基于DDD-GMB的低空风切变风速估计方法

当机载气象雷达在非均匀地杂波环境下探测低空风切变时,会遇到杂波协方差矩阵估计不准确问题,从而影响风速的正确估计。针对上述问题,本文提出一种在非均匀地杂波环境下基于直接数据域-广义相邻多波束（Direct data domin-Generalized adjacent multiple-beam,DDD-GMB）的低空风切变风速估计方法。首先,在非均匀地杂波环境下直接对待检测距离单元进行杂波协方差矩阵估计;然后利用空域相邻多波束和时域相邻多普勒通道构造空时降维处理器,在降低系统自由度的同时,也降低了对训练样本数的要求,最后构造代价函数估计得到风速。仿真结果表明,本文方法可以在非均匀地杂波环境下精确的估计风速。      

复杂地形环境下基于CL-KA-STAP的低空风切变风速估计方法

针对机载气象雷达在复杂的地形环境下探测低空风切变时,地杂波呈现的非均匀特征导致难以准确获得杂波统计特性,进而影响杂波抑制效果,使得风切变风速估计不准的问题,该文提出一种色加载知识辅助STAP(CL-KA-STAP)的低空风切变风速估计方法。该方法首先构造降维联合时空变换矩阵,并对待检测距离单元的回波信号进行降维处理,然后将由数字高程模型(DEM)和国家土地覆盖数据库(NLCD)获取的先验知识融入到组合空时主通道自适应处理器(CMCAP)中,构造色加载系数优化函数求解色加载系数,最后构造滤波器,实现杂波自适应滤波并准确估计风速。后续仿真结果证明了所提方法的有效性。     

基于压缩感知的低空风切变风速估计方法

在机载气象雷达的低空风切变检测流程中,风速估计精度是影响风切变检测效果的重要因素。针对脉冲数较少且信噪比较低时风速估计精度变差的问题,该文提出一种基于压缩感知的低空风切变风速估计方法。该方法根据雷达回波信号的稀疏性,利用多普勒矢量构建一个冗余字典以实现信号的稀疏表示,采用观测矩阵对信号进行压缩处理,并通过信号重构算法恢复该稀疏信号,实现风速的精确估计。仿真实验表明：当脉冲数较少且信噪比较低时,该方法能够在获得精确风速估计的同时使得频谱分辨率大大提高,即能够很好地区分在频域间隔很近的风切变与地杂波信号。     

基于KA⁃SRCN⁃pSTAP的低空风切变风速估计方法

针对由于独立同分布（IID）样本严重不足,导致极化空时自适应（pSTAP）处理性能下降,进而导致低空风切变风速估计不准确的问题,本文提出了一种基于知识辅助的稀疏表示杂波零陷极化空时自适应（KA?SRCN?pSTAP）的低空风切变风速估计方法。该方法首先利用杂波脊的先验知识辅助构造极化空时稀疏字典,然后利用极化空时稀疏字典,通过SRCN算法挑选原子并对到杂波线性子空间补空间上的投影矩阵进行估计,从而得到pSTAP权矢量,最后构造pSTAP滤波器对地杂波进行抑制,准确估计低空风切变风速。该方法仅使用少量IID样本,将SRCN算法与极化?空时域相结合,完成对风切变风速的有效估计。仿真实验结果证明该方法可以有效实现少样本情况下的风速准确估计。     

基于空时自适应处理的低空风切变风速估计方法

针对机载气象雷达在探测低空风切变时,有用信号会淹没在强杂波背景中的问题,该文提出一种基于空时自适应处理(STAP)的低空风切变风速估计方法。该方法首先利用空时插值原理校正机载前视阵地杂波的距离依赖性,获得多个独立同分布(IID)样本后估计地杂波协方差矩阵,然后构造适用于分布式低空风切变目标的空时自适应处理器,在自适应抑制地杂波的同时积累低空风切变信号,最终实现风场速度的精确估计。仿真结果表明,在高杂噪比、低信噪比的情况下,该方法可有效地自适应抑制地杂波并精确地估计风场速度。     

数据缺失情况下基于M⁃SPICE的低空风切变风速估计方法

针对机载气象雷达回波数据缺失的情况下,低空风切变风速估计失准这一问题,本文提出了一种基于缺失数据稀疏迭代协方差估计（Missing Sparse Iterative Covariance?based Estimation,M?SPICE）的低空风切变风速估计方法。该方法首先构造数据缺失模型,然后根据协方差拟合准则计算估计算子,并不断迭代更新得到最终所需的估计算子,进而恢复得到缺失的风切变数据,最后将恢复得到的数据重构得到完整的风切变数据,实现对风场速度的准确估计。仿真结果表明,该方法能够有效实现缺失数据的重建并精确地估计风速。     

载机偏航下基于广义相邻多波束自适应处理的低空风切变风速估计

该文提出一种载机偏航下基于广义相邻多波束(GMB)自适应处理的低空风切变风速估计的方法,该方法首先利用基于回波数据的杂波距离依赖性补偿方法对杂波进行距离依赖性矫正,估计出杂波协方差矩阵。然后同时组合空域的相邻多个波束与时域的相邻多个多普勒通道来计算降维变换矩阵,并对待测距离单元内的雷达回波数据进行降维处理,进而构造GMB自适应处理器的最优自适应权矢量对降维后的回波数据实现自适应滤波。最后完成载机偏航下风场速度的准确估计。仿真结果验证了该方法能够在载机偏航情况下,获得风场速度的有效估计。     

回波功率筛选与数字地表分类数据辅助的低空风切变风速估计方法

针对非均匀杂波环境下,低空风切变风速估计不准的问题,该文提出一种回波功率筛选与数字地表分类数据(DLCD)辅助的低空风切变风速估计方法.该方法首先利用样本回波功率对训练样本进行初选,然后利用DLCD计算各样本间的相似度,并从功率较大的训练样本中选取样本相似度较高的训练样本估计待测距离单元的杂波协方差矩阵,最后利用广义相...     

回波功率筛选与数字地表分类数据辅助的低空风切变风速估计方法

针对非均匀杂波环境下,低空风切变风速估计不准的问题,该文提出一种回波功率筛选与数字地表分类数据(DLCD)辅助的低空风切变风速估计方法.该方法首先利用样本回波功率对训练样本进行初选,然后利用DLCD计算各样本间的相似度,并从功率较大的训练样本中选取样本相似度较高的训练样本估计待测距离单元的杂波协方差矩阵,最后利用广义相邻多波束(GMB)-局域联合处理(JDL)的方法实现低空风切变风速的有效估计.     

基于多通道LFMCW雷达的低空风切变风速估计方法

在飞机起飞和进近着陆阶段中,风切变是一种对飞行危害最大的气象现象,如何有效地探测风切变并及时地规避危险对保障飞行安全至关重要。本文提出了一种将多通道线性调频连续波(Linear Frequency Modulated Continuous Wave, LFMCW)雷达应用于低空风切变检测中的实现方法。首先介绍了多通道LFMCW雷达的信号模型,然后利用空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing, STAP)方法抑制地杂波并匹配风切变信号,最后通过双脉冲重复频率(Dual-Pulse Repetition Frequency, D-PRF)解速度模糊法订正模糊速度,从而实现了风速的精确估计。后续实验仿真结果证明了本文所提方法的有效性。      

基于多通道联合自适应处理的微下击暴流中心风速估计方法

针对机载气象雷达下视探测微下击暴流时,有用气象信号会淹没在强杂波背景中的问题,该文提出一种基于多通道联合自适应处理的、能够用于分布式气象目标中心风速估计的降维处理器结构。该处理器通过前置的窄带多普勒滤波将全空时杂波局域化为特定多普勒通道下的定向有源干扰,然后在空域逐多普勒通道进行自适应处理,最后利用频率质心法求取中心风速估计。仿真结果表明,在强杂波背景下,所提方法可以获得较为精确风场速度估计结果,由于采用了降维结构,较最优处理器在运算量上有了明显减少。     

基于矢量近似消息传递的智能反射面辅助毫米波信道估计

毫米波属于一种典型的视距传输方式,其受大气吸收影响严重。针对毫米波的非视距传播受限,该文通过智能反射面(IRS)辅助毫米波通信,提出结合Khatri-Rao积的矢量近似消息传递(KR-VAMP)算法来提高毫米波通信系统的信道估计质量。该算法基于Khatri-Rao积将级联信道问题转换为稀疏信号恢复问题,并结合VAMP的矢量和迭代阈值算法的优势,使得整个IRS辅助毫米波系统在减少训练迭代次数的同时,降低了整个系统的信道估计误差。最后通过仿真结果对比,分析了各变量对信道估计的均方误差(MMSE)的影响,以及MMSE随着迭代次数的收敛情况,验证了此算法对比其他近似消息传递(AMP)算法具有更好的性能。     

单载波宽带MIMO系统广义近似消息传递Turbo频域均衡

针对编码单载波循环前缀(SC-CP)多输入多输出(MIMO)系统,该文采用消息传递算法研究软输入软输出MIMO频域均衡器(FDE)的设计问题。基于广义近似消息传递(GAMP)算法,该文提出一种新的低复杂度MIMO频域均衡方法。这种消息传递MIMO均衡方法的显著特点是既保留了SC-CP传输所产生的频域均衡的优点,同时又避免了传统MIMO FDE中逐频点MIMO矩阵求逆运算,所以具有随MIMO系统接收天线数增加而线性增长的计算复杂度。计算机仿真结果表明,与传统方案相比,该文提出的MIMO频域均衡算法具有明显的误码率(BER)性能优势。     

基于期望最大化算法的捷变频联合正交频分复用雷达高速多目标参数估计

参数估计对雷达的目标检测和识别有着重要的意义。该文提出了一种基于期望最大化(EM)算法的捷变频联合正交频分复用(FA-OFDM)雷达高速多目标参数估计方法。首先,将窄带正交频分复用(OFDM)信号与传统捷变频雷达相结合,在每个脉冲宽度内同时发射多个载频随机跳变的子载波。然后,对单个脉冲内所有子载波的回波进行脉冲压缩和稀疏重构处理,得到1维高分辨距离。进一步地,将多个目标在不同脉冲时刻的高分辨距离信息构成观测数据,建立混合高斯模型。采用EM算法对模型参数和多个目标的距离、速度进行估计,并同时拟合多条时间-距离直线。直线斜率对应目标速度,直线纵轴截距对应目标初始距离。最终,分别分析了信噪比(SNR)对检测概率以及目标速度对相对估计误差的影响。仿真实验验证了所提算法的有效性。

     

基于Ransac算法的捷变频联合正交频分复用雷达高速多目标参数估计

在现代雷达电子战场中,目标检测与其参数估计有着非常重要的意义.因此,该文提出了一种基于随机抽样一致算法(Ransac)的捷变频联合正交频分复用(FA-OFDM)雷达高速多目标参数估计的方法.首先,在传统捷变频雷达的每个脉冲内同时发射多个频率随机跳变的窄带OFDM子载波.将单个脉冲内所有子载波的回波信号进行脉冲压缩后,采...