机载雷达极化空时联合域杂波抑制性能分析

针对当前机载雷达面临强杂波抑制和微弱目标检测等难点问题,提出了一种极化空时联合处理新方法.该方法充分利用了目标与杂波在极化域、空域和时域(Doppler域)的特征差异,提高了抑制杂波、增强目标的能力.本文首先建立了机载极化阵列雷达接收信号模型和滤波算法模型.其次,利用分辨格思想及特征值、特征向量和功率谱的关系,构建了完全极化情况下杂波协方差矩阵新的等价关系.在此基础上,详细推导了新方法的杂波抑制性能,得到了输出信干噪比(SINR)与空间匹配系数,Doppler匹配系数,极化匹配系数,杂波脊斜率,信噪比(SNR),杂噪比(CNR)等的定量解析表达式.并与空时自适应处理(STAP)进行比较,从理论上分析得到了极化空时处理性能优于空时处理.特别在检测慢速运动目标时,新方法具有较强的稳健性.最后,仿真算例验证了模型的正确性.     

极化空时自适应匹配滤波检测器

针对极化空时自适应处理时目标极化状态和杂波协方差矩阵未知等实际瓶颈问题,提出了一种适应于机载极化阵列雷达的极化空时自适应匹配滤波(PST-AMF)检测算法.该检测算法先利用回波数据估计目标的极化状态,然后再将估值代入似然比得到了新的检验统计量,进一步推导了检测器虚警概率和检测概率的解析表达式,从理论上证明了该检测方法具备恒虚警(CFAR)特性.该检测器计算量比极化空时广义似然比检测器(PST-GLRT)少,易于工程实现.最后,仿真验证了在检测慢速运动目标时,其性能优于单个通道的空时自适应匹配滤波检测器(ST-AMF),具备较强的稳健性.     

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。     

便于工程实现的机载雷达空时二维自适应处理方法

本文提出了一种便于工程实际实现的机载雷达空时二维自适应处理方法,其特点为在主杂波区增加辅助阵元。经理论分析和计算机模拟表明,这种方法可以通过空时两方面有效地抑制地杂波,获得优良的系统性能,同时运算量小,实现方便,具有工程应用前景。同时本文还对在主杂波区增加辅助波束的方法进行了分析研究。     

便于工程实现的机载雷达空时二维自适应处理方法

本文提出了一种便于工程实际实现的机载雷达空时二维自适应处理方法，其特点为在主杂波区增加辅助阵元。     

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。     

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。     

机载雷达空时二维自适应信号处理的进展与展望

空时二维自适应信号处理是新一代机载雷达的一项关键技术,已成为雷达领域的一个热点研究方向。本文对这一技术的发展过程、研究现状及最新进展进行了全面的综述,其中包括了我们所做的一些工作和观点。同时指出了目前这一领域有待于进一步研究和完善的有关问题。     

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处理。     

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。     

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。     

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。     

机载非正侧阵雷达自适应子空间方法

机载非正侧阵雷达使杂波具有距离非平稳特性且传统的空时自适应方法性能下降严重。为了解决这个问题,该文提出一种自适应的子空间方法。该方法首先利用曲线拟合估计构型参数,然后利用估计的构型参数计算杂波子空间,最后将数据向杂波子空间对应的正交补空间进行投影来抑制杂波。仿真实验结果表明,该方法可以取得较好的参数估计精度与杂波抑制性能。     

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。     

空域数据分解的两级降维自适应处理方法

传统的后多普勒自适应处理方法,如因子法和扩展因子法,虽然能大大降低自适应处理时的运算量和独立同分布样本的需求量,但在天线阵元数进一步增大的情况下,还是不能有效抑制杂波。针对这一问题,该文提出一种空域数据分解的两级降维自适应处理方法。该方法将多普勒滤波后的空域数据进行分解,使其变为两个向量的Kronecker乘积,得到一双二次代价函数,利用循环迭代的思想求解最优权。实验表明该方法具有快速收敛,所需训练样本少的优点,尤其在小样本条件下该方法抑制杂波的性能明显优于因子法和扩展因子法。     

一种两级机载MIMO雷达空时自适应处理方法

机载MIMO雷达可联合利用时间自由度、发射和接收空间自由度抑制杂波,但只能利用接收空间自由度抑制有源干扰。基于此特点,该文提出一种机载MIMO雷达的两级空时自适应处理方法抑制杂波和干扰。第1级处理中只利用部分空间接收自由度进行干扰抑制,同时实现降维处理;第2级通过匹配滤波获得发射空间自由度,并联合剩余接收空间自由度和时域自由度,进行空时联合自适应处理抑制杂波。该方法通过分级处理既有效利用了MIMO雷达的发射自由度进行杂波抑制,又同时大大减低了计算量和样本需求。理论分析表明存在强干扰时,两级处理的理论性能可以逼近全维处理的最优性能。仿真实验表明了该算法的有效性。     

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。     

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。     

机载雷达时—空二维自适应信号处理：广义功率倒置法

提出了一种抑制机载相控阵雷达地杂波的时－空二维自适应处理新方法，将Ｃａｐｏｎ滤波法作了修改，除待检测的多谱勒通疲乏输出的一组数据外，还将其左右相邻多普勒通道输出的另两组数据也加入进行自适应处理，本文将功率倒置法推广应用于这三组数据，作时空二维处理，计算机模拟结果表明新方法比Ｃａｐｏｎ滤波法对阵元幅相误差具有更强的容差能力，对低速目标的检测性能有明显的改善。