双基地机载预警雷达空时自适应处理方法

本文在文献[1] 所建杂波模型的基础上,进一步研究空时自适应处理对双基地机载预警雷达杂波的抑制问题.深入分析了双基地机载预警雷达杂波距离多普勒特性,进而提出了一种基于距离多普勒补偿的空时二维自适应处理方法.理论分析与计算机仿真表明,该算法能有效实现工作于低重频时双基地机载预警雷达杂波抑制.     

天基雷达空时二维杂波建模与仿真

讨论了天基雷达空时二维杂波的建模和仿真方法,给出了空时杂波回波仿真公式并讨论了杂波单元的划分、径向速度和地面位置的计算等.仿真结果表明天基雷达杂波的严重距离模糊以及由地球自转引起的非平稳性会使得空时自适应处理的性能下降;最后指出了天基雷达杂波抑制对空时自适应处理的要求.     

天基雷达空时二维杂波建模与STAP性能分析

提出了一种基于天基雷达运动几何模型的空时二维杂波的建模方法。该模型考虑了地球自转的影响以及天基雷达杂波的距离和多普勒模糊特征,克服了传统一维杂波建模方法难以描述天基雷达空时二维特征的缺陷,而且该建模方法运算量低,适于对天基雷达大范围杂波进行快速模拟。同时,利用该模型得到了仿真杂波数据,研究了地球自转和杂波的距离多普勒模糊对空时二维自适应处理的动目标检测性能的影响,仿真和处理结果验证了杂波模型的正确性。     

机载双基雷达3D-STAP杂波抑制方法

机载双基雷达杂波空时分布具有严重的距离依赖性,即其分布随距离（俯仰角）的变化而变化,给杂波抑制带来困难,使传统的二维空时自适应处理（2D-STAP）性能变差。三维空时自适应处理（3D-STAP）利用俯仰维信息,将杂波谱分布由二维拓展至三维,通过在三维空间杂波谱分布的曲面上形成自适应凹口,来对杂波进行抑制。通过分析双基任意构型下的杂波在多普勒频率-水平空间频率-垂直空间频率三维空间中的分布特性,结合双基雷达体制特点,对传统3D-STAP算法进行了改进,使3D-STAP算法适用于双基情况,为双基雷达杂波抑制提供了一种新的思路。仿真表明,在典型双基构型下,与2D-STAP相比,该方法能使杂波脊附近的改善因子提高5dB左右,有效提高了杂波抑制能力,有利于低速目标的检测。     

双基地机载预警雷达空时二维杂波建模及杂波特性分析

本文建立了双基地机载预警雷达空时二维杂波模型,其中考虑了双基地雷达的几何配置、雷达的系统参数、各种误差及距离模糊等实际因素对杂波谱的影响.基于该模型分析了杂波特性,并计算了杂波的空时二维似然谱,结果表明所建杂波模型是合理的.该模型是研究双基地机载预警雷达杂波抑制与空时自适应处理技术的基础.     

利用发射角度的双基地MIMO 雷达杂波抑制方法

双基地雷达中引入多输入多输出(MIMO)技术,可以从接收数据中获取双基地雷达发射角度信息。这一新增的角度信息用于空时自适应处理,获得发射空间-接收空间和多普勒3 维杂波谱。该文旨在对双基地MIMO 雷达空时自适应处理抑制杂波方法进行综述。首先介绍了双基地MIMO 雷达信号模型,然后介绍了几种正侧视双基地MIMO 雷达空时3 维自适应处理方法(3D-STAP),包括3 维线性最小方差(3D-LCMV)方法、3 维辅助通道方法、3维局域化联合处理以及3 维投影的空时3 维降维杂波抑制方法,仿真分析表明这些降维方法能够有效提高小样本条件下的双基地MIMO 雷达距离依赖杂波抑制性能。最后,对双基地MIMO 雷达空时自适应处理研究做了总结和展望。      

天基预警雷达低自由度STAP方法研究

受卫星高速运动和地球自转影响,天基预警雷达杂波在俯仰-方位-多普勒三维空间呈紧耦合特性,极大降低了传统空时自适应处理(STAP)方法的慢速运动目标检测性能。采用方位-俯仰-多普勒三维STAP可实现天基预警雷达杂波解耦,但与非正侧机载预警雷达杂波的三维松耦合情况不同,该应用需要较大系统自由度才能实现次最优杂波抑制性能,所带来的巨大运算负担和均匀样本需求使其难以应用于实际。针对上述问题,该文首先构建了天基预警雷达平面阵回波空时信号模型;然后详细分析了其杂波在方位-俯仰-多普勒三维空间的紧耦合特性;最后提出了基于级联处理的低自由度三维STAP方法,利用空域加权子阵合成预先衰减副瓣杂波,再利用俯仰-多普勒自适应处理抑制剩余各次距离模糊主瓣杂波。仿真实验验证了所提STAP方法可在低运算复杂度和小样本需求条件下实现次最优杂波抑制性能,因此适用于天基预警雷达实际应用。      

机载双基地雷达距离模糊杂波抑制方法性能研究

首先建立了机载双基地雷达的杂波模型,然后分析了机载双基地雷达存在距离模糊时的杂波谱特性,随后对机载双基地雷达存在距离模糊时典型补偿方法的空时自适应处理性能进行了仿真和分析,得出了一些有益的结论。该结论可为进一步有效解决机载双基地雷达存在距离模糊时面临的杂波非均匀问题提供参考。     

机载双基地STAP的OP-DW预处理算法及其性能研究

距离模糊杂波和杂波数据样本距离非均匀对机载双基地雷达杂波STAP性能影响严重,文章提出了一种正交投影-多普勒频移算法以实现模糊杂波抑制和非均匀性补偿.该算法首先基于待检测距离环杂波空间和时间多普勒频率信息构造空间和时间投影矩阵,重构杂波数据,消除模糊杂波,然后利用多普勒频移对杂波样本间距离非均匀性进行补偿.仿真表明:该...     

基于稀疏贝叶斯学习的机载双基雷达杂波抑制

机载双基雷达杂波与构型有关且具有严重的距离依赖性,因此杂波脊复杂多变,独立同分布(IID)的样本很少。传统的空时自适应处理(STAP)方法受独立同分布样本数的限制,对机载双基雷达杂波的抑制性能有限。基于机载雷达杂波在角度-多普勒域分布的稀疏特性和稀疏贝叶斯学习(SBL)在稀疏信号重建方面的优势,该文将SBL算法应用于较为复杂的机载双基雷达双动模式下杂波抑制,该方法可以用少量训练单元杂波估计待测距离单元的杂波协方差矩阵(CCM),然后进行空时自适应处理;同时,该算法不需要样本独立同分布,在双基双动模式下对杂波的抑制性能较好,仿真结果验证了算法的有效性。     

机载相控阵雷达近程杂波抑制的俯仰向空域自适应算法

该文针对机载平面阵列相控阵雷达的动目标检测提出了一种俯仰向空域自适应的近程杂波抑制算法。该方法利用平面阵列天线在俯仰向的自由度,在近程杂波的支撑区域内沿着多普勒单元选取训练样本估计协方差矩阵,计算俯仰向空域最优权。在存在距离模糊的情况下,该方法可以自适应地滤除近程杂波,保留远程杂波,从而增强了杂波的距离均匀性,有利于提高后续的方位空域和时域STAP的性能。     

基于稀疏重构的机载雷达KA-STAP杂波抑制算法

机载雷达非均匀杂波环境下的空时自适应处理（STAP）算法会因杂波协方差矩阵估计不准导致其杂波抑制性能下降。传统知识辅助 STAP (KA-STAP)算法性能依赖于先验知识的准确程度以及配准精度,先验信息的失配可能会导致算法性能恶化。本文提出一种基于稀疏恢复技术构造杂波加噪声协方差矩阵的KA-STAP算法。该算法不依赖于先验信息,首先利用稀疏贝叶斯学习技术通过少量回波样本估计出稳健的辅助协方差矩阵,然后结合采样协方差矩阵进行空时处理。在小样本非均匀杂波场景下,该算法的输出性能优于传统KA-STAP算法。仿真结果表明了本文方法的有效性。     

基于俯仰维信息的机载雷达非均匀杂波抑制方法

 针对机载雷达天线非正侧放置导致的非均匀杂波抑制问题,从利用阵面俯仰维信息的角度出发给出了一类解决方法.本文首先分析了机载雷达阵面非正侧放置情况下待检测距离单元的杂波构成,得到由俯仰副瓣引入的近程杂波是导致杂波非均匀的关键因素这一结论;然后给出了利用俯仰自适应波束形成级联两维空时自适应处理(2D STAP)方法来抑制非均匀杂波,同时从本质上阐述了俯仰-方位-多普勒3D STAP方法在非均匀杂波环境下具有良好杂波抑制性能的内在机理.最后通过仿真验证表明,利用俯仰维信息类STAP方法在非正侧阵导致的非均匀杂波环境下具有良好的杂波抑制性能.     

An approach to suppress short-range clutter for non-side looking airborne radar

When the Airborne Early Warning (AEW) radar transmits medial or high Pulse Repetitive Frequency (PRF) signal, the range ambiguity occurs. The clutter of short-range clutter has serious range dependence problem for non-Side Looking Airborne Radar (non-SLAR). As a result, the clutter plus noise covariance matrix can not be estimated correctly, and the performance of clutter suppression obtained by Space-Time Adaptive Processing (STAP) degrades greatly. The uniform linear array has not elevation degrees; therefore, the short-range clutter can not be suppressed directly. A short-range clutter suppression method is proposed. The method first estimate the elevation angles of the am-biguous short-range gate, then eliminates short-range clutter by space time interpolation and adds moving target protection in the procedure. This method can suppress the short-range clutter well. Simulation results show the validity of the method.     

Fast reduced-rank STAP algorithm based on Gram–Schmidt orthogonalisation for airborne radar

In the reduced-rank space-time adaptive processing (STAP) methods, especially the principal component (PC) analysis STAP method, a set of dominant eigenvectors must be obtained by singular value decomposition of the space-time covariance matrix. Therefore, it is very difficult to be applied in practical system due to the intense computational complexity. In order to reduce the computational burden, a fast reduced-rank STAP algorithm based on Gram–Schmidt (GS) orthogonalisation is proposed in this article. In the proposed GS-PC STAP method, the clutter subspace is reconstructed by the GS orthogonalisation of training samples. Then, the STAP adaptive weight vector is calculated by orthogonally projecting the quiescent weight vector into clutter subspace, which can hold fast convergence measure of effectiveness (MOE) and require less computational complexity by compared with the conventional PC method. Based on the simulated data and multichannel airborne radar measurements data, the corresponding convergence MOE and the clutter suppression performances are verified in the article.     

利用基于导数更新的双基机载雷达杂波距离依赖性补偿方法

该文提出了两种利用基于导数更新(DBU)的双基机载雷达杂波距离依赖性补偿新方法,分别以接收载机方向图主瓣方向的接收斜距和接收载机方向图主瓣方向的接收俯仰角余弦为更新变量,利用该方法对回波数据进行补偿后,能够有效降低双基机载雷达杂波的距离依赖性,进而大大提高空时自适应处理 (STAP)的地面动目标检测(GMTI )性能。仿真数据处理结果证明了所提方法的有效性。     

机载非正侧视阵知识辅助STAP方法

机载非正侧视阵的近程杂波具有严重的距离依赖性,在距离模糊条件下,现有的空时自适应处理(Space-Time Adap-tive Processing,STAP)算法难以对其进行有效抑制,为此提出了知识辅助的STAP处理方法。通过使用新的样本选择策略,以及改进的针对近程杂波的知识辅助协方差矩阵模型,该方法在处理非正侧视阵近程杂波时的性能接近最优,远高于一般的基于样本估计协方差矩阵的方法,并克服了缺少训练样本的问题。仿真结果证明了该方法的有效性。     

Clutter suppression for airborne phased radar with conformal arrays by least squares estimation

The radar clutter statistics for airborne conformal arrays varies by range, i.e., the clutter distributions are nonstationary, which causes performance degradation for the conventional space-time adaptive processing (STAP), which estimates the clutter covariance matrix (CCM) from data at adjacent range cells. In this paper, a novel clutter suppression method for airborne phased radar with conformal arrays is proposed that takes a form of corrected sample matrix inversion (SMI) through the CCM estimated by the least squares (LS) estimation. The estimated CCM can provide partial information about the real CCM in the novel method, which results in improved detection performance for targets in conformal array applications. Simulation results relative to several typical conformal arrays verify the effectivity of the presented method.     

机载雷达三维空时自适应信号处理

空时二维自适应信号处理（STAP）技术已成为雷达领域的研究热点之一,是新一代高性能机载雷达的一项关键技术。然而目前的研究仅限于方位向-多普勒域的自适应处理,没有考虑俯仰向的信息,而在实际中杂波过程是与俯仰角有关的。因此,文中介绍了将2D-STAP扩展到3D-STAP的方法,即增加俯仰向的自适应处理,充分利用了俯仰向信息对杂波谱的影响。通过仿真试验证明,与二维自适应处理相比三维自适应处理具有更好的杂波抑制能力,并且可以明显地提高目标的检测性能。