机载雷达空时三维非自适应预滤波方法

该文提出一种机载雷达空时3维非自适应预滤波方法。利用可提前确定的载机偏航角、脉冲重复频率、阵元间距等雷达系统和载机平台信息,通过分析阵元在相邻两脉冲采样数据的结构,设计了一种空时3维非自适应滤波器,先滤除大部分杂波,使得剩余少部分杂波在降维自适应处理时能被充分抑制,提高了动目标检测性能。理论分析和仿真实验表明,该预滤波方法对载机偏航具有兼容性,能大大降低杂波自由度,在整个杂波区都有一定的性能改善,尤其在主瓣杂波区性能改善明显。     

机载MIMO雷达空时杂波块对消器

针对机载MIMO雷达杂波空时耦合的特性,提出了一种应用于机载MIMO雷达的空时杂波块对消器。利用MIMO雷达接收杂波的多普勒相位和空域接收相位之间的关系,设计系数矩阵来对消杂波,后续级联空时自适应处理方法能进一步抑制杂波和提高动目标检测性能。仿真实验表明,该杂波块对消器能对正侧视和非正侧视机载MIMO雷达均有较好的杂波抑制能力,从而进一步提高了后续空时自适应处理算法的动目标检测性能。     

一种机载相控阵雷达杂波抑制的空时块对消器设计方法

机载雷达的工作参数决定了地杂波在角度-多普勒空间的分布轨迹,该文首先在充分利用载机速度和雷达工作参数等先验信息的基础上,构建了机载相控阵雷达的杂波矩阵模型。然后基于空时等价性原理,提出了一种杂波空时块对消器的设计方法,该方法通过构造一个空时2维非自适应滤波器以对消杂波。仿真实验表明,该对消器可作为杂波预处理器,能有效改善常规MTI处理和降维STAP算法的杂波抑制性能。     

一种稳健的机载面阵雷达非均匀杂波抑制方法

在非均匀杂波和密集目标环境下,由于没有足够的独立同分布(IID)训练样本,传统空时自适应处理(STAP)方法的杂波抑制性能严重下降。针对以上问题,该文提出一种对阵元误差稳健的机载面阵雷达非均匀杂波抑制方法。该方法首先根据雷达系统参数先验知识构造杂波表示基矩阵。然后在考虑阵元误差的情况下,基于最小二乘准则迭代地估计杂波表示系数和阵元误差,最后利用估计得到的最优杂波表示系数和阵元误差直接在阵元脉冲域进行杂波对消。该方法无须估计待检测单元统计特性;没有孔径损失;不需要训练样本;即使在距离模糊情况下也能有效地抑制密集目标环境下机载面阵雷达回波数据中的非均匀杂波。仿真结果验证了该文方法的有效性。     

一种基于改进A2DC的机载双基杂波谱补偿方法

机载双基预警雷达目标探测系统具有较高的安全性和稳健的探测性能,但其非理想探测构型会造成杂波的非平稳性。传统自适应角度多普勒补偿(A2DC)方法对每个距离门的杂波数据进行空-时两维谱中心的估计,能够有效地补偿双基杂波因复杂构型引入的非平稳误差。然而,当回波中有较强的目标干扰信号时,自适应角度多普勒补偿方法会错误地估计该距离门杂波信号的空-时中心频率,造成目标信号产生相消现象。针对该问题,文中提出一种基于改进的A2DC的双基杂波谱补偿方法。所提方法将自适应角度多普勒补偿和广义内积法相结合,在杂波非平稳误差初步补偿之后剔除含有“疑似目标”的非均匀距离样本;并用该距离门附近样本的杂波谱中心估计参数构成相应的补偿矩阵,对该距离单元杂波数据进行角度-多普勒域的谱误差精确补偿;最终根据双基杂波非平稳误差精细化补偿后的样本数据,实现地理杂波的有效抑制,且有效避免了动目标信号因空域相消导致信杂噪比严重降低的问题。机载双基雷达杂波抑制和动目标检测的仿真实验结果表明,所提方法在面对多目标信号干扰时具有优良的双基杂波距离依赖补偿效果,从而完成稳健的地理杂波对消和动目标信号的可靠探测。     

机载双基地雷达STAP典型方法性能评估

首先建立了机载双基地雷达的杂波模型,然后分析了机载双基地雷达杂波谱的空时分布特性,最后比较了存在阵元误差、通道误差、载机偏航、杂波起伏4种非理想因素和不同脉冲重复频率情况下的机载双基地雷达典型空时自适应处理方法的杂波抑制性能.通过仿真比较得出,广义相邻多波束法是机载双基地雷达背景下具有实际应用价值的一种杂波抑制方法.     

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。     

抑制SAR图像中静止杂波背景检测慢速动目标

动目标的二次相位误差是方位向速度和距离向加速度作用的结果,导致信号的调频率改变.本文提出了一种抑制SAR图像中静止杂波背景检测慢速动目标的方法,它搜索动目标二次相位误差,汇聚动目标能量,同时利用包含正负对称二次相位误差的静止背景复图像模处处相等的规律,对消静止杂波背景,从而提高了检测动目标的性能.实测数据表明本算法有效.     

非合作连续波雷达中存在强直达波和多径杂波的运动目标检测方法

研究了利用非合作商用调频照射信号的收发分置连续波无源雷达系统运动目标的检测技术.针对该系统中强直达波及多径杂波对动目标检测的干扰,提出了一种直达波和多径到达时间为整数采样迟延的杂波抑制方法和利用分数内插提高杂波对消性能的算法.在杂波对消的基础上,通过对回波信号作长时间相干匹配滤波实现对微弱运动目标的检测.基于实测数据及实时系统的处理结果验证了方法的有效性.     

机载多通道雷达DPCA误差补偿及稳健的杂波抑制

 在实际的机载多通道雷达系统中,由于存在系统幅相误差和载机的非平稳运动,DPCA条件很难满足而导致杂波抑制性能下降.本文通过预滤波处理补偿了载机的运动误差,同时保证了运动目标信号的损失尽可能小,进而可以采用传统的自适应DPCA技术补偿系统的幅相误差.然而,当样本中存在强的运动目标时,自适应DPCA的权值估计偏差较大导致杂波抑制性能下降.针对该问题,从最大信噪比准则出发,提出了稳健的两通道自适应DPCA杂波抑制方法.在性能分析中,研究了预滤波对运动目标的影响,给出了预滤波后运动目标的相消曲线.最后通过实测数据和仿真目标实验,验证了本文方法的有效性.     

毫米波捷变频体制下低空风切变风速估计方法

机载气象雷达下视探测低空风切变时,复杂的电磁干扰及强地杂波会严重影响其对目标信号的检测,造成风场速度估计失准.针对上述问题,本文提出一种毫米波(millimeter wave,MMW)捷变频体制下的低空风切变风速估计方法.该方法采用载频脉组间捷变,在每个脉组内利用雷达系统先验信息设计两维两脉冲对消(two di-men...     

地面慢速目标检测的STAP方法

本文研究机载火控雷达检测地面慢速目标的空时二维处理方法.由于机载火控雷达是前视阵,工作波长短,载机运动速度快,脉冲重复频率低,使得杂波多普勒频率多重模糊,主瓣杂波带宽大,常规处理性能很差.本文重点分析了机载火控雷达检测地面慢速目标的特点,指出主瓣杂波是制约系统检测性能的主要因素,并结合这些特点比较了机载火控雷达滤除主瓣杂波的时空级联自适应处理和空时联合自适应处理的区别,比较了几种情况下系统对慢速目标的检测性能.     

机载雷达杂波特性及工程中的目标检测技术

针对机载雷达地杂波谱的分布特性,讨论了机载PD和相控阵两种体制雷达的工程可实现的地面目标检测方法,重点研究了空时二维处理技术在机载相控阵雷达杂波抑制中的应用,仿真结果证明3DT-SAP方法能有效改善杂波抑制性能,具有良好的工程应用价值.     

基于实测数据的地面慢速动目标检测

2001年夏对某机载战场侦察雷达的GMTI功能进行了挂飞试验,并录取了一批双通道(天线)数据.本文给出此数据的部分处理结果,包括地面场景的多普勒波束锐化(DBS)成像,落在旁瓣区的动目标的检测和干涉定位,空时联合处理杂波抑制和动目标检测.     

雷达仙波的抑制方法研究

仙波在特殊的气候条件下出现,会导致雷达终端显示器出现成片的慢速运动“目标冶,从而严重影响雷达的性能。文中结合某中重频雷达的实测数据,分析了雷达实测数据中仙波的特征,根据仙波的多普勒频率特征提出了分别基于自适应动目标显示、自适应动目标检测(MTD)处理的仙波抑制方法。由于仙波的多普勒频率未知,提出一种在MTD处理基础上对检测结果所在多普勒通道进行简单判断的仙波抑制方法。实测数据处理结果表明,三种方法都对仙波具有良好的抑制作用。     

杂波背景下的时距联合检测前聚焦方法研究

传统相干雷达信号处理流程对跨距离单元走动的目标一般采用脉冲压缩与Radon傅里叶变换(RFT)先后级联的处理方法,但级联方法存在以下问题：一是对高速目标能量积累的过程中目标峰值位置偏移甚至主瓣展宽、增益下降、旁瓣增高;二是缺少有效杂波抑制,影响弱目标检测。为此,该文借鉴多维信号联合以及杂波抑制的思想,提出一种杂波背景条件下将脉冲压缩、RFT与自适应杂波抑制联合的时距联合检测前聚焦方法(APCRFT)。该方法首先将脉内时间(快时间)与脉间时间(慢时间)两个雷达信号处理维度相联合,引入与高速目标相对应的二维导向矢量,补偿脉内和脉间的多普勒频移;然后根据辅助数据估计脉冲压缩前的杂波协方差矩阵;最后根据杂波协方差矩阵和导向矢量确定最优滤波器权矢量。在距离-速度二维空间中,该方法能有效地抑制杂波,同时对目标能量进行最佳聚焦。仿真结果表明,该方法与先脉冲压缩后自适应Radon傅里叶变换(ARFT)的级联方法相比性能更优。     

复杂地形环境下基于CL-KA-STAP的低空风切变风速估计方法

针对机载气象雷达在复杂的地形环境下探测低空风切变时,地杂波呈现的非均匀特征导致难以准确获得杂波统计特性,进而影响杂波抑制效果,使得风切变风速估计不准的问题,该文提出一种色加载知识辅助STAP(CL-KA-STAP)的低空风切变风速估计方法。该方法首先构造降维联合时空变换矩阵,并对待检测距离单元的回波信号进行降维处理,然后将由数字高程模型(DEM)和国家土地覆盖数据库(NLCD)获取的先验知识融入到组合空时主通道自适应处理器(CMCAP)中,构造色加载系数优化函数求解色加载系数,最后构造滤波器,实现杂波自适应滤波并准确估计风速。后续仿真结果证明了所提方法的有效性。     

基于自适应分区的非平稳杂波抑制方法

对于非正侧视阵机载雷达,杂波在近程表现出严重的非平稳性,在距离模糊情况下近程微弱目标和近程非平稳强杂波混叠,导致传统空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing, STAP)方法的运动目标检测性能严重下降。为了解决该问题,本文提出了一种基于自适应分区和正交投影的机载雷达非平稳杂波抑制方法。首先,基于回波数据在距离-多普勒域将机载雷达回波自适应划分为非平稳杂波区、平稳杂波区和清晰区,然后在非平稳杂波区采取俯仰维正交投影级联STAP处理,在平稳杂波区采取传统STAP处理,在清晰区采取传统PD处理。该方法能够显著提升机载雷达在全距离和全速度域的目标探测性能。仿真实验验证了所提方法的有效性。