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.      

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。     

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．     

机载雷达目标空时参数快速估计方法

针对机载雷达动目标空时参数估计中常用的基于最大似然准则的参数搜索方法计算量过大的问题,提出了一种新的目标空时参数快速估计方法.该方法首先对机载雷达阵列回波信号做降维的空时自适应处理,对滤波输出最大的多普勒单元在空域取3个不同方向的导向矢量做空域滤波,得到3个不同的自适应权矢量和输出响应,再利用这些权矢量和输出响应,用多项式求根方法得到目标的空域频率,然后利用多普勒频率滤波响应主瓣附近的3个频率的输出,依据二阶近似求解极值得到目标的多普勒频率最大似然估计值.仿真实验表明,该方法在保证估计精度与参数搜索方法相同的情况下,计算量能够减小到参数搜索方法的1/100.     

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。     

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。     

基于信号拟合和目标跟踪的正侧视雷达无模糊径向速度估计

最小可检测速度和最大无模糊速度之间的矛盾是空时自适应处理（STAP）、沿航迹干涉（ATI）等传统处理方法不能完全解决的问题。文中研究机载多通道正侧视雷达在不具备波束扫描能力情况下的运动目标无模糊速度估计问题。通过测量运动目标在方位子驻留间的距离变化实现无模糊的径向速度粗估计,然后在修正的单次快拍信号模型基础上利用运动目标导向搜索提高估计精度。仿真分析和实测数据处理表明该算法能有效解决测速模糊问题和对运动目标进行正确定位．     

改善正侧视机载PD雷达检测低径向速度目标性能研究

对低径向速度目标的检测能力是衡量机载脉冲多普勒雷达性能的一项重要指标.文章在分析正侧视机载脉冲多普勒雷达杂波特点的基础上,提出了一种改进的脉冲多普勒处理方法,用于改善对低径向速度目标的检测.通过对实测数据的处理,结果表明该方法取得了较好的效果.     

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...     

基于优化多相编码和天线设计的MIMO STAP研究

多发多收（MIMO,multiple input and multiple output）雷达发射正交波形以获得良好的波形分集增益和更高的自由度。为了提高信号的自相关和互相关性能,采用循环算法（CA,cyclic algorithm）,得到了具有低自相关旁瓣峰值（ASP,auto correlation sidelobe peak）和互相关峰值（CP,cross correlation peak）的多相编码信号。仿真实验基于优化多相编码信号和天线阵列结构实现STAP（space-time adaptive processing）,克服了多信号间相互影响、稀疏天线布阵结构导致的盲速和密布天线布阵影响孔径大小等问题,验证了本文方法有效性。     

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。     

基于优化多相编码和天线设计的MIMO STAP方法研究

多收多发雷达发射正交波形以获得良好的波形分集增益和更高的自由度。为了提高信号的自相关和互相关性能,采用循环算法,得到了具有低自相关旁瓣峰值和互相关峰值的多相编码信号。仿真实验表明,与本文提到其他优化方法相比,循环算法运算量低、收敛速度快。结合优化波形和发疏收密天线阵列结构,实现多发多收雷达杂波抑制和动目标检测,解决了天线阵列稀疏导致的盲速等问题,实现了良好的空时自适应处理性能。     

基于先验知识的广义旁瓣对消器STAP

空时自适应处理（space-time adaptive processing,STAP）算法的运算量与处理性能构成了一对矛盾。利用广义旁瓣对消器（generalized sidelobe canceller,GSC）形式的处理器结构,提出一种基于先验知识的 STAP 算法以解决该问题。该算法使用相控阵雷达系统参数以及阵列几何模型等先验知识来构建空时杂波的匹配矩阵,并计算空时多约束导引矢量,实现对 STAP 算法的自适应加权初始化。该算法的优点是无需协方差矩阵求逆从而使处理速度得到加快。仿真实验表明该算法的处理性能未受影响,而收敛速度则明显提高。     

一种机载雷达空中机动弱目标检测方法

提出了一种机载雷达空中机动弱目标的检测方法,采用子空间投影法抑制杂波,再利用Keystone变换校正目标距离走动,然后利用修正Chirp-Fourier变换(MDCFT)估计目标加速度对多普勒走动项进行补偿。该方法有效解决了回波信噪比低、距离走动和多普勒走动的问题,实现目标能量的有效积累,提高了机载雷达对空中机动弱目标的检测能力。仿真结果验证了该方法的有效性。     

非均匀杂波环境下线性预测类空时自适应处理性能分析

从机载预警雷达回波数据特性出发,非均匀杂波环境下线性预测类空时自适应处理器具有优良非均匀自适应处理性能．对这一现象进行了合理解释,并对利用脉冲维数据进行空时自适应处理的相关问题进行了研究．仿真结果也验证了在非均匀环境下,利用脉冲维数据比利用距离维数据进行空时自适应处理更有效．     

基于同态滤波的GPS空时自适应处理补偿技术

GPS系统工作在有干扰的环境中时,近处干扰与远处卫星间巨大的功率差异导致GPS信号的扩频增益不足以抵抗干扰的影响.空时自适应处理技术已成为GPS接收机抗干扰研究的热点,相比于空域自适应阵列处理可以有更多的抗干扰自由度,消除多个强的宽带干扰及近场的宽带干扰多径.但是由于空时自适应处理的结构使之在处理带宽上不能有一致的频率响应,造成GPS信号的相关函数的相关峰产生畸变,降低接收机的定位精度.本文分析了空域与空时域自适应阵列处理抵抗干扰的性能,对空时自适应处理的原理及影响卫星信号的原因进行了研究,为了恢复出期望的卫星信号,提出一种基于同态滤波均衡原理的方法,补偿由空时自适应处理造成的对卫星信号的影响.仿真结果表明了所提出的方法的有效性.     

2019年空时自适应处理技术研究热点回眸

空时自适应处理可以联合空域和时域进行二维自适应滤波,是运动平台雷达系统中进行杂波抑制和目标检测的关键技术。近年来,空时自适应处理技术迅速发展,其应用领域也在不断扩大。概述了2019年空时自适应处理领域所取得的重要研究进展,展望了未来空时自适应处理技术的发展趋势。     

用于GPS接收机的多级干扰抑制系统

全球定位系统(GPS)是一种广泛应用于民用和军用的单向卫星通信系统.由于相对较低的接收信号功率,使得GPS非常容易地受到各种有意或无意的干扰.提出利用多级空时自适应处理(STAP)来改善GPS接收机在较宽范围内存在干扰环境下的检测性能.根据干扰的类型,多级干扰抑制系统可以结合有关信号处理单元,如凹槽滤波器,波束形成器,以及盲线性干扰消除器等.计算机仿真结果验证了该多级干扰抑制系统可以有效地消除宽带和窄带干扰.     

主动声纳混响抑制与目标检测技术

 混响是浅海主动声纳的主要干扰,其抑制问题一直是困扰声纳信号处理的难题,尤其是当声纳载体具有一定的运动速度、导致混响具有空时耦合特性时。空时自适应处理是解决该问题的一个有效途径,它能够实现隐式的平台运动补偿从而允许获得理论最优的混响抑制性能。本文介绍了传统主动声纳的混响抑制与目标检测技术,通过分析声纳与雷达的不同之处,提出了适合于运动声纳的空时自适应处理模型;在此模型下,讨论了提高空时自适应检测稳健性的方法;最后展望了主动声纳混响抑制与目标检测技术的发展趋势。     

基于VLMS算法的空域和空时滤波在GNSS抗干扰中的性能研究

针对空域滤波性能严格受限于天线自由度的缺点,研究了空时自适应滤波技术,建立了基于VLMS(Variable LeastMean Square)算法下的两种信号处理模型,并加以仿真验证比对。仿真结果表明STAP(Space-time Adaptive Processing)算法性能优于空域滤波算法,在不增加天线阵元的情况下,提高了自由度,能抑制多种强干扰,输出信噪比均高于空域滤波算法。