基于ADBF的多通道SAR抗干扰样本选择方法

针对多通道SAR抗干扰问题,可以利用空域自由度通过自适应波束形成技术达到增强期望信号、抑制干扰的目的。在波束形成过程中,计算各阵元的最优权矢量时,需要通过选取干扰和噪声的数据样本估算干扰加噪声协方差矩阵。若选择的数据样本中掺杂目标信号,则目标信号将会被误判为干扰并被抑制。针对多通道SAR抗干扰过程中需要注意的样本选择问题,通过消除方位向频域中主杂波宽度内的目标分量,得到干扰加噪声数据样本,继而计算协方差矩阵,并进行波束形成。通过实测数据成像结果及干噪比和信噪比指标验证了提出的自适应样本选择方法的有效性。与直接样本选择方法相比,自适应样本选择方法在信噪比上提高了近8 dB,干噪比下降了近6 dB,说明了该方法有效地保留了目标信号,抑制了干扰信号。

Novel polarimetric detector for target detection in heterogeneous clutter

A detection of static or slowly moving targets in the inhomogeneous clutter of polarimetric radar is researched and a new detector without exploiting the training set is developed, which has a good performance against the inhomogeneous clutter. The decision rule ensures the constant false alarm rate (CFAR) with respect to the disturbance covariance matrix. Numerical results show the robustness of the proposed method against the inhomogeneous clutter. © 2016 Beijing Institute of Aerospace Information.

A NEW METHOD TO COMPENSATE CLUTTER RANGE DEPENDENCE FOR FORWARD LOOKING AIRBORNE RADARS

The clutter direction-Doppler curves are not aligned on the near range bins for forward looking airborne radar. As a result, the performance of clutter suppression by Space-Time Adaptive Processing (STAP) degrades greatly because of the clutter range dependence. To deal with this problem, a new compensated method is proposed in this paper. The method rebuilds the clutter covariance matrix based on spatial high resolution Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) spectrum, and then finds a matrix to transform the covariance matrix of short-range gate to the referred far-range gate. The method can compensate the clutter range dependence well. The simulation results show validity of the method.

非均匀杂波背景下STAP降维算法研究

机载雷达对地观测时,面临由于平台运动引起杂波谱展宽,平台偏航引入垂直基线使杂波谱对高程敏感,导致方位与距离模糊。复杂地物场景局部杂波散射强度变化以及大量目标干扰等非理想因素,致使杂波分布非均匀,严重制约了杂波抑制性能与动目标检测性能。针对上述问题,本文所采用的空时自适应处理(STAP)降维算法可以有效解决慢速运动目标低检出问题,提高非均匀杂波背景下杂波的抑制能力,增强运动目标的检测性能。其特点在于:利用多维域数据实现在线地物区域划分,增大有效样本容量,样本充足条件下直接估计杂波加噪声协方差矩阵实现杂波抑制。针对孤立离散杂波、干扰,结合杂波谱重构解决单样本下的地形杂波抑制与干扰对消,通过实测数据分析证明了本文所提算法的有效性。

基于矩阵重构的高频地波雷达电离层杂波抑制

高频地波雷达(HFSWRs)回波数据受Es层电离层杂波污染,严重影响雷达探测性能。为解决该问题,利用协方差矩阵重构结合特征分解法对杂波进行抑制。该方法通过划分一阶谱区,将排除一阶谱区信号的区域进行积分获得重构电离层干扰-噪声协方差矩阵,接着改进特征分解法处理重构协方差矩阵,对电离层杂波进行抑制。OSMAR-S雷达实测数据处理结果表明,单侧和双侧Es层电离层杂波处理后信噪比分别至少提升15.1和19.7 dB,海洋雷达理论探测距离至少提高15 km,该方法对电离层杂波可以有效的抑制,信噪比得到有效的改善。

海杂波协方差矩阵估计及其对目标检测性能的影响

在海杂波中检测有用信号,杂波的协方差矩阵需要利用参考数据进行估计,不同的估计方法对信号的检测性能产生不同的影响。首先,给出了几种杂波协方差矩阵估计,即样本协方差矩阵、正则化样本协方差矩阵、最大似然估计和渐进最大似然估计;然后,分析了海杂波数据的非高斯性和非平稳性;最后,利用正则化匹配滤波器作为信号检测器,分析了不同协方差估计对检测性能的影响。分析结果表明,由于实测数据的非平稳性,检测性能均比仿真数据获得的检测性能要差。而将杂波协方差矩阵的最大似然估计应用于检测器,能够获得较好的检测性能。

机载相干MIMO雷达杂波自由度估计研究

针对任意发射波形合成结构影响下的机载相干MIMO雷达杂波自由度的估计问题。论文提出了一种机载相干MIMO雷达杂波自由度估计的构造法,该方法利用发射波形合成结构直接构造等效矩阵代替杂波协方差矩阵进行求秩。通过递推分解等效矩阵,提出并证明了一种杂波自由度快速估计准则,建立了机载相干MIMO雷达发射波形合成结构、阵列稀布构型与杂波自由度之间的定量关系。研究表明:该方法和准则能够准确预测任意发射波形合成结构下的机载MIMO雷达的杂波特征谱结构。该理论既保证了降秩STAP算法性能的最优又具有较小的计算量,并为最优发射波形合成方案和MIMO STAP算法的设计提供了依据。

非高斯杂波协方差矩阵估计新方法

针对雷达目标自适应检测中的复合高斯杂波协方差矩阵估计问题,提出了一种基于杂波分组的约束迭代估计方法。该方法在迭代过程中有效利用所有辅助数据,并对最终得到的估计矩阵进行关于迹的约束。在估计的杂波分组大小与实际情况匹配的条件下,约束迭代估计方法的估计精度与杂波功率水平无关。仿真实验表明,所提出的方法对不同的杂波分组大小失配情况具有很好的鲁棒性;与已有的两种协方差矩阵估计方法相比,约束迭代估计方法能极大的提高估计精度,加快迭代过程的收敛速率,且计算量更小。

机载MIMO雷达空时二维杂波建模及特性分析

为了揭示发射信号正交分集情况下机载MIMO雷达的杂波分布规律及特征,在分析了机载MIMO雷达几何特性的基础上,建立了机载MIMO雷达杂波的空时二维阵元模型,并推导了相应的矢量模型,分析了影响MIMO雷达杂波分布的关键因素。给出了距离模糊情况下杂波协方差矩阵估算方法,分析了机载MIMO雷达的杂波分布特性。仿真结果表明:机载MIMO雷达杂波具有良好的斜对角空时二维分布特性;MIMO雷达杂波谱中杂波基线附近杂波展宽幅度小,更利于慢速目标的检测;相比相控阵雷达,MIMO雷达具有更广的探测视角和更大的系统自由度,使其易于进行杂波抑制。

协方差矩阵结构的广义杂波分组估计方法

针对球不变随机向量建模的相关复合高斯杂波背景下雷达目标自适应检测的协方差矩阵结构估计问题,将均匀杂波分组方法进行推广和改进,提出了杂波协方差矩阵结构的广义迭代杂波分组估计(GRCCE)方法。首先,在广义杂波分组背景下利用最大似然方法推导了协方差矩阵结构估计的迭代过程;其次,基于杂波分组思想,给出了广义杂波分组估计(GCCE),利用GCCE作为初始化估计矩阵进行迭代,得到协方差矩阵结构的GRCCE;最后,通过仿真对方法的有效性进行了检测,结果表明,GRCCE只需要一次迭代就能达到收敛,估计精度随着杂波一阶相关系数的增大而提高,而不受纹理分量参数变化的影响。与现有方法相比GRCCE适应杂波环境更广,估计精度更高,而且计算量更小。

基于重构协方差矩阵空时二维杂波抑制方法

针对杂波环境严重非均匀导致协方差矩阵估计失真、空时自适应处理性能下降的问题,提出了一种杂波协方差矩阵重构方法,并利用重构的杂波协方差矩阵实现杂波抑制。该方法充分利用了载机速度给定时杂波分布轨迹已知这一先验知识,考虑了天线方向图的调制,通过改变空时相关函数调节杂波带宽,可以实现任意杂波协方差矩阵重构。计算机仿真分析和实测数据处理结果表明,所提出的方法在非均匀杂波环境中,与小自由度的降维自适应算法相比具有更好的动目标检测性能。

复合高斯杂波协方差矩阵估计的失配性能分析

在球不变随机向量的复合高斯杂波满足局部均匀的背景下,当估计的杂波分组大小与实际情况失配时,分析了自适应归一化匹配滤波器(ANMF)的恒虚警率(CFAR)特性和检测性能.理论分析表明,当杂波实际分组大小是估计分组大小的整数倍时,ANMF检测器对协方差矩阵结构和杂波功率水平均具有CFAR特性;而在其它的情况下ANMF检测器只对协方差矩阵结构具有CFAR特性.仿真结果还表明,不同子集的选取对ANMF检测器的CFAR特性影响不大;而在不同的失配条件下,ANMF存在不同程度的检测损失,且在纹理分量相关性信息完全未知时检测损失最大.

基于随机矩阵理论和最小描述长度的机载前视阵雷达杂波自由度估计

有限训练样本时,总体协方差矩阵特征谱的严重扩展使得机载前视阵雷达杂波自由度估计困难。该文提出一种前视阵杂波自由度估计方法,该方法利用随机矩阵理论(Random Matrix Theory,RMT)中特征值统计分布特性建立参数化的概率模型,结合最小描述长度(Minimum Description Length,MDL)准则关于信源检测的思想估计杂波自由度。该方法能够在有限训练样下实现杂波自由度的有效估计,仿真结果验证了方法的有效性。

协方差矩阵结构的广义近似最大似然估计

针对相关复合高斯杂波背景下相邻杂波纹理分量可能相同的情况,将杂波均匀分组进行推广,结合归一化采样协方差矩阵估计,提出了广义杂波分组的归一化采样协方差矩阵估计方法(generalized normalized sample covariance matrix,GNSCM).利用最大似然估计方法,进一步推导了广义杂波分组背景下协方差矩阵结构最大似然估计的迭代过程,以GNSCM为初始化矩阵进行迭代,得到协方差矩阵结构的广义近似最大似然(generalized approximate maximum likelihood,GAML)估计.GAML是对现有方法近似最大似然(approximate maximum likelihood,AML)估计和约束迭代杂波分组估计(constrained recursive clutter-clustered estimator,CRCCE)的推广,具有更强的杂波适应能力.仿真结果表明,针对非均匀分组杂波环境,与AML估计和CRCCE相比,GAML具有更高的估计精度,且相应的自适应检测器具有更好的恒虚警率特性和检测性能.

圆柱型阵机载雷达杂波抑制新方法

圆柱型阵天线相对于常规的平面阵天线具有空间全方位扫描、搜索跟踪方式灵活和波束方向性好等优点。该文首先从圆柱型阵机载雷达杂波协方差矩阵特征值分布和杂波功率谱距离向分布两个方面分析了圆柱型阵列与均匀平面阵列之间的区别,得到杂波功率谱随距离变化的结论。然后根据圆柱型阵机载雷达杂波分布特点提出了两种不同的杂波抑制方法,它们能够很好地解决圆柱型阵机载雷达杂波距离向分布非均匀的问题。最后通过仿真实验验证了该文方法的正确性。

基于CMT技术的非正侧面阵机载雷达杂波抑制方法研究

非正侧面阵机载雷达杂波谱与正侧面阵机载雷达杂波谱的主要区别在于它的杂波二维谱图随距离的变化而变化,杂波自由度相对增加,造成常规的统计型STAP杂波抑制方法不再适用.本文通过对非正侧面阵机载相控阵雷达杂波的分布进行详细的分析和研究,提出了一种基于CMT技术的非正侧面阵机载相控阵雷达杂波抑制方法.仿真结果表明了本文方法的有效性.

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。

部分均匀海杂波中基于分组加权的协方差矩阵估计算法

本文主要研究空间部分均匀海杂波背景下协方差矩阵的估计问题。海杂波的空间部分均匀性和假目标干扰的不可避免性导致利用传统算法来估计海杂波协方差矩阵时存在较大的估计误差。为了减小该估计误差,本文对海杂波的参考样本进行分组处理,利用纹理的最大后验估计值作为加权系数,提出了分组加权样本协方差矩阵估计算法。考虑到假目标干扰的存在,利用协方差矩阵之间的差异提出了一致性因子,以确定干扰所在的分组,并剔除干扰。实测数据的实验结果表明,在存在假目标干扰的空间部分均匀海杂波背景下,本文提出的分组加权协方差矩阵估计算法不仅能有效剔除假目标,而且优于不分组算法约3 dB。

机载雷达杂波抑制优化与性能分析

为了有效分析机载雷达杂波抑制特性和提高目标检测性能。建立了天线行子阵和列子阵的天线发射方向图模型,同时采用空时自适应处理(Space Time Adaptive Processing,STAP)的机载雷达杂波分析方法,根据目标的导向矢量和杂波与噪声的协方差矩阵建立了杂波功率谱的数学模型,选取不同的脉冲重复频率仿真分析了杂波的特征值谱和改善因子以及杂波空时谱。仿真结果表明:低脉冲重复频率和中脉冲重复频率使杂波谱扩散;随着脉冲重复频率的减少,杂波的相关度减少;STAP法适合高脉冲重复频率的情形,为抑制雷达杂波提供了依据。

一种全谱域的机载前视阵雷达杂波补偿方法

机载前视阵雷达近程不同距离门杂波的方位-多普勒分布不同,导致杂波具有强烈的距离依赖性,从而使得杂波噪声协方差矩阵估计不准确,空时自适应处理(STAP)的杂波抑制性能严重下降。针对该问题,提出了一种全谱域的杂波距离依赖性补偿方法。以雷达先验参数知识为基础重构各距离门的杂波协方差矩阵,对重构的杂波协方差矩阵向参考距离门进行一定变换,进而实现全谱域的补偿。仿真实验结果证明了该方法的有效性。