基于子空间稀疏恢复的机载MIMO雷达STAP方法

针对多输入多输出(MIMO)空时自适应处理(STAP)技术在非均匀杂波环境下性能严重下降问题,提出了一种基于稀疏恢复的子空间正交投影STAP方法.该方法首先根据载机惯导参数等先验知识给出杂波谱大致所在区域范围,然后利用少量观测样本在过完备字典中筛选出相关原子来张成完备杂波子空间,最后基于正交投影技术得到空时自适应权值.仿真实验验证了所提方法对机载MIMO雷达杂波抑制的有效性.     

载机偏航对目标检测性能的影响分析

针对刚体模型条件下大型预警机的姿态变化问题,建立了载机偏航的数学模型,分析了偏航对杂波谱和目标回波幅度的影响,通过仿真实验给出了不同偏航角下的目标检测概率．结果表明：偏航对目标检测性能有明显影响,当偏航角超过一定值时,雷达检测性能急剧下降．     

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.     

贝叶斯雷达自适应检测算法研究

针对未知谱密度高斯杂波环境下的目标检测问题,假定噪声协方差矩阵是随机变量,并且服从逆Wishart分布．通过求解噪声协方差矩阵的最大后验估计,推导出基于贝叶斯方法的Rao和Wald准则检测器,提高了非均匀杂波环境下的雷达目标自适应检测性能．检测器的设计过程中除了利用观测样本提供的信息,还融合了关于噪声协方差矩阵的先验知识,且融入程度可通过标量参数调节．仿真实验表明,小样本情况下贝叶斯Rao和Wald准则检测器的检测性能优于传统的非贝叶斯检测器．     

星载双基地雷达空时二维杂波建模和特性分析

建立了星载双基地雷达杂波模型,考虑了卫星椭圆轨道、地球表面弯曲、地球自转、距离模糊以及收发几何配置等因素对杂波的影响．基于该模型对星载双基地雷达杂波的空时二维特性及其对空时二维自适应处理(STAP)性能的影响进行了仿真分析,结果表明,星载双基地雷达的杂波分布具有空变性和时变性; 这些特性以及距离模糊都会导致系统抑制杂波性能的下降．另外,当接收阵列阵元都放置在一颗卫星上时,由于接收阵列的低空间分辨率导致难以检测低速目标,仿真结果表明,将接收阵列空间超稀疏分布(分布式小卫星)可以很好的解决这一问题．     

基于分数低阶归一化匹配滤波的目标检测方法

在非高斯相关杂波背景下,基于归一化匹配滤波检测方法的性能随着非高斯特性增强而下降.为消除非高斯性的影响,提出一种基于分数低阶归一化匹配滤波的雷达目标检测方法.首先对观测数据进行分数低阶幂运算处理,然后基于杂波分数低阶统计量给出了检测模型,该模型的杂波散斑分量协方差矩阵通过对杂波分数低阶协方差矩阵进行归一化而得到.仿真结果表明,在非高斯杂波背景下该方法的检测性能优于归一化匹配滤波方法及传统MTD方法.     

双基地机载预警雷达杂波抑制方法性能分析

在简要分析双基地机载预警雷达杂波特性的基础上,研究了两种典型空时二维自适应处理方法,即三路多普勒通道联合自适应处理(3C)法与空时二维Capon法运用于双基地机载预警雷达时的杂波抑制性能,并对不同脉冲重复频率下3C法与Capon法对杂波的抑制能力作了比较研究。     

固定坐标系机载双基地雷达杂波建模与特性分析

机载双基地雷达体制下杂波的空时分布特性严重依赖双基雷达构型.针对机载双基地雷达体制,为解决载机间存在相对运动导致雷达配置场景处于时变状态的问题,论文首先构建了地面固定坐标系;然后利用坐标变换法,推导得到了双基距离和单元的解析表达式和杂波回波表达式,建立了一个时不变固定坐标系中的杂波数学模型;最后着重针对机载双基地雷达体制下杂波的空时分布特性和双基雷达构型对杂波分布的影响进行了理论分析和仿真研究,验证了该杂波模型的正确性.仿真结果表明:载机在航向一致、航向平行、航向垂直和航向相交四种不同飞行配置下,杂波分布差异较大;双基距离和越小,杂波的角度多普勒迹越分散,多普勒频率随距离变化越快,距离相关性越强;而随双基距离和增大,杂波的角度多普勒迹逐渐接近,杂波特性的距离依赖性相对减弱.固定坐标系机载双基地雷达杂波模型具有不依赖收发平台的特点,有效避免了平台运动引起的重复建模,扩展了杂波模型适用范围,为机载双基地雷达杂波抑制的研究奠定了基础.     

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。     

复杂背景下单通道SAR运动目标检测方法

针对复杂背景和多视情况下合成孔径雷达(SAR)数据相干性较差的问题,提出一种单通道SAR图像中的运动目标检测方法.首先在子视间高重叠度的频域均匀划分基础上,采用三视干涉后对消的杂波抑制;然后基于杂波抑制后图像和参考图像的统计分析作变化检测;最后经恒虚警和形态学处理进一步降低虚警.仿真实验表明,该方法在杂波抑制、降低虚警...     

Fast space-time adaptive processing method by using the sparse representation

One of the key problems of space-time adaptive processing (STAP) is how to estimate the clutter covariance matrix (CCM) accurately with a small number of samples when the clutter environment is heterogeneous. The CCM estimation methods based on sparse representation (CCM-SR) can achieve a good estimation performance with only one or a few samples, which significantly improves the convergence rate of the STAP. By using the sparsity characteristic of the clutter spectrum, the CCM-SR method estimates the clutter spectrum and yields a good estimation of the CCM. However, there are often many pseudo-peaks in the clutter spectrum estimated by the sparse representation (SR), which will cause a CCM estimation error. By exploiting the special relationship of the clutter ridge curve between space domain and Doppler domain, we can eliminate the pseudo-peaks in the clutter spectrum effectively via fitting the curve of the clutter ridge and improve the estimation accuracy of the CCM. In addition, a byproduct of our method is the estimation of the flying parameters (the velocity of the radar platform, the crab angle and so on). Experimental results show that the proposed method can improve the performance of conventional STAP based on sparse representation (STAP-SR) and obtain a good estimation of the flight parameters.     

Improved ionospheric clutter classification method based on fuzzy C-means clustering

The ionospheric clutter is a time-varying,non-stationary and non-Gaussian complex clutter in the high-frequency surface-wave radar(HFSWR) system and its suppression is a daunting task.Due to the complexity of the ionospheric clutter,the single clutter suppression algorithm cannot suppress the clutter effectively.Classification of the complex ionospheric clutter according to different characteristics can improve the performance of ionospheric clutter suppression significantly.After a complete analysis of the characteristics of ionospheric clutter,this paper proposes an improved ionospheric clutter classification method based on fuzzy C-means clustering.Experimental results show that the proposed method has a better performance than the traditional algorithm in clustering the ionospheric clutter.     

基于奇异值分解的雷达微小目标检测方法

提出了一种强杂波环境下雷达微小目标的检测方法。该方法以奇异值分解理论为基础,利用奇异值一阶、二阶差分谱进行奇异值选择,通过奇异值逆变换将雷达回波信号分解成不同的成份,从而实现杂波抑制和小微目标凸现。试验表明:该方法能有效抑制杂波,平均提升信噪比7 dB左右。     

贝塞尔级数展开的机载前视阵雷达杂波谱补偿方法

提出了基于级数展开的杂波谱补偿方法,首先采用贝塞尔函数对每个距离环实现方位和俯仰角的分离;接着将训练单元的俯仰矢量向待检单元进行投影,得到一个变换矩阵.再使用变换矩阵对给定的多普勒门的数据进行处理,减轻杂波谱对距离的依赖性;最后,从变换后的数据中估计杂波协方差矩阵,再利用空时自适应算法对补偿后的数据进行杂波抑制.仿真结果表明,该方法能有效改善杂波的非平稳性,提高了系统抑制杂波的性能.     

机载雷达优化多普勒和差通道杂波抑制方法

为了解决单通道机载雷达的杂波抑制问题,提出了一种基于优化多普勒差通道的和差多普勒通道联合自适应杂波抑制的方法.该方法采用粒子群优化(PSO)算法,以信杂噪比(SCNR)损失最小为目标构造优化多普勒差通道,通过优化后的多普勒差通道与和通道联合自适应处理实现对杂波的有效抑制.仿真结果表明,采用本文方法后单通道机载雷达在不附加任何其他设备的情况下,杂波抑制性能在主瓣区域可以提高5~12 dB,具有较大的实用价值     

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.     

一种地面低空雷达应用PD体制的方法设计

针对地面低空雷达应用PD体制的杂波重叠问题，提出了分时分重频的设计方法．该方法无距离模糊，既可以采用足够高PRF方式获得更强的杂波抑制性能，又有效地克服了杂波重叠的不利影响．仿真计算验证了此方法的有效性．     

Inshore ambiguity clutter suppression method aided by clutter classification

To address the problem that the clutter suppression performance is reduced for the multichannel synthetic aperture radar(SAR) because of the ambiguous component of the land clutter in the inshore area,we propose an inshore ambiguity clutter suppression method aided by on clutter classification.First,a multi-look interference feature covariance matrix(MIFCM) for each range-Doppler unit is constructed,which includes multi-look interference magnitude/phase and multi-look interference magnitude gradient information.Next,with the affine invariant riemannian(AIR) distance measure of MIFCMs,the clutter classification result can be acquired.Finally,with the clutter classification result,we select independent and identically distributed(IID) training samples to estimate the clutter covariance matrix in the ambiguous clutter region,with clutter suppression performed in the multichannel SAR image domain.Simulation result shows that the proposed method can accurately classify and suppress the azimuth ambiguous clutter in the inshore area.     

互耦效应下端射阵机载雷达空时内插STAP方法

针对端射阵天线由于阵元间距较小,容易造成能量耦合引起互耦效应,进而影响天线增益和空域导向矢量等参数以及后续的杂波抑制性能这一问题,首先利用互阻抗法和等距离环地面散射单元积分法,建立了互耦条件下的端射阵机载雷达信号模型;然后分析了互耦效应对杂波特征谱和空域导向矢量等参数的影响;最后提出了一种基于空时内插的空时自适应处理方法,对杂波的非平稳性和空域导向矢量进行了补偿.理论分析和仿真结果证明了该方法的有效性.     

一种低秩联合稀疏模型下的杂波抑制方法

针对现有穿墙雷达探测研究中,墙体回波抑制算法需要采集全部雷达回波导致运算复杂的问题,提出了一种低秩联合稀疏模型下的墙体回波抑制方法。在提出的方法中,从雷达回波中分离墙体回波和目标回波的任务被转化为一个低秩保持和稀疏约束的优化模型,并使用交替方向乘子法求解该优化模型;最后分离出墙体回波后的回波信号被用于雷达成像。仿真实验结果表明,该方法对各种情况下的墙体回波都能有效去除。与当前经典的奇异值分解、迭代软阈值方法相比,所提出的杂波抑制方法在穿墙雷达成像中具有更高的目标杂波比。