基于杂波对消-自聚焦的多通道SAR-GMTI

对超高频(UHF)波段多通道合成孔径雷达(SAR)动目标检测技术进行研究,解决了长相干积累时间导致动目标在方位向散焦严重的问题。采用分块自聚焦技术对多通道SAR地面移动目标指示(GMTI)系统自适应杂波抑制后的SAR图像进行处理,改善杂波抑制后的SAR图像中动目标的聚焦情况,增强动目标与周围剩余杂波的对比度,进而提高恒虚警率(CFAR)检测的性能。与传统杂波抑制后直接进行CFAR检测方法相比较,该方法降低了检测虚警概率。实测数据处理结果显示动目标的信杂比明显提高,动目标方位向聚焦成功,证明了该方法的有效性。     

在K分布杂波和高斯干扰混合杂波情况下相参雷达检测的自适应积累技术

本文讨论了存在干扰时雷达信号的检测问题。在讨论中，我们假设干扰为相参Ｋ分布杂波和高斯分布干扰的混合杂波。另外还讨论了总是出现在雷达接收机中的热噪声问题。通过适当的似然比测试门槛来确定最佳检测器。为了保证检测器未知相关干扰环境中正常工作，最佳检测器需恰当地估算干扰统计数据。二阶频谱分析不能单独估算Ｋ分布和高斯分布杂波源的相关结构。它们的单独估值只有在更高阶频域中才能获得。因此，文中提出了一种基于二阶     

一种确定机载雷达杂波检测性能的简单方法

在恒定的方位旁瓣和多普勒信号处理条件下，使用本文介绍的简化方法，对任何脉冲重复频率，都能确定其多普勒滤波器输出端的杂波噪声比。     

采用收缩算法的自适应时空处理：使用真空数据的验证结果

本文叙述了这载雷达所记录的真实杂波数据的处理结果，该雷达采用了一个有由８天线组成的阵列天。处理中采用了构形为梯形收缩阵的时空处，达到了消除杂波和干扰的目的。     

强海杂波背景下目标检测方法综述

高频地波雷达被广泛应用于海面目标的检测,而由于海杂波的分布散射具有很强的动态特性,通常情况下成为了海面目标检测的主要干扰成分.因此,在强海杂波背景下进行目标检测的关键在于如何有效抑制海杂波.从循环对消、子空间分解、模型预测以及分形特征这几方面对海杂波抑制技术进行综述、分析和总结,为后续对海面目标检测提供参考.     

非均匀环境下利用单个数据集的STAP算法

对非均匀环境下利用单个数据集的机载雷达空时自适应处理(SDS-STAP)算法进行了研究。针对现有单个数据集类空时自适应算法存在的问题,提出了一种基于对待测数据集进行空时二维滑窗处理的二维幅度相位估计(2D-APES)算法。该算法利用回波的统计信息,不仅放宽了算法处理器对于雷达系统阵元数与脉冲数选取的约束,而且能够有效抑制杂波及待测单元内的干扰,同时降低了处理器的计算复杂度。最后,仿真数据及实测数据实验验证了所提算法的正确性与有效性。     

区域杂波估计的多目标跟踪方法

高斯粒子概率假设密度（PHD）滤波往往假定杂波密度参数已知,这种做法对于实际应用是不现实的。此外,杂波的参数值通常依赖于环境条件,可能随时间发生变化。因此,多目标跟踪算法中需要实时准确估计杂波密度的参数。基于此,提出了一种多目标跟踪的区域杂波估计方法。首先根据量测信息在线估计出场景中的杂波数目,然后估计落入目标附近感兴趣区域的杂波数,并估计每个目标感兴趣区域杂波强度。仿真结果表明,在复杂场景下算法的跟踪性能明显优于未进行杂波估计的多目标跟踪算法,提高了跟踪的实时性和跟踪精度。     

基于视频数据的机场跑道外来物检测

提出了一种基于视频数据的机场跑道外来物(FOD,Foreign Object Debris)检测算法,该算法包括几何校正、背景差分、杂波抑制和伪装消除等4个步骤.其中,几何校正排除了摄像头轻微抖动造成的图像差异;背景差分利用每个像素对应的颜色向量信息,建立背景模型并进行定时更新;杂波抑制和伪装消除利用差分图像和原始图像信息,建立马尔科夫随机场和概率统计模型,在降低虚警的同时提高了检测率.将本算法应用于两组不同光照条件下获取的视频图像,检测不同形状和颜色的FOD目标;采用本算法对机场实测数据进行测试,验证了算法的有效性.     

距离门信号级的机载双基雷达地杂波模拟方法

由于几何配置的多样性,双基雷达地杂波模拟比较复杂.虽然单基雷达杂波散射元划分的方法可用于双基地杂波仿真,但不利于特定距离门信号的分析.在比较了单双基地雷达地面散射元等距线的基础上,提出一种距离门信号级的机载双基雷达地杂波模拟方法,距离向以双程斜距分辨率划分椭圆环,推导出地面椭圆表达式和散射元坐标解析解,方位向引入椭圆中间参量,在保证多普勒分辨率基础上划分杂波元网格,给出杂波模拟中未知参量的计算.该方法不仅能进行所有观测区域杂波功率谱的仿真,且可完成某些或某个距离门杂波回波信号的计算分析,实现距离门信号级杂波的模拟.仿真结果验证了该方法的有效性.      

星载三通道SAR/DPCA误差分析与动目标定位方法

针对一发三收模式下星载SAR-GMTI系统利用相位中心偏置天线（DPCA）方法进行杂波抑制时,系统误差和平台运动误差引起的杂波残留问题,提出了一种基于误差补偿的运动目标检测和定位新方法。分析了误差存在的原因,并以消除剩余杂波为目的详细推导出了相应的补偿因子,在此基础上对经过误差补偿后的数据采用DPCA方法进行杂波抑制,最后通过相位干涉处理进行动目标定位。仿真结果验证了算法的有效性。