A new method to compensate clutter range dependence for forward looking airborne radars

The clutter direction-Doppler curves are not aligned on the near range bins for forward looking airborne radar. As a result, the performance of clutter suppression by Space-Time Adaptive Processing (STAP) degrades greatly because of the clutter range dependence. To deal with this problem, a new compensated method is proposed in this paper. The method rebuilds the clutter covariance matrix based on spatial high resolution Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) spectrum, and then finds a matrix to transform the covariance matrix of short-range gate to the referred far-range gate. The method can compensate the clutter range dependence well. The simulation results show validity of the method.     

机载前视阵雷达杂波谱空时分离插值方法

在机载前视阵雷达中,由于杂波距离相关性的存在,导致待检测距离单元杂波的协方差矩阵估计存在偏差,致使空时自适应处理(STAP)的杂波抑制性能下降。空时插值法是一种内插变换方法,能够有效降低机载前视阵雷达杂波的杂波距离相关性,然而该方法计算量非常大,给它的实时处理带来困难。该文提出一种空时分离的插值方法,该方法将空时插值方法在空域和时域分别独立实现。与空时插值方法相比,该方法能够在性能损失不大的情况下,极大地降低计算量,并且当存在阵元误差时,该方法也能获得好的处理性能。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于频率分集阵列的机载雷达距离模糊杂波抑制方法

针对机载预警雷达运动目标存在距离模糊的问题,该文提出一种基于频率分集阵列体制的空时自适应处理(STAP)距离模糊杂波抑制方法。该方法利用频率分集引入的距离维可控自由度,将距离模糊数反映到信号的导向矢量中,通过将不同距离模糊区域的杂波和目标信号在空间频率域实现分离,并在不同的距离模糊区实现杂波抑制。该方法仅在一个脉冲重复频率下即可实现运动目标检测和距离解模糊,大大提高了机载雷达系统的性能。仿真实验验证了该文方法的有效性。     

SPACE-TIME ADAPTIVE PROCESSING FOR AIRBORNE RADAR:A CONVENIENT IMPLEMENTATION APPROACH

A convenient implementation approach to space-time adaptive processing for airborne radar has been proposed, which is added by some auxiliary array elements in the area of main-lobe clutter on the basis of 2-D Capon approach . It is of practical use for its small computational load. This approach possesses the ideal performance in the area of main-lobe clutter . In addition, the approach which is added by some auxiliary beams in the area of main-lobe clutter has also been discussed.     

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。     

一种稳健的非均匀杂波协方差矩阵估计方法

在非均匀环境下,针对传统样本挑选、样本加权等方法由于数据利用率低导致独立同分布训练样本不足的问题,该文提出一种在空时2维谱平面联合距离维逐空-时频点谱估计与滤波的协方差矩阵估计方法。该方法根据杂波和目标在距离-空时2维谱平面的分布特性,逐点频估计待检测单元杂波谱,并采用中值滤波方式消除目标污染对地物杂波谱估计的干扰;最后重构无空时孔径损失的杂波协方差矩阵。仿真结果表明,相比于传统非均匀统计STAP方法,所提的距离-空时2维谱滤波方法能够在样本数不足时有效缓解目标信号污染、离散地形杂波或孤立干扰引起的STAP性能下降问题。     

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。     

Backside effect of bistatic airborne clutter characteristics and its applications in GMTI

An interesting clutter characteristic of bistatic radars is presented, which is named as backside effect. In such an effect, the range-dependent ground clutter spectrum can be easily aligned, and Space-Time Adaptive Processing （STAP） is to be more applicable and effective for the Ground Moving Target Indication （GMTI） in bistatic systems. The backside effect is proved by the numerical calculation method and explained in point of the geometry. At last a new spectrum aligning method is induced, i.e., ADC and Rotation （ADCR）, which can gain a further performance improvement on GMTI.     

一种改进的基于低秩逼近的空时自适应处理算法

针对非均匀杂波情况下的空时自适应处理的小样本问题,该文提出一种基于权矩阵低秩逼近的空时自适应处理方法.与传统的低秩逼近算法不同,利用空时导向矢量特殊的克罗累计性,该文重新构造新的权矩阵,使得该权矩阵的行数与列数尽可能地相近或相同,以减少算法所需的样本个数和计算量.采用低秩逼近方法对新构造的权矩阵进行表示,则原二次优化问题转化为求解一个双二次代价函数问题.实验表明,改进的空时权矩阵低秩逼近方法能有效地提高空时自适应处理的收敛速度和降低算法复杂度.     

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。     

Adaptive clutter suppression based on iterative adaptive approach for airborne radar

To improve the performance of the recently developed weighted least-squares-based iterative adaptive approach (IAA) in space–time adaptive processing (STAP) for weak or slow targets detection, we propose a novel IAA scheme to adaptively suppress the ground clutter by using the secondary training data (STD). Especially, we use the IAA to estimate the clutter plus noise covariance matrix from a very small number of STD. The resulting clutter plus noise covariance matrix can be utilized to form the STAP filter and then suppress the clutter. To reduce the computational complexity of the IAA, we exploit the sparsity of large clutter components in the angle-Doppler image and develop a modified IAA algorithm employing a soft-thresholding to adaptively determine the entries of each iteration that should be updated. Simulation results show that our proposed scheme outperforms the conventional IAA scheme over weak or slow targets detection and the modified IAA algorithm exhibits a comparable or even a better performance than the IAA algorithm but a lower computational complexity.     

一种改进的知识辅助MIMO雷达空时自适应处理方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达杂波抑制问题,该文提出一种改进的基于知识辅助的空时自适应信号处理算法(KA-STAP)。根据杂波在空时2维平面的先验分布离线构造杂波子空间,以此替代基于扁长椭球波函数(PSWF)估计的杂波子空间,避免了复杂运算。仿真结果表明,所提方法不仅能减小运算量,还能获得更深的零陷以及更优的旁瓣性能。

     

一种抗密集欺骗式干扰的机载雷达动目标检测方法

密集欺骗式干扰不仅会引起大量虚警,还会抬高恒虚警检测器的门限,导致机载雷达的动目标检测性能严重下降。针对此问题,该文提出一种基于数据拟合的机载雷达抗密集欺骗式干扰的动目标检测算法。该算法选取待检测单元附近的数据样本构造基矩阵,对待处理数据进行最小二乘拟合;同时,对拟合系数的边界进行自适应约束以保护可能存在的目标信号。该算法可以有效滤除密集欺骗式干扰,消除其带来的虚警,能够显著改善机载雷达的动目标检测性能。基于实测数据的实验结果验证了该算法的有效性。     

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。     

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。     

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。     

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。     

利用重叠子阵交替发射提高机载双基正侧阵雷达杂波抑制性能的方法

距离非平稳杂波抑制是机载双基雷达空时自适应处理面临的重要困难之一。针对此问题,该文提出一种利用重叠子阵交替发射技术来抑制距离非平稳杂波的新方法。该方法通过交替发射使机载双基正侧阵雷达的杂波脊落在发射和接收空间频率以及多普勒频率构成的3维频率空间的一个平面上,并且目标不落在该平面。由于该杂波平面具有距离平稳性,这保证了空时自适应处理可以有效地抑制该杂波平面,进而能够有效抑制距离非平稳杂波。仿真结果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。     

基于空时导向约束的天基雷达离散旁瓣杂波判别方法

由于天基雷达覆盖范围广,大量强离散杂波(小型岛礁、陆地铁塔等)会从天线旁瓣进入雷达系统,其多普勒特征与目标相同,极易造成虚警。针对以上问题,该文提出基于空时导向约束的天基雷达离散旁瓣杂波判别方法,该方法首先选取空时自适应处理(STAP)杂波抑制后检测到的潜在“目标”(包含真实目标与离散旁瓣杂波)距离多普勒单元及其附近单元;然后根据杂波多普勒频率与空间角度的耦合关系获得各杂波单元对应的空时导向矢量;最后利用获得新的导向矢量构成的滤波器再次对“目标”距离多普勒单元及其附近单元进行滤波处理,此时真实目标信杂噪比会大幅度降低,而离散旁瓣杂波信杂噪比变化不大,从而实现离散旁瓣杂波的判别。理论分析及机载实测数据处理证明该方法具有良好的稳健性和可靠性。