机载雷达微下击暴流风切变信号处理与仿真

微下击暴流风切变是一种对飞机安全有严重危害的大气现象,为了有效分析微下击暴流风切变对飞行器所造成的危害程度。引入了危险因子,建立了微下击暴流风切变的危险因子数学模型,同时建立了一种简单有效的非对称风场模型,运用频域脉冲方法对微下击暴流风切变进行风速估计,由于微下击暴流风切变一般都含有雨滴,则运用多普勒效应和雷达截面积等原理对微下击暴流风切变信号进行了分析与仿真。仿真结果表明,建立的危险因子和风场模型能够真实有效地反映微下击暴流风切变所造成的危害程度,同时频域脉冲对方法能够很好地对微下击暴流风切变信号进行风速估计。     

强杂波下基于压缩感知的低空风切变速度解模糊

毫米波线性调频连续波(linear frequency modulated continuous wave, LFMCW)雷达进行低空风切变检测时, 会严重受到地杂波信号干扰, 并且风速估值模糊。针对该问题, 本文提出强杂波背景下利用压缩感知实现低空风切变速度解模糊。该方法依据多重频脉组参差方式下雷达回波的非均匀欠采样特性在角度-多普勒域中构建无模糊冗余字典(感知矩阵), 之后利用压缩感知技术提取杂波谱主要分量, 估计杂波能量支撑区, 建立杂波抑制矩阵, 接着基于加权的最小l₁范数优化模型实现杂波抑制并恢复出低空风切变在角度-多普勒域中不模糊的稀疏向量, 得到风场无模糊多普勒信息, 最终求得准确的速度值。     

LFMCW体制下基于TDPC-JDL的低空风切变风速估计方法

机载气象雷达下视探测低空风切变时目标信号会淹没在强杂波背景中,针对风场速度估计不准的问题,提出了一种线性调频连续波(linear frequency modulated continuous wave, LFMCW)体制下基于两维两脉冲对消-局域联合处理(two dimensional pulse-to-pulse canceller-joint domain localised, TDPC-JDL)的低空风切变风速估计方法。该方法首先利用载机速度和雷达工作参数设计TDPC预滤波器对回波数据进行预滤波,降低杂波功率;然后,利用局域联合处理对预滤波后的数据进行空时二维滤波;进而实现风场速度的准确估计。     

基于同伦稀疏STAP的低空风切变风速估计

在机载气象雷达前视阵下,由于杂波的距离依赖性导致独立同分布(independent identically distributed, IID)训练样本严重不足,传统的空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)算法性能下降,风场速度估计不准。针对此问题,提出一种基于同伦稀疏STAP的低空风切变风速估计方法,该方法仅需少量IID训练样本就能够达到较好的风场速度估计效果。首先,利用同伦稀疏恢复算法估计杂波协方差矩阵,从而重构出高分辨率的杂波空时二维谱。然后,通过求解STAP处理器的最优权矢量自适应滤除杂波。最后,实现对风场风速的准确估计。仿真结果证明所提方法的有效性。