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。     

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。     

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 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。     

数字电子电路空间干扰谐波噪声自动抑制方法①

为提高数字电子电路中空间干扰谐波噪声滤波能力,提出基于匹配滤波检测的数字电子电路中空间干扰谐波噪声自动抑制方法。构建数字电子电路中空间信号传递模型,采用空间频谱波束形成方法进行数字电子电路空间干扰谐波信号的自适应聚焦处理,提取干扰信号的相关功率谱特征量,采用自适应均衡降噪方法进行干扰信号的噪声分离,构建数字电子电路中空间干扰噪声信号的滤波模型,采用匹配滤波检测器实现对数字电子电路中空间干扰的信号滤波和检测,实现数字电子电路中空间干扰噪声的自动抑制。仿真结果表明,采用该方法进行数字电子电路中空间干扰抑制的输出信噪比较高,信号的滤波性能较好,提高了数字电子电路中信号准确传输和检测性能。     

基于泰勒估计的主瓣干扰抑制方法

当有源干扰进入主瓣时，传统自适应波束形成的方向图会在主瓣内出现严重波形失真，主瓣内形成零陷，旁瓣电平陡增等问题。为此，利用泰勒估计获得真实协方差矩阵的估计，通过特征分解构建特征投影矩阵，构造旁瓣零陷加深的凸优化模型求解自适应阵列权值矢量，最后将此抑制干扰的方法和基于阻塞矩阵预处理与基于特征投影预处理等两类预处理方法进行实验仿真及性能对比，从而证明了基于泰勒估计的主瓣干扰抑制方法的优点。     

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。     

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．     

基于扁长椭球波函数的机载多输入多输出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,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,离线地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。     

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。     

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...     

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。     

基于实测数据的STAP的权值计算算法性能比较

空时自适应处理(STAP)的权值求解是其计算最密集的部分,由于机载雷达回波数据动态范围很大,导致传统的采样协方差矩阵求逆(SMI)方法数值稳定性较差,相对而言基于QR分解的采样矩阵求逆算法(QRD-SMI)在系统动态范围要求和并行性上具有优势.为了寻求在STAP工程实现时采用QRD-SMI的理论依据,分析了采用这两种不同算法的STAP处理方法,比较了二者的计算量,用MountainTop数据比较研究了2种方法的性能.实验结果表明这2种方法均具有良好的杂波、干扰抑制性能,传统的SMI算法在杂波抑制性能上较QRD-SMI算法有一定的优势,而QRD-SMI算法对"目标消除效应"较SMI算法有更强的稳健性,综合比较算法性能、数值特性以及可并行实现性,QRD-SMI更适合在STAP的工程实现时采用.     

机载雷达斜视阵下杂波抑制的方法

在机载斜视阵中杂波多普勒频率随距离发生变化,导致传统的空时自适应处理方法不能有效抑制杂波,因此，提出一种谱补偿方法。该方法利用训练单元与待检单元的空域导向矢量关系得到相似度量值,用此度量值再对训练单元的数据进行加权预处理,提高了数据的平稳性;为降低回波中孤立干扰或强目标对采样协方差矩阵估计的影响,对预处理后的数据使用非均匀检测器进行干扰剔除,从而提高机载雷达的检测性能1~3 dB。使用传统的空时自适应处理方法对剔除干扰后的数据进行杂波抑制，通过对数据的处理,证明了该方法的可行性和有效性。     

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.      

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。     

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。