多级嵌套维纳滤波自适应降维STAP抗干扰方法研究

在分析多级嵌套维纳滤波（MSNWF）给出的干扰子空间和噪声子空间信息的基础上,提出了多级嵌套维纳滤波自适应降维空时自适应处理（STAP）抗干扰算法。该方法分析了MSNWF前向迭代过程中相邻级期望信号的协方差随迭代次数变化关系,结合干扰子空间和噪声子空间信息自适应地确定迭代次数,在不增加额外计算量的条件下实现了降维维数的自适应选择。仿真结果分析表明,该方法在保证抗干扰性能不受影响的前提下,进一步减小了STAP算法的计算量,提高了算法的实时性。
     

用于冷、热杂波综合抑制的最佳降秩三维空时自适应处理

本文提出了一种新的信号处理策略，它采用最佳的与信号有关的降秩来解决三维STAP（空时自适应处理）冷、热杂波抑制问题。虽然只采用空间（角度）PRI时间（多普勒）自由度，常规的二维STAP也能抑制单站（“冷”）杂波和直接路径干扰，然而，要抑制由干扰源地形散射干扰造成的所谓“热”杂波，还需要附加“快时间”自由度（在接收机带宽的倒数量级上）。引入了三维旁瓣对消器（Wiener滤波器）的多级分解，以评估降秩的理论性能限，并验证采用这种方法获得紧密干扰压缩的可能性比主分量方法获得的可能性最大。采用基于DTED测量的高保真模拟数据集合说明了3D STAP的多级Wiener滤波方法的功效。     

采用结构协方差矩阵的机载／天基雷达的空时自适应处理

本文表明有效地采用机载／天基（A/S）杂波协方差矩阵（CCM）的部分信息可以大大提高在杂波和干扰环境下块处理空／时自适应处理机（STAP）的收敛性能。CCM的部分知识以由机载雷达团体开发的简化通用杂波模型（GCM）为基础。设定一个参数的先验知识，该参数应是易于通过与这种模型相关的雷达平台可测的（但不一定准确）。这种GCM产生一种假定的CCM。用这种假定的CCM和热噪声协方差矩阵的精确知识一起形成STAP要用的未知干扰协方差矩阵的最大似然估值（MLE）。对利用先验杂波和热噪声协方差信息的这种新算法的评估采用两种杂波模型：1）失配的GCM，2）高保真的空军研究实验室STAP杂波模型。对于这两种杂波模型，这种新算法要大大好于（即收敛更快）采样矩阵求逆（SMI）和快速最大似然（FML）STAP算法，后一种模型仅用了热噪声协方差矩阵的信息。     

机载雷达系统中的空—时自适应处理

本文概述了空—时自适应处理(STAP)在现代雷达系统中，尤其是在强干涉和人为干扰下的机载雷达系统中的应用情况。简要介绍处理方法后，叙述了STAP在导致非平稳信号环境的热杂波和非均匀雷达环境中STAP的应用结果。分析了在这种实际情况下采用STAP处理所存在的局限。结尾部分为使用圆形阵列所得到的一些STAP近期结果。     

空时自适应处理（STAP）概述

简要概述了空时自适应处理（STAP）技术在雷达中的应用情况。阐述了空时信号的多样性和包括降维与降秩STAP方法在内的各种自适应处理机。阐明了地杂渡和噪声干扰的空时特征和关键STAP性能指标。对当前的一些STAP课题进行了指导性总结：空基雷达、双基地STAP、知识辅助型STAP、多通道合成孔径雷达和非旁视阵列结构等。     

子空间跟踪方法在GPS空时抗干扰中的应用

提出将子空间跟踪方法用于GPS接收机空时抗干扰中。根据接收信号中干扰信号远强于有用信号和噪声的特点,将子空间投影方法与空时信号处理相结合,对自适应PASTd子空间跟踪方法进行了改进,使其在强干扰下也能快速、准确的估计出空时二维干扰子空间,进一步求出空时抗干扰最佳权。与原自适应PASTd方法相比,该改进方法在增加很少计算量的情况下,干扰子空间估计的收敛性和准确性有大幅提高,抗干扰性能良好、稳定。该方法能够实时跟踪干扰子空间的变化,结构简单,计算量小,适合多变干扰环境,具有较高的可行性和实用性。仿真试验验证了该方法对窄带和宽带干扰均有效。     

用自适应INS、单脉冲MUSIC和STAR（AIMS）进行目标瞄准

利用目标信号估计目标角度会受到主波束干扰的影响，解决该问题的一个办法就是综合多个传感器的数据。自适应单脉冲多信号分类（MUSIC）算法可以在干扰中区辨出目标方位角估值和俯仰角估或真实频谱。但在进行目标识别和分类时，仅依靠这种算法不能得到理想的误差概率。通过综合综合导航系统（INS）和单脉冲雷达的方位与俯仰信号，能提高精确检测目标位置的概率。设计AIMS算的目的是进行目标瞄准，并综合自适应INS系统、四孔径单脉冲雷达和空时自适应信号处理器的信号。自适应INS系统不断测量地基目标的位置变化；四孔径单脉冲雷达用MUSIC算法自适应地降低主波束干扰，实现可靠的角度估计；空时自适应处理机（STAP）则将目标从杂波中分离出来。结果表明，AIMS算法有效地综合了传感器数据。并提出了识别正确目标信息的效率。     

采用实时MTI处理的双通道雷达系统的飞行试验结果

讨论了实时空时自适应处理（STAP）的两种应用：首先是STAP可以用来抑制杂波和干扰；此外可以用由STAP获得的杂波滤波系数来确定SAR图像中动目标的正确位置。给出了这种实时STAP技术的结果和动目标重新定位技术的结果。用实际SAR数据和测量期间所记录的动目标验证了杂波抑制质量和动目标重新定位精度。     

实测数据的降秩空时自适应处理方法

在实际非均匀环境中，机载雷达数据的非均匀性会恶化杂波协方差矩阵的估计，严重地降低了空时自适应处理器的性能。本文首先用非均匀检测器在非均匀环境下选择辅助距离门，来估计样本协方差矩阵。而后讨论了基于广义旁瓣相消器结构上的两种降秩空时自适应处理方法：主分量法和互谱法，这两种方法都是利用杂波和干扰的低秩属性，用依赖于采样数据的转换矩阵来构造空时自适应滤波器。最后对从Mountain Top计划测得的数据，应用上述两种降秩方法对其进行了分析。仿真实验表明了这两种方法的可行性，减少了计算量，并提高了有效可测收敛性，可有效地提高空时自适应处理器的性能。     

一种可用于预白化类空时自适应处理中的阵元误差校正算法

在非均匀杂波环境中,预白化类空时自适应处理(STAP)具有较高的收敛速度,可显著提高雷达的杂波抑制性能。但在实际阵列接收系统中,阵元误差的存在会使预白化类STAP性能严重下降。针对此问题,提出了一种基于杂波回波的阵元误差校正算法。该算法首先将阵元误差表示为方位依赖的幅相误差;然后将空间各个方位的主瓣杂波作为校正源,利用其阵列输出协方差矩阵的Toeplitz结构会在阵元误差影响下发生改变的特性,估计相应方位的阵元幅相误差;最后利用估计的幅相误差校正先验协方差矩阵和假定目标的导向矢量。仿真结果表明:当阵列接收系统存在阵元误差时,阵元误差校正算法可明显改善预白化类STAP算法的杂波抑制性能。     

基于直接数据域的三维空时自适应杂波抑制

在相控阵机载预警(AEW)雷达杂波抑制中三维空时自适应处理(3D-STAP)的性能最优,然而,三维处理存在两个方面的缺点一是自适应权的计算量较大,二是估计杂波协方差矩阵时需要大量的训练样本(这在实际非均匀环境中很难满足),因而无法应用.先时后空自适应处理(T-SAP)不但计算量低,而且性能接近最优.现提出了一种基于直接数据域(DDD)的三维先时后空自适应处理(3D-T-SAP)方法,即先对每个二维空域通道用具有超低旁瓣的多普勒滤波器将杂波作局域化预处理,再对各个或相邻几个多普勒通道的输出作基于直接数据域的二维空域自适应处理.此外,由于该方法对阵元误差比较敏感,因此还提出了一种实用的误差校正方法.计算机仿真结果验证了该方法的有效性.     

对分析和设计空—时处理结构及算法的多通道机载雷达测量的评估

系统设计研究和详细的雷达模拟已经证实了空－时自适应处理（ＳＴＡＰ）在目标多普勒信号淹没在旁瓣杂波和干扰的情况下实现目标检测的效用。最近美国空军利用在ＳＴＡＰ方面的投资，借助罗马实验室的多通道机载雷达测量（ＭＣＡＲＭ）计划，建立了多通道雷达数据的数据库，以进一步开发适合于实战环境的ＳＴＡＰ结构和算法。一般来说，起初数据不能与模拟数据吻合的一个方面是实际杂波和干扰的非均匀特征。本文研究了非均匀数据对Ｓ     

采用多普勒补偿的机载双基地雷达改进型JDL

研究了空时自适应处理（STAP）技术在双基地机载雷达应用中的相关问题。对于地面动目标指示（MTI）雷达，杂波多普勒频率与各种阵列结构的距离而不是线性侧视结构有关。这种距离相关性导致了STAP技术的杂波抑制问题。一种情况是STAP滤波器变成距离相关。本文建议在角度一多普勒域上利用插值对改进型联合域局部（JDL）处理器进行多普勒补偿。仿真结果显示处理器的性能在整个频谱上有明显改善。     

最佳STAP的FFT共轭梯度法

提出了一种解决最佳空时自适应处理问题的快速共轭梯度迭代算法。可以用FFT实现该方法，办法是利用具有干扰协方差矩阵托普利兹块（BTTB）结构的块托普利兹矩阵。因此与对矩阵求逆的方法相比显著降低了计算的复杂性。为了说明上述方法的有效性，本文给出了计算机仿真结果。     

平台旋转对STAP性能的影响

研究了平台旋转尤其是天线旋转对杂波有限的前视机载雷达应用中空时自适应处理（STAP）性能的影响。提出了影响性能的两种主要机理。一种是天线旋转时角多普勒空间中杂波表面的形状变化。当这种机理占优势时，尽管应用运动补偿相位延迟控制可以减轻偏航引起的问题，但是STAP在横滚时比偏航时更能恢复原状。另一种是STAP数据矢量的不连续性急剧转变的存在，对此，一种可能原因是天线的非理想运动补偿控制。实际上这些不连续性增大了带宽并且导致性能明显下降。     

干扰秩估计对减秩空时自适应处理算法检测性能的影响

研究了在机载雷达应用中，进行干扰秩估计对几种减秩空时自适应处理方法的检测性能的影响。重点研究了干扰秩与实现最大检测概率处理所需的接收 阶的关系。此外，还研究了其恒虚警率（ＣＦＡＲ）特性。所考虑的参数包括：抑制噪声干扰机数目，杂波的抗相关时间以及飞机倾斜角。本文还提供了模拟数据以及测量数据结果。     

基于直接数据域的三维空时自适应杂波抑制

在相控阵机载预警（AEW）雷达杂波抑制中三维空时白适应处理（3D-STAP）的性能最优，然而，三维处理存在两个方面的缺点：一是自适应权的计算量较大，二是估计杂波协方差矩阵时需要大量的训练样本（这在实际非均匀环境中很难满足），因而无法应用。先时后空白适应处理（T-SAP）不但计算量低，而且性能接近最优。现提出了一种基于直接数据域（DDD）的三维先时后空白适应处理（3D-T-SAP）方法，即先对每个二维空域通道用具有超低旁瓣的多普勒滤波器将杂波作局域化预处理，再对各个或相邻几个多普勒通道的输出作基于直接数据域的二维空域白适应处理。此外，由于该方法对阵元误差比较敏感，因此还提出了一种实用的误差校正方法。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

在干扰条件下的机载和星载自适应MTI

本文讨论了运动平台雷达同时抑制杂波和干扰的问题。运动雷达接收到的杂波是宽带多普勒信号，采取的措施可用时－空杂波滤波器补偿多普勒民芝。干扰通常也是宽带信号以覆盖整个雷达带宽。根据多普勒处理观点，干扰对消是空域处理问题。这里讨论了空域和时－空滤波器同时抑制干扰和杂波的问题，同时比较了几种接收机的结构。     

GPS抗干扰接收机空时二维自适应滤波算法的FPGA实现

传统的抗干扰接收机存在自由度有限、抗多径干扰能力弱等不足。针对这些不足,有人提出了空-时二维自适应滤波(STAP)算法。文章介绍了空-时二维自适应抗干扰算法的性能、特点以及Matlab仿真和FPGA实现情况。文章没有使用通常使用的多级维纳嵌套(MSNWF)逼近方法,而是尝试采用矩阵直接求逆的方法来求出自适应系数。通过仿真和实测,此方法达到了较好的效果。文章的研究成果对通信对抗、雷达对抗都有重要的参考价值。     

基于海杂波稀疏性与非均匀度的样本挑选方法

针对预警雷达对海监视面临海杂波分布非均匀与杂波样本受目标污染,导致自适应杂波抑制处理性能恶化和目标能量损失的问题,提出了一种基于海杂波稀疏性与非均匀度的样本挑选方法。该方法将目标的导向约束与广义内积样本挑选方法结合,先利用海杂波在空时二维平面上的稀疏分布特性,根据海杂波与目标空时二维分布差异剔除被目标污染的样本,再利用广义内积准则衡量海杂波分布的非均匀程度,并获取均匀样本,以提高杂波协方差矩阵的估计精度。仿真结果表明:所提方法能在提高杂波抑制性能的同时,减小目标信号能量损失。该方法可广泛应用于海面预警监视雷达系统。