空载雷达杂波抑制自适应阵列技术

文中对一个采用联合局域化－通用似然比准则的自适应阵列雷达与一个采用相移中心孔径（ＤＰＣＡ）技术的雷达作了比较。对目标的实验结果表明，在严重的非均匀杂波及干扰环境中，普通的自适应处理技术是不适用的。     

基于低秩稀疏约束的穿墙雷达成像算法

针对穿墙雷达(TWR)成像过程中墙杂波与成像空间分别具有低秩性和稀疏性的特点,提出了一种基于低秩稀疏约束的穿墙雷达成像算法。所提成像算法通过奇异值软阈值法和l1范数最小化技术进行迭代求解低秩稀疏约束优化问题,实现在墙体强反射波存在的探测环境中基于压缩感知框架对墙后隐蔽目标的准确成像重建。仿真和实验数据的处理结果验证了所提成像算法的有效性和准确性。     

基于子孔径方位特性的穿墙雷达虚拟多视角成像方法

针对穿墙雷达(TWR)室内不规则场景中信号传播的多径效应所导致成像区域“幻影”存在的问题,提出了一种基于脉冲雷达信号平台频域压缩感知(CS)框架的多径利用方法。在建立室内多径回波脉冲信号矢量模型的基础上,将每条多径分量作为一个特殊的观测通道,并利用目标、多径“幻影”依赖于阵列子孔径方位(AD)的特性,由此来分析目标、“幻影”与子孔径位置的关联性,最后通过调和平均(HMAM)子孔径图像融合方法实现 “幻影”抑制和目标的虚拟多视角成像。该方法克服了脉冲信号时域压缩感知计算复杂度高以及需要事先已知室内几何反射位置的不足。不同场景的仿真结果验证了此方法的可行性和优越性。     

基于GRNN和时间窗方差滤波的海杂波抑制

为实现对海杂波的抑制,根据海杂波混沌动态特性,利用广义回归神经网络(GRNN)进行海杂波预测再对消,最后引入时间窗方差滤波。分析对McMaster大学IPIX雷达含目标实测数据的处理结果,原始数据信杂比小于等于0 dB,只采用GRNN预测对消后信杂比提高但仍有短时海杂波尖峰的影响,经过方差滤波后短时尖峰基本消失,最终信杂比提高到约11.67 dB。故所提方法对海杂波有很好的抑制效果,能够检测出湮没在海杂波中的小目标。     

超宽带穿墙雷达成像技术研究现状

介绍了国内外超宽带穿墙雷达(Ultra Wide-Band Through the Wall Radar, UWB-TWI)装 备研制现状,重点放在穿墙雷达成像算法上,包括逆散射成像算法、后向投影算法、时间反 转镜方法、压缩感知成像方法等,以期为相关研究人员提供参考。     

降低船用连续波雷达虚警概率的海杂波抑制方法

为了解决海杂波引起的船用连续波雷达虚警概率增大,以及海杂波抑制算法工 程应用难度大的问题,提出了一种工程实用的海杂波抑制方法。首先,通过双参数删除型 CFAR检测算法和统计检测算法进行二次检测;然后,依据邻近帧之间目标回波相关性 较强和片状海杂波相关性较弱的特点进行帧间处理。仿真和海上实验均表明,应用该方法的 船用连续波雷达可以降低不同强度的海杂波背景下的虚警概率。     

基于压缩感知的直扩通信多音干扰抑制

针对直扩通信多音干扰抑制算法应用受限于采样率较高的问题,在分别构建信号和干扰稀疏字典的基础上,利用正交匹配追踪算法,设计了一种压缩域直扩通信多音干扰抑制算法,并通过理论分析和计算机仿真验证了算法的有效性。仿真结果表明,在已知干扰稀疏度的条件下,该方法能够有效抑制多音干扰,干扰抑制效果不随干扰数量、干扰强度变化而变化,在压缩率为1/2、干信比为20 dB的条件下重构信号与加性高斯白噪声信道中传输信号解调性能相比只有约5 dB的信噪比损失。这将为在多音干扰条件下压缩采样后直扩信号的重构提供一种有效方法。     

基于移频滤波的脉压雷达抗干扰方法

针对线性调频（LFM）脉冲压缩雷达易受移频欺骗干扰影响的问题,提出了基于移频检测的起始频率捷变LFM雷达抗干扰方法。通过分析匹配滤波器参考函数、目标回波信号和干扰信号在频域的相对位置,利用脉间LFM信号起始频率不同的特点,将接收信号进行移频,使得目标回波信号分量无脉压输出,从而确定干扰信号分量在时域的位置,通过时域选通对未进行移频的接收信号脉压结果中的干扰进行滤除达到抗干扰目的。仿真分析了移频检测抗干扰性能,结果验证了所提方法的有效性。     

压缩感知稀疏表示在雷达目标识别中的应用

高分辨距离像(HRRP)目标识别算法很多,在其利用高分辨距离像蕴含的目标结构信息的同时,也需要面对数据量巨大的难题。事实上,尽管高分辨距离像数据量巨大,但却是稀疏的,然而利用其稀疏特性进行识别的方法却不多。为此,提出了一种基于压缩感知稀疏表示方法实现目标识别的算法。该算法首先采用遗传正交匹配追踪（OMP）算法对一维距离像训练样本进行稀疏分解以获得类别字典,然后根据类别字典分析测试样本的重构误差实现目标识别。仿真实验证明,所提算法简捷、识别率更高,相较于常规算法识别率提高最多可达20%,并且在受到噪声干扰情况下依然能够稳健地识别目标。     

基于压缩感知的分步合作频谱感知方法

在研究自相关矩阵检测理论的基础上,提出一种采用压缩感知的分步合作频谱感知方 法。通过压缩感知将海量采样数据量减小,提取能够有效代表原信号的采样点;通过随机选 择参与运算的认知用户及其数量进行合作检测,并反馈有益信息,减少了传统合作检测所有 认知用户参与检测带来的运算复杂度。仿真表明该方法提高了频谱检测率,缩短了频谱检测 时长,减轻了控制中心负荷,提高了在宽频段进行频谱检测的可行性。     

雷达杂波谱参量估计及其在自适应滤波中的应用

本文结合自适应滤波技术在地面监视雷达信号处理中的工程应用,提出一种利用自相关法实时估计杂波谱参量,并根据统计参量自适应控制滤波器的方法.采用门限判决法,改善了杂波空域分布不均匀和目标引入对杂波谱参量估计带来的误差.文中特别对自适应滤波技术的实际工程应用问题进行分析讨论.经理论分析和计算模拟论证了该方法的正确性和可行性.最后结合工程实践,给出采用TMS32020数字信号处理器实现杂波谱参量估计和自适应控制滤波器的方案设想.     

小孔径天波超视距雷达多径模糊污染消除及海杂波抑制

由于电离层的结构分层性及厚度的不均匀,在超视距探测中会出现多径模糊的现象,使同一个目标出现在多个距离单元上,造成目标识别的不准确。针对传统天波超视距雷达（OTHR）接收阵列不具备俯仰分辨能力的不足,利用小孔径OTHR在俯仰方向的分辨能力,将几何估计结果与测向结果相结合,在俯仰方向自适应波束形成,消除了多径模糊带来的影响。同时改进了基于奇异值分解（SVD）的海杂波抑制算法抑制海杂波,提高了目标信杂比以便于后续检测。仿真实验结果显示所提方法能够很好地消除多径模糊带来的影响,同时抑制了海杂波,信杂比提高了9 dB。     

基于盲分离的单通道LFM引信欺骗干扰抑制

针对单通道LFM引信欺骗干扰抑制问题,提出了一种基于时频解耦盲分离（TFD-BSS）的干扰抑制算法。该方法首先通过Stretch变换将时频混叠的LFM信号转化为两差频信号,然后利用自适应滤波技术滤出干扰差频信号,并对其进行二次Stretch变换将干扰差频转化为欺骗信号以构造虚拟通道,从而将欠定盲分离转化为非欠定问题,最后通过延时差量法将干扰滤除。实验仿真表明,回波和干扰延时相差5 ns以上即可取得良好的分离效果。该方法不仅可为引信抗欺骗干扰提供借鉴,也是单通道盲分离算法的理论扩展。     

基于稀疏编码的TPM通信噪声抑制分析

基于独立成分分析（ICA）时域滤波的时相调制（TPM）通信系统中的噪声干扰对系统性能有很大的影响。采用稀疏编码方法对TPM通信中的噪声进行抑制。首先对观测信号采用稀疏编码方法进行稀疏编码,然后对处理后的信号使用压缩方法处理,从而将ICA过程中对噪声所代表的小的变元值变小或置零,最终达到对噪声的削弱。仿真表明,稀疏编码方法对TPM通信中的噪声确实有较好的抑制,与不采用所提方法相比,大约有1 dB的系统误码性能提高。     

基于子带阵列盲处理的空时干扰抑制

在卫星智能天线终端,传统空时自适应滤波处理中自适应算法需要信号信息而缺乏实时性,阵列处理算法复杂而抗干扰能力不足,针对此问题,提出了一种子带盲自适应阵列处理算法,用于直扩系统空时干扰抑制技术。子带阵列处理相对纯空域处理提高了阵列自由度,相对传统空时的抽头延迟线阵列自适应结构又大大降低了算法复杂度。提出的子带指数型变步长线性约束恒模算法的自适应阵列处理算法能在低算法复杂度下提供较高的收敛速度和收敛精度,不需要发送训练序列,可实现盲自适应波束形成,易于实现实时跟踪信号变化。仿真结果表明新的空时干扰抑制方案具有更好的抗干扰性能。     

基于串并结合策略的SCMA多用户检测

稀疏码分多址接入（SCMA）是促进第五代移动通信系统发展的重要无线空口技术支撑,能够满足海量连接的需求。针对上行SCMA通信系统接收端使用的基于串行消息传递算法（MPA）的多用户检测迭代运行时间长,导致系统时延的问题,提出一种串并结合SCMA多用户检测算法,充分融合了串并行消息传递特点。仿真结果表明,相比串行MPA多用户检测算法,所提算法可降低系统的复杂度,且每轮迭代运行时间减少,从而减小了时延,实现了误比特率性能与系统时延、系统复杂度之间理想的平衡。     

基于锁频环与锁相环相结合的载波跟踪技术

针对锁频环与锁相环各自在载波跟踪方面的优点与不足,设计了一种基于Costas环 的锁频环与锁相环相结合的载波跟踪环路。基于锁频环与锁相环各自锁定时残余频差与残余 相差都接近于0的原因,提出了mc、mpe两个阈值,当阈值满足设定的条 件时,载波跟踪环路自适应地选择相应的工作状态。仿真结果表明,在阈值达到设定的条件 时环路能够正确地实现工作状态的转换,在多普勒频移为固定值以及阶跃函数时能进行准确 的跟踪,达到了设计目的。