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。     

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。     

协方差矩阵结构的广义杂波分组估计方法

针对球不变随机向量建模的相关复合高斯杂波背景下雷达目标自适应检测的协方差矩阵结构估计问题,将均匀杂波分组方法进行推广和改进,提出了杂波协方差矩阵结构的广义迭代杂波分组估计（GRCCE）方法。首先,在广义杂波分组背景下利用最大似然方法推导了协方差矩阵结构估计的迭代过程;其次,基于杂波分组思想,给出了广义杂波分组估计(GCCE),利用GCCE作为初始化估计矩阵进行迭代,得到协方差矩阵结构的GRCCE;最后,通过仿真对方法的有效性进行了检测,结果表明,GRCCE只需要一次迭代就能达到收敛,估计精度随着杂波一阶相关系数的增大而提高,而不受纹理分量参数变化的影响。与现有方法相比GRCCE适应杂波环境更广,估计精度更高,而且计算量更小。     

一种新的鲁棒CFAR检测器设计方法

针对先验环境信息未知或先验环境信息不准确导致的检测性能损失问题，设计了一种复杂背景下鲁棒CFAR检测器。在检测器设计中，通过利用样本的统计直方图和均值比判断观测窗所属杂波类型，在存在干扰目标或杂波边缘环境时使用新的干扰加权算法对观测样本进行筛选，根据筛选后的样本得到相应的检测门限。分析了所设计检测器在均匀杂波、存在干扰目标及杂波边缘环境下的检测性能。研究结果表明，在各种先验信息未知的复杂杂波环境中，所设计的CFAR检测器可以得到较好的检测性能，对天基预警雷达系统的检测器设计具有一定的参考价值。仿真结果验证了方法的有效性和正确性。     

现实的机载GMTI雷达信号处理

知识辅助传感器信号处理和专家推理（KASSPER）方案旨在通过考虑全部可利用的先验知识来改善机载地面动目标显示（GMTI）雷达的性能。一条很有用的信息是雷达回波信号为接近理想平面波的叠加。可以用采样GMTI雷达数据的平面波信号和杂波模型校准接收阵列、抑制杂波和检测动目标。每个距离门是单独处理的。采样协方差矩阵是不必要的。完成了综合的KASSPER Challenge Datacube处理以验证性能。     

基于自适应波形设计的天基雷达目标检测方法

针对天基雷达检测海面目标时杂波特性复杂、场景变化迅速和信杂比低的问题,文中提出一种基于波形自适应设计的目标检测方法。这种方法将每个驻留时间分拆为若干个子驻留,在第1个子驻留上发射线性调频脉冲,并进行预检测和杂波协方差估计。在后续子驻留中采用多粒子滤波技术对杂波协方差进行动态更新,以适应天基雷达杂波的快速变化。进而在后续子驻留中利用平均平方优化技术自适应的设计波形,并进行主成分分析和广义似然比检验,以提高信杂比和实现恒虚警率检测。最后,文中将海杂波建模为复合高斯过程、将目标建模为若干个具有确定但未知散射幅值的散射体,并进行仿真实验。结果表明,在尖峰性海杂波环境和天基监视雷达配置条件下,用这种目标检测方法实现可靠检测所需的信杂比降低约9dB,可有效改善对弱小目标的检测效果。     

基于滑动子空间的杂波样本筛选方法

针对受目标污染的非均匀杂波辅助样本筛选问题，本文利用超低旁瓣子空间平滑加窗处理，克服已有的非均匀杂波样本筛选方法面临的初始协方差矩阵包含目标信号而引起的目标相消问题。一方面，采用超低旁瓣子孔径滑窗方法大幅提升旁瓣区信杂噪比，结合拟合方差偏离量提取目标大信号能量并予以剔除。另一方面，结合广义内积（Generalised Inner Product,GIP）等算法在子空间平滑的基础上进一步剔除非均匀杂波样本，从而得到独立同分布的杂波协方差矩阵。基于子孔径滑窗的杂波样本剔除方法能够大幅降低系统运算复杂度，提高系统应用效能。通过对机载实测数据的验证分析，该算法能够改善目标的输出信杂噪比，保留微动效应的离散弱目标信号，具备很高的工程应用价值。     

机载MIMO雷达自适应匹配滤波检测器

针对机载MIMO雷达在未知统计特性杂波时的目标检测问题,首先提出自适应匹配滤波检测器(MI-MO Adaptive matched filter,MIMO-AMF),利用MIMO雷达的空间分集特性提高检测性能,并推导出检测概率和虚警概率表达式.然后,基于MIMO雷达杂波协方差矩阵的块对角特性,给出一种简化MIMO-AMF检测器,大大减小MIMO-AMF的计算复杂度,同时降低对参考单元数目的要求,并在只有两个接收雷达单元的情形下,推导出简化AMF检测性能的表达式.结果表明,上述两种检测器相对于杂波协方差矩阵都具有恒虚警特性,能够在未知杂波背景下有效的检测目标.     

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。     

利用机载高距离分辨率相控阵雷达进行动目标检测

本文研究机载高距离分辨率（HRR）相控阵雷达在时空相关地杂波背景中的动目标检测问题，为避免HRR雷达数据中出现的距离徙动问题，文中将HRR距离剖面划分成几大距离段，由于线段距离包含一系列高距离分辨率距离单元，所以这种划分不会丢失信息，因而不会折损失分辨率，本文阐述了如何采用矢量自回归（VAR）滤波技术来抑制地杂波，而后推导了基于广义似然比测试（GLRT）检测策略的动目标检测器，检测门限根据所需的虚警率，通过渐进统计分析来确定，若假设存在目标，先根据VAR滤波数据估计出目标多普勒频率和空域特征矢量后，再计算一简单的检测变量，并将它与检测门限相比较，即可做出是否存在目标的判 次，数值结果验证了所提出的动目标检测算法的性能。     

非高斯杂波协方差矩阵估计新方法

针对雷达目标自适应检测中的复合高斯杂波协方差矩阵估计问题,提出了 一种基于杂波分组的约束迭代估计方法。该方法在迭代过程中有效利用所有辅助数据,并对 最终得到的估计矩阵进行关于迹的约束。在估计的杂波分组大小与实际情况匹配的条件下, 约束迭代估计方法的估计精度与杂波功率水平无关。仿真实验表明,所提出的方法对不同的 杂波分组大小失配情况具有很好的鲁棒性;与已有的两种协方差矩阵估计方法相比,约束迭 代估计方法能极大的提高估计精度,加快迭代过程的收敛速率,且计算量更小。
     

复合高斯杂波中距离分布目标的极化自适应检测

极化高分辨力雷达能够获取更丰富的目标特征信息,充分利用极化信息能够有效地提高检测和识别性能.本文基于广义似然比检验,提出了一种复合高斯杂波中距离分布目标的极化自适应检测器,推导了检测器的虚警概率表达式,理论分析表明其相对于杂波的协方差矩阵和纹理分量都具有恒虚警特性.利用仿真数据统计分析了该检测器的检测性能,仿真结果表明,在一般情况下当辅助数据较少时该检测器的检测性能优于其它同类检测器.     

一种基于滤波响应损失的多通道合成孔径雷达地面动目标检测方法

针对在非均匀杂波背景下,杂波抑制后孤立强杂波剩余能量导致动目标检测虚警率升高的问题,提出了一种基于滤波响应损失的多通道合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)方法。对多通道的合成孔径雷达(SAR)图像进行维纳匹配滤波处理,在杂波抑制残差图检测的基础上,根据滤波前后信号的能量差异设计了滤波响应损失检测量,对潜在目标进行二次检测,以剔除虚警。仿真与机载实测数据表明:该方法能在非均匀杂波背景下有效改善动目标的检测性能,可应用于运动平台雷达对地监视预警。     

基于速度滤波的杂波抑制步进频率波形设计研究

杂波是影响高分辨雷达宽带一维距离像成像性能的重要因素。强杂波可能会造成目标点遮盖和虚假目标点,影响雷达的检测性能。针对步进频率成像杂波抑制问题开展波形研究,提出了一种抑制杂波的步进频率(CS-SF)新波形。CS-SF发射波形为组内同频、组间步进的脉冲串,利用目标与杂波的速度差异,通过组内加权抑制杂波,组间离散傅里叶逆变换(IDFT)提高距离分辨率。详细分析了该波形抑制杂波的原理和信杂比改善理论值,给出了CS-SF波形信号处理流程,建立了单目标杂波模型和扩展目标杂波模型。通过仿真验证了CS-SF抑制杂波的有效性,信杂比改善实际值符合理论值。     

一种基于优化设计的动目标检测方法及其运用

提出一种新的动目标检测(MTD)滤波器组设计方法,即通过设置目标处理通道和气象处理通道,其中目标通道采用自适应动目标检测(AMTD)处理方式,实时检测杂波的存在,根据杂波的强弱自动产生或选择滤波器加权因子,以保证抑制地杂波的同时,减少信噪比损失,提高对弱小目标的检测性能。仿真结果证明该方法是有效的,且在工程上有一定的实用价值。