基于相位调制的雷达抗假目标干扰方法

针对欺骗式干扰难分辨和难去除的问题, 基于相参积累的原理, 提出一种基于相位调制(Phase Modulation, PM)的雷达抗假目标干扰方法。首先, 雷达发射相位调制的脉冲串信号, 之后根据相位的先验信息在接收时对回波信号进行相位补偿。然后，对回波信号进行脉冲压缩和相参积累, 在处理后形成的距离-多普勒图上对真、假目标进行分辨并提取出目标的多普勒频率。最后，结合自适应波束形成原理以及真实目标的多普勒频率信息, 设计自适应多普勒滤波器, 对回波脉冲串进行处理, 使真目标得到增强, 并在假目标的多普勒频率处形成零陷, 解决了假目标难去除的问题。仿真实验表明, 所提方法能有效分辨并去除回波信号中的假目标。     

时域离散类主瓣干扰下基于样本识别的雷达和差测角方法

时域离散类主瓣干扰在时域上处于离散状态，干扰训练样本不易提取，其样本纯度将直接影响干扰抑制效果和目标测角性能。针对时域离散类主瓣干扰背景下的雷达干扰抑制和目标角度估计问题，提出了一种时域离散类主瓣干扰下基于样本识别的雷达和差测角方法。该方法利用了目标和干扰在和、差通道的时域相关性差异，由此提取纯净的干扰训练样本，然后利用空域方位维、空域俯仰维的正交性进行时域离散主瓣干扰抑制，同时估计目标角度。理论推导和仿真实验表明所提方法具备时域离散类主瓣干扰背景下的较好的雷达测角能力。     

低快拍下基于稀疏重构的大电磁矢量传感器阵列多维参数联合估计

大尺寸电磁矢量传感器(electro magnetic vector sensor, EMVS)比小尺寸EMVS辐射效率更高, 研究其参数估计算法有助于推动EMVS的实装化应用。针对大尺寸EMVS阵列研究了低快拍下参数估计问题, 提出基于稀疏重构的波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计算法。首先构造仅含DOA信息的低维块稀疏表示, 然后采用块正交匹配追踪算法恢复块稀疏信号, 最后利用得到恢复后的信号反推出DOA和极化参数估计值。仿真表明了该算法在低快拍下参数估计的有效性, 且计算量和精度均优于现有基于稀疏重构的小尺寸EMVS参数估计算法。     

子空间信号失配下的加权自适应检测器

对于多通道雷达系统，通常存在阵元误差及旁瓣干扰，此时雷达系统假定的目标导向矢量与真实值不同，从而导致信号失配。针对子空间模型下的失配信号检测问题，提出了一种具有恒虚警特性的加权自适应检测器，得到了检测器解析的检测概率和虚警概率计算表达式。根据系统需要，通过调整加权系数，所提出的检测器能够实现对失配信号的灵活检测。此外，对无信号失配的检测环境，在合适的权系数下，所提出的检测器能够提供比现有检测器更高的检测概率。