机载MIMO雷达稳健非均匀样本选择方法

针对杂波训练样本中混入干扰目标,导致空时自适应处理技术的杂波抑制性能下降问题,提出一种基于目标知识进行局部稀疏恢复的稳健训练样本挑选方法。该方法利用先验知识确定待检测单元中的目标区域,对整个角度-多普勒平面进行遍历,获得稀疏超完备基。通过变换矩阵对超完备基中对应的目标区域进行"挖空"处理,局部稀疏恢复出超分辨的杂波空时谱,获得杂波协方差矩阵估计。结合广义内积算法,实现非均匀训练样本挑选的过程。与常规结合广义内积方法相比,该方法对于不同干扰强度的训练样本,均有良好的检测效果。经仿真验证,所提方法的检验统计量之间区分度更加明显,对于干扰样本的挑选更加彻底,从而有效地提高了空时自适应处理技术的目标检测性能。     

基于局域模板的STAP非均匀检测器

分析了STAP(Space Time Adaptive Processing)中强干扰目标影响传统非均匀检测器性能的机理,针对强干扰目标引起的非均匀检测器性能下降和传统自适应功率剩余(APR)方法运算量大的问题,提出了一种基于局域模板的非均匀检测器(Local Template NHD,LT-NHD)。该方法不需要进行协方差矩阵求逆的耗时运算,便能获得较高的运算效率;此外,其检测不易受训练样本中的强目标样本影响,能获得比传统方法更为鲁棒的检测性能。实测数据实验验证了本文方法的有效性。     

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。     

基于空时内插的机载双基地雷达杂波抑制方法

针对机载双基地雷达下视环境下非均匀地杂波的抑制问题,首先论述了抑制双基地机载雷达非均匀杂波的内插变换类空时自适应处理(space time adaptive processing,STAP)方法。然后在此基础上,提出了一种改进的空时二维内插变换方法(improved space time interpolation transfor-mation,ImSTINT)。该方法将训练样本的杂波子空间映射到单基地地基雷达的杂波子空间中,减少了变换后杂波子空间的自由度。仿真表明该方法比传统的内插变换类方法的杂波抑制性能好,且具有较强的稳健性和较少的样本量需求。     

基于子协方差阵加权的三星时差定位数据综合

为提高三星时差定位系统的定位精度,需要将系统在不同时间得到的多个定位估计结果进行统计综合。本文提出了一种基于子协方差阵加权的定位数据综合算法。该算法根据单点定位精度分析结果,先利用定位误差协方差的二维子阵的逆矩阵作为权矩阵,通过加权最小二乘估计目标空间三维坐标位置中的其中两维,再利用WGS-84地球模型求解另一维坐标。仿真实验表明,相比已有算法,所提新算法可以明显提高定位精度。     

基于删除平均的VI-CFAR检测器

针对MLVI-CFAR检测器在多个随机分布干扰目标背景下检测性能不好,以及OSVI-CFAR检测器在均匀环境和仅单滑窗存在干扰目标的环境下检测性能欠佳问题,提出了一种基于删除平均(CML)的VI-CFAR检测器(CMLVI-CFAR).仿真验证了CMLVI-CFAR检测器在均匀背景及多目标干扰环境下,都具有比MLVI和OSVI-CFAR检测器好的检测性能,并且其在杂波边缘背景下的虚警控制能力与前两者也基本一致,说明其在实际杂波环境中具有更强的鲁棒性和良好的应用潜力.     

一种基于最大选择的Switching-CFAR检测器

针对传统CFAR(Constant False Alarm Rate)检测器不能同时适应于均匀和非均匀杂波背景的问题,提出了一种改进的CFAR检测器,即IEGOS(Iterative Excision Greatest of Switching)-CFAR检测器。在迭代删除的基础上,采用Switching方法,利用检测单元幅度自适应选择参考单元,得到前后滑窗的局部杂波功率估计,然后取二者中的最大值作为总的杂波功率估计,实现恒虚警检测。在SwerlingⅡ型目标和瑞利包络杂波分布的假设下,推导证明了IEGOS的恒虚警性,与CA、GO、SO、OS和EXS算法的对比分析表明IEGOS在均匀杂波、多目标干扰和杂波边缘中均拥有较好的性能,且该算法无需排序,便于工程实现。     

通道失配条件下的线阵导引头STAP检测研究

针对均匀线阵导引头下视跟踪目标状态,建立了目标空时导向矢量、杂波协方差矩阵、STAP权值等模型,基于协方差矩阵加权的基本理论,研究了高斯分布、均匀分布2种通道失配误差对STAP检测性能的影响,建立了数学模型并进行了仿真.结果发现,均匀分布误差对STAP检测性能影响较大,若相位误差达到10°,将导致SINR损失下降10 dB左右,而高斯分布误差影响很小.     

基于先验稀疏模型的光谱图像压缩采样检测

压缩信号处理为更加高效地实现光谱图像数据采集和处理提供了有效途径,针对传统压缩采样检测算法未针对待测信号专门设计采样矩阵,检测性能低于传统采样方式,且鲁棒性较弱的问题,提出了一种待测信号稀疏模型先验条件下的光谱图像压缩采样目标检测方法。该方法利用待测信号的稀疏表示子空间构造压缩采样矩阵,增强采样矩阵的信息获取能力;采用正交子空间投影法将压缩采样信号投影到干扰信号的局部正交子空间,抑制背景光谱的影响。实验和分析结果表明:与传统压缩采样检测算法相比,该方法能够有效提升压缩采样检测算法的性能,削弱采样矩阵随机性对于检测性能的影响,增强压缩采样检测算法的鲁棒性。     

韦布尔干扰中有序统计平均恒虚警检测器性能

证明了形状参数已知条件下有序统计平均恒虚警检测器在韦布尔分布杂波背景下具有恒虚警性能,推导了该背景下OSCA-CFAR检测器对非起伏目标的检测概率Pd和平均判决阈值的解析表达式,用数值方法讨论了尺度参数和序值变化对检测性能的影响,最后分析了多目标情况下该检测器的性能,并于有序统计进行了比较,分析结果表明OSCA在多目标环境下具有较好的检测性能.     

一种基于知识辅助的MIMO-STAP抗干扰算法

针对有源干扰环境下机载MIMO雷达的杂波抑制问题,利用预白化的思想,提出了一种基于知识辅助的MIMO-STAP抗干扰算法——KA-J-STAP方法,首先利用载机平台运动参数、雷达系统参数、干扰方位等先验信息构造相关协方差矩阵,后利用相关协方差矩阵对接收数据进行预白化,对杂波和噪声预置零,对于预白化后的数据空时自适应处理。仿真结果表明,相比于未采用知识辅助的算法,所提KA-J-STAP算法在干扰环境下仍能保持较好的杂波抑制性能。     

一种基于知识辅助的MIMO-STAP抗干扰算法北大核心

针对有源干扰环境下机载MIMO雷达的杂波抑制问题,利用预白化的思想,提出了一种基于知识辅助的MIMO-STAP抗干扰算法——KA-J-STAP方法,首先利用载机平台运动参数、雷达系统参数、干扰方位等先验信息构造相关协方差矩阵,后利用相关协方差矩阵对接收数据进行预白化,对杂波和噪声预置零,对于预白化后的数据空时自适应处理。仿真结果表明,相比于未采用知识辅助的算法,所提KA-J-STAP算法在干扰环境下仍能保持较好的杂波抑制性能。     

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。     

雷达低慢小目标检测技术综述

首先,在分析低慢小目标特性的基础上总结了低分辨预警雷达探测此类目标的技术难点。然后,分类总结介绍了目前国内外具有一定启发性的检测技术,基于检测前跟踪技术、基于变换域方法、基于微多普勒分析、基于多活性代理系统检测以及基于杂波白化等方法,并对各方法检测性能进行了简要分析。最后,总结提出了针对此类目标检测技术研究发展的几点思考。     

多径条件下子阵级低角测高算法

针对多径条件下的测高问题,提出了一种子阵级处理新算法.采用均匀子阵划分形成三个子阵;在子阵级解析求出协方差矩阵的正交矢量,进而构造仰角谱,谱峰的位置即目标仰角;还可以估计出复反射系数.仿真分析给出了该方法的性能与SNR、目标仰角以及复反射系数的关系,某米波雷达实测数据检验了该方法的有效性,仰角测量误差达到阵列天线波束宽度的1/84.研究表明:该算法本身不依赖未知的复反射系数,并且信号处理维数低,运算量较低,可以应用在舰载雷达和米波三坐标雷达中.     

修正秩非参量检测器在K分布海杂波中的应用

研究了广义符号修正秩检测器和Mann-Whitney修正秩检测器在K分布海杂波中对起伏雷达目标的检测性能,并分别与广义符号检测器和Mann-Whitney检测器的检测性能进行了比较.前两种修正秩检测器是通过设计秩统计量的逆正态得分函数来获得检验统计量,对积累分布函数连续且概率密度函数服从对称分布的数据具有恒虚警性能.     

Radon变换的雷达低慢小目标检测方法

近年来,由于军民领域应用需求的爆发增长,以无人机和轻型直升机等为代表的低空慢速小目标得到了迅猛发展。与此同时,由于此类目标具有"飞行高度低、飞行速度慢以及散射截面积小"等特点,目标回波常常淹没于强地/海杂波中且在频域与慢速杂波混叠严重,致使基于频域滤波的传统检测技术难以对其有效探测,这为防空预警雷达带来了新的严峻挑战。首先在综合考虑了多路径干涉、大气衰减以及系统损耗等因素的情况下,构建了雷达"低慢小"目标回波模型,然后在通过Kalmus滤波器进行强杂波抑制的基础上,对长时间观测下的多帧雷达回波数据所合成的距离-慢时间像进行慢时间域降维平滑处理,最后结合Radon变换,在变换后的参数域通过设置门限完成目标检测,实验仿真结果表明了该方法的有效性。     

多输出性能下的重要性测度指标及其求解方法

针对基于马氏距离的重要性测度存在的问题,提出了基于谱分解加权摩尔彭罗斯马氏距离的重要性测度指标,通过构造多输出协方差阵的广义逆矩阵以及谱分解的策略,有效解决了协方差阵求逆奇异情况以及由于未能充分考虑多输出之间的相互关系而导致的错误识别重要变量的问题,克服了基于马氏距离指标的局限性。数值算例与工程算例结果表明:所提重要性测度可以更加准确地获得输入变量对结构系统多输出性能随机取值特征贡献的排序,从而为可靠性设计提供充分的信息。     

冲击噪声背景下引信目标方位估计方法研究

针对在冲击噪声条件下基于高斯噪声模型的目标检测方法性能退化的缺点,提出了一种新的引信目标方位估计方法。该方法引入α稳定分布模型对冲击噪声建模,通过对引信阵列天线接收信号共变矩阵的特征分解估计噪声子空间,再依据最小范数算法实现了对目标方位的估计。计算机仿真实验证明了所提出新方法的有效性。