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.

梳状谱信号的空时自适应处理

分析了梳状谱信号混响在空时二维空间上分布的特点,指出该类信号具有进行降维空时自适应处理的可能.根据混响分布的特点,在空时多波束方法的基础上给出了一种适合多个频点的降维算法.该方法选择所有频点处的数个辅助波束进行联合空时处理,在角度-速度平面上对目标进行搜索.仿真结果表明,该方法既达到了降维的目的,又能够有效抑制运动声呐的强混响,取得了比常规方法更好的检测性能.

前视阵高速雷达空时处理方法研究

多普勒严重模糊,训练样本有限是高速平台雷达面临的重要问题,协方差矩阵估计误差以及目标约束误差将使处理器性能严重下降。针对上述问题,该文对前视阵杂波自由度进行了研究,分析表明杂波特征谱与孔径带宽积、时宽带宽积以及空时耦合特性有关。该文提出基于主瓣区域空时多波束的鲁棒空时处理方法,首先通过空时多波束降低杂波自由度,然后利用多普勒区间约束的方法,提高了处理器的性能和系统鲁棒性。仿真实验证明了该文方法的有效性,当样本中存在目标信号时,该文方法相比传统固定约束矢量的方法输出信杂噪比性能平均提高5 dB左右。