机载多输入多输出雷达脉冲相消杂波抑制方法

针对机载多输入多输出雷达杂波分布呈现空时耦合特性,该文提出了一种新的空时2维脉冲相消杂波抑制方法,通过利用雷达参数以及载机速度可以确定杂波分布轨迹这一先验信息,设计出一种简单有效的空时2维脉冲相消器,作为空时自适应处理(STAP)的杂波预滤波处理方法,进一步提高目标的检测性能。试验结果表明,该方法可以较为灵活地根据不同阵列结构来构造,不受布阵方式的限制,同时对于高速运动目标的检测也较为有效。     

基于多帧观测联合感知的空时自适应处理

在机载雷达体制中,空时自适应处理STAP(Space-Time Adaptive Processing)可有效抑制杂波并显著提高雷达对慢动目标的检测性能.但是在非均匀环境中,缺乏独立同分布的训练样本会使STAP性能严重下降.针对这个问题,本文提出一种基于多帧观测联合感知的空时自适应处理方法.该方法交替发射正交信号和普通的相控阵信号.检测前,通过当前及先前的环境回波感知观测场景获取杂波信息;检测时,先利用杂波信息结合平台参数及系统参数估计杂波协方差矩阵,再将估计的协方差矩阵与样本协方差矩阵进行组合以构造空时滤波器,抑制杂波,提高输出信杂比.仿真结果表明,与现有的知识辅助类STAP算法和降维算法相比,该方法在缺乏准确先验知识的情况下,可以有效地抑制非均匀杂波.     

基于杂波先验知识的时空二维最佳滤波

本文首先针对时空二维信号定义了杂波子空间，指出了杂波分布的先验知识、杂波子空间以及最佳权值之间的关系，据此提出了基于杂波先验知识的时空二维最佳滤波方法。在大杂噪比条件下，该方法等效于最大信干比准则下的最佳滤波。最后的计算机仿真结果与理论分析相一致．     

机载MIMO 虚拟阵LFMCW 雷达杂波距离旁瓣性能分析

线性调频连续波(LFMCW)信号应用于机载虚拟阵多输入多输出(MIMO)雷达体制。二者的结合,一方面,可在较少阵元条件下,获得虚拟的宽口径,改善雷达的测角性能;另一方面,采用连续波体制,在相同峰值发射功率的条件下,可增大雷达的探测距离,弥补MIMO 雷达宽波束发射导致的威力下降。LFMCW 信号的匹配滤波输出拖尾较长,文中对由此产生的杂波距离旁瓣泄漏问题进行了建模与分析,结果表明:LFMCW 雷达系统与线性调频脉冲雷达系统具有相似的杂波距离旁瓣泄漏特性,数值仿真验证了此结果的正确性。另外,非自适应处理的仿真结果也表明对高速、小RCS 的目标,LFM鄄CW 信号具有更高的输出信杂噪比。     

极化雷达输出信杂噪比优化算法研究

通过优化发射波形,可降低各种干扰和噪声对雷达场景信息的影响,从而提高雷达性能,以极化雷达为研究对象,在给定目标特性矩阵Ｔ(θ)、杂波参数和系统噪声υ条件下,采用最大化滤波器输出信杂噪比(Signal Clutter plus Noise Ratio, SCNR)为目标函数,通过优化设计发射波形与接收滤波器?实现了一种迭代优化方法。实验表明,相比现有的Pillai方法,该算法确保了极化雷达最大化输出SCNR的单调收敛性,提高了雷达的输出信杂噪比。     

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。      

机载预警雷达KA-STAP杂波抑制方法研究

提出了一种机载预警雷达杂波抑制方法。该方法针对非均匀环境空时样本不足导致空时二维自适应信号处理（STAP）性能受限的问题,采用同一平台获取的相同频段、分布近似的历史数据,参与构建了空时二维自适应信号处理（STAP）的协方差矩阵,开展杂波抑制效果评估。基于实际数据的杂波抑制结果表明,可以有效提高杂波背景下目标信杂噪比,在强杂波区的杂波抑制得益明显,在弱杂波区杂波抑制性能不恶化。最后,针对该方法的工程应用提出了系统设计考虑,为机载预警雷达反杂波提供了新的思路。     

利用发射自由度提高机载相控阵雷达检测性能的方法

机载相控阵预警雷达由于载机运动,收到的杂波信号呈现二维分布特性。针对地杂波二维耦合特性,文中提出一种利用发射自由度预白化杂波的方法,可以有效提高机载相控阵雷达的检测目标性能。该方法利用了二进制伪随机序列的自相关特性,通过在不同脉冲之间使用不同的发射权值,将来源于发射方向图副瓣的地杂波白化到噪声空间,进而提升了机载雷达的动目标检测性能。通过数值仿真实验,证明该方法能够预白化地杂波,有效提升了雷达检测目标的信杂噪比。     

基于发射波束域-三迭代的机载MIMO雷达STAP方法

针对传统机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)中由于发射功率分散而造成的输出信杂噪比(SCNR)下降的问题,该文提出一种基于发射波束域-三迭代的机载MIMO雷达STAP方法。首先建立了发射波束域MIMO雷达STAP的信号模型,并且给出了发射波束加权矩阵的优化设计准则,能够使发射功率聚集于感兴趣的目标空域。然后对发射波束域MIMO雷达的杂噪比(CNR)进行分析,表明其与发射总功率的关系,理论推导显示:相比于全向等功率发射的传统MIMO雷达CNR,发射波束域MIMO雷达CNR减小。同时,为进一步降低发射波束域MIMO-STAP的训练样本数需求与运算复杂度,采用三迭代算法进行权值降维求解。理论分析与仿真实验结果表明:通过相应的三迭代降维处理,发射波束域MIMO-STAP与传统全向等功率发射MIMO-STAP相比能够获取更加优越的输出SCNR性能,且运算量进一步降低。因此,本文提出的发射波束域-三迭代方法具有重要的工程应用价值。     

混合背景下雷达导引头检测性能分析

以低空雷达导引头目标检测为背景,综合分析了杂波与热噪声对雷达导引头目标检测性能的影响效果.假定雷达导引头检测阶段依次采用匹配滤波、平方律检波、非相参积累、单元平均恒虚警率检测以及双门限检测,理论推导得到了K分布杂波与瑞利分布热噪声环境下雷达导引头虚警概率和检测概率数学表达式.在此基础上,仿真给出了多种场景下的雷达导引头检测性能,分析了杂波与热噪声对雷达检测性能的综合影响效果.分析结果表明:杂波形状参数越小、杂噪比越大,雷达导引头检测概率越低;雷达导引头检测概率下降速度随着杂波形状参数和杂噪比的减小逐渐加快;检测概率一定时,雷达导引头检测不同起伏类型目标所需的信杂噪比差异受混合背景起伏度的影响较小.     

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。     

前视阵高速雷达空时处理方法研究

多普勒严重模糊,训练样本有限是高速平台雷达面临的重要问题,协方差矩阵估计误差以及目标约束误差将使处理器性能严重下降。针对上述问题,该文对前视阵杂波自由度进行了研究,分析表明杂波特征谱与孔径带宽积、时宽带宽积以及空时耦合特性有关。该文提出基于主瓣区域空时多波束的鲁棒空时处理方法,首先通过空时多波束降低杂波自由度,然后利用多普勒区间约束的方法,提高了处理器的性能和系统鲁棒性。仿真实验证明了该文方法的有效性,当样本中存在目标信号时,该文方法相比传统固定约束矢量的方法输出信杂噪比性能平均提高5 dB左右。     

MIMO阵列雷达检测中的自适应空时编码设计

该文从改善MIMO阵列雷达检测性能的角度研究了自适应空时编码的设计问题,考虑了多目标环境、杂波复幅度的空时相关性及其自适应估计等较为复杂的情况,推导了最优准则以及两种次优准则的空时编码设计公式,阐述了3种准则之间以及它们与正交空时编码设计和发射波束方向图匹配设计准则之间的联系与区别。仿真结果表明,相对于非自适应的正交空时编码设计,3种具有自适应能力的设计准则得出的空时编码矢量都能较大程度地提高检测器输出的信号杂波噪声比,达到了改善MIMO阵列雷达检测性能的目的。     

任意线阵的直接数据域空时自适应处理方法

研究机载预警雷达在前视任意线阵构形下的地杂波和干扰抑制问题.在采用迭代法获得单个距离门回波数据的空时二维谱基础上,结合图像特征分析提取杂波和干扰分布特性曲线,通过将待检测单元数据向重构的杂波和干扰子空间正交投影检测动目标.能避免直接数据域方法存在的空时孔径损失和克服传统统计空时自适应处理(STAP)方法在非平稳环境性能...     

稳健的基于参数化协方差矩阵估计的空时自适应处理方法

参数化协方差矩阵估计（Parametric Covariance Matrix Estimation,PCE）方法利用雷达系统参数估计杂波协方差矩阵（Clutter Covariance Matrix,CCM）,显著提升非均匀环境下空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）的性能;但是在系统参数和杂波分布存在误差情况下,性能下降严重.本文提出一种稳健的基于PCE方法的STAP杂波抑制方法.首先利用稀疏恢复方法与Radon变换估计杂波分布,然后提出一种归一化广义内积统计量修正杂波的分布,最后利用PCE方法估计CCM并进行STAP杂波抑制.通过分析舰载高频地波雷达仿真和实测数据处理结果表明：所提方法的稳健性大幅提升,相比稀疏恢复STAP方法和前后向空时平滑STAP方法滤波器凹口更加准确且更深,在有效抑制杂波的同时更利于慢速目标的检测.     

对运动目标约束的机载前视阵雷达杂波谱补偿方法

在机载前视阵雷达中,由于地面杂波存在距离依赖性,使得杂波协方差矩阵估计不准确,进而导致空时自适应处理(STAP)的杂波抑制性能严重下降。基于配准的杂波补偿方法(RBC)能够有效地对地面杂波的距离依赖性进行补偿,但当杂波数据中含有运动目标时,使用该方法对杂波补偿后,包含在杂波中的运动目标信息会在空时平面散开,导致其无法被检测。针对上述问题,提出一种运动目标约束的杂波补偿方法,即在基于配准的方法中,根据运动目标与杂波的多普勒频率不同来添加运动目标约束保护。计算机仿真结果表明:该方法不仅能够降低杂波距离依赖性,而且可以有效地对运动目标信息进行保护。     

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。      

检测性能约束下目标估计的波形优化设计

为了提高杂波背景下检测性能约束的扩展目标估计性能,提出一种基于凸优化和随机化方法的波形优化设计算法。文中考虑了实际雷达系统应用对目标检测性能的要求,定义了随机目标场景下的信杂噪比,并将之作为约束条件,以最大化接收回波与目标随机冲激响应之间的互信息作为优化准则,利用凸优化和随机化方法进行恒包络相位编码信号的设计。仿真实验结果表明,该算法获得的发射信号能够满足系统最低检测信杂噪比的要求,最大化互信息,提高了目标的估计性能,将扩展目标估计性能和检测性能有效统一起来。     

稀疏恢复空时自适应处理技术研究综述

相较于传统空时自适应处理（STAP）技术,稀疏恢复（SR）STAP技术在小样本条件下杂波抑制性能显著提升,因此适用于现实非均匀杂波环境.本文首先阐述了SR STAP基本原理,分析了机载雷达杂波空时稀疏特性;然后总结了SR STAP发展历史与现状,并在此基础上针对其相关科学问题进行了探讨,包括：空时谱估计还是杂波抑制、单观测样本还是多观测样本、白化还是置零、重构算法参数依赖还是不依赖、非平稳杂波下是否适用及干扰条件下是否可行;最后给出了当前SR STAP技术走向实用化过程中所面临的关键问题,即网格失配和空域误差影响,并分别讨论了无网格压缩感知和字典自校正的解决途径.     

杂波中MIMO雷达恒模波形及接收机联合优化算法研究

为提高集中式MIMO雷达在强杂波中的目标检测性能,同时兼顾雷达发射机对于恒定包络波形的需求,以系统输出信杂噪比最大为优化准则,研究了MIMO雷达恒模多波形及接收机权值的联合优化问题.基于循环优化算法将联合优化问题分解为两个子优化步骤,并提出了基于半正定松弛及高斯随机化的恒模波形设计算法.结果表明所提算法能够在迭代过程中不断增加输出信杂噪比直至算法收敛.此外,其相比于能量约束下的最优波形性能损失很小,能够实现自适应杂波抑制并改善目标检测性能.