WAS-GMTI模式下基于Relax算法的杂波抑制和参数估计方法

该文提出一种基于Relax算法的杂波抑制和参数估计方法。该方法适用于多通道广域监视GMTI系统。在分析广域监视模式回波组成的基础上,结合Relax算法,设计了进行杂波抑制的迭代方法。相对于降维空时自适应处理(STAP),该方法不需要估计杂波加噪声的协方差矩阵,因此可以在非均匀杂波环境下取得较优的杂波抑制效果。该文同时指出,在杂波抑制的基础上,针对存在动目标的距离-多普勒单元继续进行迭代,可实现动目标参数的精确估计。仿真结果验证了上述方法的有效性。     

一种基于机载广域监视系统的目标跟踪方法

广域动目标监视模式是借助天线在方位向上快速扫描来实现大范围动目标监视的一种雷达工作模式,这使得雷达系统可以对同一个动目标在不同时刻进行多次观测并跟踪其轨迹。该文提出了一种基于机载广域监视雷达系统的地面目标动目标跟踪方法。首先,根据动目标检测得到的信息估计运动目标的位置;然后对每个目标设置关联门限,并对进入门限的目标计算加权的关联度;最后通过全局最优得到关联的结果。该文还比较分析并确定了算法对误差大小的适用范围。通过仿真并与另外两种算法进行比较,验证了该算法的有效性,实际数据的处理结果也说明了算法的可行性。     

广域监视动目标检测模式下动目标点迹仿真及轨迹关联方法研究

由于可以在较短时间内对大范围区域进行动目标监视,广域监视动目标检测(Wide Area Surveillance,WAS-GMTI)模式已经成为机载监视雷达的一种重要工作模式。目前具备WAS-GMTI工作模式的系统较少,实际数据较难获得,严重影响了对WAS-GMTI中相关处理算法的验证。该文提出一种基于电子地图路网信息的WAS-GMTI动目标点迹仿真方法。该方法根据载机和电子地图路网信息直接产生动目标信息,避免了仿真场景回波所需的大量运算,而且产生的动目标信息可以合理地融合到真实地理环境中。此外,联合对同一动目标的多次观测信息,该文还给出了一种动目标的轨迹关联方法。仿真结果验证了该文所提方法的有效性。     

一种稳健的盲稀疏度压缩感知雷达目标参数估计方法

针对压缩感知雷达(Compressive Sensing Radar, CSR)在感知矩阵和目标信息矢量失配时距离-多普勒参数估计性能下降的问题,该文提出一种稳健的盲稀疏度CSR目标参数估计方法。首先建立了CSR系统模型失配时的距离-多普勒2维参数稀疏感知模型,推导了以最小化感知矩阵相干系数(Coherence of Sensing Matrix, CSM)为准则的波形优化目标函数。其次提出了一种新的盲稀疏度CSR目标参数估计方法,通过发射波形,系统模型失配误差和目标信息矢量的相互迭代,逐步校正系统感知矩阵,最终以较高精度估计目标距离-多普勒参数。与传统CSR目标参数估计方法相比,该方法显著降低了CSR系统距离-多普勒参数的估计误差,改善了CSR目标参数估计的准确性和鲁棒性。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

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。     

广域监视动目标检测模式下动目标快速定位误差分析

广域监视动目标检测(WAS-GMTI)模式作为机载监视雷达的一种重要工作模式,可以在较短时间内对大范围区域进行动目标监视,并进而对检测到的动目标进行快速定位,但在实际工程实现中,动目标的定位受到诸多因素的影响,直接使用理想公式对动目标进行定位存在较大误差。从战场或者交通监测的需求出发,广域监视动目标检测模式下需要对检测到的动目标进行快速定位。该文根据机载广域监视动目标检测模式下可以获得的动目标信息的特点,采用一种快速定位方法实现动目标的定位。同时对实际存在的导致动目标定位误差的这些因素进行了分析,并在考虑这些因素之后对动目标进行了重新定位。仿真和实测数据验证了该文对动目标定位误差的分析的合理性。      

基于FRFT与Keystone变换的运动目标参数估计算法

目标运动参数估计精度是衡量雷达探测系统性能的重要指标。该文为解决目标运动参数的估计问题,建立了运动目标回波模型,在利用分数阶傅里叶变换(FRFT)估计加速度的过程中采用数据融合提高估计精度,在估计出加速度的基础上通过Keystone 变换和速度模糊通道解决距离走动(RCM)和多普勒模糊问题。仿真实验表明算法在估计精度和计算量上具有优势,并且对白噪声具有较好的鲁棒性。      

一种基于广域高分SAR/GMTI系统的高精度径向速度估计方法

方位向多通道广域高分合成孔径雷达运动目标指示（SAR/GMTI）系统的各通道回波存在多普勒模糊,参数估计时会出现严重的速度模糊。针对这一问题,本文提出了一种高精度无模糊径向速度估计方法。首先利用动目标Chirp傅里叶变换（CFT）后的空时谱在空间维度上无模糊的特点,在空域自适应滤波时避免了动目标模糊分量的影响,降低了算法所需通道数目;然后分别使用谱估计和Radon变换的方法估计基带径向速度和模糊数,最终得到高精度无模糊的径向速度。仿真结果验证了当待检测距离单元内存在多个运动目标时该方法的有效性。      

一种新的高速多目标快速参数化检测算法

针对线性调频脉冲压缩雷达参数化检测高速多目标时受到距离徙动、多普勒扩散和速度模糊的影响,该文首先采用联合频域变标脉冲压缩处理与吕方法(2011)实现目标信号的相参积累,然后在其基础上采用基于多普勒频率模糊数搜索的方法完成高速多目标的参数化检测.算法所提出的频域变标脉冲压缩处理可同步完成距离维的徙动补偿与多普勒维的模糊数补偿,降低了实现目标参数化检测的计算复杂度,且由于算法采用相参积累方式,在低信噪比下可以进行精确的目标检测和运动参数估计.相参积累算法运算量分析、计算机仿真以及实测数据处理结果验证了该文所提算法的有效性.     

噪声对基于PAF的PRBC-CW信号识别的影响

针对基于周期模糊函数的伪码调相连续波雷达信号的参数提取,分析了在有限采集时间下噪声对参数估计精度的影响。首先推导了伪码调相连续波雷达信号的周期模糊函数,给出了基于周期模糊函数的参数估计方法;然后分析了参数估计受噪声影响的原因,推导了在模糊函数变换中,这些由噪声所产生项(不期望项)的均值和方差,并进行了仿真分析。结果表明,截获信号模糊函数的噪声项方差及噪声功率大小与有限采样时间有关,随着采样数据的增大,噪声的方差趋于无限小,对参数估计精度的影响也越来越小。     

关于动目标近距的杂波谱中心补偿

杂波谱中心补偿是机载雷达动目标检测的关键步骤.杂波谱中心的估计方法主要有两种:惯导估计法和回波数据估计法.对于机载雷达的动目标检测所运用的估计方法利用回波数据进行估计杂波谱中心,然后利用惯导估计的杂波谱中心进行解模糊操作.但是在5km近距的杂波谱中心发现,传统的回波数据方法—重心法估计、相关法估计,仍然会使动目标检测出...     

一种新的双孔径天线干涉SAR动目标检测方法

提出了一种基于双孔径天线沿航迹向干涉SAR进行动目标检测、测速及定位的新方法.该方法在分析杂波对消必要性的基础上,给出了进行地杂波对消、动目标检测、径向速度分量估计及定位的原理和实现方法.在恒虚警处理后,通过比较杂波对消后的残差图像与原始图像中运动目标和静止目标对消幅度的差异,检测出运动目标.同时,可以利用残差图象中杂波的对消特性进行运动目标径向速度的估算以及目标的定位.这种检测方法具有良好的杂波对消性能,能够完成被地面背景杂波掩盖的运动目标的检测、测速及定位.计算机仿真结果验证了其有效性.     

海杂波FRFT域分形特征判别及动目标检测方法

该文研究了海杂波在分数阶Fourier变换(FRFT)域的分形特征,提出了一种基于分形特征差异的联合动目标检测方法。首先,分析了海杂波数据在FRFT域的统计特性,通过对不同极化方式下分形曲线的仿真分析,得到海杂波在FRFT域满足自相似性。其次,给出了分形参数的提取方法和无标度区间,并分析了变换阶数对分形参数估计的影响。最后,利用临近距离单元或临近时刻的雷达回波信号在FRFT域的分形维数和斜距的差值作为检测统计量,经不同极化方式下的海杂波数据验证,表明算法不仅具有良好的微弱动目标检测能力,而且能够准确估计目标的运动状态。     

一种基于多级维纳滤波的多通道SAR动目标检测算法

该文针对机载多通道SAR-GMTI系统及实测数据,提出一种新的地面慢动目标检测算法。新算法利用多级维纳滤波器实现多通道SAR系统杂波抑制,同时结合对角加载技术和非均匀检测器,进一步改善SAR系统在非均匀环境下的动目标检测性能。实测数据实验结果表明:与常规的自适应检测方法相比,新算法能够明显提高系统对杂波的抑制能力及非均匀环境下系统的动目标检测性能。     

顺轨三频三孔径星载SAR的运动目标检测及定位方法研究

杂波背景下,传统的多通道SAR运动目标检测方法在杂波对消后即实施目标检测,并不考虑目标的距离徙动校正,这种做法会丢失某些快速目标,虽能够检测到速度不是特别快的目标,却可能存在测速模糊,难以对其准确定位。对此,该文提出用3频3孔径SAR解决杂波对消后快速目标的多普勒模糊问题,并用双频共轭处理(DFCP)和Keystone变换对动目标解多普勒模糊、进行距离徙动校正,提高信噪比,进而实现对目标的检测、无模糊测速和定位。该方法在可获得与其他方法相当定位精度的同时,扩大了可检测和定位的目标的速度范围。仿真结果证明了该文方法的有效性。     

Parametric Velocity Synthetic Aperture Radar:Signal Modeling and Optimal Methods

Velocity synthetic aperture radar (VSAR) is equipped with a linear array to receive the echoes from a radar illuminating area via multiple channels, each of which can reconstruct a reflectivity image for the same stationary scene. Based on analysis of pixel vector sampled among multi-images, VSAR may effectively suppress the strong ground clutter and improve moving target detection and location. In this paper, different Doppler-distributed properties are derived for the moving target and clutter, respectively. Then, we propose a novel parametric statistical model for VSAR by dividing the pixel vector into three components, namely, target, clutter, and noise. Furthermore, a method of adaptive implementation of optimal processing (AIOP-VSAR) is presented for moving target detection. It is shown that the optimum detection performance may be obtained via AIOP-VSAR, particularly for the slowly moving target in an inhomogeneous clutter environment. Also, the Cramer–Rao bounds (CRBs) are derived for the estimation of unknown model parameters, as well as the azimuth locations of moving targets, and the maximum-likelihood methods are proposed to reach these CRBs. Based on the proposed target detection and parameter estimation methods, we present a complete parametric flowchart for VSAR. It is demonstrated that the proposed flowchart may effectively mitigate the “azimuth location ambiguity” of VSAR and has the super-resolution ability to resolve “velocity layover” for multiple targets. Finally, some detailed numerical experiments and scene simulations are provided to show the effectiveness of the proposed methods.      

任意线阵的直接数据域空时自适应处理方法

研究机载预警雷达在前视任意线阵构形下的地杂波和干扰抑制问题.在采用迭代法获得单个距离门回波数据的空时二维谱基础上,结合图像特征分析提取杂波和干扰分布特性曲线,通过将待检测单元数据向重构的杂波和干扰子空间正交投影检测动目标.能避免直接数据域方法存在的空时孔径损失和克服传统统计空时自适应处理(STAP)方法在非平稳环境性能...     

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。