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。     

非合作运动辐射源照射的目标检测方法研究

研究了非合作运动辐射源照射条件下的动目标检测问题。分析了此背景下的地杂波空时频分布特性,并结合非合作系统数据处理特点提出了地杂波环境下的运动目标空时频联合检测方法,该方法利用杂波与目标在空时频三维域上的可分性解决了时频二维域上杂波覆盖目标的问题,将非合作领域中一般的时频检测方法推广为对时域数据的空域-频域二维联合滤波,仿真结果表明当目标信号与杂波信号在空时频三维域不出现重合的条件下,该方法能够有效地抑制杂波和噪声,实现地杂波背景下的动目标检测。
     

基于频域DPCA的星载SAR动目标检测、测速与定位

给出基于频域DPCA的星载合成孔径雷达 (SAR)动目标检测、测速及定位的实现方法。首先建立星载SAR沿航迹向三孔径天线空间几何模型 ,并详细分析星载SAR三孔径天线机理及信号特性 ,然后分析并推导基于频域DPCA实现对地面背景杂波淹没的运动目标检测、径向速度分量估计以及目标定位的方法。最后 ,计算机仿真结果验证其有效性     

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.     

基于ATI技术和象素匹配的星载SAR/GMTI实现方法

与机载合成孔径雷达相比,星载合成孔径雷达由于其复杂的空间几何关系、地球自转及地球曲率等因素的影响,使得星载SAR／GMTI的实现更为复杂。提出了当不满足相位偏置中心天线(DPCA)中脉冲重复频率和天线水平基线间的严格约束条件时,通过象素匹配法和星载SAR沿航迹向干涉(ATI)技术实现星载合成孔径雷达(SAR)动目标检测、测速及定位的一种方法。该方法采用沿航迹向线性排列的双孔径天线星载SAR结构,首先建立了星载SAR双孔径天线空间几何模型并详细分析了星载SAR双孔径天线机理及信号特性,然后利用常规方法成像的双天线SAR图像,分析并推导了基于ATI技术和象素匹配实现对地面背景杂波淹没的运动目标检测、径向速度分量估计以及目标定位的方法。最后,通过计算机仿真验证了其有效性。     

空时自适应处理技术中的某些先进概念

多维有色噪声匹配滤波技术广泛用于目标检测。在机载雷达应用中，这种滤波技术当初只是用于描述地杂波的减少，现在通常称其为空时自适应处理(STAF)。本文研究了与多雄空间和噪声场估计中信号表示法有关的问题。探讨了新近提出的一些概念并讨论了在STAF中出现的研究领域。     

基于双通道距离频率干涉相位解运动目标径向速度模糊方法

针对合成孔径雷达/地面动目标检测系统中动目标径向速度估计存在模糊的问题,提出一种基于双通道距离频率干涉相位解模糊的方法。该方法通过构造干涉相位与距离频率的关系,利用干涉相位随距离频率变化的斜率关系实现径向速度无模糊估计。该斜率与相位缠绕无关,所以所提方法具有不受相位缠绕影响的优点。为了减小噪声对径向速度估计的影响,利用最小二乘线性拟合方法估计该斜率。此方法能实现杂波背景和多目标情况下的应用。通过仿真和实测数据处理验证了所提方法的有效性。     

认知雷达波形自适应数据关联跟踪算法

针对杂波背景下多交叉机动目标跟踪问题,提出一种认知雷达波形自适应数据关联跟踪算法,该算法选取目标距离-速度-方位作为观测量,并通过调整波形参数来动态改变量测误差协方差。首先,基于信息融合思想提出一种优化的概率数据关联(OPDA)算法,算法充分融合目标位置特征和运动特征对多目标交叉区域公共量测进行分类,使多交叉机动目标跟踪问题转化为多个单机动目标跟踪问题。然后,对实时更新的目标航迹,采用修正的Riccati方程估计下一时刻滤波协方差,并根据波形选择准则函数自适应选择下一时刻波形以提高系统跟踪性能。仿真结果表明,该算法增强了概率数据关联(PDA)算法的环境适应性,而且相比未采用波形自适应的数据关联算法有明显的优势。     

一种干扰环境下的机载SAR慢动目标检测方法

在电磁干扰的环境下,经典的合成孔径雷达(SAR)的成像和地面动日标检测算法的性能将会变差甚至失效,因此研究存在干扰时的高效可行的SAR动目标检测方法具有重要的实际意义.提出一种将自适应波束形成技术和杂波抑制干涉(CSI)技术相结合的阵列天线动目标检测方法.该方法首先采用自适应波束形成技术消除干扰,然后用CSI方法抑制地杂波并实现运动目标的检测.同时,采用不等间距偏置相位中心天线(DPCA)技术,消除了盲速区.从SAR天线结构和空间几何模型人手,详细分析了干扰抑制原理、杂波抑制和动目标检测原理并给出了其实现框图.最后通过计算机仿真,验证了该方法的可行性.     

基于对角加载的机载MIMO雷达自适应匹配滤波检测器

研究了基于自适应匹配滤波(Adaptive Matched Filter, AMF)的机载MIMO雷达目标检测问题。针对参考单元数据不足对MIMO\|AMF检测器性能的影响,提出了基于对角加载的MIMO雷达AMF(MIMO\|LAMF)检测器,并对其检测性能进行分析,给出虚警概率和检测概率的闭合表达式。该检测器利用机载MIMO雷达杂波子空间低秩的特点和对角加载技术,解决了因参考数据不足所引起的矩阵病态问题。为了减少MIMO\|LAMF检测器的运算量,在分析杂波协方差矩阵块对角化特性的基础上,给出一种简化MIMO\|LAMF检测器。理论分析和仿真结果都表明,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,检测性能优于MIMO\|AMF检测器。