舰载超视距雷达背景杂波统计特性分析

海杂波的统计特性对于岸基与舰载表面波雷达目标检测算法的设计非常重要。岸基雷达测试下海杂波的统计特性已有论述 ,主要阐述舰载雷达情形下背景海杂波的理论与数学统计模型 ,并提出了海杂波序列的参数自回归模型 ,对海杂波的重要统计参数如相关性进行了统计分析 ,最后得出了舰载雷达情形下一阶与二阶海回波皆为正态分布的结论 ,为在舰载雷达情形下进行信号检测奠定了理论基础。     

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。     

单通道SAR的动目标检测

提出了一种基于单通道合成孔径雷达(SAR)进行动目标检测的新方法。该方法在详细分析SAR对动目标的回波模型的基础上,给出了进行子孔径成像、地杂波对消、相干斑抑制、动目标检测的原理和实现方法。文中首先建立了SAR的回波的数学模型,分析了动目标回波和地杂波的不同特征。在对回波做子孔径成像之后,为了抑制相干斑,对两路子孔径信号分别做平滑处理。然后进行杂波对消,通过对杂波对消后的残差图像做恒虚警处理检测出运动目标。计算机仿真结果验证了其有效性。     

星载SAR分布杂波的计算机模拟

星载雷达是适应各种军用和民用的目的而提出来的 ,美国和加拿大都在研究包含 SAR(合成孔径雷达 ) - GMTI(地面运动目标指示 )模式的星载雷达 ,由于星载雷达在地面轨迹较大 ,卫星速度快 ,运动目标信号淹没在强大的地杂波中。为了完成 GMTI功能 ,只有首先对 SAR- GMTI系统中地杂波精确建模 ,分析和掌握其在 SAR机制下空间分布情况和功率谱特性 ,才能有效去除杂波。地杂波建模困难 ,具有很多随机性的环境因素 ,没有现成的算法 ,跟具体雷达设备、系统参数也有关系。因此杂波仿真是很复杂的 ,大量仿真和实验数据表明 K分布较能精确描述杂波 ,而且引入了空间的相关性。本文用 K分布来描述雷达截面积的空间起伏。K分布的混合模型包含了杂波起伏的两个分量。一、快变化分量也称为斑点分量 ,其幅度服从负指数分布的方根即瑞利分布 ,源于雷达从随机相位散射点反射回波的相干求和 ;二、慢变化分量也称为纹理分量 ,它服从平方根伽马分布 ,纹理变量表征观测面特性 ,受成像场景物理特性的影响 ,决定了场景空间变化的雷达横截面。因此 K分布杂波模型等同于用伽马分布去调制平方律检测 (负指数分布 )的功率调制过程。本文通过无记忆非线性变换产生相关高斯序列 ,多个独立的相关高斯序列分别组成相应纹理分量和斑点分量 ,     

机载雷达空时二维自适应处理框架及其应用

推导了机载相控阵雷达空时二维自适应信号最优处理器的另一种等价表达式，由此提出了空时二维部分自适应处理框架，将文献上已有的主要几个空时二维部分自适应方法给出了统一的分析形式，并着重对基于Ｄｏｐｐｌｅｒ预滤波的２种典型降维空时二维处理方案进行了详细的性能比较。     

雷达信号的盲分离

盲信号处理已成为近年信号处理和神经网络热点领域.但主要用于语言信号处理,而应用于雷达信号处理并不多见.将盲源分离算法应用于雷达阵列接收信号处理,提出了一种新的盲源分离算法的性能评价标准—相关系数法.首先研究了雷达阵列接收模型,然后分析了雷达阵列接收信号的特性.由分析可知:当雷达目标和杂波源在空间上与雷达接收机的距离基本一致时,雷达阵列接收信号在雷达接收机上的混叠是瞬时混叠;同时雷达阵列接收信号均为超高斯信号.因此可采用盲源分离算法中的定点ICA算法来分离雷达阵列接收信号.仿真结果表明,分离出来的信号与源信号的相关系数均大于0.95,说明了定点ICA算法能雷达阵列接收信号,证明了理论分析的正确性和算法的有效性.     

超宽带合成孔径雷达树干杂波的统计特性分析

针对超宽带合成孔径雷达在树林区域探测隐蔽目标的应用场合,研究了树干杂波的统计特性。运用实验数据从幅度直方图拟合、高阶统计量和杂波统计模型识别几方面分析了VHF/UHF波段超宽带合成孔径雷达树干杂波的统计特性,得出了以K-分布为杂波模型的目标检测算法才能获得较佳的检测结果的新结论。     

Atmospheric duct estimation from multi-source radar sea clutter returns: theoretical framework and preliminary numerical results

Refractivity from clutter （RFC） technique estimates lower atmospheric refractivity from radar sea clutter returns. An important issue of RFC is how to make the estimate more robust. Rather than using only single beam radar sea clutter returns, this paper puts forward a theoretical framework of combining multi-source clutter power to improve the retrieved results by the variational adjoint approach. The derivation of the adjoint is accomplished by an analytical transformation of the parabolic equation model in a continuous domain. To test the theoretical algorithm, numerical simulations using multi-elevation clutter observations are carried. The results demonstrate that combining two elevation beams gives more stable estimate than using only single beam.     

虚拟极化增强雷达目标信号接收的原理和实现

利用双正交偶极子接收雷达回波信号,在天线的正交双通道中进行虚拟极化处理来增强信号、抑制杂波是改善目标信噪比的有效方法.文中介绍了虚拟接收变极化的原理,并运用虚拟极化实现了目标极化增强和杂波抑制,通过matlab仿真得到了直观的信噪比增强效果.