试验机载监视雷达地面动目标识别的多普勒后和多普勒前STAP的雷达杂波对消性能比较

本文报导了多普勒前和多普勒后STAP处理算法用于相同试验数据时的性能比较研究，这些数据由QinetiQ公司改进型监视雷达收集。这两种算法的性能是用杂波对消比和目标信号改善因子（有STAP和没有STAP处理的信号对杂波加噪声之比）来定量研究的。结果表明可以使多普勒前和多普勒后STAP具有相同的杂波对消水平。 所得到的结果是明亮的目标特征会影响到STAP处理器并减弱全部的杂波对消。我们已经发现对于两个相位中心试验雷达数据而言，与简单的固定窗多普勒后STAP算法相比，PRI来回变化的多普勒后STAP使杂波对消有很大的提高。还发现动窗或辅助单元多普勒后STAP的应用会降低处理器的输出。将最后距离多普勒图归一化以防止热噪声的加强并去除随着多普勒而改变的权范数的变化，这是在STAP处理后进行探测算法解读和应用关键的一步。     

采用实时MTI处理的双通道雷达系统的飞行试验结果

讨论了实时空时自适应处理（STAP）的两种应用：首先是STAP可以用来抑制杂波和干扰；此外可以用由STAP获得的杂波滤波系数来确定SAR图像中动目标的正确位置。给出了这种实时STAP技术的结果和动目标重新定位技术的结果。用实际SAR数据和测量期间所记录的动目标验证了杂波抑制质量和动目标重新定位精度。     

空时自适应处理（STAP）概述

简要概述了空时自适应处理（STAP）技术在雷达中的应用情况。阐述了空时信号的多样性和包括降维与降秩STAP方法在内的各种自适应处理机。阐明了地杂渡和噪声干扰的空时特征和关键STAP性能指标。对当前的一些STAP课题进行了指导性总结：空基雷达、双基地STAP、知识辅助型STAP、多通道合成孔径雷达和非旁视阵列结构等。     

平台旋转对STAP性能的影响

研究了平台旋转尤其是天线旋转对杂波有限的前视机载雷达应用中空时自适应处理（STAP）性能的影响。提出了影响性能的两种主要机理。一种是天线旋转时角多普勒空间中杂波表面的形状变化。当这种机理占优势时，尽管应用运动补偿相位延迟控制可以减轻偏航引起的问题，但是STAP在横滚时比偏航时更能恢复原状。另一种是STAP数据矢量的不连续性急剧转变的存在，对此，一种可能原因是天线的非理想运动补偿控制。实际上这些不连续性增大了带宽并且导致性能明显下降。     

采用多普勒补偿的机载双基地雷达改进型JDL

研究了空时自适应处理（STAP）技术在双基地机载雷达应用中的相关问题。对于地面动目标指示（MTI）雷达，杂波多普勒频率与各种阵列结构的距离而不是线性侧视结构有关。这种距离相关性导致了STAP技术的杂波抑制问题。一种情况是STAP滤波器变成距离相关。本文建议在角度一多普勒域上利用插值对改进型联合域局部（JDL）处理器进行多普勒补偿。仿真结果显示处理器的性能在整个频谱上有明显改善。     

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。     

集成系统设计中有源电扫阵列雷达的子阵级仿真

本文概述了有源电扫阵列雷达系统的仿真，用已开发的机载雷达环境仿真工具模拟产生雷达子阵级发射信号，作为测试台的仿真输入，由此可推出信号处理算法，尤其是自适应波束形成(ABF)和空时自适应处理(STAP)技术。本文给出了仿真输出示例，并结合仿真结果对雷达系统设计方法进行了讨论。     

匹配子空间STAP的空时自回归滤波

实用的空时自适应处理（STAP）算法取决于降维处理，采用了诸如主要分量或部分自适应滤波器的技术。降维不仅可以减轻计算量，还能减少估算干扰统计所需的采样。这样的结果源于假设杂波方差具有特定（非参数）结构。我们验证了如何将参数结构加在杂波和干扰上，以进一步减少计算和二次采样。这个方法称为空时自回归（STAR）滤波，它采用了两个步骤：首先，构造一个结构子空间，该子空间正交于有杂波和干扰驻留的结构子空间，其次，用与该子空间匹配的检测器可确定是否有目标存在。我们采用圆形阵STAP的实际仿真数据组，证实了该方法能够显著地降低信号-干扰与杂波比（SINR）的损耗，且计算量小于其它常用算法。在低2次采样情况下该STAR算法同样能取得很好的性能，这个特点对非平稳杂波的状况更有吸引力。     

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。     

低功耗雷达信号处理器

在机载及天基雷达应用中，低功耗和易编程是实现实时系统的关键问题。本文介绍了一种适用于天基雷达应用的抗辐射处理器。该系统以最小的功率消耗实现实时性能。这是一种全可编程通用处理器，可以用于当前及未来雷达信号处理算法以及其它计算强度大的任务。除可编程外，这种处理器和I／／0设计易于构成成千上万的处理器规模。 系统基于可合成的超高速集成电路硬件语言（VHDL）并能由设计或由处理技术抗辐射。本文对处理器的设计进行了概述。而且，说明了适用于编程器的软件环境及软件工具。所有的软件工具都是公开资源，并且多数都是免费（GNU）工具。 本文介绍了诸如快速傅里叶变换、矩阵求逆的Q／RHouseholder编制计算程序一类关键程序的某些性能。并且介绍了一种包括联合域定位（JDL）空时自适应处理（STAP）算法的采样雷达应用。     

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。
     

用于冷、热杂波综合抑制的最佳降秩三维空时自适应处理

本文提出了一种新的信号处理策略，它采用最佳的与信号有关的降秩来解决三维STAP（空时自适应处理）冷、热杂波抑制问题。虽然只采用空间（角度）PRI时间（多普勒）自由度，常规的二维STAP也能抑制单站（“冷”）杂波和直接路径干扰，然而，要抑制由干扰源地形散射干扰造成的所谓“热”杂波，还需要附加“快时间”自由度（在接收机带宽的倒数量级上）。引入了三维旁瓣对消器（Wiener滤波器）的多级分解，以评估降秩的理论性能限，并验证采用这种方法获得紧密干扰压缩的可能性比主分量方法获得的可能性最大。采用基于DTED测量的高保真模拟数据集合说明了3D STAP的多级Wiener滤波方法的功效。     

基于STAP-FrFT-DPCA的SAR运动目标检测与参数估计算法研究

在深入分析STAP技术和FrFT的基础上,提出了一种对SAR动目标检测的新方法。新算法将STAP技术、FrFT和DPCA技术有机地结合起来,在三通道的工作情况下,能够实现对运动目标的定位和两个方向（方位向和地面距离向）上速度的估计。由于STAP技术良好的杂波对消功能和FrFT对chirp信号的良好检测效果,因此在不同信噪比情况下,本算法都能有效地抑制静止背景、获得良好的测速和定位效果。仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。     

基于循环平稳性的级联空时GPS抗干扰技术

在干扰较强时首先利用简单约束的STAP把干扰削减到噪声电平附近 ,然后利用部分解扩辅助的循环平稳性分析提取指定卫星的伪DOA ,最后一级利用DOA进行波束形成。这种两级级联的抗干扰处理方法 ,能够发挥每一级各自的优势。试验表明这种级联处理对于7元圆阵 5个Tap的STAP ,SINR可以提高约 4～ 6dB。     

用于空时自适应处理的最小方差单脉冲技术

为了获得目标方向最小误差方差的估算，最近开发了一种自适应单脉冲技术。本文将这种最小方差自适应单脉冲技术(MVAM)扩展到空时自适应处理(STAP)。通过对慢动目标的模拟，验证了用MVAM估算目标方向和多普勒频率比用其它空时自适应单脉冲技术具有更多优点。     

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。     

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。     

用VB实现栅格矢量混合型图形图象处理系统中的关键问题

栅格矢量混合型的图形图象系统在计算机图形学中应用非常广泛，通常栅格矢量混合型的图形图象系统是在c 环境下开发，作者尝试在vb环境下开发此类系统，介绍了其中的关键问题处理办法。     

基于HHT技术的复合材料结构损伤定位研究

Hilbert-Huang Transform（HHT）是一种新型的信号处理方法，主要适用于非线性、非平稳信号的分析，其应用已经越来越广泛。现将此方法应用在复合材料板的一维损伤定位实验中。在复合材料板损伤前和损伤后各采集一组信号，对其进行HHT分析。对比分析结果——二者的时间-振幅与时间-频率分布，在图中读出差异，从而定位出损伤的位置。实验结果显示，应用HHT技术可以较好的进行复合材料板上的-维损伤定位。     

处理几何学在SAR原始数据聚焦中的作用

合成孔径雷达(SAR)系统要求对接收的回波信号(原始数据)进行聚焦处理以生成高分辨率微波图像。由于平台姿态的不稳定性，或者是由于地球自转效应都可能造成在“倾斜”的坐标系中获取SAR原始数据，即发射接收波束对于正测向存在偏向角。本研究报告利用以条带模式工作的SAR传感器所获得的斜视原始数据，分析了聚焦处理的效果。最后，关于圆锥形非正交参考系统，概括了二维频域SAR处理法。在根据要求选定的处理坐标系中，对由原始数据处理而来的图像，分析了几何、频谱、相位的误差。并证实所用聚焦处理使这些误差为最小值。依据仿真数据求得的实验结果证实了全部理论。而且，还研究了把这种分析推广到偏差具有显著作用的干涉测量的情况。