当存在主瓣压制式干扰时,覆盖时、频域的干扰信号使雷达难以检测、跟踪目标。极化域滤波方法虽然可以有效抑制干扰但同时引入了额外的测角偏差。针对这种偏差,本文作者近年提出一种主瓣干扰背景下无偏估计目标角度的极化滤波与极化综合...当存在主瓣压制式干扰时,覆盖时、频域的干扰信号使雷达难以检测、跟踪目标。极化域滤波方法虽然可以有效抑制干扰但同时引入了额外的测角偏差。针对这种偏差,本文作者近年提出一种主瓣干扰背景下无偏估计目标角度的极化滤波与极化综合方法(polarization filtering and polarization synthesis,PF-PS)。然而,真实环境中存在的极化非理想因素会影响PF-PS方法的性能,主要包括雷达天线的交叉极化响应以及跟踪过程中姿态改变导致的目标回波与干扰信号极化起伏。论文通过建立以上两种极化非理想因素的影响效应模型,进一步完善PF-PS算法结构,有效提高了该方法在主瓣干扰背景下对目标的连续跟踪性能。展开更多
为满足复杂干扰场景和阵列误差因素影响下雷达微弱目标信号精确测向需求,提出一种基于均匀线阵构建虚拟波束,替代阵列接收信号进行四阶累积量(fourth-order cumulant,FOC)波达方向(direction of arrival,DOA)估计的算法。该算法包括两...为满足复杂干扰场景和阵列误差因素影响下雷达微弱目标信号精确测向需求,提出一种基于均匀线阵构建虚拟波束,替代阵列接收信号进行四阶累积量(fourth-order cumulant,FOC)波达方向(direction of arrival,DOA)估计的算法。该算法包括两个关键步骤:一是利用阵列接收信号特征分解的方法,对信号主信息分量进行提取,并以构建的虚拟波束为输入,计算FOC矩阵;二是针对主分量虚拟波束波瓣外的起伏,利用高斯窗修正波束方向图的方法,进一步提升空间谱函数的估计精度。仿真结果表明,该方法在存在阵列误差的非理想因素下,对复杂电磁干扰场景下的目标信号DOA估计精度较现有FOC方法提高150%以上,尤其对于场内同时存在多个非等功率源信号时,所提方法对低信噪比目标DOA估计精度提升效果优势明显,对复杂干扰环境下DOA估计精度更高、适应性更强。展开更多
文摘当存在主瓣压制式干扰时,覆盖时、频域的干扰信号使雷达难以检测、跟踪目标。极化域滤波方法虽然可以有效抑制干扰但同时引入了额外的测角偏差。针对这种偏差,本文作者近年提出一种主瓣干扰背景下无偏估计目标角度的极化滤波与极化综合方法(polarization filtering and polarization synthesis,PF-PS)。然而,真实环境中存在的极化非理想因素会影响PF-PS方法的性能,主要包括雷达天线的交叉极化响应以及跟踪过程中姿态改变导致的目标回波与干扰信号极化起伏。论文通过建立以上两种极化非理想因素的影响效应模型,进一步完善PF-PS算法结构,有效提高了该方法在主瓣干扰背景下对目标的连续跟踪性能。
文摘为满足复杂干扰场景和阵列误差因素影响下雷达微弱目标信号精确测向需求,提出一种基于均匀线阵构建虚拟波束,替代阵列接收信号进行四阶累积量(fourth-order cumulant,FOC)波达方向(direction of arrival,DOA)估计的算法。该算法包括两个关键步骤:一是利用阵列接收信号特征分解的方法,对信号主信息分量进行提取,并以构建的虚拟波束为输入,计算FOC矩阵;二是针对主分量虚拟波束波瓣外的起伏,利用高斯窗修正波束方向图的方法,进一步提升空间谱函数的估计精度。仿真结果表明,该方法在存在阵列误差的非理想因素下,对复杂电磁干扰场景下的目标信号DOA估计精度较现有FOC方法提高150%以上,尤其对于场内同时存在多个非等功率源信号时,所提方法对低信噪比目标DOA估计精度提升效果优势明显,对复杂干扰环境下DOA估计精度更高、适应性更强。