结合空时上下文信息的视频SAR图像相干斑滤波

作为合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)的一种新体制,视频SAR能够对场景连续成像,在目标检测、跟踪等应用情景有独特优势。然而,相干斑的存在影响了视频SAR图像质量及后续目标检测应用。针对这一问题,提出了一种结合空时上下文信息的视频SAR图像相干斑滤波方法。该方法主要由3步构成:首先构建能表征视频SAR图像距离-方位-时间三维动态散射信息的空时上下文协方差矩阵;其次根据协方差矩阵的相似检验选取一定邻域内目标像素的相似样本;最后根据相似样本进行平均实现相干斑滤波。基于两组实测视频SAR数据开展相干斑滤波对比实验,实验结果表明所提方法能在有效抑制相干斑的同时较好地保留目标细节信息,验证了所提方法的有效性和优势。

基于重构协方差矩阵空时二维杂波抑制方法

针对杂波环境严重非均匀导致协方差矩阵估计失真、空时自适应处理性能下降的问题,提出了一种杂波协方差矩阵重构方法,并利用重构的杂波协方差矩阵实现杂波抑制。该方法充分利用了载机速度给定时杂波分布轨迹已知这一先验知识,考虑了天线方向图的调制,通过改变空时相关函数调节杂波带宽,可以实现任意杂波协方差矩阵重构。计算机仿真分析和实测数据处理结果表明,所提出的方法在非均匀杂波环境中,与小自由度的降维自适应算法相比具有更好的动目标检测性能。

混响空时协方差矩阵的两种计算方法比较与分析

协方差矩阵的计算是讨论空时自适应处理(STAP)的基础,本文主要对协方差矩阵的两种计算方法:适合理论研究的导向矢量合成方法和符合工程实际的直接阵列数据域方法进行了比较和分析。讨论了这两种方法的计算原理,以及各自的应用背景;比较了两种方法的计算结果在混响协方差矩阵形式、特征值、功率谱以及改善因子上的不同。仿真结果表明,两种计算方法有明显差异,直接阵列数据域方法为空时自适应处理的应用提供了更准确的理论基础。

基于空时频协方差矩阵重构的高效跳频信号DOA估计

为了充分利用跳频信号的空域信息来进行信号的DOA估计,在信号空时频分析的基础上,本文提出了一种基于协方差矩阵重构的高效跳频信号DOA估计方法。首先将接收信号的均匀线阵(uniform linear array,ULA)平均划分成2个子阵,分别对每个子阵接收到的信号进行时频分析,在时频域选择有效跳,构造每跳的空时频矩阵(spatial time-frequency distribution,STFD),然后求得2个子阵的互协方差矩阵。将2个子阵的互协方差矩阵进行重构运算得到等效的信号子空间,最后构造空间谱多项式求根估计出信号的DOA。仿真结果表明该方法相比于以往改进类子空间算法能够有效提高估计精度和降低算法复杂度。

有源干扰条件下机载MIMO雷达STAP协方差矩阵秩的分析

该文分析了正侧阵机载MIMO雷达杂波加有源干扰协方差矩阵的结构,得到杂波加有源干扰协方差矩阵秩的上界为杂波的秩与有源干扰的秩之和减去有源干扰个数。并由此得到MIMO雷达杂波加有源干扰协方差矩阵非满秩而SIMO雷达杂波加有源干扰协方差矩阵满秩时有源干扰个数的范围。当有源干扰的数目在此范围时,SIMO雷达的理论性能严重下降,而MIMO雷达在理论上仍然有足够的自由度来抑制杂波和有源干扰,从而保证有较好的性能。通过仿真实验验证了上述结论。

基于Bayes准则的STAP协方差矩阵估计算法

针对杂波功率随距离缓变的非均匀环境,提出了一种新的基于Bayes准则的加权最大似然估计(WMLE)算法,以改善空时自适应处理(STAP)中的协方差矩阵估计.通过对训练数据进行事件定义,利用Bayes准则给出了加权系数的准确计算方法,解决了WMLE中加权系数的求解难题.仿真分析验证了所提出算法的正确性和有效性.

基于DSP的协方差矩阵求逆的数值问题研究

机载雷达多通道空时自适应处理(STAP)系统的实时实现的难点在于大数据流下的高精度实时处理,其中STAP权值计算有数据域和均方域2种方法,分别以QR分解和样本协方差矩阵求逆(SM I)方法为代表。QR分解方法一般映射到脉动阵并行实现,然而脉动阵实现的结构缺乏通用性和可重构性导致这种设计成本较高,SM I方法实现则相对简单。文中基于数字信号处理(DSP)量化分析了SM I方法的舍入误差和数值溢出问题,推导出舍入误差表示成复数噪声的方差的公式,从机理上给出数值精度和稳定性改善方法,最后通过实测数据验证了方法的有效性。

基于逆协方差矩阵估计的杂波抑制方法

分析了机载双基地雷达杂波分布的特点,并基于杂波逆协方差矩阵的特性提出了基于逆协方差矩阵估计的机载双基地雷达杂波抑制方法。首先利用常规方法估计得到邻近距离门的协方差矩阵;然后利用邻近距离门的逆协方差矩阵对待检测距离门的逆协方差矩阵进行估计;最后通过传统的空时自适应处理方法完成对杂波的有效抑制。仿真结果表明该方法可明显改善机载双基地雷达的杂波抑制性能。

基于最大似然的双基地STAP杂波协方差矩阵估计方法

在分析现有的双基地STAP杂波协方差矩阵估计方法的基础上,从杂波建模的角度,建立了不同距离门的杂波协方差矩阵的联系,并在此基础上提出了基于最大似然的双基地STAP杂波协方差矩阵估计方法,数据仿真和分析表明该方法不仅具有较优的处理性能而且具有较好的适用性和扩展性。

基于相对距离准则的STAP协方差矩阵估计算法

针对杂波功率依距离缓变的非均匀环境,提出了基于相对距离准则的加权协方差矩阵估计算法。通过对加权最大似然估计概念的描述和原始问题的公式化,在相对距离准则下设计加权函数,使得在样本矩阵求逆(SMI)检测器的条件下,检测算法的相对距离达到最大,并给出了实用的近似加权系数求解方法。通过性能分析可知,在相对距离最大条件下估计的协方差矩阵的条件信杂噪比损失同时达到最大。最后的仿真分析也验证了该算法的正确性和有效性。

一种稳健的非均匀杂波协方差矩阵估计方法

在非均匀环境下,针对传统样本挑选、样本加权等方法由于数据利用率低导致独立同分布训练样本不足的问题,该文提出一种在空时2维谱平面联合距离维逐空-时频点谱估计与滤波的协方差矩阵估计方法。该方法根据杂波和目标在距离-空时2维谱平面的分布特性,逐点频估计待检测单元杂波谱,并采用中值滤波方式消除目标污染对地物杂波谱估计的干扰;最后重构无空时孔径损失的杂波协方差矩阵。仿真结果表明,相比于传统非均匀统计STAP方法,所提的距离-空时2维谱滤波方法能够在样本数不足时有效缓解目标信号污染、离散地形杂波或孤立干扰引起的STAP性能下降问题。

块Toeplitz矩阵低复杂度求逆的卫星导航空时抗干扰算法

采样协方差矩阵求逆是空时抗干扰算法的基本运算单元,但由于其运算量随时域抽头个数急剧增长,直接限制了空时抗干扰技术在卫星导航接收机中的应用。针对该问题,提出了基于块Toeplitz矩阵快速求逆的空时抗干扰方法。通过采用新的协方差矩阵近似计算方法,使得该矩阵同时为块Toeplitz矩阵与Hermite矩阵,并运用块Toeplitz矩阵的快速求逆算法,将时域抽头个数为K的计算复杂度从O[K3]降至O[K2]。理论分析和仿真结果表明,在阵元数为4、时域抽头为15的典型情况下,相比现有矩阵求逆方法,该算法的抗干扰性能损耗小于1d B,但计算量可降低约2/3。

STAP中的协方差矩阵求逆快速算法研究

研究机载雷达平台问题,空时自适应处理(STAP)是新一代机载相控阵雷达杂波抑制与目标检测的关键技术。在工程化过程中,运算量巨大是其面临的首要问题。为了改善STAP在采样矩阵维数较高情况下求逆运算的实时性能和有效提高雷达抑制杂波和抗干扰能力,提出了一种改进的Strassen矩阵求逆算法,算法结合了Strassen矩阵求逆的高效性以及采样协方差矩阵是Hermite正定阵的特点,具有运算量小,算法结构简单,便于工程实现的优点。DSP处理器的实测数据证明了方法的有效性和可行性。结果表明与目前工程中改进方法性能改善效果明显。

基于截断核范数正则化的协方差矩阵估计

非均匀杂波环境导致机载雷达用于协方差矩阵估计的样本不足。本文提出了一种基于截断核范数正则化(Truncated Nuclear Norm Regularization,TNNR)的协方差矩阵估计算法以满足小样本条件下机载雷达空时自适应处理(Space Time Adaptive Processing,STAP)应用。本文利用TNNR确保所估计杂波协方差矩阵(Clutter Covariance Matrix,CCM)的低秩特性,并将NP-hard问题转换为凸优化问题。不同于常规的秩最小化算法,如核范数松弛方法,本文所提出的TNNR算法仅最小化与矩阵的秩无关的较小奇异值的和,可以更加准确地约束矩阵的秩。在此基础上本文还利用CCM的块Toeplitz结构先验信息,可确保在连续域上进行信号建模,有效避免网格点失配问题。仿真结果表明本文所提出的算法在小样本条件下可更加准确地估计CCM且STAP性能更优。

多结构特征高斯干扰协方差矩阵估算的带状对角线正则化(英文)

比较了若干用于从高斯干扰中提取相干信号自适应处理算法的收敛速度。主要关注增加这些算法收敛的技术,即干扰协方差矩阵(CM)估算的正则化,考虑了有关CM结构特征的可能先验信息。文章验证了CM估算结合各方优点的混合带状对角正则化的优势。将有关托普利兹CM的可能先验信息考虑在内的各种算法进行了比较。在此基础上,验证了在规则空时自适应信号处理系统(STAP)中使用PAR-COR系数BURG估算以及CM估算带状对角线正则化的适合性。验证了这项技术基于自适应格型过滤器的有效实现方法。

机载MIMO雷达空时二维杂波建模及特性分析

为了揭示发射信号正交分集情况下机载MIMO雷达的杂波分布规律及特征,在分析了机载MIMO雷达几何特性的基础上,建立了机载MIMO雷达杂波的空时二维阵元模型,并推导了相应的矢量模型,分析了影响MIMO雷达杂波分布的关键因素。给出了距离模糊情况下杂波协方差矩阵估算方法,分析了机载MIMO雷达的杂波分布特性。仿真结果表明:机载MIMO雷达杂波具有良好的斜对角空时二维分布特性;MIMO雷达杂波谱中杂波基线附近杂波展宽幅度小,更利于慢速目标的检测;相比相控阵雷达,MIMO雷达具有更广的探测视角和更大的系统自由度,使其易于进行杂波抑制。

浅海主动声呐空时自适应混响抑制方法

混响伴随着主动声呐系统发射信号而产生的干扰,当声呐平台有一定的运动速度时,不同方位对应的混响具有不同的多普勒频移,使得混响在频域范围内形成一定带宽的干扰,与信号频谱发生混叠,采用常规的运动平台自身运动补偿技术单纯地从频域抑制混响效果很不理想。针对该问题,采用一种空时自适应处理方法利用混响空时分布特性,在最小化干扰的约束条件下求得自适应加权系数,使目标信号不受损失同时有效地抑制混响。通过仿真结果证明了该方法的有效性。

改进变步长算法的空时抗干扰处理技术

针对传统的空时联合抗干扰技术在协方差矩阵求逆过程中计算量大,对处理器的要求高的缺点,提出了一种新的变步长最小均方误差(VSS-LMS)算法。改进算法采用两步迭代的方式进行阵列加权值的计算,在收敛的初始阶段,利用误差自相关值的双曲正切函数来调整步长,以达到快速收敛目的;收敛后期,则利用前一步长因子与误差自相关值的线性关系来调整步长,以保持较小的稳态误差。仿真表明,改进算法不仅能显著降低计算量,而且与经典的LMS算法相比,收敛速度和精度均得到明显提高;与传统的递归最小二乘算法(RLS)性能相近。充分说明了算法的有效性。

不敏空时自适应处理算法

针对空时自适应处理(STAP)的非均匀检测环境,提出了一种新的不敏空时自适应处理算法。该算法通过对有限的非独立同分布(non-i.i.d)数据应用不敏变换(UT)来获得近似估计的协方差矩阵,即将原始的非均匀数据到其所对应的均匀数据看作一种特殊的非线性变换,利用不敏变换(UT)估计非均匀数据经非线性变换后所对应均匀数据的协方差矩阵,有效地降低了非均匀特性的影响。仿真结果验证了该算法在非均匀环境下具有良好的运动目标检测性能。

多通道SAR空时二维杂波模拟

多通道合成孔径雷达(SAR)空时自适应处理是抑制地面杂波的有效方法,而空时二维滤波器的权值求取离不开杂波协方差矩阵的估计.从多通道SAR回波模型出发,提出了一种基于二维FFT的多通道SAR原始数据频域模拟方法,并根据该方法模拟出的多通道数据,对空时二维协方差矩阵进行了估计.仿真结果显示,该方法在有效降低运算量的情况下,保持了数据的真实性,良好地反映了多通道SAR的空时二维杂波特性.