基于环境动态感知的空时自适应处理

在非均匀环境中,缺乏独立同分布的训练样本会使空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing, STAP)算法性能严重下降。针对这个问题,该文提出一种基于环境动态感知的空时自适应处理方法。该方法首先通过发射一组正交信号感知观测场景获取杂波信息;然后利用杂波信息结合平台参数及系统参数预测未来一段时间内杂波的协方差矩阵;最后将预测的协方差矩阵与样本协方差矩阵进行组合以构造空时滤波器。仿真结果表明,与传统的知识辅助类STAP算法相比,该方法在缺乏准确先验知识的情况下依然可以有效地抑制非均匀环境中的杂波。     

对机载合成孔径雷达的研究

合成孔径雷达利用微波遥感技术探测地面物态,是一种通用的侦察、监视和目标瞄准方法。论述SAR的应用现状、简要工作原理、性能优势和发展难点。     

机载雷达三维空时两级降维自适应处理

该文研究了机载雷达3维空时自适应处理(3D-STAP)方法,并结合先时后空的自适应处理(mDT-SAP)结构提出了一种新的空时两级降维准最优技术。该方法首先采用固定结构的时域多普勒预处理降低杂波时域相关性,然后基于2维空域的可分离性构造出两个低维的俯仰和方位向权值,最后结合双迭代算法进行循环求解。理论分析与仿真结果表明,该文所提方法与传统方法相比具有运算量小、收敛性强、所需训练样本少的优点,并拥有优良的杂波抑制性能和较强的误差鲁棒性,有利于工程化实现。     

运动平台进行杂波跟踪的方法分析

地杂波是影响机载雷达性能的主要因素。文中介绍了机载雷达对地杂波进行跟踪并补偿的方法,用试验雷达录取了真实的地杂波数据,并对数据进行仿真分析,证明了以上处理办法较好地实现了对地杂波的抑制,有效地提高了雷达探测目标的能力。     

机载雷达高速空中微弱动目标检测新方法

该文分析了机载雷达高速微弱空中动目标检测问题,指出直接对总回波数据进行Keystone变换校正存在多普勒模糊的动目标的距离走动时,会导致杂波脊展宽、杂波自由度增加从而降低STAP性能。为了解决这一问题,该文提出了一种新方法,该方法首先进行杂波抑制,然后利用Keystone变换校正目标距离走动,最后对目标距离走动校正后的数据进行常规空时2维波束形成实现目标积累,从而避免目标与杂波模糊数不同时,直接对回波数据进行Keystone变换校正动目标距离走动的同时影响杂波分布特性进而降低STAP性能的问题。仿真结果证明了该方法的有效性。     

双基机载雷达的杂波谱补偿方法

双基机载雷达结构中杂波多普勒频率是随距离和双基结构发生变化的,使杂波谱在距离上呈现严重的非平稳性,导致杂波协方差矩阵估计困难．针对此问题提出一种基于最小二乘的空域导向矢量拟合的杂波谱补偿方法,先将训练单元上的空域导向矢量向待检单元的空域导向矢量投影得到一个变换矩阵,用这个矩阵对训练单元上的数据进行预处理,消除杂波谱的非平稳性,得到足够的统计数据,从而构造新的杂波协方差矩阵,最后利用空时自适应算法对补偿后的数据进行杂波抑制．仿真结果表明该方法能够有效地抑制地杂波的非平稳性,提高雷达杂波抑制的性能．     

降维STAP方法的两种基本形式的比较研究

降维时空自适应处理(Reduced-Rank STAP)已成为机载雷达杂波抑制中的关键技术,各种降维方法也层出不穷,该文指出实际上这些方法都可归于两种基本的形式,即基于广义旁瓣相消器(GSC)结构的形式和从输出信杂噪比(SINR)的特征空间出发的形式。由于基于本质上的不同形式来构成降维转换矩阵,这两类方法体现出不同的性能和降维潜力,该文通过理论分析和有无误差情况下的仿真实验对这两种基本形式进行了比较研究。     

基于杂波协方差矩阵特征向量分析的STAP降维方法的性能分析

本文首先讨论了降维AMF-CFAR检测的性能与降维变换矩阵的关系,并提出了一种新的降维时空二维自适应算法(IV-STAP),其次,在有幅相误差的条件下就IV-STAP、3B-4D-STAP、3DT-SAP和全维自适应的信杂噪比输出及检测概率做了比较。     

机载合成孔径雷达

合成孔径雷达(SAR)利用微波遥感技术探测地面物态,是一种通用的侦察、监视和目标瞄准方法。本文论述了SAR的应用现状、简要工作原理、性能优势和发展难点,给出了典型SAR产品的实例。