一种新的无人机载雷达非均匀杂波抑制方法

无人机载雷达可以对感兴趣的重点区域和目标进行持续跟踪,在军用和民用领域都有广泛应用前景.然而载机平台的运动会带来地杂波谱的展宽,致使潜在的低速微弱目标淹没在强地杂波中.为了解决无人机机载雷达非均匀环境下的地面杂波抑制问题,提出一种基于恒虚警样本选择策略的非均匀下视杂波抑制方法.通过距离分块策略解决距离空变带来的非均匀样本的差异,通过低门限恒虚警(constant false alarm rate,CFAR)策略剔除孤立的强杂波散射点和疑似运动目标对训练样本的影响,降低非均匀样本单元对协方差矩阵估计的干扰,从而提高非均匀环境下对杂波的抑制性能.结合一组实测挂飞数据,对比了不同杂波抑制方法对运动目标检测的影响.实测数据验证所提方法有效.     

转发式干扰环境中的机载雷达运动目标检测

针对机载雷达运动目标检测中转发式干扰会引起虚警、抬高检测门限并降低雷达系统的检测概率的问题,提出了一种基于最大似然估计的机载雷达运动目标检测算法．首先估计转发式干扰的空域导向矢量,然后采用最大似然方法估计出运动目标的幅度,并以此来进行检测．仿真实验表明,该算法在完成杂波抑制的同时,可有效抑制旁瓣转发式干扰对运动目标检测的影响,并能在一定程度上降低主瓣转发式干扰对运动目标检测的影响．     

基于输出信杂噪比的机载雷达训练样本选择算法

在非均匀杂波环境下,被干扰目标污染的训练样本会严重影响空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)性能,需进行剔除。该文提出一种基于输出信杂噪比(signal-to-clutterplus-noise ratio, SCNR)的训练样本选择算法,以输出SCNR值作为检验统计量进行样本筛选,当样本的杂波特性与目标距离环(cell under test, CUT)越相近,则基于样本设计的STAP 滤波器对CUT 的杂波抑制性能就越好,输出SCNR 越高。此外,该文利用子孔径协方差矩阵直接表征CUT 和样本的杂波特性,可确保各距离环杂波特性的表征不受其他距离环的影响,且准确性不受样本数量的限制。最后,通过实测数据验证了该样本筛选算法的性能。     

一种改进的机载双基雷达多普勒频移算法

机载双基雷达由于载机之间的相对运动,造成其杂波分布随距离变化而变化,直接导致杂波协方差矩阵估计不准确,进而使得空时自适应处理技术的杂波抑制和动目标检测性能下降.提出一种杂波非均匀补偿技术,该方法先采用多普勒频移预处理,使得主波束方向上的杂波谱重合,然后通过对多个空间角方向上的归一化多普勒频率进行补偿,使各距离单元的杂波谱保持一致.仿真结果表明该方法能有效改善机载双基雷达的杂波非均匀情况,性能明显优于原有算法.     

在非均匀环境下辅助通道法STAP处理的性能改善

分析了相控阵机载预警雷达空时自适应处理在非均匀环境下的不足,即辅助通道中杂波干扰与检测通道中目标信号由于有限次样本而存在相关性,进而引起信号相消现象．提出了一种改进的空时自适应处理辅助通道杂波抑制技术,消除了目标信号对训练自适应权的不利影响,并给出了它的具体实现结构．该方法在抑制杂波时可有效克服目标信号相消现象,明显提高系统的检测性能,计算机仿真结果验证了其有效性．     

有效稳健的STAP GMTI算法FAGATA

针对机载／星载STAP雷达在非均匀杂波、干扰以及高密度目标回波存在时的动目标检测算法FRACTA及其增强型,提出了一种新的改进算法FAGATA．该算法利用多种离群点检测算法进行全局检查,将原算法的反复检查减少到一次．同时利用两种加权方法的自适应残留功率检验将检测层数从三层降低到两层,极大地提高了计算效率,不仅能够准确地检测运动目标、精确地估计目标参数,而且具有更高的检测效率和稳健性．仿真结果验证了算法的正确性和有效性．     

非均匀环境下利用雷达参数信息的STAP方法

针对非均匀杂波环境下空时自适应处理杂波抑制性能下降的问题,基于扁平椭球波函数的时限带限特性,给出一种利用雷达参数信息构造子空间的杂波抑制方法,降低了计算量与均匀样本数需求,提高了对非均匀杂波的抑制性能。其次,针对存在阵面偏航角误差时杂波秩无法准确估计造成基于扁平椭球波函数构造杂波子空间方法杂波抑制性能下降的问题,结合雷达参数信息及探测环境的几何构型提出一种杂波预处理方法以消除偏航角影响,从而提升其非均匀环境下的杂波抑制性能。仿真结果验证了算法的有效性。     

相控阵机载雷达空时两维杂波预滤波处理方法

提出了一种对机载相控阵雷达进行空时两维杂波预滤波的处理方法．利用机载雷达杂波分布轨迹可由载机速度和雷达系统参数确定这一先验知识,设计了简单有效的空时两维两脉冲杂波对消器,并将其用作降维空时自适应处理(STAP)算法的预处理,进一步改善降维STAP算法的动目标检测性能．计算机仿真分析表明,预滤波处理对正侧视和非正侧视机载雷达都有很好的杂波抑制能力,进一步改善了常规动目标显示处理和降维STAP算法的动目标检测性能．该算法的有效性由某实测数据处理结果所验证．     

一种基于海杂波非均匀性度量的目标检测方法

针对海杂波的非均匀、非平稳特性导致传统自适应滤波方法无法获得服从复高斯分布且均匀的样本,检测性能显著下降的问题,提出了一种基于非均匀性度量的可变尺度混合目标检测方法．该方法将TDS和SDS方法各自的优势结合,根据广义内积计算出的样本非均匀度筛选出均匀样本,通过二次使用广义内积对样本进行分级挑选,自适应地调节整个检测场景的协方差矩阵混合权重,以提高杂波协方差矩阵的估计精度．实测结果表明,所提方法能有效减轻由于温湿度等影响在非均匀环境中产生检测虚警较多的问题;在提高杂波抑制性能的同时能保持目标信号能量的损失较小．     

基于道路辅助的机载SAR动目标检测和参数估计

经典的合成孔径雷达（SAR）动目标检测方法无法实现地面非匀速动目标的参数估计,为解决这一问题,本文根据动目标成像的特点,提出一种基于道路信息辅助的机载双通道SAR动目标检测方法。根据双通道SAR系统空间几何模型和回波信号模型,首先采用DPCA技术实现杂波抑制和动目标的检测,然后利用道路信息确定动目标的位置和速度,最后根据动目标方位向的散焦程度,估计动目标的距离向加速度。仿真结果验证了该方法的有效性。     

预警雷达杂波抑制和微弱运动目标检测算法

针对预警雷达探测弱运动目标的杂波抑制和运算量大的问题,提出利用信号空间分离的抑制杂波算法,利用盲信号处理技术将回波信号分离成雷达弱运动目标信号和强背景杂波信号,有效地抑制了杂波;提出了利用动态规划法探测微弱目标的改进算法,在帧间循环递归中,针对来袭目标确定状态转移区域,并引入各级判决门限,丢弃部分虚警目标轨迹,减少了计算量.仿真结果表明,此方法能降低运算量,抑制杂波,有效地检测微弱运动目标,具有较好的检测性能.     

一种用于TOPS SAR-GMTI的空时自适应处理方法

针对在循序渐近对地扫描合成孔径雷达(TOPS SAR)模式下静止背景杂波的多普勒带宽很大,在有限的脉冲重复频率(PRF)条件下,会导致背景杂波出现严重的多普勒模糊问题,提出了一种基于谱压缩的空时自适应处理方法进行杂波抑制.经过谱压缩操作后,杂波的多普勒带宽减小到与其瞬时带宽相同,再利用空时自适应处理(STAP)方法进行杂波抑制,使得杂波抑制性能得到明显改善.同时,由于动目标径向速度的存在,会导致其多普勒频谱产生偏移,而直接采用匹配滤波方法对动目标进行聚焦,会造成虚假目标的出现.为了避免出现这一现象,可利用Deramp处理方法对动目标进行聚焦处理,能有效避免虚假目标的产生.同时利用TOPS SAR模式获得连续的重叠率很高的全孔径TOPS SAR图像,可以实现动目标的轨迹跟踪处理.最后,通过仿真实验验证了所提方法的有效性.     

Novel weak target detection technique based on time-dimension reduced multiple frame detection in the Radon domain

Low-altitude slow-moving weak target detection in the heavy clutter is a challenging problem for low resolution radar. This paper proposes a time-dimension reduced multiple frame detection algorithm in the Radon domain to solve it. In our framework, adaptive moving target indication (AMTI) and the order statistic constant false alarm rate filter (OS-CFAR) are utilized to suppress the clutter primarily. After resampling and smoothing the combined time-range profiles in the time direction, the Radon transform is applied to this set of new time-range profiles. Then target detection is converted into a problem of feature extraction in the Radon domain, and the moving target can be figured out by two thresholds from the clutter in the parameter domain. Since the differences of skewing angles between the slow-moving targets and clutter in the Radon domain are amplified by time-dimension reduction operator, we can both detect the target and estimate its velocity. Real data demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

多伯努利滤波的快速红外弱小目标检测与跟踪

针对复杂背景下多个弱目标检测与跟踪中存在的跟踪不稳定、非实时及量测模型高度非线性问题,提出一种基于多伯努利滤波的快速检测与跟踪算法.首先,采用改进的Robinson Guard算法抑制背景杂波,避免强起伏背景图像中目标被抑制的问题;其次,采用平方根容积卡尔曼滤波实现多伯努利检测前跟踪,在保证实时跟踪的同时,解决了滤波的高度非线性,避免了协方差矩阵负定造成的数值不稳定.实测红外背景图像实验表明,改进的Robinson Guard算法能够有效抑制背景杂波、保留弱目标信息,平方根容积卡尔曼多伯努利检测前跟踪能更准、更稳定地估计目标数目和状态,实现目标的实时检测与跟踪.     

基于DPCA-FrFT算法的SAR运动目标参数估计

在双通道的工作模式下,结合DPCA技术和分数阶傅立叶变换实现了对SAR运动目标的定位和两个方向(方位向和地面距离向)上速度的估计。首先建立了双通道SAR系统对运动目标的回波信号模型,阐述了动目标DPCA信号为线性调频信号这个特点,并且根据这个特点采用了分数阶傅立叶变换对其进行检测和参数估计。由于DPCA技术具有良好的杂波对消功能以及FrFT对chirp信号的良好检测效果,在不同信噪比情况下,DPCA-FrFT算法都能有效地抑制静止背景、获得良好的测速和定位效果。仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。     

基于联合特征导向矢量的多通道SAR地面动目标检测定位

提出了一种新的多通道合成孔径雷达动目标检测定位方法．首先计算目标的特征系数矢量,然后根据其空域导向矢量和特征系数矢量构造联合特征导向矢量,最后利用包含特征导向矢量的自适应权进行杂波抑制,同时估计目标的运动速度,进而对其重新定位．仿真结果表明该方法对图像配准误差具有稳健性,在图像配准误差达到一个像素的情况下,该方法仍能获得与图像精确配准时相当的目标检测性能和测速定位精度．     

Clutter pre-filtered method applied in bistatic airborne radar

In order to solving the problem of ineffective clutter suppression and target detection of space-time adaptive processing(STAP) in bistatic airborne radar, a clutter pre-filtering method applied in the bistatic airborne radar that takes advantage of radar operating parameters, platform velocity and so on is proposed. The velocity error of the airborne platform is also considered. Most of the clutter can be filtered so that the residual clutter can be completely suppressed by the well-developed STAP algorithm. Computer simulation results show that this method is effectively workable to several classical geometric configurations of bistatic airborne radar. The moving target detectability of the following STAP algorithm is also enhanced after this pre-filter.     

一维运动目标的特征估计

为了提取具有强平稳杂波背景和空间距离很近的散射体环境下运动目标的高距离分辨率特征,文中首先建立了强平稳杂波环境下运动目标的数学模型,采用基于松弛算法的非线性最小二乘算法估计了目标特征与杂波;然后对该算法进行了仿真实验,用最小均方误差与克莱美-罗界进行比较验证了该算法的优越性。数字举例证明了该算法在强平稳杂波环境下,对运动目标具有高分辨率和较好的估计性能。     

基于雷达图像的运动目标形态检测及跟踪技术

运动目标的检测与跟踪在实际中应用广泛。对于低空高速运动目标的检测与跟踪常常面临目标信号微弱和地物干扰严重等问题。基于某型飞机着陆雷达回波图像,提出并采用滑动窗口形态匹配算法对帧差的灰度图像进行目标检测,同时采用二次匹配算法分离出微弱信号目标,去除假目标干扰。之后再结合多帧图像进行航迹关联,去除静止地物等目标干扰,实现运动目标的跟踪。实际测试表明:该处理流程算法简单,处理一帧的时间短,可以检测到极其微弱的目标信号,有效抑制各种干扰,捕捉目标的反应时间短,实现了运动目标的实时检测、准确定位和无丢失跟踪。     

基于两视处理的单通道SAR地面运动目标检测和定位

提出一种基于两视处理的单通道合成孔径雷达运动目标检测和定位方法．该方法根据静止场景和运动目标的多普勒谱的偏移不同,先把回波的多普勒谱分成对称两段分别成像。然后对两子视合成孔径雷达图像进行非相干相减，从而对消地杂波，增强数据的信杂噪比,提高运动目标检测能力,在对运动目标进行定位时．从合成孔径雷达图像中加窗取出运动目标的复信号并计算其多普勒谱。通过估计运动目标多普勒谱相对于静止目标的平移量．可对运动目标进行较准确的定位并可进一步降低虚警概率。