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机载雷达STAP杂波抑制技术研究

机载雷达STAP杂波抑制技术研究

作者：桑雪飞大连海事大学

学位级别：硕士

当机载雷达对目标区域进行检测时,机载雷达不仅会接收到目标的散射回波,更会接收到强烈的地面杂波,从而降低目标检测能力。而空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)技术能够联合地利用空域和时域信息,自适应地生成二维... 详细信息

当机载雷达对目标区域进行检测时,机载雷达不仅会接收到目标的散射回波,更会接收到强烈的地面杂波,从而降低目标检测能力。而空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)技术能够联合地利用空域和时域信息,自适应地生成二维滤波器对杂波、干扰等进行抑制。但是,非均匀环境会造成杂波协方差矩阵估计不准确,进而影响STAP的杂波抑制能力。因此,利用先验信息的知识辅助STAP(Knowledge-Aided STAP,KA-STAP)技术和利用稀疏性的稀疏恢复STAP(Sparse Recovery STAP,SR-STAP)技术成为目前改善非均匀环境下STAP算法性能的研究热点。本文针对KA-STAP技术的杂波协方差矩阵估计精度问题和SR-STAP技术的杂波加干扰空时谱恢复准确性问题进行研究。主要内容概括如下:(1)在均匀线性阵列条件下,基于等距离环单元积分算法,建立机载雷达杂波物理模型,分析杂波特性与系统参数的关系。首先,分析杂波特性与偏航角的关系,仿真表明在正侧视阵条件下杂波呈线性分布;其次,分析杂波协方差矩阵的低秩特性及其干扰环境下的杂波协方差矩阵Kronecker积求和结构特性。(2)针对KA-STAP算法杂波协方差矩阵估计精度不准确的问题,本文提出了一种基于双先验信息的KA-STAP(Double Prior Information-based KA-STAP,DPI-KA-STAP)算法。首先,利用输出信杂噪比作为单先验信息的算法估计杂波协方差矩阵;其次,基于此算法估计得到的杂波协方差矩阵,引入循环特性矩阵作为第二先验信息,通过将循环特性矩阵与杂波协方差矩阵等权重结合,对杂波协方差矩阵进行修正,从而提升杂波协方差矩阵的估计精度;最后,分析DPI-KA-STAP算法在改善因子等方面的性能,结果表明该算法估计的杂波协方差矩阵精度更高。(3)针对DPI-KA-STAP算法中等权重融合无法自适应选择参数的问题,提出了基于最小均方误差的多域矩阵融合(LMS-based Multi-Domain Matrix Fusion,LMS-MMF)算法。该算法将自适应参数选择算法扩展到多域矩阵的融合:首先将DPI-KA-STAP算法估计得到的杂波协方差矩阵的均方误差函数作为代价函数,然后通过求偏导计算代价函数最小时的权重参数,进一步提升杂波协方差矩阵的估计精度,改善杂波抑制性能。(4)针对在正侧视阵条件下杂波加点干扰空时谱的恢复准确性问题,对基于距离判断的正交匹配追踪算法(Distance-based Orthogonal Matching Pursuit,Db OMP)进行研究。首先在正侧视阵条件下,利用Kronecker积求和特性分析点干扰对杂波特性的影响;然后对比Db OMP算法与正交匹配追踪算法、同时正交匹配追踪算法对杂波加点干扰空时谱的恢复精确性。仿真实验结果表明:Db OMP算法对杂波加点干扰空时谱的恢复精度更高。

关键词：杂波特性空时自适应处理知识辅助稀疏恢复机载雷达

机载雷达杂波和干扰抑制的稀疏STAP方法研究

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机载雷达杂波和干扰抑制的稀疏STAP方法研究

作者：闫潇潇西安电子科技大学

学位级别：硕士

机载雷达在工作时会受到杂波和干扰的影响,对散射较弱或距离较远目标的检测性能明显下降。且机载雷达常常面临非均匀、非平稳的杂波环境,很难获得足够多的独立同分布(Independent and Identical Distributed,IID)训练样本,使空时自适应... 详细信息

机载雷达在工作时会受到杂波和干扰的影响,对散射较弱或距离较远目标的检测性能明显下降。且机载雷达常常面临非均匀、非平稳的杂波环境,很难获得足够多的独立同分布(Independent and Identical Distributed,IID)训练样本,使空时自适应处理(Space Time Adaptive Processing,STAP)技术对杂波的抑制性能下降,称为小样本问题。稀疏STAP是解决小样本问题的重要技术,也是近年来的研究热点,可以在训练样本数很少甚至在单个快拍情况下取得较好的杂波(杂波和干扰)抑制性能。虽然稀疏恢复STAP技术已经取得一定的进展,但还需改进和完善。且现有研究大多仅考虑杂波背景,在杂波和干扰同时存在的情况下,现有稀疏恢复STAP方法严重依赖干扰先验知识的获取,步骤较为繁琐。因此开展稀疏恢复STAP方法的研究很有必要。本文以机载雷达为背景,开展在小样本条件下稀疏恢复STAP方法的研究。针对直接数据域子孔径平滑稀疏恢复STAP方法复杂度高、稳定性差的问题,提出了一种小样本子孔径平滑稀疏恢复的杂波抑制方法,该方法降低了复杂度,能更稳定精确的估计杂波协方差。针对在杂波和干扰背景下现有稀疏恢复STAP方法严重依赖干扰先验知识的问题,提出了两种基于数据统计的杂波干扰抑制稀疏恢复STAP方法。本文主要工作内容概括如下:1.提出了一种小样本子孔径平滑稀疏恢复的杂波抑制方法。该方法针对直接数据域子孔径平滑稀疏恢复STAP方法复杂度高、稳定性差的问题进行改进:(1)、对所有子快拍同时进行联合稀疏恢复,降低了复杂度;(2)、拓展为多个样本实现,以待检测单元与训练样本支撑集稀疏系数矢量的堪培拉距离为指标进行样本挑选,能更好更稳定的估计待测单元杂波协方差矩阵。仿真实验证实该方法能够有效提升杂波的抑制性能。2.提出了两种基于数据统计的杂波干扰(压制式干扰)抑制稀疏恢复STAP方法。第一种方法对杂波和干扰同时进行抑制,首先采用SRCN-STAP(Sparse Representation based Clutter Nulling STAP)算法稀疏恢复杂波和干扰的稀疏系数,每次迭代过程中选择多个原子加入支撑集,减少稀疏重构迭代次数;接着根据杂波的空时二维耦合特性曲线对支撑集原子进行二次挑选,得到更准确的杂波原子;然后利用剩余原子统计稀疏系数得到干扰方向;最后构造杂波干扰空时协方差矩阵和自适应滤波器,对杂波干扰进行抑制。第二种方法采用干扰杂波级联抑制的两步法,在第一种方法得到干扰原子的基础上构造空域投影矩阵抑制干扰,最后利用STAP技术抑制杂波。仿真实验证实两种方法能够有效提升杂波和干扰的抑制性能。

关键词：空时自适应处理机载雷达稀疏恢复杂波干扰抑制

基于Transformer网络的机载雷达多目标跟踪方法

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雷达学报（中英文） 2022年第3期11卷 469-478页

作者：李文娜张顺生王文钦电子科技大学电子科学技术研究院成都611731 电子科技大学信息与通信工程学院成都611731

传统的多目标跟踪数据关联算法需要提前知晓目标运动模型和杂波密度等先验信息,然而这些先验信息在跟踪之前无法及时准确地获取。针对这个问题,提出一种基于Transformer网络的多目标跟踪数据关联算法。首先,考虑到传感器会存在漏检的情... 详细信息

传统的多目标跟踪数据关联算法需要提前知晓目标运动模型和杂波密度等先验信息,然而这些先验信息在跟踪之前无法及时准确地获取。针对这个问题,提出一种基于Transformer网络的多目标跟踪数据关联算法。首先,考虑到传感器会存在漏检的情况,引入虚拟量测来重新建立数据关联模型。在此基础上,提出基于Transformer网络的数据关联方法来解决多目标与多量测的匹配问题。同时,设计了一种掩蔽交叉熵损失与重叠度损失相结合的损失函数(MCD)用于优化网络参数。仿真和实测数据结果表明:在不同检测概率条件下,所提算法性能均优于经典的数据关联算法和基于双向长短时记忆网络的算法。

关键词：机载雷达多目标跟踪数据关联 Transformer网络注意力机制

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面向区域搜索的机载组网雷达航迹优化方法

西北工业大学学报 2023年第3期41卷 568-573页

作者：秦婷何涛吕进东严俊坤秦天奇刘宏伟西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室陕西西安710071 中国电子科技集团公司电子科学研究院北京100000 四川航天电子设备研究所四川成都610100

合理规划网络化机载雷达的运动航迹,能够减小其重复搜索区域,提升区域搜索效率。针对战场侦察需求,提出了一种面向区域搜索的机载组网雷达航迹优化方法,以期在给定的时间内完成更大范围的侦察搜索。结合雷达方程表征了单平台搜索范围,... 详细信息

合理规划网络化机载雷达的运动航迹,能够减小其重复搜索区域,提升区域搜索效率。针对战场侦察需求,提出了一种面向区域搜索的机载组网雷达航迹优化方法,以期在给定的时间内完成更大范围的侦察搜索。结合雷达方程表征了单平台搜索范围,并基于栅格化思路计算了多雷达区域覆盖函数。以最大化搜索覆盖函数为目标,结合各节点运动约束,构建了航迹优化模型,并利用智能化方法对其进行求解。仿真结果显示,所提出方法能在给定的时间内获取更高的搜索覆盖率。

关键词：区域搜索机载雷达航迹优化

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新体制机载雷达波形优化设计研究综述

系统工程与电子技术 2023年第12期45卷 3852-3865页

作者：李志汇唐波周青松师俊朋张剑云国防科技大学电子对抗学院安徽合肥230037

随着现代电子战技术的发展,机载雷达面临的战场环境日趋复杂。传统机载雷达往往发射固定的波形,很难在复杂多变的电磁环境和动态时变杂波的环境下有效完成目标的检测和跟踪任务。以认知雷达和多输入多输出(multiple-input multiple-outp... 详细信息

随着现代电子战技术的发展,机载雷达面临的战场环境日趋复杂。传统机载雷达往往发射固定的波形,很难在复杂多变的电磁环境和动态时变杂波的环境下有效完成目标的检测和跟踪任务。以认知雷达和多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达为代表的新体制雷达,通过发射端灵活设计与环境相匹配的波形,提升了机载雷达在复杂战场环境下的适应能力。对新体制机载雷达波形优化设计的研究与发展进行了综述。首先,系统阐述了认知雷达的基本原理,并概述了新体制机载雷达波形优化设计;然后,分别从先验条件和收发处理的角度对新体制机载雷达波形优化设计的研究成果进行了梳理;最后,针对当前机载雷达波形优化技术存在的问题,对未来新体制机载雷达波形优化设计的发展趋势进行了展望。

关键词：复杂战场环境机载雷达目标检测波形设计认知雷达多输入多输出雷达

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一种特征融合的工作模式识别方法

西安电子科技大学学报 2023年第6期50卷 13-20页

作者：刘高高黄东杰席昕李昊曹旭源西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071 中国电子科技集团公司第二十九研究所电子信息控制重点实验室四川成都610036

工作模式识别是通过对信号的处理分析来确定雷达功能和行为状态的,是情报侦察、电子对抗领域的重要手段之一。随着现代机载雷达功能的多样化,其对应的信号样式也变得越来越复杂,而且日益复杂的侦察环境也导致侦察信号的质量参差不齐,这... 详细信息

工作模式识别是通过对信号的处理分析来确定雷达功能和行为状态的,是情报侦察、电子对抗领域的重要手段之一。随着现代机载雷达功能的多样化,其对应的信号样式也变得越来越复杂,而且日益复杂的侦察环境也导致侦察信号的质量参差不齐,这些都给传统的工作模式识别方法带来了巨大的困难。针对这一问题,在现有工作模式识别方法的基础上,提出了一种参数特征识别与D-S证据理论识别相融合的工作模式识别方法。首先,对于各侦察机处理得到的辐射源特征信号,利用特征参数识别算法快速得到工作模式信息,并结合D-S证据理论对识别结果加以验证。其次,对于单平台无法识别的信号,采用D-S证据理论融合识别的方法来完成工作模式的判别。从理论分析可以得出,该识别算法具有运算速度快,结构简单等优点,且新的融合识别方法可以提高工作模式的识别精度。最后,仿真验证了此方法的可行性。

关键词：机载雷达特征参数 D-S证据理论模式识别

强杂波背景下基于变分贝叶斯推理的机载雷达目标跟踪算法

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电子学报 2022年第5期50卷 1089-1097页

作者：李淑慧邓志红冯肖雪潘峰北京理工大学自动化学院北京100081 昆明北理工产业技术研究院有限公司云南昆明650000

机载雷达遭受的强杂波干扰以及目标的强机动使噪声呈现长拖尾的非高斯特性.此外,载机的运动导致杂波淹没目标的航迹,使雷达无法检测到目标,出现随机的量测丢失现象.为此,设计了强杂波背景下含量测丢失的目标跟踪算法.该算法采用学生t分... 详细信息

机载雷达遭受的强杂波干扰以及目标的强机动使噪声呈现长拖尾的非高斯特性.此外,载机的运动导致杂波淹没目标的航迹,使雷达无法检测到目标,出现随机的量测丢失现象.为此,设计了强杂波背景下含量测丢失的目标跟踪算法.该算法采用学生t分布来模拟非高斯噪声的长拖尾特性.通过引入伯努利随机变量,将求和形式的后验概率密度函数转换成乘积形式的概率质量函数,并构建了分层状态空间模型.在此基础上,设计了用于量测丢失的鲁棒变分贝叶斯平滑器.以机载雷达跟踪空中目标为例验证了本文算法的有效性.

关键词：机载雷达杂波量测丢失概率图模型变分贝叶斯推理多变量学生t分布

降维STAP中稀疏恢复的角度多普勒通道选择方法

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电子科技大学学报 2022年第4期51卷 506-513页

作者：史靖希程子扬何子述张伟陆晓莹电子科技大学信息与通信工程学院成都611731

在机载雷达信号处理中,高强度的地杂波严重影响信号检测性能,而空时自适应处理(STAP)是一种有效抑制杂波的技术。实际处理中,由于杂波的非均匀性,空时自适应处理往往面临着可用有效样本数较少的问题,同时机载雷达处理的信号维度极为庞... 详细信息

在机载雷达信号处理中,高强度的地杂波严重影响信号检测性能,而空时自适应处理(STAP)是一种有效抑制杂波的技术。实际处理中,由于杂波的非均匀性,空时自适应处理往往面临着可用有效样本数较少的问题,同时机载雷达处理的信号维度极为庞大。为了解决这些问题,提出了一种基于稀疏恢复的降维STAP通道选择方法。利用少量样本通过稀疏恢复的方法估计出全维度的杂波协方差矩阵(CCM),并以此为依据评估各个通道的重要性,选择合适的通道构造出降维后的杂波协方差矩阵并进行STAP处理,解决了有效样本较少的问题,同时保证了降维算法的性能。数值仿真验证了算法有效且比典型的稀疏STAP算法效果更好,讨论了在不同样本数下,输出性能与通道数的关系,结论具有工程应用意义。

关键词：机载雷达通道选择空时自适应处理稀疏恢复

基于地图信息的机载雷达对海探测目标检测算法

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北京理工大学学报 2022年第11期42卷 1207-1212页

作者：王长杰郭帅刘泉华北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所北京100081 北京理工雷科电子信息技术有限公司北京100081

机载雷达在对临近陆地的海面目标进行探测时会受到很强的陆地杂波干扰,海面附近的强陆地杂波会导致探测范围内虚警概率升高,严重影响雷达的对海探测性能.针对该问题本文提出了一种基于地图信息的机载雷达对海探测目标检测算法,所提算法... 详细信息

机载雷达在对临近陆地的海面目标进行探测时会受到很强的陆地杂波干扰,海面附近的强陆地杂波会导致探测范围内虚警概率升高,严重影响雷达的对海探测性能.针对该问题本文提出了一种基于地图信息的机载雷达对海探测目标检测算法,所提算法通过载机惯导系统提供的载机姿态及天线指向等信息计算天线波束照射区域的经纬度,并将其与地图数据匹配实现海陆分割,进而剔除陆地虚警,输出海面目标.基于X波段雷达探测实验数据的实验结果表明,本文所提算法能够快速准确判断目标的海陆位置,通过海陆目标的筛选与剔除,提高机载雷达在陆地杂波较强的情况下对海探测性能.

关键词：机载雷达海探测杂波地图数据