相控阵AEW雷达杂波抑制的辅助通道方法研究

本文分析了相控阵机载预警(AEW)雷达杂波抑制的现有两种辅助通道降维技术(Klemm方法和简化方法)的性能，并提出了一种新的辅助通道方法。新方法的基本思想为：根据待处理距离段内各距离单元杂波能量在波束一多普勒域分布的统计特征自适应地选取辅助通道，使所选辅助通道实时地逼近杂波子空间，从而有效抑制杂波。本文方法不但可以用于非正侧视阵情况，而且误差鲁棒性好。计算机仿真结果证实了其有效性。     

用投影预变换提高自适应波束形成的稳健性

在快拍数较少和（或）存在系统误差时，自适应波束形成的性能会变差，特别是会引起方向图副瓣电平升高——波束畸变。本文提出的投影变换法利用干扰方向的初略估计，在未精确预知阵列流形的条件下，可以显著改善自适应方向图的副瓣性能，并提高自适应算法的收敛性，计算机仿真结果验证了这一优点。     

基于子空间投影的干涉合成孔径雷达基线误差估计

针对干涉合成孔径雷达中存在的基线误差会严重影响高程测量的精度问题，提出了一种新的干涉合成孔径雷达基线及卫星平台高度误差估计方法。利用地面目标点的信息．通过子空间投影的方法估计精确的干涉相位进而得到估计的基线误差。该方法不需要迭代搜索，运算量小．估计精度较高．对解缠的干涉相位具有较高的稳健性．且对噪声具有良好的抑制作用。     

非视距传播环境下对移动用户定位的AOA方法

非视距传播问题是移动定位中的一个关键问题．基于几何结构的单次反射统计信道模型，提出了一种减小非视距传播影响的AOA定位方法．该方法一方面利用所有的参数信息进行定位，使有限的资源得到充分利用，另一方面采用不等式约束减小移动台的可行区域，二者结合以提高非视距传播环境下的定位精度．仿真结果证明了该方法的有效性．     

利用空间平滑提高小快拍数时的自适应波束形成性能

文中利用空间平滑法，研究提高小快拍数条件下的自适应波束形成性能。由于采用子阵前后向平滑，等效地提高了快拍数，且显著地提高了小快拍数时的自适应波束形成性能，同时，考虑了对信号指向各子阵间的相位线性递增关系，可将子阵的自适应权值递推为全阵列的权，避免了子阵处理带来的孔径损失。计算机模拟验证了这些优点。     

基于最差性能最优的稳健STAP算法

导向矢量失配和协方差矩阵失配是影响空时自适应处理(STAP)性能的两大主要因素,基于在最差情况下的性能最优,提出了一种稳健的STAP算法.通过对原始问题的数学描述,建立了基于最差性能最优的稳健STAP算法模型,并将原始模型进行等价转换成可以处理的加载样本矩阵求逆(LSMI)算法,得到了加权矢量的具体表达式,通过对Lagrange乘数λ的准确计算,从而给出了LSMI算法中准确的加载量,解决了对角加载技术中加载量估计的难题.仿真分析表明了该算法的正确性和有效性.     

对配准误差稳健的多基线相位展开方法

提出了一种对配准误差稳健的多基线相位展开方法.该方法首先根据配准误差的方向来确定最优联合观测矢量,进而确定存在配准误差时的真实导向矢量,并且用此导向矢量进行波束形成来进行相位展开,能够同时完成图像配准、干涉相位噪声滤波和相位展开,因此可以在SAR图像配准精度很差(可以允许达到一个分辨单元)的条件下得到稳健的相位展开性能,仿真结果证明了此方法的有效性.     

相控阵机载雷达杂波抑制的时—空二维自适应滤波

本文提出了一种机载预警侧面相控阵雷达抑制地杂波的时-空二维自适应方法,该方法先对各列子阵的数据作多通道的多卜勒滤波,然后分别对相同多卜勒滤波器输出的数据作Capon自适应处理。理论分析和计算机模拟结果表明,本文方法的杂波抑制性能在天线阵元存在一定的随机幅度和相位误差情况下损失不大,对阵元失效也不敏感。     

多基线数据融合的双基地MIMO雷达角度估计

提出了一种双基地MIMO雷达角度估计方法。在发射端利用ESPRIT算法获取长短基线的旋转不变因子,通过联合对角化提高离开角度(DOD)的估计精度。根据已估计的DOD,采用迭代算法得到接收导向矢量。针对等距线阵和非等距线阵,分别提出了基于范德蒙矩阵特性和解模糊的多基线联合到达角度(DOA)估计方法,避免了两维搜索且角度自动配对。计算机仿真验证了该方法的有效性和优越性。     

STABILITY ANALYSIS OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS UNDER RANDOM PERTURBATION

Based on the theory of stochastic differential equation,the stability of a kind ofcontinuous-time generalized Hopfield neural networks with white noise perturbation is studiedin the paper,and the related stability criteria and design requirements of neural networks areestablished.