一种电抗领域的雷达SSPAP模型构建方法

针对电抗领域雷达模型构建存在信号特征空间不完备、模型逼真度不够、型号区分性不强等问题,提出了一种雷达SSPAP(System-Signals-Performance-Application-Pedigree)概念模型构建方法。紧扣电子对抗领域应用特点,基于长时间海量雷达侦察数据挖掘提取和情报资料分析基础,借鉴离散事件系统规范(Discrete Event System Specification,DEVS)建模思想,逐层分解建模维度,详细阐述了该方法包括系统-信号-性能-应用-谱系在内的五个组成维度。应用实例表明:该方法能满足情报分析、装备研制和数字仿真等电抗领域从业人员的应用需求。

MIMO雷达中的谱修正旁瓣抑制技术研究

谱修正是一种简单有效的抑制脉压旁瓣的方法,通过对信号的频谱整形,抑制信号带内起伏,并采用频域加窗达到控制脉压信号距离旁瓣的目的。MIMO雷达常用的正交信号经脉冲压缩后存在不希望的距离旁瓣,若直接将谱修正技术用于MIMO雷达各个子带信号脉压处理,由于子带间信号互相关的影响,将不能获得较好的距离旁瓣抑制效果。本文针对该问题,提出了一种对MIMO雷达综合信号进行谱修正和频域加窗的方法,可以更有效地抑制脉压距离旁瓣。仿真结果显示,该方法能取得40dB以上的主副比,且能有效降低系统的复杂度和运算量,在多普勒和角度偏差不大的情况下,其峰值旁瓣电平明显低于传统的匹配滤波。

知识辅助的两级自适应抗干扰技术

机载雷达通常工作在强杂波、强干扰的复杂电磁环境中,如何有效消除压制干扰抑制杂波是其中的关键问题。传统的两级空时自适应处理(STAP)算法在静默期采集信号得到干扰子空间,在开机阶段运用空间投影技术抑制干扰并采用降维STAP抑制杂波。虽然该算法在干扰平稳时具有较好的效果,但是在实际应用中,复杂的干扰环境会破坏广义平稳假设。因此,仅采集单个静默期的干扰样本来估计协方差矩阵会出现偏差。为了克服该问题,提出采集多个静默期的干扰信号来估计当前的干扰协方差矩阵,以此来提高估计准确度,可以更好地抑制干扰。仿真结果表明即使在当前静默期采集的干扰信息不完整时,该技术仍然能够利用以前的干扰信息准确估计干扰协方差矩阵。

基于逆高斯纹理分布的协方差矩阵估计方法

在复合高斯杂波中检测目标信号,需要对杂波协方差矩阵进行估计,相应的检测性能与估计精度密切相关。利用服从逆高斯分布的纹理分量来对复合高斯杂波进行建模,可以更好地拟合高分辨杂波实测数据。本文给出了一种两步广义似然比检测器,先假设杂波协方差矩阵已知以获得检测统计量,再利用纹理分量的先验分布推导协方差矩阵的最大似然估计。同时,基于贝叶斯方法,假定纹理分量和协方差矩阵均为服从某种先验分布的随机量,推导了协方差矩阵的最大后验估计。仿真结果显示,基于知识的自适应检测技术由于引入了纹理分量和杂波的先验信息,其协方差矩阵的估计精度好于最大似然估计和样本估计方法,同时具有更好的检测性能。

一种对抗机载PD雷达的主瓣杂波隐匿方法

机载PD雷达进行下视探测时面临严重的地海杂波,在电磁战场空间中合理利用地利用目标雷达的这一特性,可以取得隐匿我方作战力量的效果。基于己方平台各装备的侦察数据、结合当前运动状态,本文提出一种反演目标机雷达杂波谱及载机所处位置的方法,进而给出战术规避建议,降低被雷达检测到的概率,仿真结果验证了该方法的有效性。