基于子空间技术中奇异向量分析的穿墙雷达杂波抑制方法

穿墙雷达成像中,墙体反射杂波干扰严重,严重影响目标成像效果.子空间技术对回波信号矩阵进行奇异值分解后去除墙体子空间,可以有效的抑制墙体杂波干扰,在穿墙雷达成像中具有广泛的应用.该文针对子空间技术中墙体与目标子空间的划分这一难题,提出一种基于奇异向量平稳度分类的墙体子空间提取技术.该方法利用墙体回波信号的相关特征,根据奇异值分解后各个左奇异向量的平稳程度来精确划分墙体与目标子空间.实验结果表明,与现有技术相比,该方法对墙体子空间的确定更加精准有效,提高了穿墙雷达墙体杂波干扰抑制能力,改善了墙后目标的成像质量.     

基于空间特征的MIMO穿墙雷达墙杂波抑制

在穿墙成像中,墙体反射波相对于目标回波具有很强的能量,因此对目标的成像及检测造成严重干扰。传统的空域滤波方法基于单发单收阵列体制,利用墙体空间特征不变性有效地抑制墙体杂波。随着MIMO技术越来越多的应用于穿墙雷达,墙体空间特征发生变化,该方法不再适用于MIMO穿墙雷达回波。为解决这一问题,该文分析了MIMO穿墙雷达回波中墙体与目标回波的空间特征,参数化建模结果表明,墙体回波的空间特征与天线阵列的位置无关且具有对称性,而目标回波不具有该特性。根据两者的这一差异,该文提出对称消去法来消除墙体回波。仿真结果表明该方法能够有效地消除墙体杂波,且能够保留目标的全部信息。     

一种有效的穿墙雷达成像杂波抑制算法

在穿墙雷达成像中,杂波对临近墙体目标的成像和检测造成严重的干扰。基于统计信号处理的杂波抑制算法近年来广泛应用于消除背景杂波,但这些算法带来的门限确定问题使其在实际应用中性能下降。考虑到实际应用环境的复杂性,提出一种有效的两阶段杂波抑制算法,该算法首先在 SVD的基础上提出一种新的方法来确定奇异值的门限以抑制强杂波,然后对第一阶段的成像结果进行基于 PCA的图像增强处理,抑制弱杂波和系统噪声,进一步突显目标信息。实验结果证明了提出的两阶段杂波抑制算法具有可行性,能够实现对临近墙体微弱目标的精确成像。     

一种有效的穿墙雷达成像杂波抑制算法

在穿墙雷达成像中,杂波对临近墙体目标的成像和检测造成严重的干扰。基于统计信号处理的杂波抑制算法近年来广泛应用于消除背景杂波,但这些算法带来的门限确定问题使其在实际应用中性能下降。考虑到实际应用环境的复杂性,提出一种有效的两阶段杂波抑制算法,该算法首先在SVD的基础上提出一种新的方法来确定奇异值的门限以抑制强杂波,然后对第一阶段的成像结果进行基于PCA的图像增强处理,抑制弱杂波和系统噪声,进一步突显目标信息。实验结果证明了提出的两阶段杂波抑制算法具有可行性,能够实现对临近墙体微弱目标的精确成像。     

基于LS迭代熵值穿墙雷达墙体杂波抑制

在穿墙成像雷达中，建筑物前后墙体的回波是杂波抑制的主要问题。此类杂波往往会强于目标信号数个量级，对所需目标的回波信号检测与成像造成严重干扰。针对墙体类强杂波问题，提出了一种基于拉普拉斯平滑迭代处理的墙体强杂波抑制算法。首先对回波信号进行离散化，然后在计算离散信源的概率空间时对概率进行拉普拉斯平滑处理，然后对其进行迭代熵值处理，通过迭代过程，有效地提高信杂比增量。为了验证算法的可靠性，采用时域有限差分法进行实验建模，并对结果进行严谨的分析，算法能够达到预期效果。     

基于深度迭代网络的穿墙雷达成像方法

联合墙杂波抑制及图像重建迭代求解方法为当前较前沿的穿墙雷达成像(through-the-wall radar imaging, TWRI)算法,能够同时抑制墙体杂波和重构目标图像,但仍存在收敛速度慢、人工干预过多以及对初值的选取敏感等问题,难以快速精确地进行目标成像. 针对上述问题,本文提出一种联合低秩与稀疏分解驱动的可学习深度迭代网络的TWRI方法. 该方法利用穿墙雷达场景下墙体杂波的低秩特性以及待重建目标图像的稀疏特性,首先将穿墙雷达成像问题建模为联合低秩与稀疏分解的正则化优化问题,然后采用变分框架和轮换策略将优化问题转化成两个准线性优化子问题并推导其更新公式,最后将上述迭代更新公式映射到网络结构中,展开成深度迭代网络模型并采用端到端学习策略,形成融合物理模型的可学习深度迭代网络框架. 仿真结果表明该方法能够有效抑制墙体杂波,相对于其他方法显著提高了目标成像精度和速度.     

倾斜阵列下奇异值分解穿墙雷达杂波抑制

天线阵列与墙体之间的未知倾斜角会影响超宽带穿墙雷达目标位置探测与成像。针对天线阵列不平行于墙体时引起的目标偏移与墙体杂波难于抑制的问题,提出时延校正的基于Jacobi奇异值分解的杂波抑制算法。即首先通过时延校正使得天线阵列等效于平行于墙体放置,再通过单边Jacobi实现奇异值分解,获取正交性好的奇异向量,利用子空间投影抑制墙体杂波,最后对目标进行探测与成像。仿真结果表明经过该方法处理后可准确定位目标,并且能够获得较好的墙体杂波抑制效果,成像的目标杂波比有了明显提高。     

艇载稀疏阵列MIMO雷达地面运动目标成像方法

本文针对地面运动目标成像问题,提出了基于平流层飞艇平台的稀疏阵列MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)雷达的成像方法.该方法首先利用MIMO雷达阵列对观测场景进行空间并行采样获取其散射信息,其次由于两次脉冲回波信号中的运动目标信息不同而地杂波(或静止地物)信息相同,因此利用一次相消技术抑制回波信号中的地杂波分量.然后基于观测场景中运动目标的稀疏特性,将压缩感知理论引入到对运动目标重建过程中.该方法可有效避免地面运动目标成像时的地杂波干扰和运动补偿问题,同时采用稀疏阵列可大幅减少天线阵元个数,从而降低对飞艇平台的要求和系统成本,便于工程应用.最后利用仿真实验验证了该方法的有效性和可行性.     

基于低秩稀疏约束的穿墙雷达成像算法

针对穿墙雷达(TWR)成像过程中墙杂波与成像空间分别具有低秩性和稀疏性的特点,提出了一种基于低秩稀疏约束的穿墙雷达成像算法.所提成像算法通过奇异值软阈值法和l1范数最小化技术进行迭代求解低秩稀疏约束优化问题,实现在墙体强反射波存在的探测环境中基于压缩感知框架对墙后隐蔽目标的准确成像重建.仿真和实验数据的处理结果验证了所提成像算法的有效性和准确性.     

基于海杂波保持的高频地波雷达干扰抑制方法研究

为抑制高频地波雷达工作复杂电磁环境中的射频干扰,需要对接收信号进行波束形成自适应处理.时变的波束形成系数破坏了积累周期中海面动目标和海杂波的相关性,多普勒处理后Bragg峰扩散引起基底抬高.利用保持相邻处理单元间相同距离门的海杂波响应一致的思想,提出了一种新的干扰抑制方法.仿真和实测数据处理结果表明保持海杂波的RF干扰抑制方法可较大的改善高频地波雷达抑制射频干扰的性能.     

基于自适应子空间重建的杂波抑制

针对红外图像中背景杂波抑制困难的问题,提出了一种基于自适应子空间重建的杂波抑制方法.该方法首先根据稀疏编码理论,学习得到描述红外小目标的超完备字典,接着依次提取测试图像中的图像子块,并计算其在超完备字典中的表示系数,根据背景子块和红外小目标在稀疏域中表示系数的差异性,自适应地选择字典中的原子构成子空间对图像子块进行重构,从而得到原图与重构图像之间的残差图像.实验结果表明,该方法得到的残差图像,能够有效抑制杂波,提高红外图像的信噪比.     

Clutter suppression method for heterogeneous environment

Clutter suppression is a key process in ground moving target indication (GMTI). Adaptive filtering is an effective method for clutter suppression but the performance degrades severely in heterogeneous clutter environment. To solve this problem, a new clutter suppression method is proposed. The approach uses subspace tracking technique to update clutter subspace of different clutter patches which may mitigating the heterogeneous effects. Simulation results illustrate that the method performs well when lacking of the independent and identically distributed (i.i.d.) samples.     

基于通道误差校准的空域导向矢量多通道SAR-GMTI 杂波抑制方法

针对通道幅相误差和图像配准误差等非理想因素导致地面动目标检测性能下降的问题,该文结合最小方差和空域导向矢量两种杂波抑制算法,提出一种基于通道误差校准的空域导向矢量杂波抑制方法。该方法首先计算最小方差杂波抑制的权向量,通过该权向量构造配准图像,然后利用配准图像计算杂波正交补空间,最后通过正交子空间的方法实现杂波抑制。理论分析及实验结果表明,所提方法在图像配准误差和通道幅相误差较大的情况下仍具有很好的检测性能,能获得较最小方差杂波抑制方法和基于空域导向矢量的杂波抑制方法更高的信杂噪比。      

基于小波变换与主成分分析的探地雷达自适应杂波抑制方法研究

针对传统主成分分析法在探地雷达杂波抑制方面的不足,该文基于2维小波变换的分时分频特点,提出了改进的主成分分析子空间投影法。进一步将改进的子空间投影法与自适应横向滤波方法相结合,保留了自适应滤波方法良好的目标回波信号保真度与学习适应能力等优点,提出了基于小波变换与主成分分析的探地雷达自适应杂波抑制方法,实现了小波变换、主成分分析法以及自适应滤波方法的优势互补。实验结果表明该方法在信杂比与目标图像清晰度方面具有良好的杂波抑制效果。      

基于折射波静校正的未知参数穿墙成像合成延迟时算法

在穿墙雷达实际应用中,墙体一般由两层不同介质构成,且各层墙体参数未知.若对墙后目标直接成像,会产生目标散焦或位置偏移.针对该问题,提出了基于折射波静校正的合成延迟时方法对墙后目标进行聚焦成像.首先读取每根接收天线回波数据确定电磁波的折射回波时刻,通过基本折射方程得到延迟时超定方程组,解此超定方程组可得电磁波在外层墙体内的传播时延,再运用相邻发射天线和相邻接收天线延迟时之差估计内层墙体中电磁波的传播时延,最后各个通道内传播时延依次相加后运用后向投影算法获得目标精确成像.对成像位置精度、图像熵,以及输入输出目标杂波比等性能的分析和比较证明了该算法的有效性.     

一种简便的MIMO阵列雷达CFAR检测器

本文提出了一种适用于MIMO阵列雷达的简便的CFAR检测器,它利用了MIMO阵列雷达观测空间维数高的特点,通过直接滤除杂波干扰子空间的方式抑制杂波和干扰。该检测器的简便性在于杂波子空间可以离线估计与存储,而干扰子空间的估计也只需在低维空间上进行,而其原因是在估计杂波和干扰子空间时没有利用距离参考单元观测样本,而是利用了已知的系统参数、杂波子空间结构以及干扰协方差矩阵的模块对角性质。仿真结果表明,在杂波的理想模型条件下,选择适当的估计方法可以获得较高的杂波子空间估计精度,由此得到的CFAR检测器的性能也非常接近于已知杂波干扰子空间条件下的检测性能。      

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.     

超宽带时域近距离高分辨ISAR成像

近距离目标超高分辨率微波成像技术在安全检测、非破坏性控制、生物医学等领域中有着非常重要的应用价值和广阔的应用前景。该文利用基于窄脉冲形式的超宽带时域雷达系统研究近距离目标的高分辨率ISAR成像,给出了仿真和实测结果。利用转台旋转目标,基于超宽带脉冲源和超宽带收发天线以及高性能取样示波器,配以同步触发脉冲和自行研发的数据采集软件,搭建了该时域雷达实验系统,提出了准确获取目标回波信息的实验条件,和实现回波延时精确校正的误差补偿方法。并针对采样时间窗内的杂波干扰,讨论了时域后向投影算法(Back Projection,BP)与背景对消技术相结合的成像算法,实现了分辨率为8 mm的近距离目标的成像,准确地反映了目标的位置、形状和大小等信息。     

分布式目标的子空间双门限GLRT CFAR检测

 研究了分布式目标在球不变随机变量杂波中的检测问题,提出了一种具有恒虚警特性的双门限广义似然比检测器。分布式目标建模为子空间信号,在距离维和多普勒频率维同时扩展.第一门限的作用是筛选信杂比高的待检测距离单元.将选出的距离单元进行能量积累并与第二门限进行比较做出判决.假设杂波协方差矩阵已知,构造了双门限检测器,并通过推导检测器虚警概率说明其具有恒虚警特性.将基于辅助通道数据的杂波协方差矩阵的估计值替换假设已知的杂波协方差矩阵,得到一个自适应检测器.通过Monte Carlo仿真进行性能分析,说明检测器的有效性和鲁棒性.