基于差分预处理的米波雷达低仰角处理算法

由于多径信号的存在,使得米波雷达难以对低仰角目标进行高度测量,为此该文提出一种适用于多径情况下的波达方向估计方法。该方法通过差分处理,补偿了多径信号回波延迟的相位,使得接收回波中仅包含直达波信号,对差分后数据进行常规数字波束形成即可得到目标俯仰角。Monte-Carlo试验结果表明在进行低仰角测高过程中,该方法性能优于空间平滑和线性预测等方法。某米波雷达的实测数据验证了该方法的可行性与有效性。     

多载频MIMO雷达解速度模糊及综合处理方法

多载频MIMO雷达采用稀布阵发射多载频FMCW信号,阵列接收目标回波。该文分析了多载频MIMO雷达的信号模型,提出了一种解速度模糊的新方法,该方法不需发射多重频信号,利用各发射通道模糊多普勒频率获得目标真实速度的最小二乘解。还提出了一种新的发射接收综合处理方法,该方法将积累后每个距离单元等分成Nn份,并用相参积累结果对其加权,在抑制距离栅瓣的同时充分利用了收发阵列孔径。最后讨论了多载频MIMO雷达的参数选取问题。仿真结果表明了该文方法的有效性。     

基于矢量传感器MIMO雷达的发射极化优化DOA估计算法

针对常规矢量传感器MIMO雷达没有利用发射极化信息导致波达方向(DOA)估计精度较差的问题,该文提出一种克拉美罗界(CRB)最小化的发射极化优化算法。首先建立矢量传感器MIMO雷达的接收信号模型;然后分析固定发射极化矢量传感器MIMO雷达DOA估计算法的不足;接着推导任意发射极化状态下的CRB,计算最小CRB对应的极化状态;最后利用该优化极化状态采用固定极化DOA估计算法得到DOA估计。该算法的DOA估计精度高于固定极化DOA估计算法。且该算法的2维DOA估计可自动配对,发射电磁矢量传感天线位置可任意。仿真结果证明了该算法的有效性。     

舰载无源综合脉冲孔径雷达射频干扰抑制

对舰载无源综合脉冲孔径雷达射频干扰的功率谱分布与相关特性进行了定量分析．利用距离拉伸后部分正距离单元和所有负距离单元内的回波数据,使用距离余弦加权对待检单元内干扰统计特性进行精确估算．然后,根据干扰功率明显强于雷达回波的先验信息,在自适应波束形成前由时域卡亨南-洛厄维分解对待检单元回波中的干扰进行了滤除．实测数据表明了分析与干扰抑制方法的有效性．     

岸-舰多基地地波超视距雷达的发射波形及其解调

根据岸-舰多基地地波超视距雷达的发射站采用多个发射天线,同时辐射不同载频信号,并实现“广播”发射的要求,提出了该雷达工作波形参数的设计原则,研究了调频中断连续波(FMICW)在该雷达中的应用,定量分析了有关参数的选取与距离分辨率、最大不模糊距离、跨多普勒单元等之间的关系．由于接收站安装在舰船上,不能直接得到发射样本,故不能采用传统模拟混频的方法进行解调,研究了在接收站对发射波形的全数字化的解调方法,计算机模拟结果表明所设计的工作波形的可行性和有效性．     

基于稀布阵综合脉冲孔径雷达的长时间相干积累方法

本文研究了稀布阵综合脉冲孔径雷达的长时间相干积累特点及其存在的问题;提出了长时间相干积累中一种易于实现的运动补偿方法和基于时频分析的长时间相干积累方法;并给出了计算机模拟结果,结果表明SIAR雷达体制对微弱运动目标有较好的检测性能。     

MIMO与MISO雷达定位精度分析

 在某些应用中需要使小型机动接收平台(飞机或舰船)对目标进行定位,该文利用基站阵列辅助小型机动平台定位目标,可构成多输入多输出(MIMO)和多输入单输出(MISO)两种工作模式。文中建立了几何模型,并分别在这两种模式下推导了目标相对定位精度的几何稀释(GDOP)的计算公式,分析了两种模式下影响GDOP的各种因素。仿真结果证明,MIMO模式下,目标的相对定位精度与目标方位角和小型机动平台位置均无关;阵列天线数目较大或小型机动平台离目标较远时,MIMO模式的定位精度高于MISO模式;当阵列天线数目较小且小型机动平台离目标较近时,MISO模式的定位精度高于MIMO模式。     

基于脊参数估计的对角加载系数的选取

基于脊回归(Ridge Regression)理论,提出一种对角加载系数的非参数计算方法.通过分析剩余矢量随快拍数变化的趋势,该算法将误差绝对值作为剩余矢量的代价函数.仿真结果表明,新算法在小快拍数据和阵列存在失配时能够抑制噪声带来的旁瓣起伏效应,具有较好的稳健性.     

阵列内插的波束域ML米波雷达测高方法

针对多径环境下低仰角目标角度估计的最大似然(ML)算法运算量大的问题,提出了一种能有效降低运算复杂度的米波雷达测高方法一基于阵列内插的波束域ML算法.首先对大间距的均匀线阵进行等间隔内插,对波束域变换存在的角度模糊问题实现了解模糊;通过无模糊的波束域变换将阵元接收的数据合成为少数几个波束域的数据;利用波束域的ML算法估计目标的仰角并计算其高度.该算法在获得与传统的ML算法相当的测角和测高精度的同时,运算量仅为传统ML的25%.计算机仿真和某米波雷达实测数据的处理结果验证了该算法的有效性和可行性.