基于Alpha稳定分布的地面动目标检测技术

多通道SAR/GMTI系统通过空时自适应处理(STAP)抑制杂波,可以有效降低系统的最小可检测速度(MDV),但在复杂探测环境中,杂波背景不再服从高斯分布,导致传统SAR-STAP方案在地面动目标指示应用中性能明显下降。针对这种情况,提出一种新的基于Alpha稳定分布杂波模型的动目标检测方案,该方案引入Alpha稳定分布代替高斯分布以建立非高斯杂波模型,在此基础上采用基于最小分数低阶矩无畸变准则的新型算法进行杂波抑制处理。通过仿真及实测数据对算法性能进行了验证,结果表明,该算法在非高斯杂波环境中性能明显优于原有算法。

基于改进MNE算法的动目标检测技术

在多通道SAR/GMTI系统中,对各通道回波数据分别成像后采用最小范数特征相消法(MNE)进行二维自适应处理,可以有效地实现杂波和干扰的抑制,提高动目标检测性能,但算法运算量较大,不利于实时处理。首先对MNE基本原理进行分析,在此基础上,将近似投影子空间跟踪(PAST)技术引入到MNE中,提出了一种基于PAST的MNE算法用于多通道SAR动目标检测。与常规的MNE算法相比,新算法抑制杂波性能相当,但运算量有所降低,最后利用实测数据验证了该算法的有效性和优越性。

基于CSI-ISAR的非合作目标成像技术

合成孔径雷达(SAR)针对静止目标成像,依靠雷达平台的运动形成较长的合成孔径,达到方位高分辨。而在地面静止场景中,必然会存在运动目标,其运动参数的未知使得目标在SAR图像上难以聚焦成像。另一方面,逆合成孔径雷达(ISAR)技术在雷达平台静止条件下,依靠目标运动形成长合成孔径后聚焦成像。本文将结合多通道合成孔径雷达-地面动目标指标(SAR-GMTI)技术,提出了基于杂波抑制干涉(CSI)和ISAR相结合的非合作动目标聚焦成像。成像过程中,利用多通道图像信息,动目标在CSI处理后被检测到,针对动目标的能量范围进行ISAR处理,实现该区域内动目标的聚焦成像。最后仿真结果验证了该方法的有效性。

地面相控阵雷达空时级联AMTI处理技术研究

自适应动目标指示技术(Adaptive Moving Target Indication;AMTI)是现代雷达信号处理的一个重要组成部分。本文采用空时级联处理(S—T)的方法，即空域常规波束级联时域自适应处理，实现地面相控阵雷达回波信号中的地杂波及固定目标回波抑制，改善因子大于35dB。

基于时变空时自回归模型的STAP算法

针对空时自适应处理(STAP)中时域非平稳杂波过程造成的空时自回归(STAR)算法失效问题,文中将时变自回归(TVAR)模型引入STAP处理中,提出了一种新的时变空时自回归(TV-STAR)算法。TV-STAR算法能够有效弥补平稳自回归(AR)模型与实际非平稳杂波环境失配造成的STAR算法性能损耗,在非平稳杂波环境中具有良好的检测性能。同时,TV-STAR算法由于引入了低阶数的TVAR模型,其收敛速度显著优于降秩STAP算法。文中分别通过仿真实验以及机载雷达实测数据的处理对算法有效性进行了验证。

天基稀疏阵杂波自由度分析

天基稀疏孔径实现地面运动目标指示具有很大吸引力,如何简单准确地估计空时自适应处理器的杂波自由度是一个重要的课题.针对天基稀疏孔径的两种常用类型———稀疏子阵列和非全向性阵元稀疏阵,基于空时等效理论,从等效的虚拟空间阵列角度分析了阵列的杂波自由度,得到了预测杂波自由度的简单方法,仿真结果验证了方法的有效性.最后从杂波自由度得到分布式小卫星雷达实现地面运动目标指示的基本设计约束条件.

二单元DPCA在机载相控阵雷达AMTI中的应用

二单元偏置相位中心天线技术 (DPCA)在机载相控阵雷达自适应动目标指示 (AMTI)中占有重要地位 ,其原理在很多文献中都有讨论。文中主要提出了将二单元DPCA应用到机载相控阵雷达的具体方法和实验步骤 ,针对接收数据是M×N矩阵的情况 ,分析了数据降维变换的具体过程 ,并从仿真结果中得到有效性证明。

基于中值对消的ACSI-SAR杂波抑制算法

针对非均匀环境对双通道杂波抑制干涉合成孔径雷达（CSI-SAR）系统的影响，提出了一种新的自适应CSI（ACSI）算法——中值对消ACSI算法。该算法将中值估计方法引入权系数估计过程，代替原有的统计平均方法对自适应过程求解，从而得到对消权系数较准确的估计值。仿真试验表明，该算法在非均匀环境中可有效降低权系数的估计误差，取得满意的杂波抑制效果，是可行的合成孔径雷达（SAR）／地面动目标指示（GMTI）杂波抑制方案。

一种非均匀环境中鲁棒的STAP算法

针对非均匀环境对STAP性能的影响,提出了一种新的结构化STAP算法:首先根据已知的杂波结构、系统参数直接构造杂噪协方差矩阵,再根据样本对其结构进行自适应调整,并由调整后的矩阵构造最终的空时权矢量。由于协方差矩阵并不由训练样本直接估计构成,此算法在实际处理中受各种非均匀现象的影响极小。三通道机载雷达实测数据处理结果表明,此算法在实际环境中,具有良好的检测性能,是一种非均匀环境中鲁棒的STAP技术。

太赫兹雷达宽带STAP算法研究

太赫兹雷达可以对地面进行高帧率高分辨力成像,是太赫兹技术领域研究热点。针对太赫兹雷达宽带高分辨成像与地面动目标检测一体化实现需求,提出了一种基于宽带空时自适应处理(STAP)的地面运动目标检测算法,首次在机载太赫兹雷达上实现了同时对地高分辨雷达成像监视和多通道地面动目标指示(GMTI)检测。机载太赫兹雷达实测数据验证了算法的有效性。

GMTI雷达STAP系统仿真研究

地面动目标检测(Ground Moving Target Indication,GMTI)是脉冲多普勒雷达在军事上的重要应用领域之一。空时自适应信号处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)技术因为在GMTI雷达应用中具有很好的微弱信号检测性能而受到广泛关注。基于均匀直线阵列(Uniform Linear Array,ULA),建立了机载GMTI雷达动目标检测的完整仿真系统,给出了回波模拟仿真和信号处理的流程,讨论了多通道STAP处理技术在实际应用中的细节,并将幅度相位估计(Amplitude and Phase Estimation,APES)与STAP技术结合,提高检测性能。仿真实验结果证明了系统的有效性。

基于CUDA架构的AMTI算法实现

为了提高自适应动目标显示技术(AMTI)处理速度,文中将AMTI算法中的并行部分和矩阵运算部分分离出来,采用CUDA编程模型,利用GPU并行技术和CUDA的矩阵运算库完成计算。具体实现流程为,首先通用处理计算机在CPU端完成数据初始化并控制信号处理的任务调度和分配,然后将数据通过PCI-E总线传输至显存,利用GPU端完成主要运算,并行实现AMTI算法,最后将运算结果复制回CPU。实验结果表明,利用CUDA技术实现的AMTI算法相比CPU而言,运算效率提高了51.674倍。

雷声公司为美国空军“捕食者”无人机提供新型吊舱

雷声公司将为美国空军生产4部带有地面移动目标指示与合成孔径雷达技术的雷达吊舱及相关地面控制设备。所交付的雷达吊舱将安装在MQ-9“捕食者”无人机的机翼下方。

雷达信号及其处理

0102542利用 XCS40实现小型声纳的片上系统集成[刊]/刘伟//电子技术应用.—2000,26(10).—55-57(D)介绍大规模、高速度的 FPGA 在小型渔用声纳系统设计中的应用。在该系统设计中.采用了 Xilinx 公司的 FPGA 芯片 XCS40作为主要器件,基本上将整个系统的功能集成在了一片芯片上。实践证明,既降低了成本,又缩短了设计和调试的时间。