基于多特征结合的MIMO穿墙雷达“鬼影”抑制

穿墙雷达由于其工作环境的复杂性,导致接收的目标信号十分微弱,即使通过背景对消抑制了天线耦合波、墙体直达波等强杂波,目标信号也难以突显,同时传统的检测方法并不能解决目标与墙体等环境响应产生"鬼影"目标的问题。为解决这一问题,建立了点目标、扩展目标以及运动目标等模型对虚假"鬼影"目标的产生原因进行分析,并提出了一种基于幅度和空间位置等特征相结合的图像检测方法。仿真和实验结果证明了"鬼影"的理论分析和方法的有效性。     

基于组合滤波的压缩感知穿墙雷达杂波抑制

针对压缩感知穿墙雷达成像过程中受壁杂波污染严重等问题,提出了一种组合滤波的杂波抑制算法。该算法利用小波预处理、统计信号滤波法相结合的方式对回波信号进行处理,通过动态阈值分段弱正交匹配追踪进行稀疏迭代求解。在强壁杂波存在的情况下,组合滤波法能够有效地消除杂波检测出墙后目标。实验结果表明,该算法与传统单一主成分分析、奇异值分解和经验模态分解滤波相比,所成雷达像的子杂波比分别提高了1.57、1.52、1.26倍。     

基于因子分析法和图像对比度的穿墙雷达杂波抑制

在穿墙成像中,墙体反射波、天线耦合波等杂波常常将目标信号淹没,严重影响了目标的探测、定位等后续处理。为解决这一问题,该文采用因子分析法抑制杂波,并提出一种新的准则图像对比度,作为因子选择的衡量标准。为验证了这一方法的有效性,该文设计了暗室穿墙实验,分别对木板墙和混凝土墙后目标进行探测,并采用所提出的方法对得到的回波数据进行处理,实验结果表明,该方法能够在目标信息未知的条件下,得到最优的杂波抑制结果。     

基于LS迭代熵值穿墙雷达墙体杂波抑制

在穿墙成像雷达中，建筑物前后墙体的回波是杂波抑制的主要问题。此类杂波往往会强于目标信号数个量级，对所需目标的回波信号检测与成像造成严重干扰。针对墙体类强杂波问题，提出了一种基于拉普拉斯平滑迭代处理的墙体强杂波抑制算法。首先对回波信号进行离散化，然后在计算离散信源的概率空间时对概率进行拉普拉斯平滑处理，然后对其进行迭代熵值处理，通过迭代过程，有效地提高信杂比增量。为了验证算法的可靠性，采用时域有限差分法进行实验建模，并对结果进行严谨的分析，算法能够达到预期效果。     

一种有效的穿墙雷达成像杂波抑制算法

在穿墙雷达成像中,杂波对临近墙体目标的成像和检测造成严重的干扰。基于统计信号处理的杂波抑制算法近年来广泛应用于消除背景杂波,但这些算法带来的门限确定问题使其在实际应用中性能下降。考虑到实际应用环境的复杂性,提出一种有效的两阶段杂波抑制算法,该算法首先在SVD的基础上提出一种新的方法来确定奇异值的门限以抑制强杂波,然后对第一阶段的成像结果进行基于PCA的图像增强处理,抑制弱杂波和系统噪声,进一步突显目标信息。实验结果证明了提出的两阶段杂波抑制算法具有可行性,能够实现对临近墙体微弱目标的精确成像。     

倾斜阵列下奇异值分解穿墙雷达杂波抑制

天线阵列与墙体之间的未知倾斜角会影响超宽带穿墙雷达目标位置探测与成像。针对天线阵列不平行于墙体时引起的目标偏移与墙体杂波难于抑制的问题,提出时延校正的基于Jacobi奇异值分解的杂波抑制算法。即首先通过时延校正使得天线阵列等效于平行于墙体放置,再通过单边Jacobi实现奇异值分解,获取正交性好的奇异向量,利用子空间投影抑制墙体杂波,最后对目标进行探测与成像。仿真结果表明经过该方法处理后可准确定位目标,并且能够获得较好的墙体杂波抑制效果,成像的目标杂波比有了明显提高。     

基于子空间技术中奇异向量分析的穿墙雷达杂波抑制方法

穿墙雷达成像中,墙体反射杂波干扰严重,严重影响目标成像效果.子空间技术对回波信号矩阵进行奇异值分解后去除墙体子空间,可以有效的抑制墙体杂波干扰,在穿墙雷达成像中具有广泛的应用.该文针对子空间技术中墙体与目标子空间的划分这一难题,提出一种基于奇异向量平稳度分类的墙体子空间提取技术.该方法利用墙体回波信号的相关特征,根据奇异值分解后各个左奇异向量的平稳程度来精确划分墙体与目标子空间.实验结果表明,与现有技术相比,该方法对墙体子空间的确定更加精准有效,提高了穿墙雷达墙体杂波干扰抑制能力,改善了墙后目标的成像质量.     

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。     

基于延迟锁定环跟踪对消技术的穿墙雷达杂波抑制

穿墙雷达成像中,墙体反射波等杂波严重影响成像效果.针对现有子空间技术等方法在去杂波同时会对目标信息造成消减这一问题,本文采用M序列雷达,提出一种多级延迟锁定环路技术.该方法对墙体反射波、直达波等强杂波时延分别进行准确估计,重建干扰杂波信号并从入射信号中消减,实现对杂波干扰的有效抑制,可以广泛的应用于执法、救援及反恐等各领域.结果表明,与平均消去、子空间杂波抑制技术对比,在不同噪声环境下,本方法均能够有效的抑制干扰,图像改善因子分别提高了1~6dB,目标成像效果得到大幅度改善.     

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。     

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。     

基于鲁棒主成分分析的多域联合杂波抑制算法

奇异值分解等传统算法在处理穿墙成像中的杂波抑制问题时,杂波消除不够彻底,目标成像质量不高,严重影响后续的目标检测与识别。为解决这一问题,该文基于鲁棒主成分分析理论,在回波域和图像域分别建立联合低秩稀疏模型,以光滑化快速交替线性化(SFAL)方法来求解模型,并对目标图像进行指数加权联乘多域图像融合处理,从而得到最终成像结果。仿真结果表明,该算法速度快、精度高,可有效改善目标成像质量,并能较好地满足穿墙成像的实时性和准确性要求。     

基于MIMO雷达的高分辨成像方法

以实现对空中目标的高分辨成像为目的,文章提出了基于MIMO雷达的技术解决方案.首先分析了MIMO雷达的工作原理和实现形式,而后建立了MIMO雷达成像模型,并推导出MIMO雷达多通道回波与目标空间频谱的对应关系.通过分析目标空间频谱的支撑区分布,论证了MIMO雷达阵列方位向的高分辨成像能力.最后进行了成像仿真实验.结果表明:在同等接收阵列条件下,MIMO阵列与实孔径阵列相比方位分辨率能够得到数倍的提高.     

非正侧视阵机载雷达杂波抑制算法研究

非正侧视阵机载雷达的空时二维杂波谱随距离的变化而变化,即在距离维是非均匀的,因此不能直接由邻近距离单元估计杂波协方差矩阵。为了解决这种由距离依赖性引起的杂波特别是近程杂波的非均匀问题,该文对多普勒频移算法进行了改进,将经过多普勒频移补偿后的数据转换到阵元-多普勒域,在多普勒域进行空间频率补偿,提高其在主杂波区的性能。改进算法既充分利用了原算法简单,易于实现的特点,又克服了原算法在大偏航角下性能下降的缺陷,仿真结果验证了该算法的有效性。     

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。     

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。     

一种基于谱极化参数的双极化气象雷达杂波抑制方法

针对双极化气象雷达中非气象回波的滤除问题,该文提出一种基于谱极化参数(SPP)的杂波滤波方法。不同于传统时域或频域的杂波抑制方法,该方法根据气象和杂波在距离-多普勒(RD)域内的特征不同进行前者的保留和后者的抑制。首先利用频谱极化特征构造SPP,结合形态学方法,在RD域内生成一个2元掩模。基于面向对象的思想,将2元掩模标记为气象对象掩模和杂波对象掩模。然后引入谱宽作为额外的参数,筛选出所有气象对象掩模,将其进行叠加可以获取完整的气象信息,最终生成SPP杂波滤波器。实测X波段和C波段气象雷达数据验证了所提方法的有效性。与移动双重谱线性退极化比(MDsLDR)滤波器和基于时域的门限因子杂波抑制方法相比,SPP滤波器在保留弱气象信息方面效果更好。此外,该方法计算复杂度低,可以实时应用于同时发射同时接收(STSR)和交替发射同时接收(ATSR)双极化气象雷达。     

基于压缩转发的协作MIMO雷达成像算法

以实现地面目标的快速、高分辨率成像为目的,本文提出了一种基于压缩感知和协作通信技术的解决方案。在分析压缩感知理论和传统协作MIMO雷达成像算法的基础上,提出了基于匹配滤波器的协作MIMO雷达回波信号的稀疏表示方法和用于恢复重构的基函数,并建立了基于压缩转发的协作MIMO雷达系统模型。该系统主要由收发雷达、转发节点和压缩感知成像处理中心组成,转发节点利用模拟/信息转换(AIC)测量框架将雷达回波数据压缩后转发,压缩感知成像处理中心接收到各转发节点转发的数据后,利用正交匹配追踪算法(OMP)进行距离向压缩和方位向压缩,从而实现快速、高分辨率成像。仿真结果表明,该方法比传统MIMO雷达对各转发节点的传输负荷要求低,成像速度快,目标旁瓣低,成像效果好。