波抑制算法

针对外辐射源雷达目标探测中监测通道存在分数倍时延杂波而造成杂波抑制性能下降的问题,提出了采用加权子空间拟合时延估计的外辐射源雷达杂波抑制算法(WSF-TDE-CM)。在假设接收数据中的目标信号远远弱于杂波信号的前提下,该算法首先利用接收数据的自相关矩阵通过加权子空间拟合的方法建立杂波时延估计模型,将分数时延估计问题转化为复正弦频率估计的优化问题,然后利用量子粒子群算法求解杂波时延,最后通过估计的杂波时延构造杂波矩阵,将接收信号投影到杂波空间的正交补子空间中,从而实现杂波的抑制。WSF-TDE-CM算法不需要设置滤波器阶数,在杂波时延为分数时延的情况下仍能保持良好的杂波抑制性能。仿真实验表明,当监测通道存在分数倍时延杂波时,WSF-TDE-CM算法与扩展相消算法相比,其杂波抑制比提高了约20dB;同时,在目标回波信噪比为-30dB时也能很好地检测到弱目标回波。     

基于稀疏恢复的直接数据域STAP算法

在机载/星载雷达系统中,空时自适应处理(STAP)可有效抑制杂波并实现动目标检测。基于统计的STAP算法通过平稳的训练样本来估计检测单元内的杂波协方差矩阵,并设计相应的滤波器以提高检测单元的输出信杂比。但训练样本的平稳性在实际快变的杂波环境中无法保证,因而此类算法在实际非均匀杂波环境中性能较差。该文通过挖掘检测单元数据在角度-Doppler域上的稀疏性,提出一种新的直接数据域STAP算法。该算法通过稀疏恢复来获得检测单元的高分辨空时谱估计,有效地避免杂波旁瓣对目标检测的影响,进而实现不经过杂波抑制而直接运动目标检测的目的。同时由于不使用训练样本,可很好地避免训练样本内的非均匀性,该算法在实际非均匀杂波场景中有更广泛的应用前景。     

机载MIMO雷达3-CAP杂波抑制方法

针对机载雷达面临的杂波抑制问题,在考虑阵元误差、通道误差和杂波起伏等误差因素对杂波特性影响的基础上,建立了机载MIMO雷达杂波数学模型,提出了一种基于MIMO雷达体制下的空时自适应新方法——M3-CAP方法。对接收信号进行时域滤波,选取被检测通道与其2个相邻通道为一组,进行自适应处理。该方法通过MIMO技术与3-CAP方法的有效结合,将波形分集的优势扩展到3-CAP方法中,显著提高了雷达系统自由度和杂波协方差矩阵估计精度。通过对不同雷达体制以及不同误差条件下杂波抑制性能的分析比较,结果表明:提出的M3-CAP方法的杂波抑制性能明显优于JDL-GMB、改进的JDL、3-CAP等方法。     

提升空时自适应检测性能的多输入多输出雷达稳健波形设计

针对基于多输入多输出(MIMO)正交频分复用(OFDM)雷达的空时自适应处理(STAP)方法的检测性能受未确知环境先验信息影响较大的问题,提出一种提升空时自适应检测性能的MIMO雷达稳健波形设计方法。首先构建杂波协方差矩阵估计误差模型,然后在此误差模型以及波形恒模特性约束下,基于最大化最差情况下的输出信干噪比准则,建立改善STAP检测概率稳健性的波形优化模型。为求解所得非线性波形优化模型,提出了基于对角加载的迭代方法,该迭代方法中每步均可转化为半定规划问题,因而可以获得高效求解。仿真结果表明,所提方法能够改善最差情况下的STAP检测概率,与非稳健方法以及不相关波形相比,可提高最差情况下MIMOOFDM-STAP方法的输出信干噪比2~4dB。     

非均匀杂波环境STAP方法研究

分析了非均匀杂波对STAP算法性能的影响,在此基础上提出了一种非均匀杂波环境下STAP杂波抑制方案．该方案首先通过训练样本加权法抑制功率非均匀现象,然后利用干扰点替代法消除干扰目标和孤立干扰对STAP算法的影响,最后通过常规STAP算法实现对目标的检测．计算机仿真结果验证了有效性．     

基于杂波扩展的STAP投散射干扰方法

空时自适应处理技术(STAP)在机载预警雷达中应用广泛,对其干扰的研究具有重要意义.针对传统相干干扰方法采用主瓣对主瓣的方式截获雷达信号易被发现的问题,提出一种基于杂波扩展的干扰方法.干扰机位于雷达副瓣,截获雷达杂波信号而非直达波信号作为相干干扰信号的来源,采取投散射的方式实施干扰,实现对雷达的主瓣干扰.推导了干扰机接...     

基于子空间投影SVD的MIMO穿墙雷达杂波抑制方法

在穿墙雷达成像中,墙体的强反射信号会干扰墙后目标的成像与检测,甚至湮没临近墙体的目标.传统的空域滤波法从回波幅值出发,通过空间域线性滤波实现对墙体杂波的抑制.然而,该方法在墙体与目标临近的情况下效果较差,且不适用于MIMO穿墙雷达.本文针对超宽带MIMO穿墙雷达成像过程中墙体杂波抑制问题,提出了一种基于子空间投影的奇异值分解方法,该方法从信号回波的特征出发,通过回波信号矩阵最主要的一个或几个奇异值成分确定墙杂波子空间,再利用正交子空间投影去除回波信号中的墙杂波成分.MATLAB仿真结果表明,提出的墙体杂波抑制方法在消除墙体杂波对目标成像结果的影响方面效果更佳,还能消减随机噪声等弱干扰杂波,抑制多目标探测中的虚假成像,改善成像质量,实现目标的精确成像.