基于高阶奇异值分解的OTHR海杂波抑制算法

针对短相干积累时间(coherent integration time, CIT)引起的多普勒分辨率低,无法从强大海杂波中检测出舰船目标的问题,提出了基于高阶奇异值分解(higher order singular value decomposition, HOSVD)的海杂波抑制算法。首先利用相邻单元内海杂波的相干性,将毗邻距离单元和方位单元的多脉冲接收数据应用三阶张量表示,然后采用HOSVD方法求解三阶张量的海杂波子空间和目标子空间的投影矩阵,最后利用投影矩阵将三阶张量映射到目标子空间以抑制海杂波。该方法与现有子空间类海杂波抑制方法相比,提高了信干噪比(signal to clutter plus noise ratio, SCNR)和峰值旁瓣电平比(peak sidelobe level ratio, PSLR),解决了目标谱峰偏移问题。     

稳健的多通道SAR特征投影杂波抑制算法

针对强干扰目标信号污染影响传统的特征投影方法杂波抑制性能的问题,提出了一种稳健的特征投影方法。该方法首先构造与回波数据矢量对应的模归一化矢量,对其协方差矩阵进行特征分解,构造新的噪声子空间,最后将回波数据矢量向新的噪声子空间投影进行杂波抑制。理论分析和实验结果验证了该方法的有效性和稳健性。     

稀疏字典学习海面微弱动目标检测

针对强海杂波背景下微弱动目标信号提取困难、雷达检测性能差的问题,在稀疏表示理论的基础上,提出利用字典学习算法抑制海杂波、重构目标信号。该算法通过K类奇异值分解（K-singular value decomposition,K-SVD）算法学习海杂波和目标的稀疏域主成分特征,得到相应的学习字典,抑制海杂波并对目标信号稀疏重建,解决了以往固定字典与高海况下雷达回波匹配度低、目标信号提取效果差的问题;并通过算法参数的分析和优化,进一步提高了算法性能和工程实用性。基于实测数据的实验结果表明,相比传统检测方法,所提算法能够有效检测高海况下微弱动目标,显著提升检测性能。     

机载前视阵雷达距离模糊杂波抑制新方法

提出了一种简单有效的机裁前视阵抑制距离模糊杂波方法.该方法在对数据进行多普勒滤波之后向待检测距离区间的中心距离单元空域导向矢量空间投影,能够获得好的模糊杂波滤除性能,并且降低了计算量.计算机仿真实验结果表明了该方法在雷达回波存在误差的情况下具有稳健性.     

一种改进的OTHR自适应海杂波抑制方法

海杂波抑制严重限制天波超视距雷达(over the horizon radar, OTHR)系统对低速舰船目标检测能力的主要原因之一。针对自适应海杂波抑制方法中当杂波与目标多普勒频率接近时存在目标谱峰分裂或目标谱峰偏移的问题,提出一种采用运动目标显示（moving targetindication, MTI）与基于特征值分解的自适应杂波抑制相结合的改进的特征值分解（modified eigen value decomposition, MEVD）海杂波抑制方法。该方法通过MTI滤波器抑制目标谱峰内杂波,之后通过自适应抑制方法抑制其他杂波,具有同时抑制一阶和高阶海杂波的能力,提高了目标信杂噪比,有助于提高OTHR对舰船目标的检测性能。理论分析、仿真实验和实测数据处理结果均验证了MEVD方法的有效性。     

二重频高频雷达折叠杂波抑制算法

高频雷达系统中,远距离扩展杂波经距离折叠后,将淹没检测区域中的目标,为保证目标的检测质量,需对折叠杂波进行抑制。在发射二重波形重复频率信号下,提出了通过逻辑映射抑制杂波的方法。给出了参数设计准则,并分析了算法对杂波的抑制性能。仿真实验表明,在合适的信号参数下,该算法能够有效地抑制远距离折叠的扩展杂波。     

基于杂波脊先验信息的非均匀杂波抑制方法

机载雷达回波数据非均匀会在很大程度上削弱传统空时自适应处理算法的杂波抑制性能。为此,提出一种基于杂波脊先验信息的非均匀杂波抑制方法,利用机载雷达杂波信号在角度多普勒平面的谱分布信息构造导向矢量基,并在考虑阵元误差影响情况下,对待检测单元数据进行迭代的最小二乘拟合,最后对拟合后的剩余数据进行恒虚警检测处理。该方法充分利用了雷达系统参数及杂波谱分布等先验信息,并且不需要训练样本,可以较好地抑制非均匀杂波,从而改善机载雷达的检测性能。仿真实验验证了该方法的有效性。     

一种迭代可分离的机载面阵雷达杂波抑制方法

为了解决传统空时自适应处理方法由于独立同分布训练样本不足无法有效抑制机载面阵雷达非均匀杂波的问题,提出了一种迭代可分离的机载面阵雷达杂波抑制方法。该方法首先通过雷达系统和载机平台运动参数先验知识构造杂波表示基矩阵,然后基于协方差矩阵匹配估计准则分别估计待检测单元的杂波空域和时域功率谱,接着按照线性约束最小方差准则计算待检测单元的空域和时域部分权向量,最后再结合杂波参数化模型和得到的空域和时域部分权向量计算空时滤波权向量用于处理待检测单元回波数据。该方法不需要训练样本,不需人为设置超参数,具有全局收敛性,即使存在距离模糊也可以有效地抑制机载面阵雷达回波数据中的非均匀杂波。仿真实验说明了本文方法的有效性。     

一种迭代可分离的机载面阵雷达杂波抑制方法

为了解决传统空时自适应处理方法由于独立同分布训练样本不足无法有效抑制机载面阵雷达非均匀杂波的问题,提出了一种迭代可分离的机载面阵雷达杂波抑制方法。该方法首先通过雷达系统和载机平台运动参数先验知识构造杂波表示基矩阵,然后基于协方差矩阵匹配估计准则分别估计待检测单元的杂波空域和时域功率谱,接着按照线性约束最小方差准则计算待检测单元的空域和时域部分权向量,最后再结合杂波参数化模型和得到的空域和时域部分权向量计算空时滤波权向量用于处理待检测单元回波数据。该方法不需要训练样本,不需人为设置超参数,具有全局收敛性,即使存在距离模糊也可以有效地抑制机载面阵雷达回波数据中的非均匀杂波。仿真实验说明了本文方法的有效性。     

双基地高频雷达一阶海杂波多普勒频移展宽效应

通过分析杂波单元上双基地角的变化,定量分析了双基地高频地波雷达一阶海杂波多普勒频移展宽效应,给出了展宽效应在雷达探测区域上的空间分布,分析了展宽效应的影响因素。同时分析了极限双基地角时的谱展宽效应和零频附近的一阶海杂波能量分布。分析表明,双基地杂波单元上的一阶海杂波Bragg峰多普勒频移是一个连续谱,因而在基线和发射机附近会形成雷达盲区。     

基于最大似然差的智能恒虚警检测器

为了增强恒虚警(constant false alarm rate, CFAR)检测器在杂波边缘环境中的鲁棒性,结合无偏非均匀杂波估计CFAR(HCE CFAR)检测器检测概率高和可变性指示CFAR(VI-CFAR)检测器虚警控制能力强的优点,提出一种基于最大似然差(maximum likelihood difference, MLD)的智能CFAR检测器MLD-CFAR。MLD-CFAR通过计算MLD和均值比判断前、后沿滑窗的杂波环境,进而选择相应参考单元和均值类CFAR算法计算检测门限。仿真结果表明,同HCE-CFAR、VI-CFAR和自动删除单元平均CFAR(ACCA-CFAR)检测器等相比,MLD-CFAR在杂波边缘环境中能够保持恒虚警率,提高目标检测概率,减少目标遮蔽现象,在均匀环境中检测损失很小。论文还在一部线性调频连续波雷达上用实测数据验证了算法的正确性和有效性。     

High resolution radar target adaptive detector and performance assessment

The high resolution radar target detection is addressed in the non-Gaussian clutter. An adaptive detector is derived for range-spread target based on a novel covariance matrix estimator. It is proved that the new detector is constant false alarm rate (CFAR) to both of the clutter covariance matrix structure and power level theoretically for match cases. The simulation results show that the new detector is almost CFAR for mismatch cases, and it outperforms the existing adaptive detector based on the sample covariance matrix. It also shows that the detection performance improves, as the number of pulses, the number of secondary data or the clutter spike increases. In addition, the derived detector is robust to different subsets, estimated clutter group sizes and correlations of clutter. Importantly, the number of iterations for practical application is just one.     

多分布类型杂波背景下恒虚警处理器性能分析

针对恒虚警(CFAR)处理器在多分布类型杂波中的应用背景,分析了杂波分布检验恒虚警(CT-CFAR)处理器的检测性能。该处理器在CFAR处理前首先进行杂波分布检验,因而较瑞利(Rayleigh)分布假设杂波背景下的CFAR(Rayleigh-CFAR)处理器取得了较小的CFAR损失。通过与Rayleigh-CFAR处理器以及利用杂波分布先验信息的CFAR(D-CFAR)处理器性能比较,揭示了三种CFAR处理器之间的内在联系。仿真结果表明,在信杂比较低时,CT-CFAR较常规的Rayleigh-CFAR取得了较大的性能改善。     

Novel clutter map CFAR algorithm with amplitude limiter

The traditional clutter map constant false alarm rate (CM-CFAR) detector is affected by interference and self-masking[1] which will cause the low probability of detection. To solve these problems, a novel algorithm named clutter map CFAR with amplitude limiter (ALCM-CFAR) is proposed, in which the amplitude of the input signal is limited by a filter. The simulation results prove the effectiveness of ALCM-CFAR algorithm.     

杂波图CFAR平面检测技术

本文提出了一种适合对海浪杂波进行恒虚警率（ＣＦＡＲ）处理和检测的新方法，它有效地改善了常规恒虚警率处理的性能。文中还给出了这种处理方法的硬件实现框图，并就检测性能作定量分析。     

一种双模式双参数杂波图恒虚警检测器的实现

介绍了一种双模式双参数杂波图恒虚警 (constantfalsealarmrate ,CFAR)检测器的系统设计和硬件实现。该检测器采用静态杂波图和动态杂波图两种工作模式 ,分别处理时域平稳和非平稳的杂波环境 ,并且引入双参数恒虚警的工作原理 ,从而显著提高了恒虚警检测单元的检测性能 ,有效地抑制了虚警。同时 ,在硬件设计上采用一种以DSP芯片作为数据处理核心、以EPLD(embeddedprogrammablelogicdevice)作为流程控制中心的结构 ,提高了整个模块的可编程性和设计灵活性 ,并能够满足系统实时处理的要求。     

机载监视雷达地杂波背景中的CFAR检测方法

在充分考虑了具体雷达体制和工作环境的基础上认为,采用二维有序统计恒虚警处理方法(2D OS CFAR)适合于机载监视雷达地杂波背景中的恒虚警概率(constantfalsealarmrate,CFAR)检测。同时,对该方法在不同杂波背景、不同窗口大小、不同干扰数目时的检测性能进行了理论分析和实验仿真。仿真结果表明,该方法能有效地提高机载监视雷达对地工作方式时的CFAR检测能力。     

气象杂波环境下二维次序统计量恒虚警检测器

利用实际的气象杂波数据 ,研究了其CFAR处理问题。基于FFT处理技术 ,比较了CAGO -CFAR检测器、CLUTTERMAPPING -CFAR检测器和MX -OS -CFAR检测器的抑制气象杂波性能。针对存在的问题 ,提出了将通常在一维距离向进行的CFAR处理改为在R-Fd(距离 -多普勒频率 )二维平面进行 ,并利用次序统计量估计杂波幅度 ,形成新的稳健的 2D -OS -CFAR检测器。对实际杂波数据和仿真目标数据的处理结果表明所提出的 2D -OS -CFAR检测器具有良好的性能