基于偏航角补偿和支撑区间的机载雷达近程杂波提取方法

机载雷达在对非正侧面阵、近距离地面目标检测时,由于地杂波散射体俯仰角随距离变化,杂波分布呈现非均匀性,导致近程杂波强度很高,极大影响后续目标检测.为了有效地剔除近程杂波,提出基于偏航角补偿和支撑区间的近程杂波提取方法.首先根据波束主瓣形成的远程杂波估计出散射体的方位角和载机的偏航角;然后根据安装角度、偏航角度等因素确定出杂波的支撑区间;最后通过分段处理进行近程杂波区域的提取.实验结果表明,本文方法在提取近程杂波时直接从谱图上获取信息并处理,运算量小,便于工程应用.

机载雷达近程杂波高效自适应抑制算法

针对机载雷达近程杂波抑制提出了一种高效俯仰向空域自适应处理算法。该算法从雷达系统设计出发,在每一次相干积累时间内采用仅包含近程杂波的第一个填零脉冲为训练样本。同时,在俯仰向进行降维处理形成和、差波束,并基于旁瓣相消原理利用俯仰差波束自适应对消和波束中的近程杂波。理论分析和仿真结果表明,本文方案能高效滤除近程杂波,且俯仰主波束保形性能好,运算量小,适合工程应用。

近程杂波的非均匀分段处理法

非正侧面阵、近距离地面目标检测时,由于地杂波散射体高低角随距离变化,杂波分布呈现非平稳性,在距离多普勒图上表现为曲线随距离变化。由此导致协方差矩阵难以估计,传统空时二维方法的杂波抑制作用不大。根据杂波性质,确定出杂波支撑区间曲线、强近程杂波上下界曲线,并依照此边界非均匀划分每一个多普勒通道,以保证每一段内杂波的平稳性,减小协方差矩阵估计误差。通过与其他方法的试验对比,说明非均匀分段下,空时二维杂波抑制性能有所改善。

非正侧视阵近程杂波抑制鲁棒俯仰滤波算法

现有的非正侧视阵近程杂波抑制俯仰滤波算法存在对地形起伏敏感及对高度线附近杂波抑制不完全等缺点,为此文中提出了一种鲁棒的俯仰滤波近程杂波抑制算法。该算法通过在近程杂波俯仰支撑区域设置多个零点,形成宽的凹口,克服了分别在各个距离门设置单个零点鲁棒性不强的缺点,而且由于对所有距离门只生成一个权,运算量大为降低。仿真结果证明了该算法的有效性。

特征矢量约束的近程杂波抑制鲁棒自适应波束形成算法

针对机载非正侧视阵在距离模糊条件下的近程杂波抑制问题,提出了一种俯仰滤波算法.利用杂波协方差矩阵特征分解形式,建立了一种特征矢量选择方法.用该方法挑选出对应于近程和远程的特征矢量作为波束形成算法的约束.相对于传统算法,这种特征矢量约束的波束形成算法指向误差和导向矢量失配更具鲁棒性,并克服了主瓣畸变的问题.仿真结果验证了该算法的有效性.

基于特征空间自适应波束形成的近程杂波抑制算法

针对非正侧视阵在俯仰向抑制近程杂波时算法效果不佳的问题,文中提出了一种基于特征空间自适应波束形成的近程杂波抑制算法。该算法对俯仰空域协方差矩阵进行特征分解,分离出近程杂波的支撑特征向量,并将其作为约束进行自适应波束形成。该算法对阵元误差具有鲁棒性,并克服了一般自适应滤波难以实现方向图保形的缺点。仿真结果证明了该算法的有效性。

一种基于历史CPI数据的近程杂波抵制方法

文中对空时二维自适应处理(STAP)技术进行了基本原理性的论述,指出近程非均匀杂波由于样本不足导致STAP效果严重下降。针对机载相控阵雷达低重复频率数据中近程杂波难抑制的问题,根据机载平台在相邻相干积累时间(CPI)内运动距离短,雷达波束覆盖区域基本相同的特点,提出了一种利用前一CPI数据作为辅助知识抑制当前帧数据近程杂波的方法,算法根据历史CPI数据引入引起样本增加的特点,对近程非均匀杂波区进行精细分段处理,提升非均匀杂波抑制能力,改善非均匀杂波区的目标信杂噪比,文中对算法的原理进行了描述并通过实测数据实验验证了算法的性能。

基于近程杂波协方差矩阵构造的俯仰滤波方法

针对机载雷达由于非正侧阵放置导致的杂波非平稳性问题,提出了一种新的俯仰滤波方法。首先分析了近程杂波特性,得出近程杂波是引起杂波非平稳性的关键因素;然后给出了一种利用先验知识构造近程杂波的协方差矩阵,利用该协方差进行空域俯仰滤波,从而提高杂波平稳性;最后通过仿真试验验证了该方法能够有效抑制近程杂波,提高杂波的平稳性,有利于后续的处理,比如空时自适应信号处理(STAP)。

端射阵机载雷达距离模糊杂波抑制方法

端射阵天线是指波束指向垂直于阵列法线方向的一类特殊雷达天线,由于其具有低剖面和定向辐射特性,因而特别适合用于机载雷达的补盲。本文基于端射阵机载雷达杂波回波模型,首先分析了端射阵机载雷达杂波谱在距离模糊情况下的杂波特性,并对目前三种存在距离模糊时典型近程非平稳杂波抑制方法的基本原理进行了介绍;其次基于端射阵机载雷达对典型方法的杂波抑制性能进行了仿真分析;最后综合考虑各种因素,对各种方法在端射阵机载雷达背景下的适用性进行了分析,并得出了有益结论,可为端射阵机载雷达非平稳杂波抑制方法的进一步研究提供重要参考。

机载非正侧视阵知识辅助STAP方法

机载非正侧视阵的近程杂波具有严重的距离依赖性,在距离模糊条件下,现有的空时自适应处理(Space-Time Adap-tive Processing,STAP)算法难以对其进行有效抑制,为此提出了知识辅助的STAP处理方法。通过使用新的样本选择策略,以及改进的针对近程杂波的知识辅助协方差矩阵模型,该方法在处理非正侧视阵近程杂波时的性能接近最优,远高于一般的基于样本估计协方差矩阵的方法,并克服了缺少训练样本的问题。仿真结果证明了该方法的有效性。