机载MIMO雷达空时杂波块对消器

针对机载MIMO雷达杂波空时耦合的特性,提出了一种应用于机载MIMO雷达的空时杂波块对消器。利用MIMO雷达接收杂波的多普勒相位和空域接收相位之间的关系,设计系数矩阵来对消杂波,后续级联空时自适应处理方法能进一步抑制杂波和提高动目标检测性能。仿真实验表明,该杂波块对消器能对正侧视和非正侧视机载MIMO雷达均有较好的杂波抑制能力,从而进一步提高了后续空时自适应处理算法的动目标检测性能。     

一种改进的自适应SHT检测方法

在雷达检测目标的实际环境中,杂波、热噪声等产生的干扰功率通常是未知的。为此,Gini F．提出一种估计干扰功率的方法,并给出一种自适应逐次假设检验方法检测位于同一距离-方位分辨单元内的多个目标。然而,所提估计方法存在门限很难确定的问题。针对该问题,本文提出了一种新的估计干扰功率的方法,并对新统计量的门限进行了推导。在新估计方法基础上,提出了一种改进的自适应多目标SHT检测方法。仿真证实,改进后的自适应SHT方法具有更好的检测概率。     

基于动态规划的雷达检测前跟踪新算法

 为解决低信杂比下雷达检测前跟踪技术存在末级检测门限设置困难和动态规划算法对运动目标跟踪能力弱的问题,本文首先分析了两级检测门限的雷达检测前跟踪算法自身特点.在瑞利杂波条件下,对经过动态优化后的信号进行杂波置信检验和航迹检测和校正.该算法末级检测门限设置简单并且提高了跟踪概率.仿真验证了新方法的有效性.     

一种改进的自适应多目标SHT检测方法

在实际的雷达检测环境中,杂波、热噪声等产生的干扰功率通常是未知的.为此,Gini F提出了一种估计干扰功率的方法,并给出一种自适应序贯假设检验方法检测位于同一距离-方位分辨单元内的多个目标.不过,所提估计方法存在门限很难确定的问题.针对该问题,本文提出了一种新的估计干扰功率的方法,并推导出相关门限的理论值.在新估计方法基础上,给出了一种改进的自适应多目标SHT检测方法.仿真证实,改进后的自适应SHT方法具有更好的检测概率.     

地波超视距雷达自适应干扰抑制的改进

针对地波超视距雷达探海工作期间高频干扰严重海杂波强的特点,在阵列自适应波束形成时考虑了海杂波约束条件,改进了地波超视距雷达探海工作时的干扰抑制方法.改进方法使得自适应干扰抑制后,回波中一阶海杂波的时域相关特性不会发生破坏而在频域上"虚假"展宽,从而有利于后续处理中进行海杂波滤除和目标检测.最后使用OSMAR2000的实测数据对本文方法进行了检验.     

基于STFAP的MIMO雷达运动目标参数估计的CRB研究

多发多收(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷达在目标检测、参数估计等方面具有显著优势。目标参数估值的CRB被证明是系统设计和空时自适应处理(STAP)性能分析中的有力工具。该文针对采用频分正交信号的共置天线MIMO雷达,首先建立基于MIMO雷达的目标和杂波空-时-频信号模型;在此基础上,研究基于空-时-频自适应处理(STFAP)的MIMO雷达地面运动目标角度和多普勒参数最大似然估值的克拉美-罗界(CRB);最后通过CRB性能仿真分析验证了MIMO雷达STFAP有效消除动目标检测盲速,提高目标参数估计精度的优势。     

一种舰载雷达海杂波抑制方法

舰载雷达在探测海面目标时由于强海杂波环境的影响,降低了雷达对海面目标的检测和定位跟踪性能。为了有效抑制海杂波、凸显有用目标,文中对海杂波的概率密度分布、时间相关性和频率相关性等特性进行了分析,并提出了雷达系统设计、自适应CFAR、扫描圈间积累和频率捷变等几种抑制海杂波的方法。实录雷达数据处理结果表明,文中的方法能显著提高舰载雷达的海面目标检测能力。     

一种改进的动目标显示雷达信号处理机

一、引言这部动目标检测系统是一台改进机场对空监视雷达性能的信号处理机。它的特点是,具有自适应门限的频谱处理。因此,信号改善因子比目前的机场监视雷达提高20分贝。如果在特定的距离和方位角内目标的回波超过了地面杂波的电平,机内备有的辅助通道则能检测作切线运动的任何目标。假如气象回波处在没有目标回波的频率范围内,频谱处理技术则能     

基于IMM-IPDA的杂波区内机动小目标跟踪研究

跟踪穿行于杂波区中的机动小目标进行跟踪时,面临着目标观测点丢失、目标运动形式实时变化和杂波干扰的问题。针对上述问题,提出了一种改进的交互式多模型的综合概率数据关联(IMM-IPDA)算法,利用目标存在性概率对跟踪滤波过程实施反馈处理,并构建逼真的应用场景,进行杂波区内机动小目标跟踪研究,对不同检测概率下的目标跟踪效果进行了评估分析,分析结果对于雷达在实际环境下的对海目标跟踪有一定的工程应用价值。     

一种两级机载MIMO雷达空时自适应处理方法

机载MIMO雷达可联合利用时间自由度、发射和接收空间自由度抑制杂波,但只能利用接收空间自由度抑制有源干扰。基于此特点,该文提出一种机载MIMO雷达的两级空时自适应处理方法抑制杂波和干扰。第1级处理中只利用部分空间接收自由度进行干扰抑制,同时实现降维处理;第2级通过匹配滤波获得发射空间自由度,并联合剩余接收空间自由度和时域自由度,进行空时联合自适应处理抑制杂波。该方法通过分级处理既有效利用了MIMO雷达的发射自由度进行杂波抑制,又同时大大减低了计算量和样本需求。理论分析表明存在强干扰时,两级处理的理论性能可以逼近全维处理的最优性能。仿真实验表明了该算法的有效性。     

跟踪制导雷达中杂波图的设计与实现

常规的跟踪制导雷达由于工作在距离波门模式,基本没有杂波干扰问题。现代战争环境要求跟踪制导雷达具有自主目标搜索能力,因此跟踪制导雷达也将面临杂波抑制问题。杂波图是地面情报雷达常用的一种杂波抑制方法,其实现方法不适用于跟踪制导雷达这种波束扫描变化十分灵活的雷达体制。文中根据制导雷达在不同工作模式下波束扫描的变化规律,通过对工作波束进行统一编号来构建三维杂波图,根据编号可以方便地实现杂波图的建立及扩展。该方法适用于具有搜索模式的跟踪制导雷达,简单易行,杂波抑制效果明显。     

一种门限实时自适应的小目标跟踪处理方法

分析了跟踪雷达在对小目标检测和跟踪时采用中心门限固定方法存在的缺陷,提出了一种中心门限实时自适应变化的小目标跟踪处理方法,该方法能够有效地消除目标背景杂波强度起伏较大时对小目标捕获和跟踪的影响,提高了复杂的杂波背景下对掠海小目标的快速捕获和稳定跟踪能力。     

The Rao and Wald Tests Designed for Distributed Targets with Polarization MIMO Radar in Compound-Gaussian Clutter

In high resolution radars, the distributed target is usually modeled as a few isolated points referred to multiple dominant scattering centers, while the clutter is a compound-Gaussian model. Additionally, the polarimetric diversity can be exploited to enhance detection performance. Motivated by extending the detection problem of multiple-input multiple-output (MIMO) radar to such cases, this paper mainly addresses distributed targets detection problem with polarization MIMO radar against a compound-Gaussian clutter dominated scenario with unknown covariance matrix. The adaptive detectors based on Rao and Wald criteria are studied, and a two-step design procedure is adopted. Specifically, the Rao and Wald tests are derived by assuming a known covariance matrix, and then a suitable estimation of the covariance matrix based on the secondary data is inserted into the derived detectors to make them fully adaptive. Some numerical results are presented together with a polarization generalized likelihood ratio test (GLRT), showing that the derived detectors provide excellent detection performance in spiky clutter for distributed targets, and that the polarimetric diversity can be exploited to improve detection performance. Overall, the Wald test performs the best.     

基于互累积量的多雷达信号层融合检测

针对多雷达检测海上目标的研究背景,本文提出了一种新的基于互累积量的多带雷达信号层融合检测方法,该方法融合不同雷达的观测信息,对不同频带的雷达观测在统计相关域上进行积累,最后进行检测。仿真结果表明,与传统的融合检测方法相比,新方法能够显著提高融合处理后的信杂比,有效提高海上目标检测概率。     

子空间干扰非高斯杂波的抑制

在复杂电磁环境下,往往需要在线估计杂波协方差矩阵,从而自适应调整滤波器权值,实现对杂波的有效抑制,这样有利于目标的估计、检测、定位或跟踪。该文考虑非高斯杂波模型,且部分杂波受到子空间信号干扰,并且有用信号也位于该子空间内。常规方法会导致自适应滤波器在目标多普勒频率处有较大的衰减,极大影响了有用信号的探测。为此提出了一种知识辅助的分层贝叶斯模型,采用变分贝叶斯推断方法获得杂波协方差矩阵的近似后验分布,利用后验均值设计杂波抑制滤波器,可以有效提高目标的探测性能。计算机仿真和实测数据验证结果表明,该方法能够有效抑制杂波,而在目标处有较好的探测能力。      

环境感知信息辅助的认知雷达波形参数智能选择

现代雷达往往需要在复杂多变的电磁环境中完成多种任务。如何提升雷达的智能化水平,使其能够适应环境变化和任务需求,已成为近年来备受关注的研究课题逐渐成为研究的重点。本文针对杂波环境下机动目标检测与跟踪的性能优化问题,提出了一种基于环境感知的雷达波形参数智能调度算法。基于最大信噪比准则和最小均方误差准则设计了奖励函数,并利用Q学习与深度Q学习网络进行了训练,通过雷达与环境的交互,充分利用环境中多帧杂波信息,可有效避免由于模糊导致的杂波遮蔽问题,提升目标信噪比和跟踪精度。机载雷达仿真实验结果表明,在杂波环境下对机动目标检测和跟踪过程中,本文提出的环境感知信息辅助的波形智能选择方案可获得比传统启发式算法更高的处理效率和更大的性能改善。      

基于二维模态分解与斑块对比度相结合的红外小目标检测算法

红外小目标检测在红外目标搜索跟踪等应用中发挥着重要作用。文中提出一种二维经验模态分解与多尺度斑块对比度算法相结合的红外小目标检测算法。首先,利用二维经验模态分解将红外图像分解成不同尺度的模态分量,再将低频模态分量去掉进行图像重构,实现对背景杂波的抑制。然后,将重构图像做为多尺度斑块对比度算法的输入,生成目标结果图。最后,对目标结果图进行自适应阈值分割,检测出真实的红外小目标。实验仿真结果表明,该算法与现有算法相比,在不同背景下能够有效抑制背景对目标的干扰,具有较高的检测率,验证了该算法的有效性和鲁棒性。     

频率分集MIMO雷达信号优化设计

针对集中式多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达扩展目标检测识别问题,提出将多频阵列(multiple frequency array, MFA)应用到集中式MIMO雷达中来实现频率分集,增加自由度,在频域基于互信息量(mutual information, MI)优化不同频带天线上的功率分配以设计信号,针对目标依据雷达功率分配情况施放干扰以避免检测识别的情况,雷达在杂波及干扰环境下再次优化信号功率分配,实现雷达认知功能。仿真结果证明,优化信号可综合噪声、杂波及干扰统计特性重新调整功率分配,可提高目标频域响应和目标回波间互信息量,为改善目标检测识别性能奠定基础。      

MIMO双基地机载雷达距离模糊杂波抑制方法

正侧视阵MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)双基地雷达系统具有严重的距离依赖问题和杂波谱展宽现象,该文分析其杂波特性,提出了一种距离模糊杂波抑制方法。该方法在传统的MIMO双基雷达中引入距离相关的相位项,从而提供额外的自由度,通过该相位项的距离信息实现不同距离的杂波分离,并进一步对其进行有效抑制。从而解决了双基地预警雷达大场景下地面杂波距离杂波模糊的问题,仿真结果显示该方法的正确性,并且和已有的DW(Doppler Warping)距离模糊杂波抑制方法进行比较,使用IF(Improve Factor)谱线对抑制结果进行对比,显示该方法有更优的性能。