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.     

机载火控雷达慢速目标检测

该文研究机载火控雷达对慢速目标的检测方法以及发射信号带宽对慢速目标的检测性能的影响。通常情况下,机载火控雷达地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。该文结合实际情况。重点分析了机载火控雷达检测地面慢速目标的特点,分析了主瓣杂波这一制约系统检测性能的主要因素,比较了两类空时二维处理方案对慢速目标的检测性能。采用较大的发射带宽是火控雷达的发展方向,雷达发射信号的带宽是影响系统对慢速目标检测性能的重要因素,该文通过理论分析和仿真试验比较了不同带宽情况下系统对慢速目标的检测能力。     

机载火控雷达地面慢动目标检测方法研究

针对地面慢动目标检测困难的特点,提出了一种适用于单通道机载火控雷达的先滤波后自适应处理的方法.该方法先对雷达和路接收数据进行多次滑窗、时域多普勒滤波,然后按照线性约束准则对相同多普勒通道数据进行自适应处理.实测数据处理结果表明,该方法能有效抑制旁瓣杂波和部分主瓣杂波,从而提高了地面慢速目标的检测性能.     

一种有效的机载火控雷达地面动目标检测方法

研究机载火控雷达检测地面慢速目标的方法。由于机载火控雷达采用前向阵,脉冲重复频率低,使得杂波多普勒频率多重模糊。分析了机载火控雷达检测地面慢速目标的特点,提出了一种非自适应的干涉对消法与自适应的AMTI方法相结合的检测方法。分析结果表明,这种方法对雷达平台运动参数的估计精度要求较低,工程上易于实现。     

一种非均匀环境下的MIMO雷达STAP算法

用来处理机载天线阵列所获数据的自适应技术被称作空时自适应处理技术。为了准确估计出检测距离单元杂波干扰的统计特性,传统的STAP算法要求训练样本和待检测样本中的杂波干扰应该是独立同分布（IID）的。但对于MIMO雷达体制和在雷达实际工作的非均匀杂波环境下很难做到这一点。本文将适用于均匀杂波环境的子空间算法推广到了非均匀环境下,仿真结果表明推广后的子空间算法在非均匀杂波环境下有着优秀的性能。     

一种机载前视阵雷达近程杂波谱补偿方法

机载前视阵雷达近程杂波谱在方位-多普勒域随距离变化剧烈,功率谱不重合并严重展宽,直接进行空时自适应处理（STAP）不能在待检测单元形成窄而深的凹口,致使地面动目标检测（GMTI）性能下降。文中提出一种导向矢量矩阵最小二乘拟合方法,该方法利用训练单元和近程待检测单元导向矢量拟合矩阵对杂波数据进行变换,使训练单元的杂波子空间逼近于待检测距离单元,从而实现了机载前视阵雷达近程杂波谱重合。仿真实验表明该方法能够对近程杂波非均匀性进行有效补偿,减轻杂波谱随距离变化对空时自适应处理性能的影响。     

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。     

机载火控雷达主杂波精跟踪

介绍了机载火控雷达主杂波中心频率精确跟踪的方法,综合采用了主杂波粗跟踪、线间地速校正迭代、帧内主杂波距离-频率校正和功率谱相关函数法估计4种算法对主杂波中心频率进行精确估计,分析了4种估计算法的精度特性,给出了工程应用结果。该方法已成功应用于空时自适应处理的地面慢动目标检测方式。     

基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达杂波抑制方法

相对于传统机载相控阵雷达单输入多输出（SIMO）体制，多输入多输出（MIMO）机载雷达中的空时自适应处理（STAP）技术可以获得杂波抑制和动目标检测性能的大幅提升。但是传统机载MIMO雷达空时自适应处理所需要的计算量和样本需求量巨大，无法满足非均匀杂波环境和实时性要求。为了解决这一问题，本文提出了一种机载MIMO雷达空时自适应杂波抑制方法（clutter suppression based on space time sampling matrix, CSBSM）。该方法利用了杂波协方差矩阵的低秩特性，基于空时采样矩阵构造杂波协方差矩阵，并通过空时滑窗处理对杂波功率进行估计，在非均匀杂波环境下CSBSM方法仅需要单个样本即可实现对杂波的有效抑制。同时，由于空时采样矩阵和独立采样点位置可离线计算，因此CSBSM方法的运算量较小，适用于极端非均匀杂波环境。计算机仿真结果验证了所提方法的有效性。     

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。     

关于动目标近距的杂波谱中心补偿

杂波谱中心补偿是机载雷达动目标检测的关键步骤.杂波谱中心的估计方法主要有两种:惯导估计法和回波数据估计法.对于机载雷达的动目标检测所运用的估计方法利用回波数据进行估计杂波谱中心,然后利用惯导估计的杂波谱中心进行解模糊操作.但是在5km近距的杂波谱中心发现,传统的回波数据方法—重心法估计、相关法估计,仍然会使动目标检测出...     

单脉冲机载火控雷达地面动目标检测方法

提出了一种单脉冲机载火控相控阵雷达的主杂波谱区低速运动目标检测方法,该方法结合单脉冲精确测角和杂波谱展宽后在频域能量分散的特点,采用多普勒通道测量角度值与其对应的杂波单元的角度值的误差作为检测统计量,以实现极低速地面运动目标的检测.分析和仿真结果表明,在波束扫描方位角增加引起杂波谱严重展宽时,该方法仍然具有良好的极低速运动目标检测性能.     

基于封闭式鲁棒中国余数定理的两目标距离估计算法

工作在高脉冲重复频率（Pulsed Repetition Frequency, PRF）模式下的脉冲多普勒（Pulse Doppler, PD）雷达具有复杂气象杂波和强地杂波背景下检测运动目标的能力,但是远距离目标检测存在距离模糊问题。传统的解距离模糊算法大都采用参差重频模式下的中国余数定理（Chinese Remainder Theorem, CRT）,但是由于多目标的视在距离与目标的对应关系事先未知,对基于中国余数定理算法进行距离估计带来困难。该文提出一种基于封闭式鲁棒中国余数定理的两个目标距离估计的方法,该方法无需考虑视在距离与目标的对应关系,在视在距离存在误差的情况下,利用封闭式的简单解析方法快速准确地重构出两个目标的真实距离。理论分析和仿真结果表明,该文所提方法可以高效地实现高PRF雷达两个远距离目标的距离估计。      

基于线性约束的空时自适应单脉冲技术

机载雷达平台的空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)通常用于对地面运动目标的检测,但无法实现对相应目标的空时参数估计。该文基于线性约束自适应单脉冲技术,提出一种运动目标空时参数估计新方法。该方法通过对差波束进行零点约束、鉴角率约束及去耦约束,有效地克服了主瓣内杂波对差波束形状的影响,保持了单脉冲特性,提高了目标空时参数的估计性能。仿真结果表明,与同类方法相比,该方法具有优异的空时参数估计性能。     

机载火控雷达杂波分区抑制方法研究

在实际工程中,机载火控雷达杂波多普勒谱通常可分为主杂波区和清洁区两部分。常规杂波抑制算法多是对全部数据进行处理,易造成清洁区目标的信杂噪比损失。文中针对和差双通道机载火控雷达的特点,基于杂波分区抑制思想提出了一种杂波分区方法,通过多普勒频心估计和杂波平均功率幅度增量搜索,实现了对杂波的分区,然后在主瓣杂波区采用自适应算法抑制杂波,在清洁区采用恒虚警算法直接进行动目标检测。对实测数据的处理结果显示,该方法不但具有与常规杂波抑制算法相近的动目标检测效果,而且降低了清洁区目标的信杂噪比损失,具有运算量小、易于工程实现等优点。     

Parametric Velocity Synthetic Aperture Radar:Signal Modeling and Optimal Methods

Velocity synthetic aperture radar (VSAR) is equipped with a linear array to receive the echoes from a radar illuminating area via multiple channels, each of which can reconstruct a reflectivity image for the same stationary scene. Based on analysis of pixel vector sampled among multi-images, VSAR may effectively suppress the strong ground clutter and improve moving target detection and location. In this paper, different Doppler-distributed properties are derived for the moving target and clutter, respectively. Then, we propose a novel parametric statistical model for VSAR by dividing the pixel vector into three components, namely, target, clutter, and noise. Furthermore, a method of adaptive implementation of optimal processing (AIOP-VSAR) is presented for moving target detection. It is shown that the optimum detection performance may be obtained via AIOP-VSAR, particularly for the slowly moving target in an inhomogeneous clutter environment. Also, the Cramer–Rao bounds (CRBs) are derived for the estimation of unknown model parameters, as well as the azimuth locations of moving targets, and the maximum-likelihood methods are proposed to reach these CRBs. Based on the proposed target detection and parameter estimation methods, we present a complete parametric flowchart for VSAR. It is demonstrated that the proposed flowchart may effectively mitigate the “azimuth location ambiguity” of VSAR and has the super-resolution ability to resolve “velocity layover” for multiple targets. Finally, some detailed numerical experiments and scene simulations are provided to show the effectiveness of the proposed methods.      

基于CSI处理的三通道机载SAR地面动目标检测

本文运用杂波抑制干涉的方法来提高系统处理时的杂波对消能力,该方法通过在图像域直接补偿通道间相位差之后进行子图像间的两两对消,并进行动目标的相位干涉,以确定动目标的方位位置.因而能有效地完成被地杂波掩盖的地面慢速运动目标的检测、测速及高精度定位.最后给出了对部分实测数据采用32个方位脉冲相干积累对消后进行恒虚警检测的处理结果.