空域虚拟极化滤波原理及实验结果

极化滤波利用干扰信号和目标信号的极化状态差异,能够有效对抗多种有源干扰样式。然而,大多数现役雷达还不具备极化测量能力,为此,利用天线固有的     

基于空域极化捷变的有源假目标鉴别

转发式干扰机能在距离、速度上生成大量假目标,给防空警戒雷达的目标探测、跟踪带来严峻挑战.针对此问题,研究了一种新体制极化雷达（极化二元阵雷达）的有源假目标干扰鉴别方法.建立极化二元阵天线的空域极化捷变模型,分析真实目标回波和假目标信号之间的空域极化特性差异;通过提取空域极化特征量,设计相应的有源假目标鉴别算法.最后通过仿真实验,验证了算法的有效性及性能.该研究对于提升防空雷达系统的抗干扰能力具有参考价值.     

基于天线空域极化特性的虚拟极化接收技术

提出了一种基于天线空域极化特性的雷达虚拟极化接收方法,可使现有的单极化雷达具有一定的变极化能力.结合偏馈抛物面天线空域极化特性的计算结果,给出了修正的雷达观测方程,提出了虚拟极化接收的方法,对雷达虚拟极化接收的性能进行了分析,指出了等效噪声电平是接收极化的函数,并给出了具体的表达式,最后基于雷达虚拟极化接收提出了PIN最小化极化滤波方法,使干扰加噪声的能量最小,仿真结果表明:虚拟极化接收技术在INR较大时具有较好的抗干扰效果.     

高频地波雷达的三维极化滤波

本文提出了采用三维正交极化接收天线对高频地波雷达天波干扰进行极化滤波的方法,此法能在极化域和空域综合抑制二维正交极化滤波不能滤除的干扰.为了进一步提高抗干扰能力,文中给出了x,y分量最佳实数加权法,理论证明这种加权法可以减小极化损失、有效提高滤波器输出SINR、扩大极化域和空域内的干扰抑制范围.     

全极化干扰与极化滤波的对抗研究

介绍了现有极化滤波方法的特点及适用条件,针对其应用限制条件,提出了全极化干扰的概念,分析了全极化干扰这样一种针对极化滤波的新电子对抗措施。理论分析和计算机仿真结果均证明全极化干扰可有效对抗极化滤波技术,雷达电子对抗的领域进一步扩展至极化域。     

高频地波雷达电离层杂波的空域极化域协同抑制方法

高频地波雷达（High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR）能够探测视距外的海上目标和超低空飞行器,但其性能通常被电离层杂波严重影响。该文使用一种空域极化域协同滤波算法用于电离层杂波抑制。针对其中电离层杂波空域和极化域参数的估计问题,在距离-多普勒域上利用基于压缩感知（Compressive Sensing,CS）的DOA测角方法进行空域参数估计,并提出一种基于统计特性的极化参数估计方法完成极化参数估计。这两种估计方法可获得更高的参数估计精度,从而提高了电离层杂波空域极化域抑制方法的性能。某HFSWR系统实测数据处理结果表明了参数估计和电离层杂波抑制方法的有效性。      

抑制雷达主波束内GSM干扰的极化滤波方法研究

针对雷达在实际中受到的GSM通信基站干扰问题,该文采用极化滤波抗干扰的方法,在现有自适应极化对消(APC)算法基础上提出了一种基于部分极化波最优接收的滤波算法,先估计GSM信号的部分极化Stokes矢量,后依据干扰功率最小原则计算最优接收极化。通过开展极化抗干扰外场试验,证明了极化滤波方法对于基站干扰抑制的有效性。与传统算法的比较说明了该方法在保证滤波效果的基础上,用于权值收敛的时间更短,性能更稳定。     

一种弹载相控阵雷达及其极化滤波方法

提出了一种弹载极化相控阵制导雷达及其极化滤波方法.该雷达发射单极化线性调频脉冲压缩信号,以提高其低截获概率性能;采用正交极化通道同时接收回波信号,获取雷达回波的全极化信息;对脉冲压缩后的高距离分辨信号,利用瞬态极化估值、极化变换和极化矢量滤波运算级联的方法,实现对干扰的有效抑制.该方法的优点在于它可以抑制与目标处于同一个距离单元和角度单元的干扰信号,解决对单脉冲雷达角欺骗干扰的抑制难题.理论分析和仿真结果表明了该极化滤波抗干扰方法的有效性,研究结果对实际雷达系统的研制具有指导意义.     

实测雷达天线的空域极化特性测量及校正

以雷达天线极化方向图实测数据为基础,建立了天线极化特性测量模型,通过电磁计算掌握了抛物面天线极化特性的先验知识,分析了实测数据和理想辐射场的主要区别,讨论了实测中天线相位方向图测量误差产生的原因,指出了数据采集频率,信号源频率漂移,相位中心偏移是制约测量精度的主要因素.针对上述误差结合实测数据对相位测量误差进行了校正,结果表明了误差分析的正确性,具有一定的参考价值.     

基于辅助天线的目标极化散射矩阵估算方法

探讨了利用雷达主天线变极化特性和辅助天线结合测量目标极化散射矩阵的可行性。首先给出了雷达主天线不同变极化方式下的接收信号模型和辅助天线的接收信号模型，其次根据主天线变极化方式的不同，提出了两种估计雷达目标极化散射矩阵的方法，并简要分析了其估计的精度。最后，结合暗室测量数据仿真分析了雷达目标极化散射矩阵估计的精度，验证了本估计算法的有效性。     

基于遗传算法极化雷达反干扰接收极化选择

在有效采用极化状态基础上,采用极化对消技术使接收天线与之极化正交,可以使雷达工作在相对于干扰失配状态,从而达到反干扰目的。基于遗传算法,给出了在雷达工作频带内存在多个不同频、非相干干扰源时,接收天线最佳极化选择方法。针对典型算例,与穷举法、拉格朗日乘子求解比较,在达到相同的求解精度前提下,遗传算法用时较少,操作简单,大大节省了计算资源。     

基于蝶形振子的可重构圆极化端射天线设计

为了降低天线对载体气动力学的破坏,提高天线在复杂电磁环境中的性能,该文设计了一款圆极化方式可重构的端射天线。该天线以基片集成波导(SIW)喇叭天线为原型,在喇叭前端加载移相器和蝶形振子,上下蝶形振子之间加载了4个MEMS开关,开关的导通与断开,可以控制电流的流动路径,从而使天线分别辐射两种圆极化波。实测结果表明,通过控制开关的通断组合,设计的天线可以在11.24～11.83 GHz频段内沿端射方向辐射左旋圆极化(LHCP)或右旋圆极化(RHCP)电磁波。测量结果和仿真结果基本吻合,验证了设计的有效性。     

一种基于自适应滤波的雷达目标跟踪算法

针对在复杂环境下基于卡尔曼滤波的雷达目标跟踪中存在的鲁棒性和自适应性较差的问题,研究了一种新的雷达目标自适应鲁棒跟踪算法;通过引入自适应渐消因子,对估计误差协方差和滤波增益矩阵进行在线自适应调整,从而使得滤波算法具备良好的鲁棒性和自适应性,提高雷达目标跟踪的精度。最后,通过仿真对所研究的方法进行了验证。     

斜投影极化滤波的雷达导引头抗箔条干扰方法

反舰导弹跟踪阶段受到箔条质心干扰,当箔条云初形成,舰船目标与箔条干扰处于同一雷达分辨单元,不可分辨时,无法通过识别方法进行对抗,严重影响导弹的作战效能。本文研究了采用斜投影极化滤波技术抑制不可分辨的箔条质心干扰问题。首先建立了不可分辨情况下目标和干扰的极化雷达导引头回波信号模型,根据目标与干扰的回波幅度概率密度函数,推导得到质心干扰条件下单脉冲比幅测角体制的角度测量误差概率密度函数,并对角度测量误差统计特性进行了定量的分析;接下来在阐明斜投影基本原理的基础上,提出了基于斜投影极化滤波的抗箔条质心干扰方法;最后结合典型场景,通过计算机仿真对本文所提抗箔条质心干扰方法的有效性进行了验证,并对该抗干扰方法的性能进行了分析。      

基于辅天线的有源假目标欺骗干扰的极化识别

本文探讨了利用雷达主天线的变极化特性和辅助天线相结合来识别有源假目标欺骗干扰的可行性.首先建立了主辅天线对雷达目标和有源假目标干扰的接收信号模型.在此基础上,根据有源真假目标回波特性直观的差异提出了识别判决检验量,设计了有源真假目标的识别算法.最后,结合有源假目标干扰的极化特性,具体分析、评估了利用辅天线进行有源假目标欺骗干扰识别的性能.     

机载双基地极化敏感阵列多干扰抑制

为了破解雷达主瓣干扰尤其是多个主副瓣干扰同时抑制的难题,该文利用目标极化散射特性在不同入射角存在差异而干扰近似相同的特点,将极化信息应用到机载双基地雷达,通过构建机载双基地极化敏感阵列来实现主副瓣干扰抑制。该方法主要通过双基地-极化分级抑制来实现。首先重构协方差矩阵遮蔽主瓣干扰来分别抑制双基地主辅雷达副瓣干扰,然后将辅雷达接收数据时域对齐后送主雷达,最后修正主辅雷达主瓣干扰导向矢量,并利用极化对消实现主瓣干扰抑制。仿真结果表明:利用双基地-极化分级抑制方法可实现多个主副瓣干扰同时抑制,大幅提升雷达系统抗干扰能力。      

基于宽带极化转换超表面的天线RCS缩减

针对天线隐身问题,设计了一款宽带极化转换超表面加载的缝隙阵列天线。超表面采用渐变L型枝节的设计方法,其极化转换比大于0.9的工作带宽为79.2%。为缩减一款2×2的H形缝隙阵列天线的雷达散射截面(Radar Cross Section, RCS),将超表面结构加载到该天线上方。对阵列天线及超表面天线分别进行了仿真和测试,超表面天线的辐射特性保持良好,同时其RCS对于垂直入射方向上的x和y极化波分别在13.4～30.5 GHz和13.1～30.7 GHz得到10.0 dB的缩减。     

基于时频联合域极化滤波的高分辨极化雷达信号检测

本文以瞬态极化时频分析作为理论工具,针对高分辨极化雷达体制,提出了时频联合域极化滤波的概念;然后应用文中介绍的瞬态极化短时Fourier变换(STFT),提出了一种通过时频联合域积累的高分辨极化雷达信号检测算法.仿真实验表明了该算法的可行性和有效性.     

基于P-K滤波的X波段雷达雨衰补偿研究

X波段天气雷达的回波信号经过降雨区时会存在偏振参量的衰减现象,偏正参量的衰减对雨量估计和气象天气分类等会产生影响,针对这一问题,本文提出一种结合了粒子滤波和卡尔曼滤波的方法（P-K滤波）。该方法首先对天气雷达回波数据中的差分传播相移参量利用P-K滤波算法进行滤波处理,进而利用订正的结果采用自适应算法对水平反射率因子进行衰减订正。利用P-K滤波算法和其他算法对相同的雷达数据进行处理对比,其结果表明,P-K滤波算法能够更有效地对差分传播相移进行衰减订正,其处理结果的平滑性和准确性更高,进而对水平反射率因子的衰减订正效果更好。