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.     

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。     

雷达系统抑制干扰的性能界

探讨了机载雷达系统的干扰抑制问题，同时考虑了由于干扰源（干扰机等）引起的热杂波（地形散射干扰）和雷达发射机反射而产生的冷杂皮，提出了计算在特定地形状况下观测到的空时协方差矩阵的一种新方法。这种方法考虑了与雷达位置有关的现象学数据以及系统效应，如阵列几何、接收机滤波和系统带宽。这种方法与用采有样数据分析来估计协方差矩阵的普通方法有很大的区别。这种新方法允许对特定的非均匀地形环境直接计算干扰抑制的程度。根据这些结果，我们可以推导出较为严格的性能界，这比热本底限更具意义。     

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。     

基于相对马氏距离的非均匀杂波抑制方法

由于天基雷达覆盖范围广、探测背景复杂,雷达回波会呈现出明显的非均匀特性,从而导致杂波协方差矩阵(clutter covariance matrix, CCM)估计与实际情况出现偏差,从而恶化天基雷达对空中动目标的检测性能。针对上述问题,提出了一种基于相对马氏距离的非均匀样本抑制方法,该方法首先计算所有样本的广义内积(generalized inner product, GIP),在此基础上选取一个合适的样本作为参考。通过比较场景中所有样本与参考样本的马氏距离,将相对马氏距离大于判定门限的样本作为非均匀样本剔除。用筛选后的样本进行杂波协方差矩阵估计,从而提高天基雷达在复杂环境下对空中动目标的检测性能。理论分析和实测数据结果表明,所提算法能够在非均匀环境下有效检测出空中动目标。     

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。     

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。     

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。
     

杂波抑制DPCA和自适应时空处理技术间的关系

本文分析了ＳＬＡＲ中杂波抑制距离模糊ＤＰＣＡ技术与自适应时空处理技术之间的关系。对自适应时空处理杂波协方差矩阵的结构分析，揭示了产生ＤＰＣＡ型解的充分条件。首先论证了有Ｎ个空间通道，且每个通道有Ｍ个时间抽头的处理器工作于理想条件下，其杂波协方差矩阵特征值的数目不可能超过Ｎ＋Ｍ－１。而这Ｎ＋Ｍ－１个主特征值的存在表明足以生成ＤＰＣＡ解。     

空时处理对导航信号影响分析

空时处理应用于导航接收机抗干扰可以有效抑制多种干扰,但会不可避免地导致导航信号的失真.这样的失真如果严重影响接收机性能,则空时抗干扰的应用将会受到很大限制.深入分析空时处理对导航信号的影响,指出空时处理可以可靠地应用于导航接收机抗干扰中,但要选取合适的最优准则和约束条件,使空时信号处理保持线性相位.     

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。     

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。
     

子带自适应阵列处理的实现与性能分析

针对空频自适应滤波处理中节拍样点两端的输出信干噪比急剧下降的问题,建立了子带自适应阵列处理与空时自适应阵列处理等效关系的数学模型,指出了变换正交基函数的影响,提出利用时频分析特性优良的小波包变换取代傅立叶变换形成新的子带自适应阵列处理,减少子带间的频谱混叠,从而提高系统节拍样点两端的输出信干噪比。对基于不同窗函数的空频自适应处理和基于小波包变换的子带自适应处理进行了性能仿真,验证了小波包相对于加窗空频自适应处理的优越性。     

基于变参数广义结构的距离扩展目标检测方法

针对特定杂波背景下的最优或次优检测器结构难以适应过渡杂波环境的问题，首先，给出基于变参数广义结构的距离扩展目标检测器，通过调整参数来适应杂波特性。其次，确定检测器最佳参数的经验公式，经验公式符合数值结果。最后，利用仿真试验分析检测器的检测性能。仿真结果表明，在介于高斯和复合高斯杂波之间的过渡环境中，提出的检测器比现有检测器具有更加优异的目标检测性能，对杂波非高斯程度时空渐变性具有较强的适应能力。     

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.