基于多级维纳滤波器的非均匀ΣΔ-STAP研究

该文提出了基于多级维纳滤波器的非均匀ΣΔ-STAP并行块处理算法,在非均匀环境下能快速有效检测动目标。文中基于多级维纳滤波的广义旁瓣对消器结构,提出了联合主波束检测和自适应功率剩余检测的两级级联非均匀检测算法,能有效增强对弱干扰目标样本的检测能力。同时,将改进的并行块处理引入非均匀ΣΔ-STAP算法,极大地降低了系统运算量。理论分析和仿真实验表明,该算法能有效剔除干扰样本,提高动目标检测性能,收敛速度快,运算量小,鲁棒性强,易于工程实施。     

一种基于多级维纳滤波的多通道SAR动目标检测算法

该文针对机载多通道SAR-GMTI系统及实测数据,提出一种新的地面慢动目标检测算法。新算法利用多级维纳滤波器实现多通道SAR系统杂波抑制,同时结合对角加载技术和非均匀检测器,进一步改善SAR系统在非均匀环境下的动目标检测性能。实测数据实验结果表明:与常规的自适应检测方法相比,新算法能够明显提高系统对杂波的抑制能力及非均匀环境下系统的动目标检测性能。     

∑△-STAP与∑△G—STAP抗有源干扰性能比较

在有源干扰下，机载脉冲多普勒雷达检测性能往往受到严重影响。文中提出了∑△-STAP和∑△G-STAP抗有源干扰算法，通过仿真对∑△-STAP和∑△G-STAP抗干扰性能进行了详细分析与比较。结果表明，∑△-STAP号能翌誓二个特定方向的副瓣干扰，而∑△G-STAP由于有两个空域自由度，能同时对抗两个干扰。由于运算量小，实现简单，具有较大的工程推广应用价值。     

基于幅相信息的和差波束非均匀检测器北大核心CSCD

由于现有的非均匀检测器(NHD)普遍存在运算量大、难以实时实现等问题,文中提出了一种基于幅相信息的和差波束非均匀检测器。该方法首先采用恒虚警技术(CFAR)检测出强目标和强杂波信号,然后剔除强目标并对强杂波信号进行加权处理,以改善距离样本的均匀性,最后利用常规自适应算法抑制杂波,完成对弱目标的检测。理论分析和对实测数据的处理表明,该检测器能有效地检测出动目标,提高输出信噪杂比,并具有运算量小,易于工程实现等优点。     

机载火控雷达杂波抑制研究

研究了和差空时自适应处理(∑△-STAP)在机载火控雷达中的应用,针对在实际处理中,由于地面杂波的非均匀性将严重影响∑△-3DT算法处理的效果,在此结合非均匀环境STAP处理,采用功率选择训练的非均匀处理方法,降低了STAP处理代价,实际处理结果显示,该处理显著提高杂波估计和抑制性能,较大提高了动目标的检测性能,文中还对目标径向速度的估计和方位定位问题进行研究,为该技术用于机载火控雷达地面动目标检测创造了条件。     

和差波束直接数据域处理动目标检测方法研究

研究了和差波束直接数据域处理(∑△-DDD)动目标检测的算法和杂波抑制机理,提出了对DDD处理后数据进一步进行相干积累,补偿信号滤除引起的孔径损失,同时利用非检测多普勒单元输出信号采用单元平均CFAR算法来检测动目标.仿真实验表明,改进算法进一步提高了改善因子,同时有效解决了∑△-DDD算法的检测门限确定问题.该算法无需计算杂波协方差矩阵,运算量小,易于工程实时处理.     

空时二维自适应处理的目标污染样本挑选方法

在空时二维自适应处理(STAP)中,杂波样本数据不满足独立同分布(iid)条件是影响STAP处理的一个重要因素.这种非iid特性不仅包含地面的不均匀性和散射体的内部运动,也包括了目标和一些类似目标的干扰造成的样本数据污染.在某些情况下,被目标污染的样本会对权系数矢量的估计造成明显的影响,使输出信杂比大大下降.本文首先分析了目标信号对广义旁瓣相消结构(GSC)处理方式的影响,指出采用阻塞矩阵和不包含检测单元的辅助数据不能有效消除目标信号的影响.而现有的非均匀检测(NHD)方法不能有效挑出污染样本.据此,本文提出杂波剩余功率下降的目标污染样本选择准则和两种新的非均匀样本检测方法,可以将对自适应有影响的污染样本数据剔除.试验结果证实了新方法的有效性,而且其中一种方法的运算量很小,便于工程实现,具有较高的应用价值.     

一种波达方向估计的快速算法

提出一种波达方向估计的快速算法.为了估计到信号子空间,该方法只需要多级维纳滤波器的前向递推,不需要估计样本协方差矩阵和对其作特征值分解,也不需要多级维纳滤波器的后向递推.从而使得该方法具有小运算量和低复杂度的特点,易于实时处理.由于不需要估计样本协方差矩阵,所以该方法可以应用在小样本和快时变的信号环境中.仿真结果证明了该方法的有效性.     

宽带信号源数目和DOA快速估计

宽带信号源数目估计与其波达方向（DOA）估计是紧密相连的。文章综合考虑信号源数目和DOA估计,从减少算法的运算量出发,提出了一种新的宽带信号源数目和DOA快速估计方法。该方法首先利用多级维纳滤波器（MSWF）算法来估计信号子空间,避免了特征分解方法估计信号子空间所需要的大运算量;然后基于信号子空间的旋转不变性,提出了一种新的宽带信号源数目估计快速算法;最后利用信号子空间的旋转不变性来估计DOA,避免了谱峰搜索所需要的大运算量。计算机仿真试验验证了此方法的有效性。     

一种基于DSP的快速MUSIC测向方法研究与实现

讨论了MUSIC测向算法在DSP上快速实现的一种方法。利用多级维纳滤波的方法求解信号特征矢量和信号空间维数,有效地减少了算法的运算量;同时利用TI公司高速DSP芯片(TMS320C6713)的可多流水线并行运行优势,实现了一种基于9元均匀圆阵的快速MUSIC测向方法。     

一种快速的空时级联频率—到达角估计

为减少算法运算量,将多级维纳滤波器引入到空时级联频率—到达角估计中,提出一种快速级联估计算法.快速算法通过简单的乘累加运算得到噪声子空间,避免了对阵列协方差矩阵的特征分解,减少了算法运算量.仿真结果表明:在信噪比大于5 dB时,原有算法和快速算法性能相当,频率估计标准差均降到1MHz以下,DOA估计标准差小于1.     

数字电视外辐射源雷达目标徙动补偿新方法

增加相参积累时间是提高数字电视外辐射源雷达探测能力的一种较为常见的技术,但当目标速度和加速度较大时,长时间相参积累会使目标回波面临距离徙动和多普勒徙动,且当外辐射源雷达信号在慢时域为非均匀采样(如中国移动多媒体广播信号)时,广泛采用的如Keystone变换和Radon-Fourier变换等徙动补偿算法已不能很好地适用。该文研究了一种基于两次短傅里叶变换的徙动补偿算法,可同时适用于非均匀和均匀采样信号,并在此基础上提出一种修正算法,修正后的该算法能检测具有更大速度和加速度的目标,同时用于均匀采样时,相对已有一些算法其运算量更小。文中首先分析了非均匀采样信号的特殊性及该特殊性带来的新困难,接着基于该特殊信号的多普勒处理阐述了徙动机理与该徙动补偿算法的基本原理。仿真和实测数据处理证明了该算法的有效性。     

相控阵AEW雷达动目标检测的最大似然方法

非均匀环境对空时自适应处理(STAP)是一个挑战.对此,该文提出了一种基于最大似然估计的相控阵AEW雷达动目标检测方法.该方法具有计算量低、主杂波区性能好和孤立干扰抑制能力强等优点.其有效性得到计算机仿真数据和某实测数据的处理结果所证实.     

基于多级嵌套维纳滤波器的空时自适应处理

针对空时自适应处理使计算量显著增加这个问题,本文研究一种基于多级嵌套维纳滤波器的降秩自适应滤波方法.进一步与主分量分析方法进行了计算机仿真比较,指出其有效的降秩作用.该方法运算量小,对采样要求低,不需要协方差矩阵,也不需要协方差矩阵求逆,增加了空时自适应处理的实际工程应用的可行性.     

ΣΔ-STAP与ΣΔG-STAP抗有源干扰性能比较

在有源干扰下,机载脉冲多普勒雷达检测性能往往受到严重影响。文中提出了ΣΔ-STAP和ΣΔG-STAP抗有源干扰算法,通过仿真对ΣΔ-STAP和ΣΔG-STAP抗干扰性能进行了详细分析与比较。结果表明,ΣΔ-STAP只能对抗一个特定方向的副瓣干扰,而ΣΔG-STAP由于有两个空域自由度,能同时对抗两个干扰。由于运算量小,实现简单,具有较大的工程推广应用价值。     

采用Lanczos算法快速估计噪声子空间

提出一种采用Lanczos算法估计噪声子空间的新方法。该方法采用传统的空间平滑技术解相干,然后由多级维纳滤波器的预滤波器的性质可知,多级维纳滤波器的冗余分解级的预滤波器可以构成一个噪声子空间。由此可以采用Lanczos算法快速估计到噪声子空间。由于不需要对协方差矩阵作特征值分解,而且所要求的冗余分解的级数较少,其运算量比基于特征值分解方法要小得多。此外,采用Lanczos算法计算降维矩阵和冗余矩阵只构成多级维纳滤波器的前向递推,从而使得算法的复杂度大大降低。最后,计算机仿真验证了该方法的有效性。     

基于自适应局域变换的离散干扰抑制算法

在非均匀杂波环境中,针对待检测距离单元的离散干扰严重影响统计空时自适应处理(STAP)杂波抑制性能的问题,提出了基于自适应局域变换的离散干扰抑制算法。该方法利用自适应局域变换矩阵具有局域变换和自适应滤波的双重特性,在较低计算复杂度条件下有效消除离散干扰对统计STAP方法的影响。仿真数据和MCARM实测数据分析表明,该方法能有效抑制待检测距离单元中的离散干扰和均匀杂波,显著改善STAP在非均匀杂波中的性能。     

基于MWF的非线性Volterra滤波

结合Volterra滤波的多人单出(MISO)模型,本文将多级维纳滤波(MWF)应用于非线性Volterra滤波,提出三种实现结构及其降秩滤波算法.MWF将期望信号连续投影到正交的低维子空间,利用嵌套的一组标量维纳滤波器实现滤波,避免求解观测矢量的自相关矩阵及其逆;而基于MWF的降秩滤波算法不需要进行计算复杂的特征值分解.结合中继卫星信道的非线性均衡对算法进行仿真,仿真结果表明三种结构均可以很好地收敛;降秩算法在减小运算量的同时,性能接近全秩算法.     

一种快速子空间测向算法

考虑用户先验知识提出一种快速子空间测向算法,构造了方向约束的相关相减多级维纳滤波器(MCSA-MSWF)方法,此方法在降低特征分解的基础上进一步降低了谱峰搜索的运算量,且克服了单纯基于多级维纳滤波器测向算法期望信号不准确的问题。仿真表明,该算法在低信噪比、小快拍数情况下具有更好的估计性能。     

自适应阵列中多级维纳滤波器的有效实现算法

在分析多级维纳滤波器实现算法的基础上,证明了由相关相减算法实现的多级维纳滤波器是一种酉多级维纳滤波器,与Goldstein、Reed和Scharf提出的原始实现算法相比,酉多级维纳滤波器具有更好的降秩性能。该文对相关相减算法中的阻塞矩阵进行改进,使多级维纳滤波器前向递推中观测数据向量的维数逐步降低,且同样能应用于相关相减算法结构。新的实现算法在进一步降低计算量的同时,得到与相关相减算法几乎相同的性能。仿真结果证明了该算法的有效性。