知识辅助的APR非均匀样本检测方法

针对空时自适应处理(STAP)中样本协方差矩阵受强干扰目标污染时检测性能下降的问题,提出了一种知识辅助的自适应功率剩余(KA-APR)非均匀样本检测方法。该方法将杂波先验知识与自适应功率剩余非均匀检测器(APR NHD)相结合,对训练样本进行有效选择。仿真结果表明,相对于传统的APR 方法,KA-APR 方法能更有效剔除存在强干扰目标的样本,提高训练样本被强干扰目标污染时空时自适应处理的检测性能。     

基于CUT自身先验知识的STAP

在空时自适应处理（STAP）中,通常使用训练样本来估计杂波协方差矩阵（CCM）。在本文中训练样本仅用来估计部分杂波协方差矩阵,大部分杂波协方差矩阵由待检测单元（CUT）计算。注意到CUT具有先验知识：只有待检测的频率通道可能包含目标信号,而其他频率通道只有杂波。因此,提出了一种基于CUT先验知识的STAP方法。这种方法将待检测单元的杂波分为两部分来重建：第一部分是待检测频率通道的杂波成分,该部分可能混有目标信号,因此通过训练样本来估计;第二部分是其他频率通道中的杂波,这部分可直接从CUT中提取,不需要估计。     

对空时自适应处理雷达的投散射式伪杂波干扰方法信号特性分析

针对宽带噪声干扰在空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）雷达功率凝聚工作模式下无法有效掩护被保护目标方位信息的问题,提出了一种投散射式伪杂波干扰方法,分析了干扰信号在雷达接收端的空时特性.该方法通过向地面特定区域投射经过调制转发的雷达信号产生类杂波干扰信号.该信号多普勒频率与方位耦合、具有空间连续性与时间连续性,空时功率频谱轨迹可控.推导了干扰信号空时矢量模型,从雷达接收机的角度分析了干扰给目标检测带来的影响;在研究干扰信号多普勒轨迹分布特性与等值多普勒曲线分布特性的基础上,提出了干扰空时协方差矩阵特征值数目估计方法.仿真结果表明,该方法产生的干扰空时功率谱呈背脊线分布,使STAP处理器出现多个凹口,有效保护了目标信息.     

一种功率修正的多频空时数据自适应处理方法

针对空时自适应处理(STAP)中样本不足导致动目标检测性能下降的问题,该文提出在多频多通道系统下综合利用空-时-频数据的自适应处理方法。该方法在分析不同频率杂波特性差异的基础上,采用杂波协方差矩阵重构以达到自适应修正不同频率下杂波功率的目的,最后通过融合不同频率数据的空时采样协方差矩阵获得高精度的杂波子空间估计效果。仿真结果显示,在样本数较少的情况下,该方法具有良好的动目标检测效果。     

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.     

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...     

基于环境动态感知的空时自适应处理

在非均匀环境中,缺乏独立同分布的训练样本会使空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing, STAP)算法性能严重下降。针对这个问题,该文提出一种基于环境动态感知的空时自适应处理方法。该方法首先通过发射一组正交信号感知观测场景获取杂波信息;然后利用杂波信息结合平台参数及系统参数预测未来一段时间内杂波的协方差矩阵;最后将预测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。仿真结果表明,与传统的知识辅助类STAP算法相比,该方法在缺乏准确先验知识的情况下依然可以有效地抑制非均匀环境中的杂波。     

非均匀环境下利用杂波脊信息的杂波滤除方法研究

该文针对空时自适应检测训练样本中含有干扰目标会导致目标检测性能下降的问题,提出一种利用杂波脊先验信息滤除杂波的方法,使目标检测不受训练样本中干扰目标的影响,并且提高了小样本情况下的检测性能。利用机载雷达地杂波在角度多普勒空间的分布特点,结合杂波2维高斯功率谱密度模型,构造杂波协方差矩阵用于滤除对目标有遮蔽影响区域内的杂波。模型参数的设定充分结合了环境先验信息,使参数设定快速准确。通过仿真数据和MCARM实测数据的仿真实验,结果表明在训练样本被干扰目标污染和小样本情况下,利用杂波脊信息的杂波滤除方法均能有效滤除杂波,检测性能高于传统的自适应检测方法。     

基于非正交基的空时可分离滤波器设计

文利用最优空时二维处理器权矩阵的低秩特性,将空时最优滤波器分解为多对空域滤波器与时域滤波器组,从而提出了一种基于非正交基的降维自适应算法以抑制机载雷达所面临的地杂波。与最优空时二维处理器相比,本文所提方法通过降维处理有效避免了高维协方差矩阵的估计与求逆运算,大大降低了系统的计算复杂度和训练样本需求,有利于工程实现。     

机载双通道雷达空时自适应处理中的样本去污

提出一种在不损失训练样本数目的情况下,滤除样本中污染点(即强反射动目标或杂波孤立点)信息的方法,从而改善杂波协方差矩阵的估计效果,并进一步提高空时自适应处理对弱反射动目标的检测能力.通过理论分析和对机载双通道雷达实测数据的处理,验证了该方法的正确性和有效性.