基于孪生波形设计的频谱弥散干扰抑制方法

频谱弥散(SMSP)干扰是针对线性调频(LFM)脉冲压缩雷达的一种有效干扰手段。基于干扰信号的时频特征，提出了一种基于孪生波形设计的频谱弥散干扰抑制方法。首先，利用初始脉冲发射LFM信号，对受干扰回波进行Gabor变换得到时频分析结果，并估计干扰子脉冲数；其次，基于干扰子脉冲数设计第2个脉冲发射的孪生波形；然后，设计调制信号对干扰后的孪生波形进行时频搬移后重组；最后，通过匹配滤波处理实现干扰抑制。仿真实验表明：所提方法能主动调整设计发射波形相关参数，并有效利用干扰信号的能量，解决在干信比较大时干扰抑制较为困难的问题，避免复杂的信号分离算法。在干信比为25 dB时，经干扰抑制后的信干噪比增益可以达到60 dB以上。     

一种步进频率信号认知雷达波形优化设计方法

认知雷达常用于完成探测、跟踪、成像及识别等多重任务,为提高其综合性能,需兼顾多方面因素研究其波形优化设计问题。基于此,提出一种基于压缩感知（CS）RIPless准则的步进频率信号认知雷达波形优化设计方法。首先,建立了目标回波信号稀疏模型,分析了其与发射信号模糊函数之间的关系。其次,根据模型中观测矩阵的构造,基于RIPless准则,将波形设计问题转化为概率分布的互相干参数及其协方差矩阵的条件数的优化问题,从而通过自适应寻优算法,获得优化的步进频率信号脉冲重复时间间隔序列和子脉冲频率序列。相较于传统方法,所提方法在信号发射与接收之间形成了信息实时反馈和信号优化重构的闭环,在高概率准确重构目标径向一维距离像的同时,也实现了发射信号模糊函数的优化。最后,仿真计算验证了所提方法的有效性。     

SAR干扰效果研究

研究了对干扰前不同图像质量的合成孔径雷达(SAR)的干扰效果问题。从干扰前SAR图像质量指标积分旁瓣比(ISLR)入手,提出等效信干比的概念,建立积分旁瓣比与等效信干比的关系,分析等效信干比与发现概率、错误概率的关系,最后确定不同图像质量所对应的所需信干比。     

相控阵主动雷达导引头波形策略

针对高脉冲重复频率脉冲多普勒(HPRF-PD)体制的相控阵主动雷达导引头中存在的距离遮挡问题,设计了一种新的波形选择策略。首先,利用提出的脉冲重复频率(PRF)波形选择策略,离线计算得到距离对应PRF的波形查找表。然后,通过叉积自动频率控制环路滤波(CPAFCLF)算法预估下个相参处理间隔(CPI)导引头与目标间的径向相对速度,并联合提出的基于Sage-Husa带有速度预测的自适应"当前"统计模型(SH-ACSMVP)算法得到的距离跟踪值,获得下个CPI的距离预测值。在跟踪机动目标场景中,相比于"当前"统计(CS)模型跟踪算法及基于"当前"统计模型的自适应无迹卡尔曼滤波(CAUKF)算法,本文算法得到的距离预测误差更小,误差收敛速度更快。根据此距离预测值从波形查找表中选择波形发射,作为下个CPI的发射波形,实现后续跟踪阶段的抗距离遮挡,提高目标跟踪性能。仿真结果表明了本文所设计波形选择策略的正确性及有效性。     

海杂波中广义符号恒虚警检测算法性能分析

分析了广义符号检测算法在仿真的高斯杂波背景和实测海杂波背景下,对2种目标（Sweding0型和Swerling II型）的检测性能,以及对实际渔船目标的检测性能。研究表明,随着脉冲数、参考单元数和信杂比的提高,该检测算法的检测性能有所提高;在低信杂比条件下,GS检测算法对SwedingII型目标的检测性能优于对Sweding0型目标的检测性能,在高信杂比的条件下,对Swerling 0型目标的检测性能优于对Swerling II型目标的检测性能。     

基于空时自适应处理的GPS宽带干扰抑制技术

分析研究了GPS宽带干扰抑制的各种空时自适应处理算法,提出了期望信号协方差矩阵的计算方法,该方法使得最大信干噪比方法和最小均方误差方法可以实现。仿真结果表明：和无干扰的GPS接收机相比,基于空时自适应的干扰抑制技术不会引起很大的定位误差。     

基于波形熵的雷达目标一维距离像检测技术

高分辨雷达一维距离像目标检测实质上是扩展目标检测,具有与低分辨雷达回波目标检测不同的特点.通过分析目标一维距离像和噪声的波形特点,提出了一种基于波形熵的一维距离像检测方法.该方法对目标一维距离像信号形式和噪声的先验知识要求少,运算复杂性小,易于工程实现.仿真实验说明算法能有效地提高检测性能.     

直达与非直达环境中的多目标解耦直接定位方法

针对直达（LOS）与非直达（NLOS）环境中的定位问题,提出了一种波形已知条件下的单阵地多目标直接定位（DPD）算法。该算法针对发射时间已知和未知两种情况,利用多径信号到达角度与时延关于障碍物（或反射体）、观测站与目标位置参数的数学关系,建立了三维目标位置的最大似然（ML）函数,无需估计测量参数,避免了传统两步定位方法所需的非直达径识别与数据关联。为了克服多目标定位中的高维非线性优化问题,该算法利用独立波形信息将多目标定位解耦为对各个目标单独求解。通过对目标函数有效近似,算法在发射时间已知和未知两种情况下均仅需三维网格搜索,比相应的两步定位方法具有更低的计算量。此外,基于多径定位场景,推导了发射时间已知和未知两种情况下的位置估计克拉美罗界（CRB）。仿真结果表明：算法的定位性能能够逼近相应的克拉美罗界,比传统两步定位方法和子空间直接定位算法具有更高的定位精度。     

基于滤波器结构的压缩感知雷达感知矩阵优化

 压缩感知雷达的目标场景恢复性能要求不同目标的反射回波在压缩空间上的互相关性尽可能小。基于该思想,提出了压缩感知雷达感知矩阵优化模型,根据系统参数和任务信息,以降低感知矩阵互相关性为目标,自适应地构造发射波形和测量矩阵,提升系统性能。分别给出了基于滤波器结构的压缩感知雷达发射波形优化、测量矩阵优化以及波形-测量矩阵联合优化算法。仿真结果表明:本文提出的压缩感知雷达感知矩阵优化模型和算法能够有效地提高场景恢复精度。     

干扰环境下直扩系统中DMF捕获性能研究

基于数字匹配滤波器(DMF)的捕获电路具有较快的捕获速度,因此它在直扩系统(DSSS)中得到了广泛的应用。为了在干扰环境下进一步提高其捕获性能,本文对影响捕获性能的检测概率和虚警概率进行了分析;并对直扩系统中基于DMF的平均捕获时间进行了计算机仿真,从而找到了在平均捕获时间较小时应该满足的信干比、干噪比和判决门限,为改善直扩系统的捕获性能提供了理论依据。     

A novel target detection approach based on adaptive radar waveform design

To resolve problems of complicated clutter, fast-varying scenes, and low signal-clutterratio (SCR) in application of target detection on sea for space-based radar (SBR), a target detection approach based on adaptive waveform design is proposed in this paper. Firstly, complicated sea clutter is modeled as compound Gaussian process, and a target is modeled as some scatterers with Gaussian reflectivity. Secondly, every dwell duration of radar is divided into several sub-dwells. Regular linear frequency modulated pulses are transmitted at Sub-dwell 1, and the received signal at this sub-dwell is used to estimate clutter covariance matrices and pre-detection. Estimated matrices are updated at every following sub-dwell by multiple particle filtering to cope with fast-varying clutter scenes of SBR. Furthermore, waveform of every following sub-dwell is designed adaptively according to mean square optimization technique. Finally, principal component analysis and generalized likelihood ratio test is used for mitigation of colored interference and property of constant false alarm rate, respectively. Simulation results show that, considering configuration of SBR and condition of complicated clutter, 9 dB is reduced for SCR which reliable detection requires by this target detection approach. Therefore, the work in this paper can markedly improve radar detection performance for weak targets.     

相控阵雷达长时跟踪波束调度与波形优化策略

针对相控阵雷达多目标跟踪波束调度和波形参数优化控制的问题，本文提出了一种基于马尔可夫决策过程（MDP）的相控阵雷达跟踪波束调度与波形参数优化策略，该方法以无迹卡尔曼滤波（UKF）算法为基础来估计目标的状态。首先将本文的序列决策问题建模为马尔可夫决策过程，定义了资源的效费比和长期回报率，然后与当前实际跟踪误差综合考虑作为MDP的回报函数，进而给出了调度的优化模型，最后将长时决策问题转化为动态规划算法结构进行求解，并且提出了一种并行混合遗传粒子群优化算法来求解各决策时刻的最优策略。仿真结果表明了长时策略的先进性以及寻优算法的优越性，与传统的短时策略相比，跟踪精度可提高11.17%。     

基于脉冲交错的数字阵列雷达任务优化调度算法

针对数字阵列雷达搜索、跟踪和成像任务的资源调度问题,提出一种数字阵列雷达(DAR)任务的优化调度算法。该算法以脉冲交错技术为基础,在对目标搜索与跟踪的同时,利用基于压缩感知的稀疏孔径认知逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法对部分精密跟踪目标成像,并采用观测时间动态调整策略以提高雷达系统的自适应能力。仿真结果表明,与传统雷达资源调度算法相比,该算法可以将成像任务考虑到优化调度模型中并合理分配资源,实现雷达多任务并行的调度,获得更高的资源利用率与期望的成像质量。     

一种宽带阵列幅相与互耦误差联合校正算法

宽带数字阵列雷达接收通道中存在随频率变化的幅相误差和互耦误差,会严重影响雷达性能。针对这一问题,提出了一种宽带数字阵列幅相与互耦误差联合校正算法。首先选取通带内多个离散频点,对于每个频点,将幅相误差和互耦误差作为一个整体,采用基于子空间原理的窄带校正算法估计其阵列失真参数,并计算校正矩阵;然后将其组合起来,构成频域离散校正矩阵;最后基于最小二乘准则,设计了宽带有限长脉冲响应(FIR)校正滤波器矩阵。利用该矩阵,可实现通带范围内任意带宽入射信号的校正。计算机仿真实验验证了该算法的有效性。对实测数据的处理结果表明该算法在宽带数字阵列雷达系统中具有实用价值。     

Multiple model particle flter track-before-detect for range ambiguous radar

The middle pulse repetition frequency（MPRF）and high pulse repetition frequency（HPRF）modes are widely adopted in airborne pulse Doppler（PD）radar systems,which results in the problem that the range measurement of targets is ambiguous.The existing data processing based range ambiguity resolving methods work well on the condition that the signal-to-noise ratio（SNR）is high enough.In this paper,a multiple model particle flter（MMPF）based track-beforedetect（TBD）method is proposed to address the problem of target detection and tracking with range ambiguous radar in low-SNR environment.By introducing a discrete variable that denotes whether a target is present or not and the discrete pulse interval number（PIN）as components of the target state vector,and modeling the incremental variable of the PIN as a three-state Markov chain,the proposed algorithm converts the problem of range ambiguity resolving into a hybrid state fltering problem.At last,the hybrid fltering problem is implemented by a MMPF-based TBD method in the Bayesian framework.Simulation results demonstrate that the proposed Bayesian approach can estimate target state as well as the PIN simultaneously,and succeeds in detecting and tracking weak targets with the range ambiguous radar.Simulation results also show that the performance of the proposed method is superior to that of the multiple hypothesis（MH）method in low-SNR environment.     

联翼布局传感器飞机多目标优化设计

针对联翼布局传感器飞机的任务需求特点,建立了专用于该类无人机的能够综合考虑气动、结构和雷达性能的多目标优化设计模型。利用改进的类函数/形函数参数化方法完成整机外形进行参数化,利用风洞试验进行了气动分析模型的验证,基于工程梁理论搭建了联翼布局结构重量估算模型。在雷达距离方程的基础上,建立了机翼内部雷达天线性能估算的数学模型。利用该模型,能够在优化过程中考虑到内置机载预警天线安装位置和性能评估对翼型选择、结构重量和气动特性的影响,最终得到全局最优设计。对某方案的优化结果表明,相较于优化前,多目标优化结果能够明显提升整机升阻比和前后视雷达探测范围,同时减轻结构重量。优化结果和敏感性分析表明了该多目标优化模型的可行性和必要性。     

Adapitive waveform design for distributed OFDM MIMO radar system in multi-target scenario

In order to improve detection and estimation performance of distributed Orthogonal-Frequency-Division Multiplexing (OFDM) Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) radar system in multi-target scene, we propose a novel approach of Adaptive Waveform Design (AWD) based on a constrained Multi-Objective Optimization (MOO). The sparse measurement model of this radar system is derived, and the method based on decomposed Dantzig selectors is applied for the sparse recovery according to the block structures of the sparse vector and the system matrix. An AWD approach is proposed, which optimizes two objective functions, namely minimizing the upper bound of the recovery error and maximizing the weakest-target return, by adjusting the complex weights of the emitting waveform amplitudes. Several numerical simulations are provided and their results show that the detection and estimation performance of the radar system is improved significantly when this MOO-based AWD approach is applied to the distributed OFDM MIMO radar system. Especially, we verify the effectiveness of our AWD approach when the available samples are reduced severally and the technique of compressed sensing is introduced.     

分布式接收宽带多目标信号盲检测迭代处理方法

随着软硬件技术的飞速发展和宽带接收机的广泛使用,频谱检测向着高瞬时带宽的方向发展,传统基于信道化处理的频谱检测方法存在搜索速度慢、处理效率低下的问题。文章提出了 1种新的分布式接收宽带多目标信号盲检测迭代处理方法,在无须预先知道信号数目及信号频谱位置的情况下,能够实现特定虚警概率多信号盲检测,具备较高的灵活性和稳健性。首先,在对信号特征进行分析的基础上,通过构造线性模型,将分布式接收多目标信号检测转化为线性模型求解问题进行处理;然后,基于贝叶斯多参数联合求解模型,在对未知参数先验分布进行合理假设的基础上,推导了各未知参数变分分布及信号检测门限的解析表达式,采用变分分布软信息迭代的方式实现多传感器信号、多参数联合估计,并利用每次迭代参数估计结果,对信号检测门限进行更新,通过置零操作实现预设虚警概率下的多信号盲检测;最后,通过仿真实验对所提方法性能进行了分析,并与相关方法进行了对比。仿真结果表明,所提方法能够有效利用多路接收信号信息,实现宽带未知多目标信号的盲检测,有效提升短数据下的算法处理效能,与现有方法相比,在接收单元数目较多以及信噪比较低时具有明显优势。