基于特征投影矩阵和线性约束的水声阵列信号抗主瓣干扰方法

提出了基于特征投影矩阵和线性约束的水声阵列信号抗主瓣干扰方法。该方法首先改进重构了干扰噪声的协方差矩阵,消除预处理时期望信号对主瓣干扰特征矢量选择的影响;其次,添加线性约束,保证期望信号方向增益,约束旁瓣干扰子空间置零,同时使得自适应权矢量的模最小,消除噪声抖动;最后求取自适应权矢量进行波束形成。仿真实验结果表明,本工作算法不仅在旁瓣有更深零陷,还能使主波束保形,提高了系统的输出信干噪比。

一种基于改进NLMS的多雷达主瓣干扰抑制方法

远程探测场景下弹载主瓣干扰因与目标角度间隔小,单站抗干扰方法性能下降严重。多雷达通过合理布站可有效“分辨”目标和干扰,被认为是可有效抑制主瓣干扰的途径。针对当前多雷达抗主瓣干扰方法普遍存在收敛速度慢的问题,提出一种基于改进归一化最小均方(NLMS)的多雷达对消抗主瓣干扰方法,并通过理论推导给出了其应用条件。该方法通过定义消散因子实现对步长的自适应控制从而达到快速收敛的目的,仿真结果表明该方法在收敛速度及收敛后均方误差(MSE)上具有明显优势。最后通过外场试验进一步验证该方法的性能,在满足布站条件且干噪比≥30 dB的前提下,信噪比改善可达19 dB以上,具有较高的应用价值。

基于盲源分离的抗主瓣干扰技术研究

当干扰从雷达天线主瓣进入,对目标回波信号影响极大,常见的窄脉冲剔除等抗主瓣干扰手段能力有限,必然会影响雷达跟踪检测目标。本文针对伴随式主瓣干扰,以盲源分离算法为切入点,理论分析其信号模型,结合阵列雷达分阵可重构特性,多维度仿真验证干扰抑制效果。结果表明:盲源分离能有效抑制主瓣干扰,提升雷达探测性能,丰富抗干扰手段。

基于频控阵波束锐化的主瓣干扰抑制技术

文中研究基于频控阵波束锐化的主瓣干扰的抑制问题,在非均匀对数偏频的基础上,利用频控阵列阵因子的空时耦合和变化、距离依赖的特性自适应的进行发射波束形成,在角度域-距离域上实现主波束锐化和精准指向,极大地抑制距离依赖和角度依赖的干扰。由于只在目标点处才会出现最大的波束能量聚焦,在接收端利用线性约束最小方差(LCMV)准则,空域上和期望信号完全对准主瓣干扰,利用距离依赖的差异也可以实现有效的抑制。仿真实验验证了方法的有效性。

基于SAMV-SML的主瓣干扰抑制算法

针对主瓣干扰下自适应波束形成出现的波束畸变和主瓣偏移等问题,提出基于随机最大似然稀疏渐进最小方差(Sparse Asymptotic Minimum Variance Stochastic Maximum Likelihood,SAMV-SML)的主瓣干扰抑制算法。利用SAMV-SML算法准确地估计目标方位和功率,重构旁瓣干扰噪声协方差矩阵,避免将期望信号引入权矢量,并根据估计的主瓣干扰方位和期望方位,利用相关系数判断主瓣干扰特征矢量,构造特征投影预处理矩阵,实现多主瓣干扰抑制。仿真实验表明该算法能够实现波束保形,达到更快的收敛速度和更高的输出信干噪比。此外,还验证了该算法具备处理相干主瓣干扰的能力。

一种主瓣干扰下基于滑窗子阵的稀疏测角方法

雷达抗主瓣干扰(MLJ)一直是雷达领域的难点问题,针对主瓣干扰环境下的雷达目标角度测量问题,提出一种主瓣干扰下基于滑窗子阵的稀疏测角方法,对各子阵进行自适应主瓣干扰抑制处理,并利用自适应后的子阵间相位关系构建角度原子库,采用正交匹配追踪(OMP)算法估计目标角度。当目标与干扰夹角为1/2个3 dB波束宽度时(目标输入信噪比为20 dB),目标角度估计误差小于1/10倍3 dB波束宽度,所提方法无需先验信息,可同时抑制主、副瓣干扰或多个主瓣干扰,并保证较高的目标测角精度。

时域离散类主瓣干扰下基于样本识别的雷达和差测角方法

时域离散类主瓣干扰在时域上处于离散状态,干扰训练样本不易提取,其样本纯度将直接影响干扰抑制效果和目标测角性能。针对时域离散类主瓣干扰背景下的雷达干扰抑制和目标角度估计问题,提出了一种时域离散类主瓣干扰下基于样本识别的雷达和差测角方法。该方法利用了目标和干扰在和、差通道的时域相关性差异,由此提取纯净的干扰训练样本,然后利用空域方位维、空域俯仰维的正交性进行时域离散主瓣干扰抑制,同时估计目标角度。理论推导和仿真实验表明所提方法具备时域离散类主瓣干扰背景下的较好的雷达测角能力。

OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法

转发式干扰因与雷达发射波形的高度相关性,经雷达主瓣接收后易对雷达产生严重的干扰作用。为解决主瓣干扰问题,建立正交频率分集调频多输入多输出(orthogonal frequency division multiplexing-multiple input multiple output,OFDM-MIMO)雷达主瓣接收的转发式干扰信号模型,分析了该干扰对OFDM-MIMO雷达的干扰机理;同时基于自适应方法处理理论,推导了OFDM-MIMO雷达自适应处理权向量解析式,提出了基于距离依赖波束的OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法。理论研究和仿真结果表明,提出的方法提高了输出信干噪比,实现了转发式主瓣干扰的有效抑制。

基于特征投影预处理抗主瓣干扰的改进算法

针对基于特征投影预处理后旁瓣干扰偏移的问题,提出一种基于特征投影预处理和协方差矩阵修正重构的主瓣干扰抑制算法。该方法首先通过最大相关系数法确定特征投影矩阵,对接收数据进行预处理充分去除主瓣干扰,然后对主瓣干扰信号功率置零,重新构造旁瓣干扰加噪声协方差矩阵,进一步进行波束形成,方向图在偏移旁瓣干扰处形成较深的零陷。仿真实验表明,提出的方法在接收数据含有期望信号的条件下能够有效地抑制主瓣干扰和旁瓣干扰,并且具有良好的稳健性。

多基地雷达系统协同抗主瓣干扰方法研究

针对单雷达在主瓣干扰下抗干扰手段的局限性,提出了一种多基地雷达系统协同抗干扰的方法;利用多基地雷达系统探测节点空间分置的特点,将它站对干扰的采样数据与本站探测数据进行协同处理,抑制本站探测数据中的干扰信息.试验结果表明,该方法能够有效地抑制主瓣压制干扰,提升多基地雷达系统在主瓣干扰场景下的探测能力.

基于滑窗的幅相重构抗主瓣干扰性能研究

主瓣干扰是雷达面临的主要干扰,基于滑窗的幅相重构主瓣干扰抑制方法通过幅度滑窗估值重构干扰信号,实现对干扰的对消。针对基于滑窗的幅相重构方法,仿真分析滑窗长度对干扰抑制性能的影响,并给出了窗长选择的推荐值。

面向多主瓣干扰的波形与滤波器联合认知设计方法

多主瓣干扰在空时频等维度上与雷达目标回波高度重合,严重削弱了雷达探测性能。针对切片组合(chopping and interleaving,C&I)、间歇采样直接转发干扰、间歇采样重复转发干扰同时并存的问题,提出了一种基于发射波形与接收滤波器联合优化的抗多主瓣干扰方法。首先,基于恒模相位编码信号,构建了C&I、间歇采样直接转发干扰、间歇采样重复转发干扰信号模型。然后,在干扰参数完全已知或者存在偏差条件下,建立了信噪比(signal to noise ratio,SNR)约束下波形相关函数峰值电平、相关函数主瓣模板匹配误差以及干扰能量加权和最小化准则的发射—接收联合优化问题。其次,利用罚函数法、范数转化等方法,将非凸、非光滑并且带约束的优化问题转化成关于自变量(由信号相位、滤波器幅度与相位构成)函数的最小化问题,并利用迭代的限制内存的Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno(limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno,L-BFGS)算法进行求解。最后,仿真结果表明,该方法设计的优化信号与失配滤波器,具有良好的相关峰值旁瓣电平,能够有效地抑制多主瓣干扰,并一定程度上控制了SNR损失。

基于泰勒估计的主瓣干扰抑制方法

当有源干扰进入主瓣时,传统自适应波束形成的方向图会在主瓣内出现严重波形失真,主瓣内形成零陷,旁瓣电平陡增等问题。为此,利用泰勒估计获得真实协方差矩阵的估计,通过特征分解构建特征投影矩阵,构造旁瓣零陷加深的凸优化模型求解自适应阵列权值矢量,最后将此抑制干扰的方法和基于阻塞矩阵预处理与基于特征投影预处理等两类预处理方法进行实验仿真及性能对比,从而证明了基于泰勒估计的主瓣干扰抑制方法的优点。

相控阵雷达抗主瓣干扰技术研究

自适应波束形成技术是相控雷达的关键技术,能够最大化接收信号,并且防止旁瓣干扰。但在干扰由天线方向主瓣进入时,此技术性能会显著降低,对雷达检测性能造成极大影响。对于雷达主瓣干扰抑制问题,文章从当前抗主瓣干扰方式进行分析,主要是主动对抗及被动抑制两方面,重点探究相控阵雷达抗主瓣干扰技术。

阻塞矩阵方法对消主瓣干扰

当存在主瓣干扰且有期望信号混入情况下,用常规自适应波束形成方法进行自适应干扰对消,不但会引起主瓣变形,而且期望信号也会被抑制,从而影响对消性能。提出一种新的阻塞矩阵方法,对接收数据进行预处理,消除它们对计算数据协方差阵的影响,再用其它方法确定自适应权值。理论分析和计算机仿真表明,用阻塞矩阵方法可以获得较大的性能提升。

一种在主瓣干扰条件下稳健的自适应波束形成方法

在自适应波束形成技术抑制干扰问题中 ,当存在主瓣干扰时 ,便暴露出两个缺陷 :一是副瓣电平增高 ;二是主波束变形且峰值偏移。提出了一种先在数据域实施干扰相消预处理 ,再进行自适应波束形成的解决方法 ,该方法在抑制主瓣干扰的同时 ,有效地解决了副瓣电平增高、主波束变形及偏移的难题。仿真结果证明了该方法的有效性。

盲分离算法和FRFT联合抗雷达主瓣干扰技术研究

压制干扰信号从天线主瓣进入雷达接收机,会严重影响雷达的性能,通常的旁瓣抗干扰技术难以奏效。而基于盲源分离算法(BSS)的抗主瓣干扰技术在低信噪比条件下性能恶化,因此本文提出了BSS和分数阶傅里叶变换(FRFT)联合抗主瓣干扰的技术。文章首先利用经典的BSS算法分离接收到的主瓣干扰混合信号,然后对有线性调频(LFM)信号特征的分离信号进行FRFT变换处理,并在FRFT域滤波去除大部分噪声的能量,最后FRFT逆变换恢复出目标信号。仿真实验表明,新算法相比BSS的抗主瓣干扰算法对脉冲压缩以后的峰值信噪比有较大的改善,较大地提高了脉冲压缩雷达的检测性能,具有良好的应用前景。

主瓣干扰下自适应方向图保形方法的研究

当存在主瓣干扰时 ,自适应天线方向图会出现副瓣电平升高及主波束变形的严重问题。本文提出了基于阻塞矩阵预处理的自适应波束保形方法和基于特征投影预处理的自适应波束保形方法 ,这两种方法在抑制干扰的同时 ,有效地解决了上述的波束畸变问题。仿真结果证明了这两种方法的有效性。

JADE盲源分离算法应用于雷达抗主瓣干扰技术

压制干扰信号从主瓣进入雷达接收机,会严重影响雷达的性能。通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。首先给出了盲源分离技术(BSS)应用于雷达抗主瓣干扰的基本条件和信号模型,并预估计信号源数目。在此基础上应用基于四阶累积量的特征矩阵近似联合对角化(JADE)盲分离算法分离接收到的主瓣干扰混合信号,并脉压找出目标信号。最后仿真比较了JADE在不同干扰环境中的抗主瓣干扰效果,仿真结果表明了算法良好的抗干扰性能。

盲源分离在雷达抗主瓣干扰中的应用研究

主瓣干扰位于雷达主瓣内,干扰信号通常很强,会严重影响雷达探测性能。常用的副瓣匿影和副瓣对消措施难以奏效。文中给出了盲源分离抗干扰信号模型,在此基础上提出了基于矩阵联合对角化特征矢量的盲源分离抗主瓣干扰算法,并给出了不同信噪比条件下主瓣干扰抑制的仿真结果。仿真结果表明,在信噪比大于-15 dB的条件下,干扰抑制比能达到10 dB以上。该方法能有效降低主瓣干扰对雷达探测性能的影响,具有良好的应用前景。