基于频心法的STAP非均匀检测器

针对杂波谱移动非均匀和功率非均匀现象,提出了"频心"法非均匀检测器。该检测器利用杂波谱移动非均匀和功率非均匀环境下杂波散射中心频率和能量随距离变化这一特点进行非均匀样本选取。仿真结果证明这种非均匀检测器在杂波谱移动非均匀和功率非均匀环境下具有较好的非均匀检测性能。

一种非均匀背景下的多策略CFAR检测器

为了提高非均匀背景下的雷达目标恒虚警(CFAR)检测性能,该文基于变化指数CFAR(VI-CFAR)检测器,提出一种多策略CFAR(MS-CFAR)检测器。该检测器通过对参考窗中的杂波背景进行估计,自适应选择单元平均CFAR(CA-CFAR)、逼近CFAR(AC-CFAR)和交互式CFAR(S-CFAR)中的一种作为最优检测策略。仿真结果表明,MS-CFAR在继承了VI-CFAR优点的基础上,在均匀背景、杂波边缘和多目标干扰等背景下都表现出更好的检测性能,且具有更稳健的抗杂波边缘和抗多目标干扰性能。

干扰目标环境下机载雷达非均匀STAP检测器性能分析

在实际工程应用中,机载空时自适应处理(STAP)雷达通常会面临密集干扰目标环境,例如地面高速运动的车辆等,导致传统STAP方法无法获得足够多的满足独立同分布条件的训练样本数.非均匀检测器可筛选出含有干扰目标的训练样本,提高STAP的杂波抑制性能.首先定量分析了干扰目标对STAP性能的影响,然后阐述了GIP、SMI和CSMS 3种典型非均匀检测器的基本原理,并从不同角度对典型非均匀检测器的性能进行了分析比较,最后通过仿真实验验证了分析的正确性.这为非均匀检测器在实际机载雷达装备中的应用提供了参考.

两种非均匀检测器STAP性能的研究

针对强度较强、空时耦合较大的非平稳近程杂波和较平稳的远区杂波,分析采用了GIP和APR两种NHD进行了性能对比,提出APR NHD更有利于非平稳近程杂波区的杂波抑制。数据分析也表明,和GIP NHD相比,APR NHD可以更有效的选取协方差估计样本,从而更利于近程杂波的抑制。

基于功率谱的非均匀子带自适应滤波

根据输入信号的功率谱特征,非均匀滤波器组能够动态调整子带滤波器的带宽和位置,可以获得比均匀滤波器组更好的收敛性能.根据子带最小均方(least mean square,LMS)自适应算法的收敛特性,以提高其收敛速度为目标,提出了一种基于功率谱信息的非均匀子带自适应滤波方法,并详细讨论了非均匀滤波器组实现结构和信号重建性能.计算机仿真实验和分析表明,与现有的均匀和非均匀滤波器组设计方法相比,在子带数目相同的条件下,本文提出的方法能有效地降低子带信号的最大特征值扩散度,而信号重建性能基本相同.

知识辅助的APR非均匀样本检测方法

针对空时自适应处理(STAP)中样本协方差矩阵受强干扰目标污染时检测性能下降的问题,提出了一种知识辅助的自适应功率剩余(KA-APR)非均匀样本检测方法。该方法将杂波先验知识与自适应功率剩余非均匀检测器(APR NHD)相结合,对训练样本进行有效选择。仿真结果表明,相对于传统的APR方法,KA-APR方法能更有效剔除存在强干扰目标的样本,提高训练样本被强干扰目标污染时空时自适应处理的检测性能。

知识辅助的机载MIMO雷达STAP非均匀样本检测方法

针对样本协方差矩阵受干扰目标污染时机载多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达空时自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)目标检测性能下降的不足,提出一种知识辅助(knowledge-aided,KA)的广义内积非均匀样本检测方法。首先利用扁长椭球波函数估计的杂波子空间知识,离线构造杂波协方差矩阵,然后与广义内积非均匀检测器(generalized inner product non-homogeneity detector,GIP NHD)结合,实现对训练样本的有效选择,使目标检测不受训练样本中干扰目标的影响。仿真结果表明,相对于常规GIP方法,KA-GIP方法能够对存在干扰目标的样本进行更加有效地剔除,并且机载MIMO雷达STAP的目标检测性能得到显著提升,因此更有利于实际工程应用。

电能质量信号的非均匀子带分解小波去噪

针对频谱范围广的电能信号去噪问题,为了在去噪时保留电能信号中的高频谐波分量,采用控制子带个数和带宽的方法,提出一种基于功率谱特征判决器控制的非均匀子带分解小波去噪算法。其主要特点是采用信号功率谱幅度分割的方法,对小波包变换子带进行非均匀分解,动态调整小波包去噪结构,优化小波包去噪系数选择,从而在去除高频电磁噪声的同时保留高频谐波。使用该方法对多电飞机自耦变压整流器(ATRU)电能信号进行去噪,对应不同信号能够实现自适应非均匀子带分解,合理保留信号谐波成分。实验结果表明,该算法在滤除电磁干扰噪声的同时有效信号高频特征保留量为89.21%,获得了更好的去噪效果。

一种基于多级维纳滤波的多通道SAR动目标检测算法

该文针对机载多通道SAR-GMTI系统及实测数据,提出一种新的地面慢动目标检测算法。新算法利用多级维纳滤波器实现多通道SAR系统杂波抑制,同时结合对角加载技术和非均匀检测器,进一步改善SAR系统在非均匀环境下的动目标检测性能。实测数据实验结果表明:与常规的自适应检测方法相比,新算法能够明显提高系统对杂波的抑制能力及非均匀环境下系统的动目标检测性能。

实测数据的降秩空时自适应处理方法

在实际非均匀环境中,机载雷达数据的非均匀性会恶化杂波协方差矩阵的估计,严重地降低了空时自适应处理器的性能。本文首先用非均匀检测器在非均匀环境下选择辅助距离门,来估计样本协方差矩阵。而后讨论了基于广义旁瓣相消器结构上的两种降秩空时自适应处理方法：主分量法和互谱法,这两种方法都是利用杂波和干扰的低秩属性,用依赖于采样数据的转换矩阵来构造空时自适应滤波器。最后对从Mountain Top计划测得的数据,应用上述两种降秩方法对其进行了分析。仿真实验表明了这两种方法的可行性,减少了计算量,并提高了有效可测收敛性,可有效地提高空时自适应处理器的性能。

基于自适应罗盘搜索的集中式温差发电系统MPPT设计

提出了一种新型自适应罗盘搜索(Adaptive Compass Search,ACS)算法,用于非均匀温差分布(Non-uniform Temperature Distribution,NTD)条件下的集中式温差发电(Thermoelectric Generation,TEG)系统最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)。集中式TEG系统仅使用一个MPPT变换器,因此与组串式和模块式的TEG系统结构相比,其运行与维护成本较低。然而,在NTD条件下,集中式TEG系统通常会出现多个最大功率点(Maximum Power Point,MPP)。为有效寻找集中式TEG系统的全局MPP,采用了一种基于探索方向的自适应序列方式,通过利用过去的搜索结果来显著提高ACS的全局搜索能力。通过三个算例对ACS的MPPT性能进行了研究,即温度恒定、温度阶跃变化以及随机温度变化。仿真结果表明,与扰动观测(Perturb and Observe,P&O)算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和罗盘搜索(Compass Search,CS)算法相比,ACS能以更快的速度和更高的收敛稳定性获得高质量的全局MPP。