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。     

机载前向阵雷达近程地面目标检测

根据地杂波谱特点,本文提出了一种前向阵近程地面目标检测方法。该方法由频移补偿预处理、二级降维(3DT-SAP级联多级维纳滤波器(MWF))空时自适应滤波、两步广义似然比检验(GLRT)组成。其中,3DT-SAP级联MWF方法不仅本身能以低的计算代价实现杂波的有效抑制,而且能使两步GLRT方法通过极少量的计算完成与GLRT方法性能相同的恒虚警检测,降低了计算总量。仿真表明,此系统方法能够有效检测出前向阵近程地面目标。     

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。     

基于压缩感知的双通道SAR地面运动目标检测方法研究

针对目前双通道SAR地面运动目标检测(GMTI)方法采样数据量过大的问题,该文提出一种基于压缩感知的双通道SAR运动目标检测方法。该方法首先沿方位向进行随机稀疏采样得到双通道原始回波数据,然后通过匹配滤波方法实现距离向聚焦,并利用压缩感知技术实现方位聚焦,最后运用传统相位中心偏置天线(DPCA)技术进行杂波抑制。通过公式推导从理论上分析了该算法利用双通道方位稀疏采样数据实现杂波抑制的可行性,同时详细分析了运动参数对目标成像的影响。仿真与实测数据实验表明该算法在方位向欠采样情况下仍具有良好的杂波抑制性能。     

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。     

恶劣气候背景下基于CNN的毫米波近程测距技术研究

提出了一种在恶劣气候环境下提升毫米波近程测距抗干扰能力的方法。针对传统近程测距中所使用的对称性三角波线性调频多普勒体制对回波相位一致性要求较高,“能量积累”等传统抗干扰方法在强降雨等恶劣气象下无法对杂波进行有效抑制等问题,提出了基于卷积神经网络的信号处理模型,建立了恶劣气候环境下的近程测距智能化抗干扰处理架构,给出了在极低信杂比环境下雨雪杂波的普适性抑制方法。经过抗干扰处理后的测距信号信杂比提升6 dB以上,显著提升了恶劣气候背景下近程测距的精度。     

基于俯仰维信息的机载雷达非均匀杂波抑制方法

 针对机载雷达天线非正侧放置导致的非均匀杂波抑制问题,从利用阵面俯仰维信息的角度出发给出了一类解决方法.本文首先分析了机载雷达阵面非正侧放置情况下待检测距离单元的杂波构成,得到由俯仰副瓣引入的近程杂波是导致杂波非均匀的关键因素这一结论;然后给出了利用俯仰自适应波束形成级联两维空时自适应处理(2D STAP)方法来抑制非均匀杂波,同时从本质上阐述了俯仰-方位-多普勒3D STAP方法在非均匀杂波环境下具有良好杂波抑制性能的内在机理.最后通过仿真验证表明,利用俯仰维信息类STAP方法在非正侧阵导致的非均匀杂波环境下具有良好的杂波抑制性能.     

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。     

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。     

机载火控雷达杂波抑制研究

研究了和差空时自适应处理(∑△-STAP)在机载火控雷达中的应用,针对在实际处理中,由于地面杂波的非均匀性将严重影响∑△-3DT算法处理的效果,在此结合非均匀环境STAP处理,采用功率选择训练的非均匀处理方法,降低了STAP处理代价,实际处理结果显示,该处理显著提高杂波估计和抑制性能,较大提高了动目标的检测性能,文中还对目标径向速度的估计和方位定位问题进行研究,为该技术用于机载火控雷达地面动目标检测创造了条件。     

Clutter suppression for airborne phased radar with conformal arrays by least squares estimation

The radar clutter statistics for airborne conformal arrays varies by range, i.e., the clutter distributions are nonstationary, which causes performance degradation for the conventional space-time adaptive processing (STAP), which estimates the clutter covariance matrix (CCM) from data at adjacent range cells. In this paper, a novel clutter suppression method for airborne phased radar with conformal arrays is proposed that takes a form of corrected sample matrix inversion (SMI) through the CCM estimated by the least squares (LS) estimation. The estimated CCM can provide partial information about the real CCM in the novel method, which results in improved detection performance for targets in conformal array applications. Simulation results relative to several typical conformal arrays verify the effectivity of the presented method.     

机载双基地雷达距离模糊杂波抑制方法性能研究

首先建立了机载双基地雷达的杂波模型,然后分析了机载双基地雷达存在距离模糊时的杂波谱特性,随后对机载双基地雷达存在距离模糊时典型补偿方法的空时自适应处理性能进行了仿真和分析,得出了一些有益的结论。该结论可为进一步有效解决机载双基地雷达存在距离模糊时面临的杂波非均匀问题提供参考。     

基于相关性的杂波环境自适应对消方法

旁瓣对消技术是应对旁瓣有源压制干扰的有效手段。实际应用发现,对于工作在具有强杂波环境的中近程雷达,指向杂波区域的回波数据中会存在大量乃至全距离的杂波数据,对干扰样本的选取带来了极大困难。错误选取强杂波数据作为干扰样本不仅难以有效对消干扰,还可能对检测目标的回波造成恶劣影响。本文提出一种基于相关性的杂波环境自适应旁瓣对消方法,首先统计辅助波束与主波束之间的干扰相关性,然后根据相关性统计结果采取不同的对消处理措施,仿真试验平台的试验数据表明本文方法不仅可以在强杂波环境下有效提取样本进行对消处理,而且保障了弱杂波环境下的对消性能,较大地提高了旁瓣对消方法在杂波环境下的适用性。     

双基地机载预警雷达空时二维杂波建模及杂波特性分析

本文建立了双基地机载预警雷达空时二维杂波模型,其中考虑了双基地雷达的几何配置、雷达的系统参数、各种误差及距离模糊等实际因素对杂波谱的影响.基于该模型分析了杂波特性,并计算了杂波的空时二维似然谱,结果表明所建杂波模型是合理的.该模型是研究双基地机载预警雷达杂波抑制与空时自适应处理技术的基础.     

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。     

机载火控雷达近距离地面慢速目标检测

机载火控雷达对近距离地面慢速目标进行检测时,由于地杂波散射体俯仰角随距离变化,引起杂波的空时二维分布随距离变化,呈现出严重的非平稳性.在这种杂波环境中,常规处理和空时二维处理都难以得到好的性能.本文提出一种杂波频移补偿的方法,对不同距离的杂波数据施加不同的频移变换,有效减弱了杂波的非平稳性,使杂波能量在二维平面内集中,杂波分布面积大大减小.仿真结果表明,在检测近距离地面慢速目标时,用频移补偿作为空时二维处理的预处理可以取得好的效果,大大提高了系统的改善因子,而且具有实现简单,运算量小,便于工程应用的优点.     

近程杂波的非均匀分段处理法

非正侧面阵、近距离地面目标检测时,由于地杂波散射体高低角随距离变化,杂波分布呈现非平稳性,在距离多普勒图上表现为曲线随距离变化。由此导致协方差矩阵难以估计,传统空时二维方法的杂波抑制作用不大。根据杂波性质,确定出杂波支撑区间曲线、强近程杂波上下界曲线,并依照此边界非均匀划分每一个多普勒通道,以保证每一段内杂波的平稳性,减小协方差矩阵估计误差。通过与其他方法的试验对比,说明非均匀分段下,空时二维杂波抑制性能有所改善。     

机载非正侧视阵知识辅助STAP方法

机载非正侧视阵的近程杂波具有严重的距离依赖性,在距离模糊条件下,现有的空时自适应处理(Space-Time Adap-tive Processing,STAP)算法难以对其进行有效抑制,为此提出了知识辅助的STAP处理方法。通过使用新的样本选择策略,以及改进的针对近程杂波的知识辅助协方差矩阵模型,该方法在处理非正侧视阵近程杂波时的性能接近最优,远高于一般的基于样本估计协方差矩阵的方法,并克服了缺少训练样本的问题。仿真结果证明了该方法的有效性。