机载雷达高速空中微弱动目标检测新方法

该文分析了机载雷达高速微弱空中动目标检测问题,指出直接对总回波数据进行Keystone变换校正存在多普勒模糊的动目标的距离走动时,会导致杂波脊展宽、杂波自由度增加从而降低STAP性能。为了解决这一问题,该文提出了一种新方法,该方法首先进行杂波抑制,然后利用Keystone变换校正目标距离走动,最后对目标距离走动校正后的数据进行常规空时2维波束形成实现目标积累,从而避免目标与杂波模糊数不同时,直接对回波数据进行Keystone变换校正动目标距离走动的同时影响杂波分布特性进而降低STAP性能的问题。仿真结果证明了该方法的有效性。     

天空双基地预警雷达长时间相参积累算法研究

天空双基地预警雷达体制中,信号传播距离远,回波信噪比低,且目标高速运动常导致回波越距离单元走动,从而影响目标检测性能。针对这一问题,将Keystone变换用于天空双基地预警雷达体制中,在建立空间几何模型的基础上,分析了回波越距离单元走动特性,应用Keystone变换校正距离单元走动,并进行解多普勒模糊处理和基于单元选大准则的数据处理。该方法可以用于多个不同距离和速度的目标距离走动校正和相参积累检测。仿真结果验证了该方法具有良好的多目标检测性能。     

机载雷达高速空中机动目标检测新方法

空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)是一种有效的机载雷达运动目标检测方法.空中目标的高速运动会导致其回波产生严重的距离走动和多普勒模糊,并且目标作加速运动时还会引起多普勒走动.为了有效检测上述目标,本文提出了一种新方法,该方法在目标距离走动校正之前首先进行杂波抑制,避免了直接利用Keystone变换校正存在多普勒模糊的运动目标距离走动时影响杂波分布特性、进而降低STAP性能的问题;然后对距离走动校正后的数据进行Wigner-Hough变换,估计出目标的加速度,并根据估计值对多普勒走动项进行补偿,从而使目标能量能够得到有效积累;最后进行运动目标检测.仿真结果证明了该方法的有效性.     

匀加速运动平台下的大斜视DBS成像方法

 距离走动校正和二次相位误差补偿是匀加速运动平台下大斜视DBS成像的难点.因此,本文提出一种基于Radon变换校正距离走动、基于Radon模糊变换补偿二次相位误差的DBS成像算法,并推导了此校正和补偿算法的空域适应性条件.该算法原理简单、精度高,且无需雷达平台运动参数、视角等先验信息,可实现预定方位分辨率的DBS成像.仿真实验验证了算法的有效性.     

基于改进Keystone变换的高速目标相参积累方法

Keystone变换常常用于校正运动目标在脉冲多普勒雷达相参积累时间内的距离走动,提高回波信号的信噪比。但是常规Keystone变换应用于高速目标会存在两方面问题,首先常规Keystone变换引入插值增加了运算负担,其次若存在多普勒模糊,常规Keystone变换实现方法会出现“半盲速点”效应。文中提出了基于尺度变换的Keystone变换方法,新方法可以明显减少运算量,减小了带宽对多普勒模糊的影响,抑制了“半盲速点”效应,提高了相参积累效果。     

基于Keystone变换的多目标ISAR成像算法

提出了一种基于Keystone变换的多目标成像算法。以各目标回波在径向上重叠较小的时刻为基准时间运用Keystone变换，同时校正各目标的线性距离走动，减轻了各目标回波在径向上的重叠，进而在距离-多普勒二维平面上完成各目标回波的分离。对分离出的回波分别进行相关法和PGA法的高次项运动补偿后，可得到各目标的距离-多普勒像。计算机仿真结果证明了该方法的有效性。     

Keystone变换半盲速点效应的抑制和消除

Keystone变换可用于补偿运动目标在脉冲多普勒(PD)雷达相参积累时间内的线性跨距离单元走动,但在多普勒模糊情况下,常规Keystone变换实现方法会出现半盲速点效应。该文分析了半盲速点效应产生的原因,并介绍了已有的半盲速点效应消除方法。为减少运算量,首先提出一种半盲速点效应抑制方法,并在此基础上提出了一种新的半盲速点效应消除方法。新方法能够对感兴趣的某个多普勒模糊区间内的所有速度目标的线性距离走动较好地进行补偿,而运算量约为已有方法的50%。理论分析和仿真结果均证明了所提方法的有效性。     

Keystone变换对空时自适应处理性能的影响分析

机载/星载等高速平台进行高速空中动目标检测时,平台的高速运动会引起杂波走动,目标与平台的高速运动还会导致目标产生严重的距离走动,一般常用keystone变换(keystone formatting)来校正。但由于目标存在严重的速度模糊,keystone变换无法同时校正目标和杂波的距离走动。本文首先研究雷达处于高速平台时keystone变换校正空中动目标距离走动的同时对杂波特性的影响,进而分析其对空时自适应处理(Space-time adaptive processing , STAP)的影响。通过研究指出:当目标不存在多普勒模糊时,keystone变换可同时校正目标和杂波的距离走动,从而为取得良好的STAP性能提供了前提;当目标存在多普勒模糊时,keystone变换校正目标距离走动的同时会使杂波部分产生新的走动分量,最终降低STAP性能。分析结果为如何更好地实现高速平台高速空中动目标检测问题提供了理论参考。      

一种多载频MIMO雷达高速运动目标多维参数估计方法

 多载频MIMO雷达中,高速运动目标回波信号经通道分离后各通道的距离和多普勒频率均不在同一分辨单元,无法利用传统的超分辨算法对目标距离、角度等参数进行估计.本文根据目标回波特点提出一种基于级联Keystone变换的高速运动目标参数估计方法.该方法先在快时间维利用Keystone变换校正距离走动,再在慢时间维进行Keystone变换校正多普勒走动,最后用MUSIC算法进行距离、方位和俯仰等参数估计.仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性.     

基于Keystone变换的多目标距离走动校正

微弱目标检测中,高速运动目标的跨距离单元走动会影响长时间相参积累的效果,需要预先加以校正。针对以往Keystone变换法在校正走动时,不能同时校正模糊数不同的多目标走动的不足,提出了一种改进的Keystone变换算法,在无模糊的Keystone变换之后,通过单元最大模糊数搜索快速得到多个目标的模糊数,使各目标根据自身运动特性得到校正,从而延长相参积累时间、提高积累增益。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于STAP的高速空中微弱多目标检测

空时自适应处理（Space-time adaptive processing, STAP）是一种有效的机载雷达动目标检测方法。为了对高速微弱空中动目标进行检测,常常要求相干累积时间较长。在此情况下,目标会发生严重的距离走动,一般常用Keystone变换来校正。但由于目标存在严重的速度模糊,此时Keystone变换会对STAP性能产生影响,而且Keystone变换无法对模糊数不同的各目标的线性距离走动进行统一校正。针对这些问题,本文提出了一种基于STAP、Keystone变换及Clean技术的高速微弱空中多目标检测方法。该方法首先进行杂波抑制,从而避免了Keystone变换降低STAP性能的问题,同时借助于Clean技术逐个检测出各目标并将其从总的数据中消除,因此对于模糊数不同的多个目标也是有效的。仿真结果证明了该方法能够有效的实现高速空中微弱多目标检测。      

基于Keystone变换和扰动重采样的机动平台大斜视SAR成像方法

加速度和下降速度的存在使机动平台大斜视SAR的成像参数存在明显的2维空变性,严重影响场景的聚焦深度。针对这个问题,该文提出了一种基于Keystone变换和扰动重采样的机动SAR成像方法。首先,通过距离走动校正和去加速处理实现距离方位解耦以及方位频谱去混叠,然后采用方位时域的Keystone变换校正空变的距离徙动;在方位压缩过程中,通过引入时域的高阶扰动因子去除多普勒参数的2阶及3阶方位空变性,然后通过方位频域的重采样处理去除多普勒参数的方位1阶空变性。所提方法能够有效校正距离徙动轨迹和方位聚焦参数的2维空变性,实现机动平台大斜SAR的大场景成像,仿真分析验证了所提方法的有效性。     

一般构型机载双站SAR回波信号特性分析

一般构型机载双站合成孔径雷达(SAR)的成像结构与系统参数使其回波信号具有新的特性,文中从残余距离徙动、多普勒参数、回波频谱三个方面对信号特性进行分析。研究结果表明,残余距离走动与残余距离弯曲具有方位向非对称性,宽场景成像中需按照残余距离徙动与二阶相位误差对观测场景进行成像区分块;多普勒质心具有二维扩散性,多普勒调频率与多普勒带宽具有二维扩展性;在距离频域-方位时域校正距离走动可削弱因双站斜视带来的回波信号距离-方位向二维强耦合,推导了距离走动校正后的回波频谱公式。仿真验证了一般构型机载双站SAR的信号特性与距离走动校正方法的有效性。     

一种多通道SAR地面快速目标高概率检测方法

研究了合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)的快速目标检测问题。为提高检测概率,在回波数据的距离压缩-方位时域,对基带多普勒中心偏移对应的速度分量引起的走动采用Keystone变换进行校正,对整数倍脉冲重复频率(PRF)的多普勒中心偏移对应速度引起的走动量则可在时域加以校正,校正后再进行方位匹配滤波得到运动目标SAR图像,同时利用距离走动信息完成速度解模糊。实测数据处理结果验证了该方法的有效性。     

基于参数估计的高分辨率SAR运动目标距离徙动校正方法

距离徙动校正(RCMC)是机载单天线高分辨率合成孔径雷达(SAR)实现运动目标聚焦成像的关键环节。针对现有方法运算量大、精度低的缺点,该文提出一种结合参数估计分4步完成的RCMC方法。该方法首先通过结合能量均衡法的Hough变换估计距离向速度并校正距离走动,然后以初始方位向调频率校正距离弯曲,再采用Map-drift估计精确的方位向调频率,最后校正残余距离弯曲。与传统方法相比,该方法计算量较小,性能稳定,并能够校正高分辨率下不可忽略的残余距离弯曲。该文给出新方法的数学模型,并通过仿真和实际数据处理验证了该方法的有效性。      

一种基于RSPWVD-Hough 变换的无源雷达多普勒展宽补偿方法

无源雷达信号处理中常通过长时间相干积累获取增益以检测微弱目标。但目标高速运动会引起距离徙动及多普勒展宽。现有研究方法可通过keystone 变换校正径向速度引起的距离徙动,然而目标的切向运动引起的多普勒展宽现象仍会引起能量损失,需对其进行补偿。该文通过推导回波信号模型,分析了目标切向运动引起多普勒展宽的原理,并提出一种基于RSPWVD-Hough 变换的多普勒展宽补偿方法,针对多目标场景下的处理性能进行了分析。仿真实验及结果分析表明该方法能够针对多目标场景进行多普勒展宽补偿,并得到较好的效果,且适用于微弱目标,因而能够提高系统对微弱目标的探测能力。      

基于二阶Keystone变换的双站前视SAR成像算法

由于回波信号具有剧烈的二维耦合和距离徙动特性,相比传统的单站合成孔径雷达(SAR)而言,双站SAR数据的成像处理更具有挑战性,双站前视SAR则更是如此。由于没有解决距离徙动的空变性和高阶距离-方位耦合,导致目前现存的成像算法效果较差,成像范围也受到较大限制。针对上述问题,文中提出了一种基于二阶Keystone变换(KT)和改进的非线性调频变标(NLCS)方法的成像算法。首先,利用线性距离徙动矫正去除线性距离徙动和多普勒中心频率;然后,采用二阶KT来补偿距离弯曲;最后,采用改进的非线性调频变标方法用于均衡不同点目标方位空变的多普勒调频率。仿真结果证明了该算法的有效性。