一种抗密集欺骗式干扰的机载雷达动目标检测方法

密集欺骗式干扰不仅会引起大量虚警,还会抬高恒虚警检测器的门限,导致机载雷达的动目标检测性能严重下降。针对此问题,该文提出一种基于数据拟合的机载雷达抗密集欺骗式干扰的动目标检测算法。该算法选取待检测单元附近的数据样本构造基矩阵,对待处理数据进行最小二乘拟合;同时,对拟合系数的边界进行自适应约束以保护可能存在的目标信号。该算法可以有效滤除密集欺骗式干扰,消除其带来的虚警,能够显著改善机载雷达的动目标检测性能。基于实测数据的实验结果验证了该算法的有效性。     

FDA-MIMO雷达非自适应波束形成抗主瓣欺骗式干扰研究

频率分集阵（frequency diverse array, FDA）雷达通过在发射阵元间引入微小的频率步进量,具有额外的距离维可控自由度。通过结合多输入多输出(multiple-input and multiple-output,MIMO)技术,可在接收端分离发射波形,并获得距离角度耦合的发射导向矢量,增加了信号处理的灵活性。本文针对主瓣欺骗式干扰抑制问题,在FDA-MIMO 雷达体制中提出了一种基于非自适应波束形成的抗干扰方法,通过选择合适的频率步进量,使欺骗式假目标位于波束形成方向图的零点,从而实现对其的抑制。仿真实验验证了所提方法的有效性。      

一种空域-极化域联合稳健自适应波束形成算法

为有效提高阵列对来波方向误差和极化参数误差的鲁棒性,提出一种空域-极化域联合稳健自适应波束形成算法,首先在每个干扰信号来波方向-极化角区间上重构干扰噪声协方差矩阵,然后在期望信号来波方向-极化角区间上估计其导向矢量,设计空域-极化域联合稳健波束加权。通过仿真实验可发现,所提算法对由来波方向角度误差和极化参数误差所引起的导向矢量失配具有很好的鲁棒性。     

一种改进的极化域-空域联合的自适应波束形成算法

为了进一步提高传统最优空域滤波算法的性能,本文提出了一种基于极化敏感天线阵列的极化域-空域联合的自适应波束形成算法.在给出了算法的信号模型和算法原理的基础上,详细的阐述了该算法实现极化域-空域联合自适应滤波的机理,然后利用计算机仿真较全面地分析和比较了算法的性能.理论分析和仿真结果表明,本文提出的新算法在提高输出信干噪比和削弱指向误差影响等方面明显地优于传统的最优滤波方法.     

极化域-空域联合的APES波束形成

为了进一步提高极化敏感阵列的滤波性能、得到更为稳定的波束图,将常规的幅度相位估计算法扩展到极化域-空域联合的自适应波束形成中,提出了一种新的波束形成算法SPAPES(Spatial-Polarization Amplitude and Phase Estimation)。首先,给出了算法的信号模型。然后,对所提出算法的滤波原理作了理论推导,得到了最优权向量的表达式。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性。计算机仿真结果表明,在强期望信号功率、低采样快拍数的情况下,所提算法都可以很好地在空间-极化联合域中抑制干扰,同时该算法还具有对相干信号的解相干能力。     

极化域空域联合匹配波束形成技术研究

针对普通相控阵雷达可能因存在天线极化失配而导致对接收信号的损失问题,提出采用极化阵列天线体制的办法。研究了完全极化情况下极化阵列雷达的波束形成技术。提出了极化域-空域联合匹配滤波方法,推导了极化阵列波束形成的具体解析表达式,并与普通相控阵雷达进行比较,得到了极化阵列雷达具备更强的稳健性:极化阵列雷达不仅能控制波束的指向,而且,还能调整极化与接收信号在极化域空域上联合匹配,增强目标信号,提高信噪比。例分析和仿真结果验证了理论模型正确性。     

机载雷达的空时发射与编码

论述远程机载雷达,阐明了宽带波形和多通道的同时需求开通了走向新的空时自适应信号与处理技术的道路,从而改进对多个地面和空中目标的探测与分类。     

基于密集干扰的机载雷达STAP技术的干扰研究

空时自适应处理（STAP）技术是新一代机载预警雷达的关键技术,其优越的抑制杂波和干扰的性能给电子对抗提出了严峻考验。从STAP技术的原理出发寻找其不足,通过密集干扰使得STAP最优时,系统因缺乏足够多的自由度干扰抑制性能大大下降,最后通过仿真验证了该方法的干扰效果。     

机载雷达极化空时自适应滤波性能分析

该文针对极化空时自适应处理时,目标极化状态未知的瓶颈问题,提出了先预估计目标的极化状态,然后再进行滤波的方法。该方法无需在极化域专门设置滤波器组进行搜索,大大减少了计算量。提出了最小方差无偏估计和正交投影估计两种极化矢量的估计方法,并将估计性能与Cramer-Rao界进行了比较,从理论上证明了最小方差无偏估计性能较好。与之相对应,提出了两种极化空时自适应滤波方法。仿真验证了特别当目标慢速运动时,极化空时自适应滤波明显优于空时自适应滤波。     

自适应机载雷达空-时处理性能的改善

在机载预警雷达中，对低速目标的检测是很重要的，却又是非常困难的．本文提出了一种时域预处理的时-空二维自适应处理新方法，与先前提出的TSA滤波法[1]相比，新方法稍增加一些运算量，但在低速日年检测性能上有较大的改善。     

基于频率分集阵列的机载雷达距离模糊杂波抑制方法

针对机载预警雷达运动目标存在距离模糊的问题,该文提出一种基于频率分集阵列体制的空时自适应处理(STAP)距离模糊杂波抑制方法。该方法利用频率分集引入的距离维可控自由度,将距离模糊数反映到信号的导向矢量中,通过将不同距离模糊区域的杂波和目标信号在空间频率域实现分离,并在不同的距离模糊区实现杂波抑制。该方法仅在一个脉冲重复频率下即可实现运动目标检测和距离解模糊,大大提高了机载雷达系统的性能。仿真实验验证了该文方法的有效性。     

一种稳健的机载非正侧视阵雷达杂波抑制方法

非正侧视阵列构型会导致机载雷达回波数据非均匀,从而严重削弱传统空时自适应处理算法的杂波抑制性能。针对此问题,该文提出一种对阵元误差稳健的非均匀杂波抑制方法。该方法首先根据雷达系统参数等先验信息构造杂波表示基;然后在考虑阵元误差下对待检测单元数据进行迭代的最小二乘拟合,文中推导出了该问题的闭式解;最后对拟合后的剩余数据进行脉冲多普勒处理以及恒虚警检测。该方法不需要训练样本,且能够在没有俯仰自由度的情况下对机载非正侧视阵雷达的非均匀杂波进行有效抑制。仿真结果验证了该方法的有效性。     

机载相控阵雷达近程杂波抑制的俯仰向空域自适应算法

该文针对机载平面阵列相控阵雷达的动目标检测提出了一种俯仰向空域自适应的近程杂波抑制算法。该方法利用平面阵列天线在俯仰向的自由度,在近程杂波的支撑区域内沿着多普勒单元选取训练样本估计协方差矩阵,计算俯仰向空域最优权。在存在距离模糊的情况下,该方法可以自适应地滤除近程杂波,保留远程杂波,从而增强了杂波的距离均匀性,有利于提高后续的方位空域和时域STAP的性能。     

机载MIMO雷达两级降维杂波抑制方法

该文针对机载MIMO雷达杂波抑制问题,提出一种低复杂度的空时自适应处理(STAP)方法。首先利用多普勒滤波对杂波信号进行时域降维处理;然后将空域发射-接收2维波束形成权向量表示成发射权和接收权的Kronecker积,并建立关于这两个权值的二元二次代价函数从而实现空域二次降维;最后提出最小化代价函数的双迭代算法,交替优化两个权值。仿真结果表明该算法收敛速度快,运算量小,尤其在小样本条件下其杂波抑制性能显著优于mDT方法。     

一种两级机载MIMO雷达空时自适应处理方法

机载MIMO雷达可联合利用时间自由度、发射和接收空间自由度抑制杂波,但只能利用接收空间自由度抑制有源干扰。基于此特点,该文提出一种机载MIMO雷达的两级空时自适应处理方法抑制杂波和干扰。第1级处理中只利用部分空间接收自由度进行干扰抑制,同时实现降维处理;第2级通过匹配滤波获得发射空间自由度,并联合剩余接收空间自由度和时域自由度,进行空时联合自适应处理抑制杂波。该方法通过分级处理既有效利用了MIMO雷达的发射自由度进行杂波抑制,又同时大大减低了计算量和样本需求。理论分析表明存在强干扰时,两级处理的理论性能可以逼近全维处理的最优性能。仿真实验表明了该算法的有效性。     

稳健的机载预警雷达多通道海杂波抑制方法研究

在机载预警雷达对海洋背景运动目标的探测过程中,雷达平台的高速运动状态使得海杂波多普勒谱发生严重展宽现象,影响目标的检测性能.针对此问题,空-时自适应处理是一种有效的杂波抑制技术,该技术利用杂波的空-时2维耦合特性进行杂波抑制.但相对于陆地杂波而言,海杂波的内部复杂运动特性使得杂波空-时谱发生展宽现象,导致杂波多普勒频率...     

利用重叠子阵交替发射提高机载双基正侧阵雷达杂波抑制性能的方法

距离非平稳杂波抑制是机载双基雷达空时自适应处理面临的重要困难之一。针对此问题,该文提出一种利用重叠子阵交替发射技术来抑制距离非平稳杂波的新方法。该方法通过交替发射使机载双基正侧阵雷达的杂波脊落在发射和接收空间频率以及多普勒频率构成的3维频率空间的一个平面上,并且目标不落在该平面。由于该杂波平面具有距离平稳性,这保证了空时自适应处理可以有效地抑制该杂波平面,进而能够有效抑制距离非平稳杂波。仿真结果验证了该方法的有效性。     

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。     

基于稀疏贝叶斯学习的机载双基雷达杂波抑制

机载双基雷达杂波与构型有关且具有严重的距离依赖性,因此杂波脊复杂多变,独立同分布(IID)的样本很少。传统的空时自适应处理(STAP)方法受独立同分布样本数的限制,对机载双基雷达杂波的抑制性能有限。基于机载雷达杂波在角度-多普勒域分布的稀疏特性和稀疏贝叶斯学习(SBL)在稀疏信号重建方面的优势,该文将SBL算法应用于较为复杂的机载双基雷达双动模式下杂波抑制,该方法可以用少量训练单元杂波估计待测距离单元的杂波协方差矩阵(CCM),然后进行空时自适应处理;同时,该算法不需要样本独立同分布,在双基双动模式下对杂波的抑制性能较好,仿真结果验证了算法的有效性。