卫星导航用户机空时滤波抗干扰技术

卫星导航用户机在多个干扰源(包括宽带和窄带)或导航信号和干扰信号空间角谱接近的情 况下,系统定位精度降低甚至无法满足定位要求.为此提出具有方向约束条件的改进联合空 时处理算法,将干扰源来向检测和获取的导航卫星信息作为条件约束判据引入联合空时滤波 处理算法,在抑制干扰信号的同时使靠近干扰源来向的卫星信号正常接收.仿真表明,在有 限阵元规模情况下,保证干扰信号的高抑制度(大于40 dB),并提高干扰抑制自由度,最 重要的是当导航卫星信号与干扰信号的空间角谱接近时(10°左右),在部分区域内有效抑 制干扰的同时接收机仍然能够正常工作.该算法在一定程度上提高区域导航卫星系统在复杂 电子环境下的抗干扰能力.      

空域数据重排的后多普勒自适应处理方法

传统的后多普勒自适应处理方法,如因子法(FA)和扩展因子法(EFA)虽然能大大降低自适应处理时的运算量和独立同分布样本的需求量,但由于实际中均匀训练样本数目的限制,当天线阵元数进一步增大时,FA和EFA抑制杂波和检测动目标的能力会显著恶化。针对这一问题,提出了一种空域数据重排的后多普勒自适应处理方法。该方法将多普勒滤波后的空域数据重排为一行列数相近的矩阵,空域滤波器权系数也表示成可分离的形式,从而得到一双二次代价函数,利用循环迭代的思想求解权系数。实验表明该方法具有快速收敛,所需训练样本少的优点,尤其在大阵列、小样本条件下该方法抑制杂波的性能明显优于FA和EFA。     

NEW METHOD FOR REDUCED RANK STAP—NON CLUTTER CHANNEL METHOD

Space- time adaptive processing(STAP) is aleading technology candidate for improving detec-tion performance of advanced airborne early warn-ing radar.In practical radar systems,the optimumfully adaptive space- time processing[1] cannot al-ways be implemented because of the computationalcomplexity,so the design of suboptimum proces-sors has been one of the key topics in STAP.Sev-eral reduced- rank STAP methods have been pro-posed in recent years.For example,based on thegeneralized sidelobe…     

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。     

Nonuniform Three-dimensional Configuration Distributed SAR Signal Reconstruction Clutter Suppression

This paper deals with the problem of clutter suppression in spaceborne distributed synthetic aperture radar (D-SAR) with nonuniform three-dimensional (3D) configuration geometry. In order to make a breakthrough of the configuration limitation of the traditional space time adaptive processing (STAP) based on uniform array and improve the inhomogeneous clutter suppression performance, this paper considers signal reconstruction technique using array interpolation to process the D-SAR signal. An array interpolation signal reconstruction method based on pitching-partition is derived then a signal reconstruction 3D-STAP clutter suppression method applied to nonuniform 3D configuration is proposed. In particular, the proposed method is compared with conventional methods and the performance analysis is carried out based on simulations. The improvement factor (IF) for clutter suppression is imported and reported as a benchmark on the clutter suppression effect.     

STAP中采样支持问题研究

在机载雷达空时二维自适应处理 (STAP)中 ,足够数量的IID采样数据才可以构成杂波相关矩阵的有效估计 ,而实际雷达工作环境中的采样数总是有限的 针对这一问题 ,提出了将前后平均 ,对角加载 ,与降维处理相结合来降低采样数目要求 ,解决采样支持问题的方案 ,并进行了理论分析与仿真。显然 ,通过采用适当的降维处理与前后平均及对角加载相结合 ,所需采样数最多可降低到仅用 3～ 5个     

基于功率特征分组的空时自适应脉冲干扰抑制方法CSCD

脉冲干扰是一种常见的导航干扰类型,具有高带宽、突发性等特点,针对脉冲干扰的抑制具有较大难度。常规空时自适应处理不对接收信号类型进行区分,而是统一进行协方差矩阵估计及权值计算,存在抗脉冲干扰性能下降或失效的可能。针对以上问题,提出了一种基于功率特征分组的空时自适应处理方法。首先对接收数据进行功率检测,将信号采样数据分为有干扰数据组和无干扰数据组,然后对分组后的数据分别进行权值计算和滤波处理,最后将滤波后的数据按照采样顺序进行合并。该方法通过数据分组,提高了干噪比的统计计算准确度,增加了干扰零陷深度,实现了抗干扰能力的提升。理论分析和仿真实验均证明了该方法的有效性。     

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。     

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.