任意波形相关性的机载MIMO雷达杂波建模与分析

为了分析任意发射波形相关性影响下的机载MIMO雷达杂波分布特性,从信号空间与阵元空间变换的数学角度构建了发射波形合成模型。在此基础上,提出了任意发射波形合成影响下的机载MIMO雷达杂波统一模型,论述了发射波形合成与杂波统一模型之间的关系。仿真揭示了统一模型下发射波形从全正交、相关到全相干的演变过程中杂波的分布特性。研究得出,发射波形互相关矩阵的结构决定了杂波谱展宽的程度,而该互相关矩阵的秩决定了杂波自由度大小。该模型为波形设计影响下的机载MIMO雷达STAP算法的设计提供了理论依据。     

发射波形合成下的机载MIMO雷达杂波统一模型

针对发射波形相关及非理想因素影响下的机载MIMO雷达杂波分布特性的问题,给出了理想情况下机载MIMO雷达杂波模型。利用信号集合及阵列导向矢量投影变换的原理,提出了基于波形合成的机载MIMO雷达杂波统一模型,分析了模型与理想MIMO雷达、相关MIMO雷达及相控阵雷达的统一关系。然后给出了多种非理想因素影响的误差矩阵,建立了非理想因素影响下的机载MIMO雷达杂波统一模型。最后仿真分析了波形相关及非理想因素影响下的MIMO雷达杂波特性,并得出结论:波形合成会产生子阵合成,当合成子阵间发射信号全正交,且合成子阵内各阵元发射信号全相干时,杂波谱的斜脊线最窄。该统一模型为机载MIMO雷达杂波特性分析及STAP算法设计提供了理论依据。     

机载MIMO雷达收发联合降维STAP算法统一理论框架

该文研究了机载多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）雷达杂波抑制的收发联合降维空时自适应处理（Space Time Adaptive Processing,STAP）算法统一理论框架。首先,基于机载MIMO雷达发射波形分集的特性,构建了机载MIMO雷达降维联合自适应STAP处理的统一理论框架结构。在此基础上,建立了3种降维STAP处理结构。最后,针对上述3种降维结构,给出了相应的3类适用于MIMO体制的降维STAP处理算法。仿真实验表明:机载MIMO雷达联合降维自适应算法具有较好的杂波抑制性能和较强的抗干扰能力。      

发射波形任意合成结构下机载MIMO雷达STAP性能分析

输出信杂噪比(SCNRout)是决定机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应信号处理(STAP)性能的一个重要指标,但是现有的STAP算法均无法准确地给出其理论解析式。针对上述问题,文中研究了发射波形任意合成结构下的机载MIMO雷达衡量STAP性能的SCNRout的精确理论解析式。首先,通过发射波形互相关矩阵和MIMO STAP性能之间的联系,推导得出了SCNRout的理论解析式;然后,基于对该理论解析式的分析,从发射波形任意合成结构这个角度阐述了理想MIMO雷达、MIMO相控阵雷达和相控阵雷达的STAP性能特征。仿真实验表明:推导得出的理论解析式与仿真结果精确一致,并论证分析了机载MIMO雷达STAP处理性能的优越性。所推导的理论解析式对发射波形的优化设计具有重要的参考意义。     

机载MIMO雷达杂波建模及杂波特性分析

机载MIMO雷达通过将MIMO技术应用到机载雷达,显著增加了雷达的系统自由度,改善了机载雷达的杂波抑制性能.首先建立了机载MIMO雷达的杂波数学模型;然后给出了两种典型的正交信号形式;最后对不同信号形式和不同误差条件下机载MIMO雷达的杂波功率谱和特征谱进行了仿真分析.仿真结果表明,机载MIMO雷达与机载相控阵雷达有相似的杂波分布,但其杂波自由度显著增加;发射信号从正交向相干的退化过程中,杂波在空时二维平面形成主副瓣并逐渐锐化.     

机载MIMO雷达杂波特征结构的空时自回归算法

非均匀环境下,机载MIMO雷达杂波不再满足独立同分布(independent identically distributed, IID)条件,由于没有足够多的IID样本来估计杂波协方差矩阵,从而导致传统的STAP方法性能急剧下降。本文研究了非均匀环境下机载MIMO雷达的杂波抑制问题,将空时自回归算法(Space time autoaggressive , STAR)引入机载MIMO雷达,降低训练样本数目,减小运算量。针对STAR算法中参数确定复杂、易受训练样本数目不足影响的缺点,提出了一种基于杂波特征结构的模型参数确定方法,仿真结果表明,该方法能在极小训练样本条件下,有效确定模型参数,实现杂波抑制,适用于非均匀杂波环境。      

机载分布式相干MIMO雷达的杂波谱分析

以多载频矩形脉冲信号为发射信号,建立了机载分布式相干MIMO雷达的杂渡模型;给出了经典的杂波功率谱估计方法和杂波自由度估计规则;仿真分析了多载频频率步进和不同误差条件下的最小方差（MV,minimum variance）杂波谱和杂波特征谱.仿真及分析结果表明：机载分布式相干MIMO雷达的杂波具有空时二维斜对角分布特性;杂波起伏、载机偏航均会使杂波谱展宽及杂波自由度增大;多载频频率步进的增长导致杂波去相关.     

一种两级机载MIMO雷达空时自适应处理方法

机载MIMO雷达可联合利用时间自由度、发射和接收空间自由度抑制杂波,但只能利用接收空间自由度抑制有源干扰。基于此特点,该文提出一种机载MIMO雷达的两级空时自适应处理方法抑制杂波和干扰。第1级处理中只利用部分空间接收自由度进行干扰抑制,同时实现降维处理;第2级通过匹配滤波获得发射空间自由度,并联合剩余接收空间自由度和时域自由度,进行空时联合自适应处理抑制杂波。该方法通过分级处理既有效利用了MIMO雷达的发射自由度进行杂波抑制,又同时大大减低了计算量和样本需求。理论分析表明存在强干扰时,两级处理的理论性能可以逼近全维处理的最优性能。仿真实验表明了该算法的有效性。     

一种稳健的机载面阵雷达非均匀杂波抑制方法

在非均匀杂波和密集目标环境下,由于没有足够的独立同分布(IID)训练样本,传统空时自适应处理(STAP)方法的杂波抑制性能严重下降。针对以上问题,该文提出一种对阵元误差稳健的机载面阵雷达非均匀杂波抑制方法。该方法首先根据雷达系统参数先验知识构造杂波表示基矩阵。然后在考虑阵元误差的情况下,基于最小二乘准则迭代地估计杂波表示系数和阵元误差,最后利用估计得到的最优杂波表示系数和阵元误差直接在阵元脉冲域进行杂波对消。该方法无须估计待检测单元统计特性;没有孔径损失;不需要训练样本;即使在距离模糊情况下也能有效地抑制密集目标环境下机载面阵雷达回波数据中的非均匀杂波。仿真结果验证了该文方法的有效性。     

复杂地形环境下基于GAMP-STAP的低空风切变风速估计方法

针对机载气象雷达在复杂的地形环境下探测低空风切变时,地杂波呈现非均匀特征和难以获取足够的独立同分布(IID)样本,导致空时自适应处理(STAP)杂波抑制性能变差,使得风切变风速估计不准的问题。该文基于杂波信号稀疏特性,提出一种广义近似消息传递(GAMP)STAP方法,GAMP-STAP仅利用少量的样本在复杂地形环境下实现了风速较准确的估计。该方法首先利用杂波脊的先验信息构造稀疏字典,然后在贝叶斯框架下利用GAMP算法估计杂波幅度,恢复杂波功率谱,进而计算杂波协方差矩阵,最后构造STAP滤波器实现杂波抑制以及风切变风速估计。后续实验仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种抑制严重非均匀杂波的机载MIMO-STAP方法

在机载MIMO雷达体制下,针对严重非均匀环境(包括斜视阵和前视阵近程段),提出了一种新的基于时域平滑的两级级联降维STAP方法,先后对杂波和孤立干扰进行抑制.第一级对少量独立同分布(IID)辅助样本进行平滑,用得到的所有样本估计杂波特性并用先时后空自适应级联处理器(称为mDT-SAP)中的3DT-SAP(简称3DT)方...     

基于知识辅助的MIMO雷达波形设计方法

该文针对雷达系统受到天线主瓣和副瓣杂波以及强干扰影响时性能下降问题,提出基于距离扩展目标和杂波先验信息的MIMO雷达波形设计方法。首先建立了目标函数,综合考虑了波束主瓣增益、旁瓣杂波抑制能力以及目标输出SCNR的改善性能;然后在优化问题求解中对约束条件进行松弛,使得波形矩阵空域和时域2维解耦合,从而实现空域波束形成和时域波形设计独立优化求解;其次利用L-BFGS算法设计恒模的发射波形矩阵,形成低副瓣的波束方向图和较深的强杂波抑制凹口,并基于目标输出SCNR最大化准则,利用迭代算法分步求解优化的主瓣发射波形和接收滤波器;最后通过电磁仿真的距离扩展目标数据验证所提算法的有效性。     

有源干扰条件下机载MIMO雷达STAP协方差矩阵秩的分析

该文分析了正侧阵机载MIMO雷达杂波加有源干扰协方差矩阵的结构,得到杂波加有源干扰协方差矩阵秩的上界为杂波的秩与有源干扰的秩之和减去有源干扰个数。并由此得到MIMO雷达杂波加有源干扰协方差矩阵非满秩而SIMO雷达杂波加有源干扰协方差矩阵满秩时有源干扰个数的范围。当有源干扰的数目在此范围时,SIMO雷达的理论性能严重下降,而MIMO雷达在理论上仍然有足够的自由度来抑制杂波和有源干扰,从而保证有较好的性能。通过仿真实验验证了上述结论。     

一种基于先验信息的机载MIMO雷达发射方向图设计方法

在非均匀杂波背景下,针对旁瓣杂波抑制问题,该文提出一种基于先验信息的机载多输入多输出(MIMO)雷达发射方向图设计方法。该方法利用目标和杂波在空域和多普勒域的2维先验信息,以最大化雷达空时匹配滤波后的输出信杂噪比(SCNR)为准则,建立关于发射信号相关矩阵的优化代价函数,并采用半正定规划(SDP)方法进行求解。仿真表明,在非均匀杂波背景下,采用该文方法优化设计的发射方向图可有效提高空时2维匹配滤波后的输出信杂噪比。     

最大互信息准则下的认知MIMO雷达波形设计

针对杂波背景下对认知多输入多输出(MIMO)雷达波形设计研究较少的问题,提出了一种基于最大互信息准则的波形设计方法。该方法结合一般认知雷达波形设计模型,以雷达发射功率作为约束条件,以最大化目标与接收回波间的互信息为目标,对认知MIMO雷达的波形设计问题进行建模,并采用卡尔曼滤波一步预测的方法对快速运动扩展目标的冲激响应进行预测,实现对目标的精准估计;同时,基于上述分析采用最大能量分配的方法进行波形设计。仿真实验表明,与传统的线性调频信号(LFM)相比,文中所提方法可以获得更多的信息量。     

一种基于信道估计的MIMO雷达空时信号设计方法

多输入多输出雷达的新颖之处在于它利用空间分集和波形分集来改善雷达的性能。合理的波形设计可以更好地实现空间分集,该文在杂波统计特性已知的条件下,提出了一种基于信道参数估计的MIMO雷达空时信号设计方法。该方法在推导出信道参数的线性贝叶斯估计之后,通过最小化贝叶斯估计均方误差的方法来优化发射信号。该方法设计的优化信号为杂波协方差矩阵的函数,论文从信息论的角度验证了该结论的正确性。仿真结果表明MIMO雷达发射该方法设计的信号可改善目标的检测性能。     

基于MIMO阵列的一体化射频技术研究进展及展望

基于多输入多输出（multiple-input-multiple-output， MIMO）阵列的一体化射频系统通过充分利用空间自由度和波形自由度，不仅能够同时实现雷达探测、数据通信、电子干扰等多种功能，而且具有目标探测可靠性好、参数估计精确度高、反侦察识别能力强等突出特点，在高动态强对抗环境中展现了巨大的潜力。从基于MIMO阵列的一体化射频系统的检测性能分析入手，剖析了一体化射频系统的检测性能极限以及影响检测性能的主要因素；针对MIMO阵列参数高精度估计问题，提出通过单个发射脉冲完成参数估计以及一种增强参数估计精度的波形优化算法；考虑到目标角度估计误差不可避免，提出了一种稳健的一体化波形设计算法；针对杂波环境中一体化射频系统性能下降的问题，提出了发射波形和接收滤波器联合优化算法，该算法不仅能够实现同时多功能，而且有效地抑制了杂波，提高了目标检测性能。最后，展望了一体化射频系统参数估计精度极限、高精度参数估计、稳健波形设计、波形设计算法快速实现等有待突破的信号处理关键技术。