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。     

机载雷达空时二维自适应处理方法—时空子阵联合处理

本文提出一种机载相控阵雷达空时二维联合自适应处理的新方法－时空子阵联合处理，并进行了分析与讨论，这一方法的特点是性能优越，实现简单，尤其适合非正侧面阵。     

空时误差情况下的STAP方法性能分析

空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）技术可以实现对机载雷达杂波的有效抑制,显著提高机载雷达对运动目标的检测性能。但在实际工程应用过程中,STAP技术不可避免地会受到各种空时误差的影响,导致其性能严重下降。本文首先给出了各种空时误差的数学模型,然后从目标导向矢量失配和杂波自由度增加两方面系统分析了误差影响STAP性能的内在机理,并以信杂噪比（Signal to Clutter plus Noise Ratio,SCNR）损失为指标分析了不同误差对STAP性能的影响,最后通过仿真实验对相关分析进行了验证。本文工作量化了不同误差对STAP性能的影响程度,可为机载脉冲多普勒雷达空时误差补偿提供重要的理论支撑。      

机载雷达空时自适应处理的实时实现

多通道机载雷达空时自适应 (STAP) 算法运算量巨大,不易实时实现。本文详细分析了部分自适应STAP的3个计算步骤,指出了其内在并行性。针对多片DSP系统提出了一种部分自适应STAP并行算法,给出了该算法的任务划分、执行模型、任务映射策略以及性能评价函数。该算法在不同的计算阶段之间进行数据重映射。通过数据试验证明这种基于多片DSP系统的STAP并行算法具有较高的实时性能。     

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。     

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。     

机载雷达时-空二维部分联合自适应处理

本文在进一步分析机载侧面阵雷达二维联合处理与级联处理之差异的基础上,提出了一种对阵元误差具有较高容差能力的二维滤波新方法,先用降维变换将时空二维场数据变换到低维空间,再进行联合域波束空间部分自适应处理。     

机载雷达时-空二维自适应处理新方法

本文针对机载侧面相控阵雷达的杂波谱特点,提出了一种基于列子阵结构的先时后空局域联合二维信号处理方法。文中对该方法的原理和性能作了较详细的讨论,并与其它两种方法作了比较,理论分析和计算机模拟均表明新方法的性能和容差能力较好,特别是在主杂波附近区域的改善因子有明显的提高。     

基于联合稀疏功率谱恢复的机载雷达稳健STAP算法研究

机载雷达信号的空时自适应处理（STAP,Space-Time Adaptive Processing）需要利用样本数据来估计杂波协方差矩阵.非均匀杂波环境中的离群点会使协方差矩阵的估计出现偏差,从而导致信号相消现象.针对此问题,本文提出一种基于联合稀疏功率谱恢复的STAP算法（JSR-STAP）处理非均匀杂波,以克服离群点对正侧视模式机载雷达的STAP性能的影响.JSR-STAP算法在高分辨稀疏恢复的条件下,利用多快拍间杂波和离群点的分布规律和相关性不同,通过范数选择合适的稀疏恢复系数来实现离群点的抑制.Monte Carlo实验证明JSR-STAP算法的稳健性和动目标检测性能均优于传统的STAP算法.     

双基地机载预警雷达空时自适应处理方法

本文在文献[1] 所建杂波模型的基础上,进一步研究空时自适应处理对双基地机载预警雷达杂波的抑制问题.深入分析了双基地机载预警雷达杂波距离多普勒特性,进而提出了一种基于距离多普勒补偿的空时二维自适应处理方法.理论分析与计算机仿真表明,该算法能有效实现工作于低重频时双基地机载预警雷达杂波抑制.     

空域分解的机载MIMO雷达空时处理方法

相对于传统机载相控阵雷达,应用于机载多输入多输出雷达中的空时自适应处理（MIMO-STAP）技术可以获得杂波抑制和动目标检测能力的大幅提升.但是传统MIMO-STAP所需要的计算量和样本需求量巨大,无法满足实际处理要求.为了解决这一问题,我们提出了一种基于空域多级分解的机载MIMO雷达后多普勒自适应方法.该方法将后多普勒自适应权系数进行分解,使其变为几个短向量的Kronecker乘积,然后利用循环迭代的思想求解自适应权.实验表明该方法具有快速收敛性,在小样本大阵列条件下该方法明显优于传统的后多普勒处理方法.     

基于多帧观测联合感知的空时自适应处理

在机载雷达体制中,空时自适应处理STAP(Space-Time Adaptive Processing)可有效抑制杂波并显著提高雷达对慢动目标的检测性能.但是在非均匀环境中,缺乏独立同分布的训练样本会使STAP性能严重下降.针对这个问题,本文提出一种基于多帧观测联合感知的空时自适应处理方法.该方法交替发射正交信号和普通的相控阵信号.检测前,通过当前及先前的环境回波感知观测场景获取杂波信息;检测时,先利用杂波信息结合平台参数及系统参数估计杂波协方差矩阵,再将估计的协方差矩阵与样本协方差矩阵进行组合以构造空时滤波器,抑制杂波,提高输出信杂比.仿真结果表明,与现有的知识辅助类STAP算法和降维算法相比,该方法在缺乏准确先验知识的情况下,可以有效地抑制非均匀杂波.     

主瓣干扰下多点约束自适应单脉冲测角方法

当存在主瓣干扰的情况下,采用常规的自适应波束形成技术会使单脉冲曲线严重失真,从而导致无法对感兴趣的目标正常测角及跟踪。为了在抑制主瓣干扰的同时能基本保持自适应单脉冲比曲线不失真,提出了一种基于多点约束的自适应单脉冲测角方法,该方法采用约束自适应波束形成技术,即在自适应抑制干扰的同时选取多个约束点对用于测角的单脉冲比进行约束,从而大大提高了存在主瓣干扰下单脉冲测角的性能。计算机仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于三阶泰勒展开的自适应单脉冲测角方法

单脉冲方法是雷达中广泛使用的目标角度精确测量方法,自适应和单脉冲技术的结合大大提高了雷达对干扰环境的适应能力.但是,主瓣内明显偏离波束中心的目标,自适应单脉冲方法会出现较大的测角偏差.为解决上述问题,文中提出采用自适应单脉冲比三阶泰勒展开式进行目标角度估计的方法.该方法首先对自适应单脉冲比在波束中心进行三阶泰勒级数展开,然后利用多项式求根公式估计出目标角度.计算机仿真实验验证了该方法可以有效扩展目标角度精确测量范围.     

基于逆QR分解的机载雷达空时二维自适应处理算法

对于各列先微波合成为列子阵的矩形正侧面相控阵机载预警的雷达的空时二维自适应处理,由于不可避免的阵元随机幅相误差导致各列子阵的仰角方向图（特别在副瓣区）有罗大差异,其杂波谱沿斜距呈非平稳性,要求空时二维自适应处理的权值能适应这种非平稳性,本文基于逆ＱＲ分解技术提出了一种求解空时二维自适应处理权值的快速递推算法,实验结果表明,用该算法获得的权值有效地民晨平稳环境下杂波抑制性能。     

基于最大似然估计的机载双基地雷达距离模糊杂波抑制方法

针对存在距离模糊情况下机载双基地雷达杂波抑制的难题,本文分析了存在距离模糊时机载双基地雷达的杂波特性,提出了一种基于最大似然估计的机载双基地雷达距离模糊杂波抑制方法.该方法首先通过最大似然估计对训练样本所包含的各个模糊距离环的杂波幅度进行估计,然后通过非均匀采样重构待检测距离门及其模糊距离环的杂波数据,再由重构的杂波数...