载机偏航下基于广义相邻多波束自适应处理的低空风切变风速估计

该文提出一种载机偏航下基于广义相邻多波束(GMB)自适应处理的低空风切变风速估计的方法,该方法首先利用基于回波数据的杂波距离依赖性补偿方法对杂波进行距离依赖性矫正,估计出杂波协方差矩阵。然后同时组合空域的相邻多个波束与时域的相邻多个多普勒通道来计算降维变换矩阵,并对待测距离单元内的雷达回波数据进行降维处理,进而构造GMB自适应处理器的最优自适应权矢量对降维后的回波数据实现自适应滤波。最后完成载机偏航下风场速度的准确估计。仿真结果验证了该方法能够在载机偏航情况下,获得风场速度的有效估计。

一种机载雷达空时相邻多波束算法

利用空时相邻多波束算法(STMB)系统自由度低的优点和多级维纳滤波器(MWF)的广义旁瓣对消器结构,提出一种基于空时相邻多波束算法的机载雷达空时自适应处理(STAP)降维方法.首先利用STMB对空时信号进行预滤波,降低了杂波自由度.然后采用MWF处理预处理输出的信号,求解权向量,进一步降低了运算量.理论分析和实验仿真表明,所提算法具有很好的容差能力,是一种稳健的降维空时自适应处理方法.最后,基于实测数据的实验证明了算法的有效性.

一种机载卫星通信终端频率捕获跟踪算法

作为一种特殊的卫星通信设备,机载卫星通信终端在工作环境上和普通通信终端有很大的区别。在终端通信过程中,多普勒频移变化给频率捕获和跟踪带来了很大的困难。针对机载终端通信过程中多普勒频移变化快的问题,提出一种多波束载波频偏估计算法。详细描述了频率捕获和同步跟踪的过程,通过利用相邻波束的频率校正信道,在每一个TDMA帧中搜索频率校正信息,可以在较短时间内锁定频率和定时信息。通过MATLAB对算法进行了仿真,结果表明该算法能有效地解决载波快速捕获与精确跟踪的问题。

一种基于u-v空间的相控阵雷达测角方法

现代雷达通常采用接收同时多波束实现大的空域覆盖,减小扫描周期、节省时间资源。此时可采用相邻波束比幅测角的方法进行测角,但相邻波束目标回波幅度比值与角度之间的非线性关系导致需要事先针对不同波位和频点建立多个误差关系曲线表,不仅建表繁琐,同时会带来存储负担。针对该现象本文提出了一种基于u-v空间的相邻波束比幅测角方法,该方法只需要事先建立方位俯仰各一条误差曲线,适用于不同波位和不同频点的角度测量,通过仿真实验验证,该方法有效简化了测角流程、降低了测角运算复杂度。

基于DDD-GMB的低空风切变风速估计方法

当机载气象雷达在非均匀地杂波环境下探测低空风切变时,会遇到杂波协方差矩阵估计不准确问题,从而影响风速的正确估计。针对上述问题,本文提出一种在非均匀地杂波环境下基于直接数据域-广义相邻多波束(Direct data domin-Generalized adjacent multiple-beam,DDD-GMB)的低空风切变风速估计方法。首先,在非均匀地杂波环境下直接对待检测距离单元进行杂波协方差矩阵估计;然后利用空域相邻多波束和时域相邻多普勒通道构造空时降维处理器,在降低系统自由度的同时,也降低了对训练样本数的要求,最后构造代价函数估计得到风速。仿真结果表明,本文方法可以在非均匀地杂波环境下精确的估计风速。