基于广义旁瓣相消器的快速降秩自适应波束形成算法

传统的基于广义旁瓣相消器(GSC)的降秩自适应波束形成算法,降秩矩阵大多数需要通过特征值分解获得,而特征值分解会带来新的大运算量,大大限制了算法的工程实现。提出了一种新的基于广义旁瓣相消器的快速降秩自适应波束形成算法(FRGSC)。该算法直接利用广义旁瓣相消器下支路的中间快拍数据来构造降秩矩阵,利用所有可以利用的快拍数(多于干扰个数的快拍数)来构造降秩矩阵。基于GSC的传统降秩算法构造降秩矩阵需要的运算量为O((N-1)3)(N为自适应自由度),而FRGSC算法构造降秩矩阵只需要一次复数乘法和少量复数加法,所需运算量大大降低。该方法在实际应用中具有更优的实时性,适用于大阵列连续波体制雷达。仿真结果证明了所提出的基于广义旁瓣相消器的快速降秩自适应波束形成算法具有很好的波束形成性能,验证了算法的有效性。     

共形阵天线低旁瓣波束形成法研究

共形阵天线是一种具有曲面形状的相控阵天线。提出了将使用平面阵形成低旁瓣波束时广泛应用的泰勒（Ｔａｙｌｏｒ）分布用于共形阵天线的方法。利用这种方法对任何阵列天线都可有效降低旁瓣电平。利用计算机仿真证明了其有效性。     

一种低旁瓣的子阵级数字波束形成方法

大型相控阵天线有成百上千个阵元,子阵级的自适应波束形成技术能在保证良好的处理性能下有效地降低运算量。相控阵天线除了要自适应抑制强干扰源之外,还要求在强杂波背景下具有低或超低副瓣电平。采用归一化的数字波束形成方法来降低子阵的旁瓣电平。仿真结果表明,该方法能保持良好的阵列方向图,有效地抑制干扰并降低旁瓣电平。     

相位锥化低旁瓣和差波束方向图合成新方法

为了解决低旁瓣和、差波束方向图合成问题,提出了一种低旁瓣和、差波束方向图合成的新方法.在相位锥化加权情况下,利用阵列因子与阵元激励之间存在的傅里叶变换对关系,根据给定的阵列因子应用循环迭代方式获取阵元激励系数,最终使其达到初始旁瓣要求.该方法解决了传统低旁瓣和、差波束方向图合成方法中存在的搜索次数多、计算量大、鲁棒性差...     

基于波束反演的单脉冲雷达相位误差校正方法

针对比幅单脉冲雷达和差通道相位一致性问题,基于波束反演原理,提出了一种系统相位误差校正方法。利用和差信号重新构建新的交叉波束,再通过比幅得到交叉波束比幅曲线,利用交叉波束比幅曲线对通道相位误差的敏感性,经过相位误差补偿,搜索比幅曲线峰值的最大值,确定系统的相位误差。最后,采用实测数据验证了所述方法。结果表明,该方法可以准确测量雷达整机的和差通道相位误差,通过数字补偿,完成通道间相位校正。     

基于数据预处理的解相关波束赋形方法

在智能天线波束赋形技术中，当存在相关干扰时，一般的波束赋形算法不能有效地抑制相关干扰，引起期望信号相消的现象。提出了一种先在数据域实施数据预处理，再进行波束赋形的解相关的波束赋形方法，该方法在抑制相关干扰的同时，能在期望方向形成最大波束。并使用Matlab仿真对所提出方法的有效性进行了验证。     

基于斜投影预处理的自适应波束形成方法

当存在主瓣干扰时,自适应天线方向图会出现旁瓣电平升高及主波束变形的严重问题。提出了基于特征空间斜投影预处理的自适应波束保形方法,将主瓣干扰子空间斜投影到旁瓣干扰和期望信号的合成子空间中,以消除主瓣干扰,然后对斜投影滤波后的协方差矩阵进行修正,并进行自适应波束形成,得到无畸变的自适应波束方向图。计算机仿真证明了,本方法可以对自适应方向图进行保形,在低快拍数情况下能够获得稳健的滤波输出。     

基于相位匹配的低截获雷达信号的提取

文中利用信号相位匹配原理,在背景噪声谱幅度已知的条件下。结合低截获雷达信号的特点。提出了一种全新的微弱信号提取法,即基于单点阵的分段信号相位匹配法。通过仿真实验表明,该方法对强白噪声或强相干干扰环境下低截获雷达信号的提取具有很好的效果。     

基于MVDR的宽带水下被动声自导系统远程目标检测方法

远程目标检测是水下航行器被动声自导系统的重要技术问题。本文采用基于子带分解的宽带最小方差无畸变响应( MVDR)波束形成进行空间能量检测,通过在频域各子带进行自相关矩阵平滑有效改善检测稳定性。相比传统窄带及未进行自相关矩阵平滑的宽带波束形成方法,所提方法能显著提高系统低信噪比检测性能。仿真和湖试实验结果表明该方法有较好的工程应用前景。     

基于多通道差分的自适应噪声抵消方法

水下航行器舷侧阵的自噪声是影响其弱信号检测能力的主要因素。为减小其影响,通常除了采用物理降噪、主动降噪等方法外都还采用自适应噪声抵消技术。由于自噪声产生和传播的复杂性,以噪声源附近加速度计输出作为参考信号的自适应噪声抵消效果较差。考虑到自噪声和远程目标信号空间的差异性,充分利用阵列上不同位置水听器接收到的信息,本文提出了多通道输出延时求差形成多路参考信号的自适应抵消方法-MD-ANC方法。湖试结果表明,该方法噪声抵消效果显著而且实现方便。在同样的实验环境下,最低检测信噪比相对于未经处理的降低了约4—5 dB;波束形成后,信噪比提高3～5 dB.     

基于极化敏感阵列的导航抗干扰方法

对于全球卫星导航系统的接收终端,抗干扰处理能够提高其干扰容量,是一项非常重要的工作。提出了一种改进的基于双极化天线阵列的联合极化-空域自适应处理方法进行干扰抑制。仿真实验表明,此方法能够有效降低干扰性,并且不需要知道干扰信号的先验信息,能够适用于卫星导航信号处理。     

无线电引信频域恒虚警率目标检测算法

针对无线电引信时域信号处理在小目标检测中的不足,根据CA-CFAR(单元平均恒虚警率)检测理论以及PD(脉冲多普勒)雷达回波频谱特性,设计了频域CFAR(Constant False Alarm Rate恒虚警率)目标检测算法。算法通过对回波信号作时频域变换,在频域上,以频率为单元对当前检测与历史平均检测作比较来检测目标存在。以FPGA+DSP搭建的硬件信号处理平台对算法的半实物仿真表明:该目标检测算法对小目标信号具有较好的检测效果。     

基于短时傅里叶变换的毫米波引信地面目标识别

针对毫米波引信对地面背景中目标时域检测时地杂波影响较大影响识别的问题,提出基于短时傅里叶变换(STFT)的毫米波(MMW)地面目标识别算法。该算法的实质是提取毫米波引信信号频谱中的有效多普勒频率特征信息,用短时傅里叶变换分析实测的引信多普勒信号。在MATLAB软件下用外场实测数据进行试验验证,验证结果表明了短时傅里叶变换方法对地面目标检测、识别的可行性,可以有效地判断出背景信号中有无目标。     

基于互谱估计的非高斯有色噪声中的谐波恢复

讨论了一种基于正弦信号扩阶互相关矩阵的MUSIC算法及其在非高斯有色噪声下的性能。提出利用滤波器组先将输入信号分为若干频段，然后再在各频段上分别进行谐波恢复的方法。这种算法对信号源数目的多少具有较好的鲁棒性，且可以有效地区分真实谱峰与伪峰，并具有较高的精度和稳定性。仿真及实测数据实验证明了算法的有效性。     

基于磁传感器的地面机动目标分类算法

利用大多数武器装备含有铁磁材料的特性,提出一种基于磁异信号的地面机动目标分类算法。根据不同类型目标对地磁产生相应影响的原理,探测目标存在和识别目标类型。磁传感器用于采集目标产生的地磁场扰动信号,通过统计样本集训练和设计分类器,检验目标信号特征的类型最佳匹配模式,并对常见的3类目标进行试验研究。结果表明这种分类算法计算量小,分类正确率高,可以适用于地面侦察和目标入侵检测。     

A Classification Algorithm for Ground Moving Targets Based on Magnetic Sensors

A novel classification algorithm based on abnormal magnetic signals is proposed for ground moving targets which are made of ferromagnetic material. According to the effect of diverse targets on earth's magnetism,the moving targets are detected by a magnetic sensor and classified with a simple computation method. The detection sensor is used for collecting a disturbance signal of earth magnetic field from an undetermined target. An optimum category match pattern of target signature is tested by training some statistical samples and designing a classification machine. Three ordinary targets are researched in the paper. The experimental results show that the algorithm has a low computation cost and a better sorting accuracy. This classification method can be applied to ground reconnaissance and target intrusion detection.     

基于纹理感知的目标检测方法

利用人造物体与背景景物存在的纹理差异提出一种基于纹理感知的目标检测方法。该方法利用灰度共生矩阵计算景物的纹理特征,对物体的强度、方向和纹理特征进行非线性融合,突出纹理粗糙度弱的人造物体并抑制纹理粗糙度强的背景。理论分析和实验结果表明,该模型融入了纹理粗糙度和相似性等特征来组织目标,提高了目标检测性能。