机载双基地STAP的OP-DW预处理算法及其性能研究

距离模糊杂波和杂波数据样本距离非均匀对机载双基地雷达杂波STAP性能影响严重,文章提出了一种正交投影-多普勒频移算法以实现模糊杂波抑制和非均匀性补偿.该算法首先基于待检测距离环杂波空间和时间多普勒频率信息构造空间和时间投影矩阵,重构杂波数据,消除模糊杂波,然后利用多普勒频移对杂波样本间距离非均匀性进行补偿.仿真表明:该...     

机载雷达高速空中机动目标检测新方法

空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)是一种有效的机载雷达运动目标检测方法.空中目标的高速运动会导致其回波产生严重的距离走动和多普勒模糊,并且目标作加速运动时还会引起多普勒走动.为了有效检测上述目标,本文提出了一种新方法,该方法在目标距离走动校正之前首先进行杂波抑制,避免了直接利用Keystone变换校正存在多普勒模糊的运动目标距离走动时影响杂波分布特性、进而降低STAP性能的问题;然后对距离走动校正后的数据进行Wigner-Hough变换,估计出目标的加速度,并根据估计值对多普勒走动项进行补偿,从而使目标能量能够得到有效积累;最后进行运动目标检测.仿真结果证明了该方法的有效性.     

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。     

前视阵FDA-STAP雷达距离模糊杂波抑制方法

高重复频率前视阵机载雷达地杂波不仅存在严重的距离依赖性,而且存在距离模糊问题,传统空时自适应处理(STAP)方法在距离依赖和距离模糊同时存在时难以有效实现杂波补偿和杂波抑制。针对距离模糊下的机载雷达杂波抑制问题,该文提出一种基于频率分集阵列STAP雷达的距离模糊杂波分离与抑制方法。该方法利用频率分集阵列发射导向矢量的距离角度2维依赖性,通过空间频率域子空间投影实现距离模糊杂波的分离,然后对分离后的杂波分别进行距离依赖补偿,最终实现无模糊区域和模糊区域的杂波抑制和运动目标检测。仿真实验验证了该文方法的有效性。      

极化-空域联合抗机载雷达欺骗式主瓣干扰

机载雷达欺骗式主瓣干扰不仅会引起大量虚警,还会污染空时自适应处理(STAP)器的训练样本,引起自适应方向图畸变,导致期望信号相消和杂波抑制性能下降。针对此问题,利用目标信号与干扰信号极化特性的差异,该文提出一种极化-空域联合自适应波束形成的方法来抑制欺骗式主瓣干扰。该方法首先在多普勒清晰区挑选干扰样本,并采用特征融合技术估计干扰协方差矩阵,然后采用重叠滑窗的子阵合成方式进行极化-空域联合自适应波束形成,在抑制主瓣干扰的同时为后续杂波抑制保留了空域自由度,最后通过STAP抑制剩余的杂波。该算法可以有效滤除密集欺骗式干扰,减少由其引起的虚警,改善机载STAP雷达的杂波抑制性能。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于俯仰维信息的天基双基地雷达正交投影STAP算法

分析了天基双基地雷达的地杂波距离模糊引起的杂波多普勒展宽特性.针对天基双基地雷达距离模糊杂波的抑制问题,提出了一种基于俯仰维信息的正交投影(OP)空时自适应处理(STAP)算法.该算法利用杂波空间导向矢量中的俯仰信息来构造正交投影矩阵,然后对投影后的空时数据进行空时自适应处理.结果表明,基于俯仰维信息的正交投影变换实现...     

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.     

天基预警雷达低自由度STAP方法研究

受卫星高速运动和地球自转影响,天基预警雷达杂波在俯仰-方位-多普勒三维空间呈紧耦合特性,极大降低了传统空时自适应处理(STAP)方法的慢速运动目标检测性能。采用方位-俯仰-多普勒三维STAP可实现天基预警雷达杂波解耦,但与非正侧机载预警雷达杂波的三维松耦合情况不同,该应用需要较大系统自由度才能实现次最优杂波抑制性能,所带来的巨大运算负担和均匀样本需求使其难以应用于实际。针对上述问题,该文首先构建了天基预警雷达平面阵回波空时信号模型;然后详细分析了其杂波在方位-俯仰-多普勒三维空间的紧耦合特性;最后提出了基于级联处理的低自由度三维STAP方法,利用空域加权子阵合成预先衰减副瓣杂波,再利用俯仰-多普勒自适应处理抑制剩余各次距离模糊主瓣杂波。仿真实验验证了所提STAP方法可在低运算复杂度和小样本需求条件下实现次最优杂波抑制性能,因此适用于天基预警雷达实际应用。      

利用基于导数更新的双基机载雷达杂波距离依赖性补偿方法

该文提出了两种利用基于导数更新(DBU)的双基机载雷达杂波距离依赖性补偿新方法,分别以接收载机方向图主瓣方向的接收斜距和接收载机方向图主瓣方向的接收俯仰角余弦为更新变量,利用该方法对回波数据进行补偿后,能够有效降低双基机载雷达杂波的距离依赖性,进而大大提高空时自适应处理 (STAP)的地面动目标检测(GMTI )性能。仿真数据处理结果证明了所提方法的有效性。     

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。     

机载雷达的预滤波直接数据域算法

空时自适应处理(STAP)作为一种地杂波环境下机载雷达自适应检测小目标的方法已得到广泛研究,干扰非一致性是当前的一个重要方面。由杂波脊外的强干扰(或目标)引起的分立非一致性是市区和尖峰状杂波环境下STAP性能下降的主要原因。利用级联算法得到的自适应权可用于STAP干扰的分立非一致性问题。该方法由一个直接数据域算法和一个统计自适应算法级联构成。该文提出一种带杂波衰减预滤波器的直接数据域算法来增强算法对分立非一致干扰的抑制,从而提高了STAP对付分立非一致干扰的性能。     

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。     

基于重构时间采样的空中机动目标检测与参数估计

空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)是一种有效的机载预警雷达动目标检测方法。但当来袭目标具有很强的机动性时,其多普勒频率随时间变化,使得传统STAP方法的相参积累性能大大下降。针对这种情况,该文提出了一种将STAP与分数阶Fourier变换(FRactional Fourier Transform,FRFT)相结合的机载雷达空中机动目标检测和参数估计方法。该方法利用空间采样来重构时间采样,等效于增加了单个阵元的脉冲点数,解决了由于机载预警雷达在一个相干处理时间内发射脉冲点数有限而导致直接应用FRFT估计精度较差的问题。仿真结果证明了该方法的有效性。     

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。      

对运动目标约束的机载前视阵雷达杂波谱补偿方法

在机载前视阵雷达中,由于地面杂波存在距离依赖性,使得杂波协方差矩阵估计不准确,进而导致空时自适应处理(STAP)的杂波抑制性能严重下降。基于配准的杂波补偿方法(RBC)能够有效地对地面杂波的距离依赖性进行补偿,但当杂波数据中含有运动目标时,使用该方法对杂波补偿后,包含在杂波中的运动目标信息会在空时平面散开,导致其无法被检测。针对上述问题,提出一种运动目标约束的杂波补偿方法,即在基于配准的方法中,根据运动目标与杂波的多普勒频率不同来添加运动目标约束保护。计算机仿真结果表明:该方法不仅能够降低杂波距离依赖性,而且可以有效地对运动目标信息进行保护。     

基于杂波谱稀疏恢复的空时自适应处理

在机载雷达体制中,空时自适应处理(STAP)可有效抑制杂波并完成动目标检测.但在实际杂波环境中,由于缺乏独立同分布的训练样本,传统STAP算法性能下降严重.针对这一问题,我们利用STAP体制下杂波在角度-多普勒域上的稀疏性,提出基于稀疏恢复的SR-STAP方法,可在少量训练样本下实现高分辨空时杂波谱及相应杂波协方差矩阵...     

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.     

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。     

基于三维原子范数的机载MIMO雷达STAP算法

针对机载多输入多输出（MIMO）雷达空时自适应处理（STAP）使用稀疏恢复技术时存在的格点失配问题,提出了一种基于三维原子范数的机载MIMO雷达STAP算法。该方法利用杂波空时谱在角度?多普勒域上固有的稀疏性,根据低秩矩阵恢复理论构造了基于三维连续原子集的MIMO雷达杂波信号稀疏恢复模型,避免了稀疏恢复中的格点失配问题,实现了杂波空时谱的高分辨率估计,有效提高了机载MIMO雷达STAP杂波抑制性能。仿真实验表明,本文方法在存在格点失配情况下的MIMO雷达STAP处理性能优于已有的基于字典网格的稀疏恢复方法和二维原子范数方法。     

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。