基于FRFT的频域自适应匹配滤波器检测方法

针对浅海混响背景下频域自适应匹配滤波器检测性能下降的问题,提出基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的频域自适应匹配滤波器检测方法,该方法利用模板匹配技术,采用滑动窗对接收信号进行最优阶次分数阶傅里叶变换,然后将此过程中得到的FRFT域图与参考信号最优阶次傅里叶变换FRFT域图进行匹配,将离差平方和作为评价相似度的指标,即对离差平方和最小值的位置进行滤波,并对滤波后的信号进行最优阶次分数阶傅里叶逆变换,从而实现混响背景下的目标检测。仿真结果表明,在信混比为-15dB的情况下,该算法可显著提高频域自适应匹配滤波器的检测性能。

基于对角加载的自适应匹配滤波器和自适应相干估计器

分析了对角加载自适应匹配滤波器(diagonally loaded adaptive matched filter,DL-AMF)和对角加载自适应相干估计器(diagonally loaded adaptive coherence estimation,DL-ACE)的检测性能;推导了二者的渐近统计分布,得到了解析的虚警概率(probability of false alarm,PFA)和检测概率(probability of detection,PD)表达式。与常规AMF和ACE相比,尤其是在训练样本不足的情况下,DL-AMF和DL-ACE的检测性能大为提高,并且二者都具有渐近恒虚警(constant false alarm rate,CFAR)特性。

相干雷达极化自适应匹配滤波器

提出了高斯杂波背景下相干雷达极化自适应匹配滤波器的结构.将先前的单通道和双通道自适应匹配滤波器推广至一般极化接收通道情况,利用雷达回波的极化信息来提高检测性能.推导出了虚警概率表达式.研究结果表明,多极化通道自适应匹配滤波器相对于杂波协方差矩阵有恒虚警的性质.仿真分析了不同极化状态时的检测性能.

基于修正自适应匹配滤波器的机动目标检测方法

机动目标回波的多普勒走动和训练样本不足导致常规自适应匹配滤波器(Adaptive Matched Filter,AMF)检测机动目标时运算量大且性能不佳。针对此问题,该文提出一种基于修正AMF的机动目标检测方法。该方法首先通过对角加载减少样本空间自由度,从而降低对训练样本数的需求;然后以3次相位变换(Cubic Phase Transform,CPT)分离估计加速度,并以估计值补偿多普勒走动,降低联合匹配搜索维度,进而减少运算量;最后进行积累检测。仿真结果表明,该方法运算量低,可实现小样本下机动目标的有效检测,具有恒虚警(Constant False Alarm Rate,CFAR)特性。

双基机载雷达GMTI的参数自适应匹配滤波器性能分析与定阶方法研究

在双基机载雷达的地面动目标检测中,参数自适应匹配滤波器(PAMF)方法是一种很有效的方法。该文从矩阵扰动的角度分析出了PAMF方法性能较好的木质原因,并为PAMF方法的阶数确定给出了依据。该文内容将有助于双基机载雷达系统中关于PAMF方法的研究。

自适应匹配滤波器对多途信号的响应

时间域相干处理器是主动式声呐信号处理的基本课题之一,本文讨论了自适应相关器或称之自适应匹配滤波器对多途信号的响应.证明它是与多途信道相匹配的.并介绍了这种新处理器的硬件实验结果.表明该处理器有良好的检测能力,是性能优良的时间域声呐信号处理器.

基于功率中值和归一化采样协方差矩阵的自适应匹配滤波检测器

在非均匀海杂波环境中,参考单元中的异常单元限制了采样协方差矩阵(SCM)的估计性能,从而影响了传统自适应匹配滤波(AMF)检测器的检测性能。而考虑删除异常单元的方法在参考单元数目有限时可能导致矩阵的奇异性。鉴于此,在保持参考单元数目不变条件下,该文设计一种基于功率中值与归一化采样协方差矩阵(MNSCM)的估计方法,并将其与匹配滤波器(MF)相结合,构造一种新型的自适应匹配滤波检测器。与传统的自适应匹配滤波相比,该文设计的检测器在实测和仿真海杂波数据条件下均具有明显的性能优势。

一种双基声呐直达波干扰抑制算法

针对双基声呐中强直达波干扰下目标检测性能下降的问题,提出了基于分数阶傅里叶变换域滤波的直达波抑制方法。该方法首先对发射信号进行纳托尔(Nuttall)窗加权,在接收端采用分数阶域置零滤波抑制直达波干扰,再通过频域自适应匹配滤波提取目标时延信息,从而实现直达波干扰下的目标检测。仿真结果表明,在目标回波与直达波干扰功率比为-23 dB的情况下,该算法可有效抑制直达波干扰,准确估计出目标时延,成功检测到目标。在目标运动时,该算法通过在分数阶域搜索最佳阶数估计出多普勒频偏,并对其做频偏补偿后的频域自适应匹配滤波检测,可显著提高频域自适应匹配滤波器的检测性能。

一种有效色加载因子的知识辅助STAP方法

针对非均匀杂波环境里独立同分布训练样本较少的问题,本文提出了一种知识辅助的LCMV-STAP方法.该方法首先求解出知识辅助的LCMV-STAP模型中的权矢量表达式,然后推导出色加载因子与约束常数的关系式,最后求解出两个色加载因子.仿真结果表明,与传统STAP方法相比,知识辅助的LCMV-STAP方法在非均匀杂波环境下仍能获得较好的输出信干噪比,自适应匹配滤波器检测目标的概率优于传统STAP方法.

基于RFT和AMF融合聚焦的雷达弱小目标检测

低小慢目标的有效探测是雷达领域很有挑战性的课题。本文针对典型无人机的雷达探测问题,旨在提供一套完整的脉冲多普勒(PD)雷达弱小目标高精度检测方案,包括信号模型的建立以及检测聚焦。对于检测聚焦,先利用高阶FIR滤波器滤除低频杂波,再使用Chirp-Z Transform(CZT)加速的Radon-Fourier变换(RFT)和自适应匹配滤波器(AMF),实现目标能量的融合聚焦,最后利用单元平均恒虚警率检测器(CA-CFAR)实现目标的检测。RFT和AMF融合聚焦方法可有效实现信号中强目标和弱小目标的聚焦,提高了弱小目标检测前的信噪比,从而极大地提高了CFAR检测器对弱小目标的检测概率。

水下小孔径阵列远程目标检测方法研究

匹配滤波器频域自适应线谱增强方法是一种基于递归算法的非线性滤波技术,它大大提高了匹配滤波器的检测性能。针对当前该技术使用窄带信号作为发射信号存在可利用的带宽有限,不能充分发挥自适应线谱增强器性能的问题,文章提出将该技术与宽带信号相结合来检测远程目标。仿真显示,该方法在低信噪比条件下获得了较高的信噪比增益和检测概率。海试数据处理结果表明,该技术的处理增益较传统方法高6.24 dB。该方法的高处理增益适合应用在水下无人平台上,弥补了小孔径阵列空间增益不足的缺点,可以实现远程目标的检测。

雷达非平稳海杂波对杂波协方差矩阵和CFAR性能的影响研究

海杂波的非平稳性是影响雷达性能的重要因素，对某X波段雷达实测数据进行幅度和谱分析，验证了海杂波的非平稳特性，通过三种不同的杂波协方差矩阵的构造，研究了非平稳海杂波对检测器（NAMF）性能的影响，实验结果给出了非平稳性对雷达的影响损失大小，对构造新雷达误差的算法具有指导意义。

杂波协方差矩阵结构的融合估计方法

针对特定杂波背景下的最优或次优杂波协方差矩阵估计方法难以适应过渡杂波环境的问题,提出协方差矩阵结构的融合估计方法,通过调整参数涵盖现有的3种杂波协方差矩阵估计方法,并分析所提出方法对应的自适应归一化匹配滤波器的自适应特性.其次,确定了控制参数的经验公式,经验公式符合数值结果.最后,从估计精度、恒虚警率特性和检测性能3个方面对所提出方法和已有方法进行对比分析.仿真结果表明,在过渡杂波环境中,所提出方法的精度更高、检测效果更好,对实际杂波非高斯程度时空渐变性具有较强的适应能力.