宽带雷达目标检测中的杂波抑制处理

针对宽带雷达目标检测中的杂波干扰问题,提出基于FRFT(分数阶傅里叶变换)的多周期回波能量相干积累处理、基于Relax算法的多散射中心子回波分离的宽带雷达目标回波处理方法,既实现宽带雷达目标检测中的能量相干积累,又有效抑制了环境杂波.仿真结果表明,提出的处理方法能够显著提升宽带雷达输出信杂比.     

KK分布杂波下的距离扩展目标检测算法

针对服从KK分布的大拖尾雷达杂波背景下的扩展目标检测问题,利用球不变随机变量表示了KK分布雷达杂波模型。在假设目标回波幅度已知的情况下,研究了基于Neyman-Pearson准则的距离扩展目标最优积累检测器,并通过对目标幅度的最大似然估计,推导了广义最大似然比检验检测器模型。为了降低这两种检测器中因计算第二类修正的贝塞尔函数而引入的运算复杂度,提出了一种基于顺序统计量的广义似然比检测器。该检测器利用检测窗内幅度较大的距离单元回波作为目标回波进行判决。利用蒙特卡罗仿真对这三种算法的性能进行了验证与比较,虽然最优积累检测器与广义似然比检测器具有更好的检测性能,但实现困难,计算量大,而基于顺序统计量的广义似然比检测器则具有更高的实用性。     

基于分维特性的舰船雷达目标的检测

在强杂波背景下设计有效的海上雷达目标检测器是相当困难的。本文提出了一种基于海面散射的分维持性的雷达目标检测方法。它利用海上目标雷达回波与海杂波在分维持性上的差异来对海上舰船目标进行检测。将该方法用于实地录取的舰船雷达弱目标的回波,取得了较好的检测效果。     

双树复数小波变换在杂波抑制处理中的应用

针对湮没在杂波环境下的目标检测,提出一种利用双树复数小波变换对回波信号进行分解,通过相关性滤波再进行信号重构,抑制海杂波,其后采用动目标检测的方法抑制地物杂波信号。只采用动目标检测的方法仍有海杂波的影响,在通过双树复数小波变换的杂波抑制方法后作动目标检测处理能有很好的抑制效果,能检测出湮没在杂波中的小目标。将其应用到某型雷达的信号处理系统中,仿真结果表明该方法能有效降低杂波的影响。     

地杂波环境下动目标检测的新方法

分析了机载雷达动目标回波信号和地杂波信号的特征,针对二者在线性调频项上的差异,提出了一种基于变采样率的动目标检测算法。该算法立足于在降低地杂波强度的同时,减小地杂波谱宽度,从而检测出目标信息;算法首先对雷达回波信号频谱进行分段加窗,对加窗后的频谱进行平移、反傅里叶变换和变采样等处理,最终获得动目标线性调频信息。仿真结果表明了该算法的有效性和实用性。     

一种新的高分辨极化目标检测方法

针对宽带毫米波高分辨雷达体制 ,研究了杂波环境中的目标检测问题。提出了极化域线性积累滤波的思路以提高雷达接收信号的信杂比 ,在此基础上利用宽带波形固有的径向高分辨力对目标进行一维距离成像 ,估计出回波中强散射点的数量和分布 ,通过对不同径向分辨单元内的强散射点进行整体检测 ,可进一步有效地提高信杂比 ,改善雷达的检测性能。最后在毫米波段的实验仿真结果表明该方法是一种非常有效的扩展目标检测方法     

一种新的球载雷达气象杂波抑制方法

针对无人机慢速目标运动速度与气象杂波中心频率接近导致无人机在气象杂波中难以被检测到的问题,提出了基于卡尔马斯(Kalmus)滤波器的球载雷达无人机目标检测方法。该方法首先对雷达回波进行脉冲压缩和PD处理,再使用经过速度校正的Kalmus滤波器滤除气象杂波,最后利用二维恒虚警进行检测。仿真结果表明,在合适的气象条件和目标速度下,该方法能很好地抑制气象杂波,提高球载雷达无人机目标的检测性能。     

球载雷达低空目标探测能力评估方法研究

为了评估球载雷达的低空目标探测能力,建立了目标回波功率、低空探测面杂波功率估算模型,提出了一种球载雷达在杂噪背景下目标检测判据,给出了无源面杂波背景下球载雷达实际探测能力的仿真评估算法。最后,设计了多种无源面杂波背景,应用球载雷达的典型参数进行了仿真分析,得出了多个有参考价值的结论。     

海杂波反射系数模型及雷达回波信号计算方法

当雷达在海面下视工作时,较强的海杂波信号会严重影响雷达的目标检测和分析能力。由于海杂波对于不同用途的雷达所表现出的特征可能有极大的差别,因此,只有分析并掌握海杂波对雷达的影响特征,才能设计出合适的信号处理方法,并预测出雷达的检测性能。基于雷达的海面试验数据,提出了一种海杂波反射系数模型,并在此基础上提出了一种实时计算海杂波回波信号强度的方法。通过对比理论海杂波计算结果与雷达的实测海杂波结果,验证了所提算法的有效性和可行性。     

海杂波背景中的一种恒虚警率检测方法

提出了一种适用于机载预警(AEW)雷达海杂波背景中目标检测的双参数有序统计恒虚警(CFAR)处理方法———BOS CFAR方法,并对该方法在非高斯海杂波背景、多脉冲非相参积累和多目标干扰环境下的检测性能进行了讨论和分析。理论分析和仿真结果表明,该方法能有效地提高AEW雷达海杂波背景中的CFAR检测性能。     

海洋环境中基于WVD的LFM信号检测方法

海洋环境中弱信号的谱与海杂波的谱相混叠 ,目标和背景的位置差异很小 ,经典的频域或空域处理对海杂波中弱信号的检测难以奏效。鉴于Wigner-Ville分布 (WVD)对线性调频信号 (LFM )具有时频聚集性这一特点 ,提出了一种海洋环境中基于WVD的LFM信号检测方法。利用雷达采集的真实海杂波数据 ,在不同信杂比的条件下 ,研究了该方法与经典频域法在信号检测中的差别。通过实验分析 ,与经典方法相比 ,该方法具有明显的优越性 ,且信杂比达到 -14 . 3dB时 ,其仍能很好地对信号进行检测。     

结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。     

MIMO雷达目标子空间建模与检测性能分析

针对具有分布孔径结构的MIMO雷达系统,建立了能描述空域和时域不确定性的目标子空间模型,即多维信号模型,并利用不变原理给出了这种MIMO雷达系统的最大不变检验统计量以及几种子空间检测器。对这些检测器性能的研究表明,目标子空间的维数以及各维上目标功率分布的均匀性对MIMO雷达系统的检测性能都有较大影响;与具有相同天线尺寸的相控阵雷达相比,在角闪烁目标的检测问题中,MIMO雷达系统除了具有非相参积累增益的优势以外,还具有较强的主瓣杂波抑制能力。     

海面雷达杂波建模技术研究

为了能在强烈的海杂波背景下检测到目标信号,从而提高海面雷达的杂波可见度,使海面雷达具有更高的分辨率和可靠的监测性能,在精确的描述海杂波特性的基础上,详细研究了杂波散射机理建模、杂波统计建模和杂波非线性建模3种海面雷达杂波建模关键技术。     

防空导弹主动雷达导引头地/海杂波功率谱计算

中/远程防空导弹通常采用复合制导体制,并采用高抛弹道技术来增大射程。这样,在中末制导交班阶段或末制导阶段,主动雷达导引头需要在地/海杂波背景下截获和跟踪目标。介绍了一种计算主动导引头地/海杂波功率谱的方法,根据杂波功率谱的估算结果,可以确定导引头的杂波下可见度(SCV)指标或设立导引头跟踪的频率禁区。     

基于混响室的雷达瑞利杂波模拟研究

为应对复杂电磁环境下雷达应用需求,提出一种基于混响室的雷达杂波模拟方法,利用电磁仿真软件FE—KO构建了混响室模型,分析了搅拌器控制与接收响应周期性的关系,通过随机控制混响室搅拌器在混响室内模拟了具有瑞利分布的杂波信号．实验结果显示,本实验数据分布曲线与瑞利分布曲线有良好的拟合性．     

基于频域CFAR方法的PD雷达回波信号处理

为了提高PD雷达杂波环境下的目标检测性能,研究了机载PD雷达恒虚警检测问题。重点分析了频域均值恒虚警处理的基本原理与处理方法,采用不同方法对雷达面临的典型杂波分布信号模型进行了性能仿真分析。仿真结果表明,最大选择恒虚警处理方法能够达到预期效果。     

考虑降雨影响的飞机生存力模型与仿真分析

为研究更符合实际战场环境的飞机作战生存力,以降雨这一自然环境为典型,建立了雨杂波干扰下雷达对飞机的探测概率模型以及飞机生存力模型。认为飞机的RCS是Swerling起伏目标,通过确定综合信干比和最小可检测信噪比,采用蒙特卡罗法,利用MATLAB仿真了在雨杂波干扰和杂波抑制综合作用下飞机的生存力与距离的关系,并重点讨论了雷达波长和降雨状况对飞机生存力的影响。结论认为:在S波段内,降雨使飞机的生存力有一定程度的提高,且随着降雨量的增大和敌方雷达波长的减小,飞机生存力的提高更为明显;考虑降雨状况的影响,对于飞机生存力的研究是具有一定实际意义的。     

电子战条件下雷达接收信号模型

文中建立了电子战条件下雷达信号环境数学模型,包括雷达发射信号数学模型,目标回波信号数学模型,电子干扰（有源干扰和无源干扰）信号数学模型,杂波数学模型以及噪声数学模型     

基于Q-MMSPF的海杂波多重分形互相关分析和目标检测

提出一种研究长程互相关和多重分形的新方法——Q阶混合矩结构分割函数法(Q-MMSPF),并利用Q-MMSPF分析了海杂波时间序列的多重分形互相关特征。通过对实测海杂波数据的计算分析发现,海杂波互相关多重分形特征较弱,目标信号之间的互相关多重分形特征明显,而目标信号与海杂波之间的互相关多重分形程度介于二者之间。据此,本文采用一种新的特征值进行海杂波背景下的目标检测。通过对不同条件下的实测海杂波数据验证,表明使用本文提出的特征值测量方法可以十分有效地检测出海杂波背景下的小弱目标。