基于GSVD的分布式MIMO雷达测向算法

针对分布式多输入多输出(multi-input multi-output,MIMO)雷达测向中存在的数据信息提取不充分、运算量偏大等问题,开展了基于广义奇异值分解(generalized singular value decomposition,GSVD)的测向算法研究,以提高低信噪比条件下的角度估计性能。首先,建立了分布式阵列MIMO雷达回波信号的统一化表征模型;其次,将分布式MIMO雷达系统接收阵列数据的多线程GSVD问题转换为一个联合优化问题,运用交替最小二乘(alternating least squares,ALS)技术实现阵列信号流行矩阵的拟合,并引入子空间类算法实现目标角度联合估计;最后,对优化问题增加l1范数约束,避免了每次迭代中进行的奇异值分解运算,降低了算法运算量。仿真实验从角度联合估计、均方误差、运算时间等方面验证了所提算法的有效性。

稀疏阵列波达方向估计研究进展

波达方向(direction of arrival,DOA)估计是阵列信号处理领域的重要研究方向,也是电子侦察与电子攻击领域的关键技术之一。以提高DOA估计精度和降低计算复杂度为导向,结合模型驱动和数据驱动方法的各自优势,提出了基于深度展开网络的DOA估计统一框架,阐述了稀疏阵列离网格DOA估计、无网格DOA估计以及混合信号参数估计等方面的研究进展。对复杂信号模型下的DOA估计、深度展开网络性能分析与挖掘以及分布式稀疏阵列回波信号融合处理等后续的研究内容进行了展望。

新体制机载雷达波形优化设计研究综述

随着现代电子战技术的发展,机载雷达面临的战场环境日趋复杂。传统机载雷达往往发射固定的波形,很难在复杂多变的电磁环境和动态时变杂波的环境下有效完成目标的检测和跟踪任务。以认知雷达和多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达为代表的新体制雷达,通过发射端灵活设计与环境相匹配的波形,提升了机载雷达在复杂战场环境下的适应能力。对新体制机载雷达波形优化设计的研究与发展进行了综述。首先,系统阐述了认知雷达的基本原理,并概述了新体制机载雷达波形优化设计;然后,分别从先验条件和收发处理的角度对新体制机载雷达波形优化设计的研究成果进行了梳理;最后,针对当前机载雷达波形优化技术存在的问题,对未来新体制机载雷达波形优化设计的发展趋势进行了展望。

面向毫米波大规模极化敏感阵列的多径信号二维快速测向算法

作为B5G/6G的可能发展方向之一,毫米波大规模敏感阵列拥有诸多潜在的优势,如能提供高分辨率的二维波达角(2D-DOA)估计、可以实现极化保密通信等。关注极化敏感阵列中的相干源2D-DOA估计问题,提出了一种基于矩阵重排的快速估计方法。首先利用矩阵重排解决矩阵秩亏问题,再利用传播算子(PM)进行高效测向,并给出了算法相关性能的理论分析,包括计算复杂度、可辨识性和Cramer-Rao界。最后,通过仿真结果验证了所提算法的有效性。

饱和时序下防空相控阵雷达动态优先级调度算法

针对防空相控阵雷达负载饱和情况下的时间分配问题,提出一种基于目标威胁密度和截止期的雷达任务动态优先级调度算法。根据目标信息建立非线性目标威胁度模型并设计动态优先级表,然后,利用目标威胁度、任务驻留时间和截止期共同确定任务的综合优先级。在此基础上,提出执行威胁率(TRE)的评估指标,以反映调度算法对重要任务的执行情况。仿真结果表明,在饱和时序下,相比于传统的截止期最早最优先算法,改进算法的搜索性能提高了43%,执行威胁率提高了52%。

动态优先级下防空相控阵雷达在线交错调度算法

针对防空相控阵雷达中时间资源分配主观性强、利用率低的问题,结合任务内部结构,提出一种新的在线交错调度算法。该算法在将任务的重要性和紧急性均置于动态优先级的基础上,使得雷达任务收、发波束之间的等待期可以用来执行其他波束的发射期或接收期。仿真结果表明,相比于原有的动态优先级算法,所提算法的调度成功率提升了25%,时间利用率提升了35%,执行威胁率提升了25%。

动态优先级下防空相控阵雷达在线交错调度算法

针对防空相控阵雷达中时间资源分配主观性强、利用率低的问题,结合任务内部结构,提出一种新的在线交错调度算法.该算法在将任务的重要性和紧急性均置于动态优先级的基础上,使得雷达任务收、发波束之间的等待期可以用来执行其它任务的发射期或接收期.仿真结果表明,相比于任务模式优先级加截止期的调度算法,所提算法的调度成功率、时间利用率和执行威胁率均得到有效提升.

低空目标探测技术分析与展望

发展低空目标探测技术是应对低空、超低空突防目标威胁的重要手段。在对低空目标探测影响因素和目标低空突防缺陷进行分析的基础上,从克服地球曲率及地形遮蔽影响、抑制多径效应、角闪烁效应和复杂背景杂波4个方面分析研究了低空目标探测技术,对典型的低空目标探测雷达进行了分析探讨,并对未来低空目标探测的发展趋势进行了展望。

OFDM-MIMO雷达低空目标探测性能研究

针对低空多径效应和地杂波复合作用导致的低空目标探测性能下降,利用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)-多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达的空间和频率分集特性提高低空目标探测性能.在建立正交频分复用-线性调频发射信号模型、多径效应模型和基于对称阿尔法稳定分布的地杂波模型基础上,得出了OFDM-MIMO雷达接收信号模型.采用匹配滤波器恢复发射-接收天线对信号,通过接收信号融合实现参差补偿,减小了接收信号能量的深度衰减和剧烈起伏.仿真算例表明OFDM-MIMO雷达能够有效减小回波信号剧烈起伏和杂波对目标探测的影响,实现多径干扰和杂波背景下对低空目标的稳定探测.

组网雷达弹道目标三维微动特征提取

研究弹道目标中的滑动型散射中心三维微动特征提取问题。分析滑动型散射中心的特点,介绍一种基于半周期时延相乘的散射中心微动特征提取方法,建立滑动型散射中心和理想散射中心微动的数学联系,利用组网雷达的多视角特性,从回波信号中提取参数,通过构造多元非线性方程组,以提取的参数作为变量,求解目标三维微动参数和部分结构特征。仿真实验验证了该方法的有效性。

低空多径环境下雷达目标检测性能研究

针对低空多径环境下不同体制雷达目标检测性能展开研究,通过优化配置雷达阵元达到多径环境下的最优检测性能。建立低空多径环境下雷达接收信号模型,引入多径功率传播因子,将经典的Swerling目标起伏模型推广应用于低空多径环境,采用特征函数法推导低空多径环境下不同体制雷达的检测概率。仿真研究了多径功率传播因子对检测性能的影响,比较不同体制雷达的检测性能,结果表明多输入单输出雷达兼具相控阵雷达和多输入多输出雷达的优点,在多径环境下具有稳定的检测性能。

基于空间差分重构的MIMO雷达低空目标DOA估计方法

用雷达系统探测低空和超低空目标时,角度估计性能会因多径效应的影响而下降。针对这一问题,通过建立低空多径环境下MIMO雷达阵列接收信号模型,提出了一种基于空间差分重构的DOA估计方法;首先利用空间分集特性,对多径回波能量进行回波信号优选;通过空间差分迭代计算进一步降低噪声对估计精度的影响,较好地实现了对低空目标的DOA估计。仿真验证的结果表明该方法在抑制噪声干扰、提高估计精度方面,具有较大的优势。

空域色噪声背景下双基地MIMO雷达角度估计

空域有色噪声会导致现有多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达算法性能下降,甚至完全失效。针对空域色噪声背景下双基地MIMO雷达联合波离角(direction of departure,DOD)和波达角(direction of arrival,DOA)估计问题,分析了现有算法失效的原因。考虑到匹配滤波后无噪协方差矩阵的低秩特性、色噪声协方差矩阵的稀疏特性以及MIMO雷达数据的多维结构特性,提出一种基于张量分析的角度估计算法。首先,构造角度估计的协方差张量,通过去除协方差张量中受噪声协方差影响的元素对色噪声进行抑制。其次,利用张量填充技术对无噪协方差矩阵进行恢复。然后,利用平行因子分解获得目标角度的方向矩阵。最后,采用最小二乘算法对目标的DOA和DOD进行拟合。仿真结果表明,所提算法对色噪声不敏感,且无孔径损失。相比现有矩阵及张量分析算法,所提算法具有更高的估计精度。

基于灰色关联算法的雷达反隐身性能评估

雷达反隐身的性能评估对现代空防战争具有重要意义。在深入分析雷达反隐身技术及相关基础理论基础上建立了雷达反隐身性能指标体系,提出了采用基于自适应熵权的灰色关联算法来进行雷达反隐身性能评估,解决了评价权重模糊问题,并结合经典最小二乘法和拉格朗日函数建立了优化评估模型,最后通过算例分析给出了该算法模型的应用过程,分析结果表明该算法能有效实现对雷达反隐身性能的排序和优选。

基于证据融合的雷达反隐身性能评估方法

针对雷达反隐身性能评估过程复杂、算法不完善等现象,提出了一种基于改进证据融合算法的雷达反隐身性能评估方法.针对证据源主观性强、关联性差等现象,依据熵理论、欧式距离等客观分析得到了可信度因子与熵权值、受支持系数间的变化关系,实时修正了可信度分配函数.并结合雷达反隐身分层次性能评估指标体系,建立了基于效用区间的雷达反隐身性能优劣比较方法,得出了客观、准确的评估结果.算例分析和仿真表明,与一般融合算法相比,改进的证据融合算法系统评估能力更强、鲁棒性更好.

基于改进灰色关联算法的雷达反隐身能力评估

针对复杂电磁环境下雷达获取隐身目标特性存在不完整性、多样性等特点,提出一种基于改进灰色关联算法和距离优化评估模型的雷达反隐身能力评估方法.该方法针对一般的主观权重可靠性不足的缺点,依据指标的主观、客观和关联属性实时计算并修正了指标权值.建立了基于性能与作战效能的雷达反隐身能力评估指标体系,并结合样本序列的稳定程度和指标值的优劣程度给出了雷达反隐身能力的优化评估距离,得出客观、准确的评估结果.理论分析和仿真试验表明,与一般的灰色关联算法相比,复合权重的灰色关联算法具有更好的系统评估能力和更高的准确性.

侦察接收机在复杂电磁环境下的接收特性研究

伴飞干扰机多数使用应答式干扰,使得信号识别和反干扰变得尤为困难。通过对干扰侦察接收机所面临的对象研究分析,分析干扰侦察接收机的工作参数,模拟了真实信号环境,从而给出雷达对抗伴飞干扰机应答式干扰的方法。

雷达反隐身技术分析及进展

雷达反隐身技术是克服目标隐身的核心技术。结合雷达方程、电磁散射原理及隐身目标RCS分布具体分析了雷达反隐身的基本原理和方法,根据雷达反隐身的基本特性从空域、频域、极化域等角度详细介绍了雷达反隐身常用技术。最后,提出了雷达反隐身技术的发展趋势,并给出了一种新的雷达组网反隐身模式。

基于N-P准则的雷达网反隐身探测概率分析

提高雷达网的探测概率是改善雷达网反隐身性能的重要手段。在分析单部雷达探测概率的基础上,提出了一种基于Neyman-Pearson(N-P)准则的雷达网信号检测数据融合评估算法,算法利用数据融合原理构建了N-P探测模型,给出了基于迭代算法的最优检测概率和判决门限计算方法。仿真结果表明了系统反隐身的有效性和融合算法的优越性。

基于TR MIMO雷达的相干目标DOA估计

针对MIMO(multi-input multi-output)雷达相干目标DOA(direction of arrival)估计问题,提出了一种基于Toeplitz矩阵重构的时间反转(time reversal,TR)MIMO雷达相干目标DOA估计算法。算法根据MIMO雷达接收信号模型,利用时间反转理论,建立TR MIMO雷达接收信号模型。在此模型的基础上,采用Toeplitz矩阵重构算法,去除目标的相干性,并基于一阶近似理论,利用优化迭代的方法进行DOA估计,进一步提高DOA估计的精度,并降低了计算复杂度。计算机仿真结果表明,在相同的快拍数与信噪比条件下,与传统的非时间反转MIMO雷达相比,文中的算法有更低的计算复杂度与更高的估计精度。