张雅斌[1]2010年在《高频地波雷达干扰与海杂波信号处理研究》文中研究表明近年来,高频地波雷达在军事和民用领域得到了广泛应用。该体制雷达能弥补常规微波雷达的低空盲区和天波超视距雷达的近距盲区,具有远程预警、反隐身、反超低空突防和反辐射导弹等优点。采用综合脉冲与孔径体制(SIAR)的岸舰双/多基高频地波雷达,接收平台可置于移动舰船上,具有良好的机动作战能力。影响高频地波雷达目标检测的主要因素是干扰和海杂波,前者包括短波通信、广播电台、雷电、流星余迹和电离层干扰等,后者包括接收平台运动或海态自身变化等因素产生的频谱展宽海杂波。本论文针对高频地波(综合脉冲与孔径)雷达工作中的各类干扰和展宽海杂波的抑制处理问题展开研究,主要内容和创新点如下:1.详细分析了射频干扰的相关性与能量分布特征,并对雷电、流星余迹瞬态干扰和电离层干扰特征进行了总结。分析表明,射频干扰的相关和能量分布在时域和距离域上都存在明显特征。如果利用干扰相关特性进行抑制,可从距离域出发只针对若干感兴趣距离单元处理,比时域直接处理运算量小。如果利用干扰能量分布特征进行抑制,可以从快时域出发直接进行剔除,剔除过程将减小目标的能量积累,并对海杂波产生时域加窗效应而在频域产生虚假旁瓣。雷电瞬态干扰在距离单元之间不具有相关性,低通滤波输出端上出现区间随调频周期变化,并会出现在所有的距离—多普勒分辨单元上,因此,可以考虑从时域出发利用干扰与目标杂波信号的差异进行检测与剔除。2.从单路接收信号出发,对已有射频干扰抑制方法进行了分析与改进:针对剔除法,借鉴线性调频体制中的时域剔除思想,提出了适合于脉冲编码体制的频域剔除法;针对特征子空间法,引入负距离单元训练样本,提出了通过相关性大小进行距离加权来估计相关矩阵的加权子空间法;针对相消法,根据射频干扰能量分布和信号本身参数之间的关系,给出了单频干扰特征频率的估计方法,然后从时域上反演构造出与原始干扰回波完全相干的参考信号,以此为基础提出了反演相消法。最后,针对包含单频和窄带成分的混合干扰,结合反演相消法给出了综合法的处理流程。仿真结果表明,与其它方法相比,反演相消综合法能够有效抑制射频干扰,具有较高的目标增益。本章方法和结论即适合于常规地波雷达,也适合于综合脉冲孔径雷达。3.基于雷电和流星余迹干扰信号的差异,改进了瞬态干扰抑制方法。对于雷电,提出了小波分析—矩阵分解抑制法:首先应用小波分析检测确定干扰出现区间,然后选取干扰邻近数据构造采样矩阵并进行奇异值分解,最终实现干扰的剔除和目标分量的有效积累。方法可以减小直接对原始序列等分处理进行矩阵构造与分解的计算量,提高置零区间回波的恢复精度。针对流星余迹,给出了海杂波约束条件下的空域自适应滤波法。方法在次累积时间内构造相关矩阵进行自适应波束形成抑制干扰时,考虑了时间分段处理对海杂波调制所产生的频谱展宽影响,使得回波中一阶海杂波时域相关特性不会发生破坏而在频域上虚假展宽,有利于后续频域处理中对落入Bragg峰附近的舰船目标进行检测。4.结合综合脉冲与孔径雷达信号处理流程,对电离层的干扰信号模型进行了分析。通过阵元和快时域联合采样构造空时快拍,给出了基于海杂波主成分随机约束的空时二维自适应滤波抑制法。其中,针对回波中的海杂波主成分,通过构造Hankel矩阵与SVD分解方法实现其瞬时频率的估计与预处理。仿真与实测数据结果验证了电离层干扰抑制方法的有效性。5.对综合脉冲孔径雷达接收平台运动情况下一阶海杂波频谱特征进行分析后,结合海杂波谱空时分布随距离变化和系统参数的先验信息,提出了直接数据域和时空插值联合的海杂波空时二维自适应处理抑制方法。方法首先对训练单元上的非均匀杂波样本进行空时二维插值,然后使用直接数据域法对得到的独立同分布训练样本矩阵进行目标相消与滑窗处理,以扩大空时二维快拍训练样本个数。通过这些训练样本对检测单元杂波相关矩阵进行估计后,构造空时二维滤波器实现了运动平台下的海杂波自适应抑制。6.在非平稳海杂波频谱变化特征与高分辨谱估计方法基础上,提出了基于AR过程的非平稳海杂波时域参数联合估计方法,对非平稳序列包含的多个AR过程出现区间和对应滤波系数进行最优估计,目的是从时域出发对非平稳参数进行估计以提高频谱分析的精度。期间,引入小波分析中的奇异信号检测缩小了各段AR过程分界点的搜索范围,给出了AR子段出现区间和阶数的快速搜索算法。在非平稳海杂波时域参数分析基础上,结合Wigner-Ville时频分析与Radon变换的机动目标运动参数估计,提出了基于海杂波时域参数估计的机动目标检测方法。仿真实验表明,方法能有效抑制非平稳一阶海杂波的频谱展宽与功率,提高机动目标的检测能力。
计世浩[2]2001年在《综合脉冲与孔径雷达自适应波束形成的研究》文中指出综合脉冲与孔径雷达（SIAR）是一种新型的米波稀布阵雷达，具有良好的反隐身能力。然而，由于米波固有的特点，米波雷达极易受到干扰而无法正常工作，因此提高米波雷达抗干扰的性能就成为SIAR研究中的一个重点内容。自适应波束形成（ADBF）具有良好的干扰抑制能力，已成为未来雷达发展的一个重要方向，因此研究自适应波束形成并将它应用于SIAR实验系统就成为本文研究的重点。本文对已有的自适应波束形成算法进行了研究，着重比较了这些算法的优缺点，并结合SIAR系统进行了仿真。由于实际的系统没有干扰机，因此本文也对干扰信号主要是调幅干扰信号进行了研究，提出了调幅干扰信号的仿真模型，并验证了它的有效性，为自适应波束形成算法的验证以及最后硬件电路的调试打下了基础。
雷刚[3]2009年在《综合脉冲与孔径雷达的脉冲综合处理及其实现》文中指出综合脉冲与孔径雷达(SIAR)是一种新型米波稀布阵体制雷达。它采用稀布阵列天线,通过各个阵元全向发射正交频率编码信号以使得各向同性照射,在接收端通过DBF和发射脉冲综合以形成接收与发射双程方向图。本文结合实际科研项目研究了SIAR的脉冲综合处理及其工程实现。本文首先从数字脉冲压缩技术、SIAR的基本原理、SIAR的脉冲综合(时空叁维匹配滤波)、SIAR的DBF、SIAR的波形设计等方面对项目中应用到的理论知识做了详细的介绍、分析和仿真,并由以上的分析得出了合适的脉冲综合参数;然后从科研项目的需求出发,设计出了一款基于TigerSHARC(ADSP-TS101)的通用雷达信号处理板,并在其上完成了“某舰载雷达信号分系统”的数字波束形成、数字脉冲压缩、脉冲综合部分的软件开发工作。同时在文中对这些模块实现过程中的数据处理流程、数据处理时序进行了详细的说明和分析;最后给出了仿真结果与工程实验的结果的对比。
孙实泽[4]2009年在《稀布阵综合脉冲孔径雷达信号处理研究》文中提出脉冲综合和孔径雷达(SIAR)是一种全新体制的雷达,采用稀疏天线布阵、全向辐射,发射脉冲综合和接收波束形成(DBF)由信号处理完成。由于发射能量充满整个空间,具有低截获概率的优势,数据率不受天线机械扫描的限制,在保证远距离目标的数据率不低于常规雷达的同时,可以更高数据率实现对近距离大信噪比目标的跟踪；同时由于雷达的搜索和跟踪方式是完全分开的,真正实现了扫描同时跟踪(TAS),可以用高的数据率对重点目标或机动目标实施跟踪,因而雷达具有极大的灵活性。本论文针对SIAR雷达的特点,分析了大时宽带宽积信号在SIAR雷达的具体应用,大的信号能量只能靠加大信号的时宽来得到。脉冲压缩体制通过各种不同的调制方式来增大信号的带宽,在保证具有较高距离分辨率的同时可以发射较宽的脉冲而增大系统的平均发射功率,从而提高了系统的探测能力。讨论了脉冲多普勒频率对线性调频脉冲压缩性能的影响,在满足大时宽带宽信号对各向同性照射要求的同时,分析了不同调频带宽对脉冲压缩性能的影响。对SIAR进行长相干积累时存在的问题进行了研究,由于SIAR中不存在波束扫描的概念,积累时间只受目标运动和雷达参数限制,而与波束对目标的扫描时间无关。因此,SIAR可以获得较多的相干积累脉冲数,但目标长时间运动和多普勒频率发散会限制相干积累时间,信号处理通过速度分段补偿和时频分析的方法以获得长时间的相干积累,从而提高系统的探测能力。对已有的自适应波束形成算法进行了研究,并且比较了协方差矩阵求逆(SMI)算法、正交投影算法、正交化算法的优缺点,从对消干扰的性能上来讲SMI算法和正交投影算法较好,而从实现复杂度上来讲正交化算法最简单,自适应旁瓣对消同样可以达到消除干扰的目的,只是需要增加辅佐通道进行运算,运算量取决于干扰源数目,在工程上也是常用的对消方法。最后对SIAR信号处理工程实现可行性进行了分析,采用信道化设计理念,对硬件资源和运算量进行合理分配,设计出接收64个阵元能同时完成2000个波束信号处理实现方法,为以后工程应用打下基础。
仝中瑞[5]2009年在《综合脉冲与孔径雷达的目标跟踪技术及其实现》文中研究说明米波雷达具有良好的反隐身能力,但由于米波固有的特点,米波雷达也有角分辨率差和抗干扰能力差等缺点,综合脉冲与孔径雷达(SIAR)是一种新型的米波雷达,它能够有效解决这些缺点。SIAR系统由于其特殊体制,其信号处理分为探测和跟踪两个部分,且这个两个处理过程同时完成。探测处理完成常规的信号检测和参数估计,而跟踪处理主要是为了实现对重点目标的检测和精确参数估计。本文主要研究了SIAR系统中的目标跟踪处理技术。在建立稀布均匀圆阵模型的基础上,探讨了SIAR目标跟踪处理中的接收数字波束形成(DBF)、脉冲综合、包络补偿、长时间相干积累、恒虚警率(CFAR)检测、点迹凝聚等过程的实现。最后,结合某课题,介绍了使用高性能数字信号处理器(ADSP TS201S)和现场可编程逻辑阵列(FPGA)完成目标信号跟踪处理板的硬件电路设计,完成了部分算法的软件实现。
殷丕磊[6]2016年在《地基宽带分布式全相参雷达技术研究》文中指出为了增大雷达探测威力、提高雷达探测精度,通常采用增大雷达天线口径的方式。而传统大口径雷达存在机动部署困难、战场生存能力差、制造成本昂贵、对器件的工艺水平要求苛刻、后期难以维护等问题,这些问题极大地限制了其发展与应用。为了克服传统大孔径雷达的固有缺陷,林肯实验室提出了分布式全相参雷达的概念,该雷达通过对多部小孔径单元雷达进行信号级的融合处理,使其在性能上等效于大孔径雷达。目前,研究人员对分布式全相参雷达的研究还处于起步探索阶段,实现该体制雷达的关键技术尚待解决。本文系统分析了分布式全相参雷达的结构组成和工作流程;针对实现分布式宽带全相参所面临的关键问题,提出了基于正交信号和相参信号的相参参数估计方法、基于内外定标的系统同步方法以及基于频率步进信号的宽带全相参方法;结合分布式系统多单元雷达的阵列结构,研究了一种对抗雷达主瓣干扰的有效方法。论文的主要研究内容和成果如下:1、在分布式全相参雷达中,由于各单元雷达与目标的距离不同,导致各发射信号在目标处存在时间差和相位差,本文将这两个参数合称为相参参数。为了实现雷达的全相参工作,要求各单元雷达发射信号应在目标处相参迭加,因此需要准确获取相参参数。本文研究了相参参数的估计方法:首先,介绍了分布式全相参雷达的系统组成,详细给出了其工作流程,并根据各单元雷达与目标的相对位置关系,建立了相参参数的数学模型;然后,对应分布式系统的工作流程,分别提出了基于正交信号的相参参数估计方法和基于相参信号的相参参数估计方法,为了提高相参参数的估计精度,提出了基于修正代价函数的正交多相编码信号的波形设计方法,并针对两种信号的相参参数,分别推导了其克拉美-罗下界(Cramer Rao Low Bound,CRLB),对两种估计方法的估计性能进行了仿真分析;最后,为了对运动目标的相参参数进行有效地跟踪,提出了基于Kalman的相参参数滤波方法,并通过仿真验证了该方法的有效性。相参参数是实现分布式雷达全相参工作的关键参数,通过对分布式雷达相参参数估计方法的研究,为实现系统全相参提供了技术支撑。2、分布式系统的时间和相位同步误差将导致相参参数估计值存在偏差,进而降低系统的相参性能。本文针对分布式全相参雷达的系统同步问题,提出了基于内、外定标的分布式系统时间同步和相位同步方法。首先,分析了系统同步误差的来源,建立了时间同步误差和相位同步误差的数学模型,分析了同步误差对系统相参性能的影响,在一定相参性能损失的前提下给出了分布式全相参雷达对时间同步误差及相位同步误差的指标要求;然后,在设计了系统本振同源方案的基础上,提出了基于内、外定标的系统时间同步和相位同步方法,即:采用中心站向各单元雷达分发信号的方式构成各单元雷达的本振信号,以消除晶振源频率准确度及稳定度对同步误差带来的影响,在此基础上,分别基于内、外定标的方式对时间同步误差和相位同步误差进行估计,并利用同步误差估计值对雷达发射信号进行补偿以最终实现系统同步,仿真结果验证了所提同步方法的有效性。系统同步是实现分布式雷达全相参工作的前提,通过对分布式全相参雷达系统同步方法的研究,为实现系统全相参奠定了基础。3、为了适应现代雷达对距离高分辨率的要求,需要对宽带分布式全相参雷达进行研究。针对宽带分布式系统中时间同步误差会严重降低系统相参性能的问题,本文提出了基于频率步进信号的宽带全相参技术,以提高系统对时间同步误差的鲁棒性。首先,基于频率步进信号瞬时窄带合成宽带的特性,提出采用调频步进信号代替传统线性调频信号作为分布式全相参雷达的发射信号,能够在保证宽带雷达高测量性能的前提下提高分布式系统对时间同步误差的鲁棒性,从而降低宽带分布式系统对时间同步精度的要求;然后,为了对分布式全相参雷达的相参性能进行定量分析,定义了发射相参效率和全相参效率。由于实际雷达系统工作时两单元雷达回波信噪比不相同,进而导致原理想全相参回波信噪比计算方法不再适用,故分析推导了该场景下理想全相参回波信噪比的计算公式,并对应给出了发射相参效率和全相参效率的计算方法;最后,为了对基于频率步进信号的宽带全相参技术进行实验验证,本文研制了分布式全相参雷达实验系统原理样机,利用实验系统开展了基于调频步进宽带全相参暗室及外场实验,并取得了良好的结果,从而在仿真验证的基础上,进一步利用实测数据证明了所提方法的有效性。宽带雷达是现代雷达发展的必然趋势,通过对宽带分布式全相参技术的研究,为分布式系统的未来发展提供了技术支撑。4、针对雷达主瓣干扰这一难题,结合分布式系统多单元雷达的阵列结构,本文研究了基于大孔径辅助接收阵列的主瓣干扰抑制方法,借助大孔径阵列的空间高分辨率优势,利用辅助阵列接收的干扰数据对消主雷达的主瓣干扰。首先,针对辅助阵列均匀间隔的布阵方式,对辅助阵列总长度、阵列雷达间距及单元雷达个数进行了设计;然后,利用辅助阵列接收的干扰信号与主雷达接收的干扰信号之间的相关性,基于最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)准则和最大信干噪比(Maximum Signal to Interference plus Noise Ratio,MSINR)准则,分别提出了两种抑制主瓣干扰的自适应波束形成方法;此外,由于辅助阵列的均匀稀疏特性导致其阵列方向图中存在较高的栅瓣,故采用非均匀间隔布阵的方式以降低栅瓣电平,并在最小单元雷达间距和最大阵列长度的限制条件下提出了基于修正遗传算法的阵列间距设计方法,对辅助阵列间距进行了重新设计;最后,利用所提方法对含有干扰成分的雷达回波数据进行了处理,仿真验证了所提方法的有效性。通过对分布式雷达对抗主瓣干扰技术的研究,扩展了分布式雷达系统的功能及应用领域。
马仑[7]2008年在《分布式小卫星SAR宽域、高分辨率成像方法研究》文中指出更广阔的观测区域、更高的空间分辨率和更逼真的叁维地形获取是星载SAR系统永无止境的追求。传统的单星SAR系统越来越受到很多制约,包括成本、可靠性和基线难以做长等。二十世纪九十年代中期,人们提出了一种新的天基雷达体制,即利用多颗小卫星构成超稀疏雷达阵列进行编队飞行。小卫星具有重量轻、体积小,研制周期短、成本低,发射灵活等一系列优点,而且还可以形成批量生产,因此利用小卫星组成星座的成本会低于一颗传统的大卫星,而其整体功能则远远优于一颗大卫星。利用多颗小卫星编队飞行在具有单航过优点的同时,能够提供多个空时自由度,可以大大提高综合孔径雷达(SAR)的性能,包括:宽域、高分辨率SAR成像,低速地面运动目标检测,多基线、单航过干涉SAR等。然而分布式小卫星雷达具有很多优点的同时也面临着问题和挑战,例如空间阵列超稀疏分布、回波信号存在距离或/和多普勒模糊以及存在多种误差源等等,必须克服这些困难才能充分发挥分布式小卫星雷达的优势。本论文从信号处理的角度,针对小卫星发射-小卫星接收体制,主要研究解决多普勒模糊、实现宽测绘带和高分辨率SAR成像处理的数据处理方法。包括分布式小卫星的阵列构形为沿航向线阵以及叁维超大立体阵列两种情况下的地面场景重构以及误差估计问题。本论文的主要工作可以总结如下:1、小卫星分布式雷达沿特定的轨道超稀疏分布,这相当于在空间中形成一个多通道采样系统。而且,由于最小天线面积条件的限制,单颗小卫星的空间采样是欠采样的。为了消除距离多普勒模糊的影响,通过联合其它小卫星来增加空间采样率,这实际上与时域多通道采样方法的基本思想是一致的。对多通道采样与信号重构方法的研究将为解决多普勒模糊提供理论基础。沿用时域多通道采样方法将宽带信号进行多通道延时采样的思路并且结合频域多通道采样方法中频带分割的基本思想,提出了一种对通道增益误差及时延误差稳健的重构完整宽带信号的新方法。该方法在频域利用自适应波束形成技术来恢复宽带信号的完整带宽。由于采用了稳健的自适应处理技术,在各通道存在误差的情况下,该方法仍然能够稳健地恢复宽带信号的完整带宽。2、小卫星的天线孔径较小,不满足最小天线面积约束,其接收的回波信号会存在距离/多普勒模糊。因此必须展开或抑制距离/多普勒模糊才能获得无模糊、高分辨率的SAR图像。而且,相对于上述的时域多通道采样系统,小卫星分布式SAR系统将引入更多的误差源,如叁大同步误差(时间同步误差、频率同步误差和波束同步误差),基线误差、通道误差和偏航(导致各个子孔径天线非沿航向直线排列)等等。本论文对分布式SAR系统中存在的各种误差源进行分析、根据它们对多普勒模糊抑制的影响进行分类并给出相应的补偿方法;并给出了一种对补偿残留误差稳健的多普勒模糊抑制方法,该方法能提高空域导向矢量对残留误差的稳健性;最后利用一组实测的多通道机载数据验证了以上方法的有效性。3、如果仅仅实现SAR以及GMTI功能,则编队小卫星沿航向直线分布(具有很短的垂直航向基线)为最佳构形。由于沿航向直线分布的阵列在地形高度方向不具有分辨能力,用于自适应处理的样本不会受到地形起伏的影响。然而,这种卫星编队构形不具有地形高程测量(InSAR)功能。分布式小卫星InSAR系统不但可以获得大观测带和高方位分辨率的二维SAR图像,而且还可以获得地形高程信息。然而,在InSAR卫星编队构形(即具有长垂直航向基线)下获取大测绘带、高分辨SAR图像面临很大的挑战。其中,地面单元的阵列导向矢量随地形高度和距离的剧烈变化对于获取足够的独立同分布样本(i.i.d)进行自适应处理带了挑战性。另一个关键挑战是宽带阵的包络配准与回波信号的采样模糊耦合在一起,使得包络配准与解决模糊变得更加困难。为解决分布式小卫星InSAR系统所面临的这些问题,提出了利用该系统重构宽测绘带、高分辨率叁维地形的新方法。该方法利用高分辨SAR成像技术来获取足够多的样本,然后利用空-像域联合子空间正交投影技术获得SAR图像中所有模糊分量的高度信息,根据高度信息对所有像素中的每一个模糊分量进行包络配准,最后利用自适应波束形成技术取出所有多普勒模糊分量实现宽广地面场景的高分辨率叁维重构。4、分布式SAR系统中存在多种误差源,而偏航以及波束指向误差是影响SAR图像聚焦的主要因素。如何消除以上误差的影响进行SAR聚焦是分布式SAR系统实现宽测绘、带高分辨率SAR成像处理、GMTI以及InSAR测高的基础。从图像域出发,提出了两种新的SAR自聚焦方法,分别为基于最大全变差准则和基于DCT准则的SAR图像自聚焦算法。它们分别利用信号的最大全变差以及DCT估计相位误差系数。与其它图像域自聚焦方法相比,以上两种方法计算量较小,更易实现,并且可以通过多维搜索估计任意阶次的相位误差。
周伟[8]2013年在《多发多收合成孔径雷达成像及动目标检测技术研究》文中指出多输入多输出(MIMO)雷达是近年来备受关注的一种新型雷达技术。该体制雷达综合利用天线阵列空间分集和波形分集的特点,能够获得远多于实际天线数目的等效观测通道和空间自由度,在目标检测、参数估计、成像识别以及抗干扰等方面具有优于传统体制雷达的总体性能。基于以上认识,MIMO技术与合成孔径雷达(SAR)相结合,为解决常规SAR面临的方位向高分辨率与宽测绘带指标相互矛盾以及场景中慢速运动目标难以检测等实际问题提供了更为有效的技术途径。经过多年的理论探索和实验研究,国内外学者对于MIMO雷达的基本概念、系统组成、信号处理方法以及性能评估等已经进行了深入的研究,然而基于MIMO雷达技术的SAR成像以及动目标检测(GMTI)技术还很少涉及。为解决常规SAR的固有体制约束问题,论文围绕MIMO-SAR系统概念、理论模型、高分辨率宽测绘带成像以及运动目标检测方法等关键问题开展研究,主要工作概括如下:第一章:概述了MIMO雷达概念、分类以及其在成像领域的应用;综述了MIMO-SAR系统概念、研究历史及现状,归纳和总结了MIMO-SAR的若干关键技术问题。第二章:介绍了MIMO SAR成像的基础理论。首先从虚拟阵列概念出发分析了MIMO-SAR阵列特性,从理论上阐述了MIMO雷达的体制优势;介绍了收发分置天线等效相位中心概念,推导了等效相位误差补偿的公式;以方位向多天线MIMO-SAR为例,阐述了系统数据获取方式、回波数据表示以及成像策略等;针对MIMO-SAR同时发射多波形的特点,阐述了信号正交原理,讨论了回波信号分离策略和分离方法,并通过仿真实验分析了信号正交性对SAR成像性能的影响;本章最后从雷达方程角度,推导了MIMO-SAR雷达方程。第叁章:MIMO-SAR多天线、多波形的特点,使得常规SAR分辨特性分析方法难以直接应用于该系统,迫切需要探索新的度量工具和分析方法。本章建立了MIMO-SAR系统回波信号的数学模型,提出了基于广义模糊函数(GAF)的MIMO-SAR分辨特性分析方法。理论分析和实验结果表明:MIMO-SAR系统广义模糊函数可分解为MIMO阵列空间模糊函数与常规单站SAR模糊函数的乘积形式,系统分辨率不仅取决于发射波形的带宽和合成孔径长度,还与发射/接收天线的阵列流形密切相关。第四章:良好性能的波形集是MIMO雷达性能提升的基础,采用什么样的正交策略、什么样的调制方式对系统性能有着重要影响。适用于合成孔径雷达的波形需要具备以下特点,即大时宽-带宽积、常模、较高的多普勒容限、易于产生和处理等。综合MIMO雷达和SAR系统对波形的性能要求,本章提出了两种基于OFDM信号体制的正交波形集,主要内容包括:(1)提出了基于交叉子载频的OFDM正交波形集(I-OFDM),阐述了波形集调制、解调以及优化设计方法,分析了波形集相关函数以及模糊特性等;(2)为了克服频域交叉波形设计方法只能生成两个正交波形的缺点,利用OFDM信号子载频之间固有的正交性,通过随机抽取OFDM若干子载频信号组成新的波形,从而生成一组正交波形集,称为基于随机子载频的OFDM正交波形集(R-OFDM);(3)提出了一种基于蒙特卡洛思想的R-OFDM信号优化设计方法,获得了具有良好自相关和互相关特性的R-OFDM波形集。第五章:针对常规SAR面临的方位向分辨率与测绘带宽相互制约的问题,本章提出了基于方位向多天线MIMO-SAR的解决方案。该方案的基本思想是:系统首先采用低脉冲重复频率确保测绘带宽内不发生距离模糊,再通过对所有收发组合数据进行联合相参处理,利用回波信号包含的空间信息恢复出方位向不模糊的多普勒频谱。主要内容包括:(1)建立了方位向多天线MIMO-SAR信号模型,分析了不同收发组合回波信号之间的相位关系,为方位向频谱重构奠定了理论基础;(2)提出了基于迭代自适应算法(IAA)的方位向多普勒频谱重构方法,研究表明该类方法具有收敛速度快、重构精度高、计算量小等优点;(3)提出了方位向多天线MIMO-SAR综合成像策略,实现了高分辨率宽测绘带SAR成像。第六章:针对常规SAR难以实现场景中慢速运动目标检测的问题,本章提出了基于方位向多天线MIMO-SAR的解决方案。主要内容包括:(1)建立了MIMO SAR成像模式下运动目标的回波模型,分析了运动目标以及静止杂波的信号特性,为利用自适应阵列技术抑制杂波奠定了理论基础;(2)将阵列信号处理的理论和方法引入到MIMO-SAR动目标检测问题中,提出了基于MIMO-SAR图像的自适应运动目标检测方法;(3)运动目标径向速度反映在阵列空域导向矢量中,目标径向速度估计转化为目标回波信号的空间谱估计问题。基于该认识,本文提出了基于IAA算法的径向速度估计方法。第七章:总结了全文工作,并提出了若干需要进一步研究的问题。综上,论文以近年来广受关注的MIMO体制合成孔径雷达为研究对象,在系统概念、理论模型、波形设计、高分辨率宽测绘带成像以及运动目标检测等方面进行了初步探索。本文的研究成果将进一步丰富SAR理论体系,对认识、理解以及设计MIMO-SAR系统都有一定的参考价值。
许京伟[9]2015年在《频率分集阵列雷达运动目标检测方法研究》文中提出运动目标检测是雷达系统的重要功能之一,机载/星载雷达下视工作面临严重的地海杂波,空时自适应处理(STAP)通过联合空域和时域信息能够大大改善慢速目标的检测性能,对实现运动目标的连续侦查、监视和跟踪具有重要作用,广泛应用在军用和民用领域。在高速运动雷达平台下,杂波多普勒谱严重扩散导致多普勒多重模糊,需要采用高重复频率雷达体制以降低多普勒模糊程度,然而高重复频率造成严重的距离模糊问题,此时距离模糊杂波抑制成为制约运动目标检测的关键问题。此外,在实际运动目标检测中,由于目标的精确参数通常是未知的,目标的约束导向矢量与其真实导向矢量是失配的,加之实际环境中存在小样本、样本非均匀非平稳以及目标信号污染训练样本等问题,造成传统方法性能的恶化。研究稳健波束形成方法解决实际误差条件下的杂波抑制和运动目标检测对于实际应用至关重要。另外,随着现代电子环境的复杂化,电子干扰手段在实际应用中时有出现,成为对雷达系统运动目标检测的重要威胁,亟需开展雷达系统有效的抗干扰方法以应对实际干扰环境,特别是欺骗式干扰条件下的运动目标检测困难的问题。本论文针对现代复杂电子环境下高速运动平台雷达目标检测所面临的电子干扰、地海杂波距离模糊、目标约束不准确、目标参数估计模糊等问题,充分挖掘雷达系统的空间、时间和频率多维信息,研究基于频率分集阵列(FDA)新体制雷达的运动目标检测信号处理方法,提高实际高速平台雷达系统的抗干扰能力、杂波抑制能力、灵活性以及稳健性。论文围绕国家自然科学基金重点项目“高速平台动目标检测方法研究”、“基于空间平台的空间目标检测、成像与识别方法研究”以及国家自然科学基金重大项目群“基于空间平台的微弱时敏目标协同检测与识别”等科研项目,对高速平台雷达系统运动目标检测进行了系统性研究,内容涵盖杂波与欺骗式干扰同时抑制、距离模糊杂波抑制、稳健波束形成方法以及目标参数无模糊估计,概括如下：1、针对现代电子环境下的复杂干扰抑制,特别是欺骗式干扰抑制问题,提出了基于FDA体制的多输入多输出(MIMO)雷达自适应距离角度二维波束形成方法,能够有效地抑制欺骗式干扰信号,实现真实目标的检测。首先建立了FDA信号模型,分析了FDA-MIMO雷达体制下目标信号在发射-接收二维空间频率域的分布特性,同时研究了存储转发欺骗式干扰信号形成机制,并分析了其在FDA-MIMO雷达体制下与真实目标信号可区分的维度。研究发现,由于FDA提供了信号处理距离维的自由度,真实目标与欺骗式干扰在发射空域频率域是可分的,基于此,提出基于直接数据域的稳健距离角度二维波束形成方法实现欺骗式干扰抑制。实质上,所提方法综合利用了真实目标和欺骗式干扰的距离和角度信息,因此,即便是主瓣方向的欺骗式干扰也能够被有效抑制。2、针对机载雷达运动目标检测面临的地海杂波和干扰抑制问题,提出了FDA体制下的空时距离叁维自适应处理(STRAP)方法。利用MIMO虚拟发射孔径技术将发射自由度虚拟到接收端,由于FDA具有距离维可控自由度,STRAP方法能够综合利用空间角度、距离和多普勒叁维信息进行自适应杂波和干扰同时抑制。实际上,由于杂波和欺骗式干扰在叁维空间中的分布特性不一致,所提方法分两步实现：首先在补偿前数据域基于空间投影方法实现欺骗式干扰抑制,然后在补偿后数据域实现杂波和压制干扰同时抑制。3、针对高速平台雷达运动目标检测面临的距离模糊杂波抑制困难的问题,提出基于俯仰维FDA的STAP雷达距离模糊杂波分离与抑制方法。建立了俯仰维FDA体制下机载雷达回波信号模型,分析了杂波在俯仰频率域的分布特性,相比传统相控阵STAP雷达中杂波的俯仰频率分布特性而言,俯仰FDA体制下的距离模糊杂波在俯仰频率域具有明显的可分性,经过所提的杂波补偿方法处理后,不同距离模糊区域的杂波在偏仰频率域互相分开。所提的STAP预处理方法能够进一步实现距离模糊杂波分离。因而,所提方法能够有效地实现距离模糊杂波分离与抑制。由于不同距离模糊区域的杂波实现了分离,一定程度上克服了杂波的非平稳问题。此外,后续的杂波抑制可并行处理且所提方法同时解决了运动目标参数估计的距离模糊问题。4、针对目标约束不准确以及目标信号污染问题造成STAP处理器目标检测性能恶化的问题,提出了基于幅相联合约束的STAP方法。该方法增加了响应矢量的相位特性,并基于线性滤波器无失真响应特性,推导了相位约束的形式,不仅能够有效地提高目标的输出信杂噪比,具有良好的稳健性,而且能够确保输出的相位响应在空时二维空间的线性特性。考虑在高速前视阵列情况下,通过幅相联合约束的方法能够有效地提高雷达运动目标的检测性能,克服目标约束不准确和目标信号污染训练样本造成STAP性能恶化的问题。5、针对目标约束不准确造成传统波束形成和STAP方法性能下降的问题,提出了一种基于响应矢量优化的稳健波束形成方法。通过对传统线性约束最小方差(LCMV)波束形成器全1约束的一般化,考虑幅度和相位联合约束问题,基于最大化输出信噪比和最大化主瓣响应,建立了响应矢量最优化的目标函数和约束条件。为实现原始非凸优化问题的求解,进一步将约束矢量扩展到高维空间,通过半正定优化技术求得准最优的响应矢量。由于约束矢量的维数很小,所提方法的计算复杂度几乎可以忽略。通过理论分析证明了最优响应矢量的存在性,分析了目标信号污染情况下所提方法的有效性,仿真实验验证了所提方法在波束主瓣保形、旁瓣抑制以及输出信杂噪比上性能的优越性。6、针对高速平台下运动目标参数估计存在的模糊问题,提出了基于FDA体制的MIMO雷达目标距离角度参数联合估计方法。利用FDA阵列的距离维可控自由度,并联合角度自由度,实现了目标距离角度联合估计。为了克服目标参数估计的距离模糊度问题,提出了基于目标主值距离先验信息的补偿方法,并分析了补偿后的目标在发射-接收二维空间中的分布特性,理论分析发现,目标的距离模糊数导致了目标在发射-接收二维空间中的分离特性。所提的目标参数估计方法包含叁步：首先利用目标接收空域频率仅依赖于角度的特征估计目标的角度参数,然后在发射-接收二维空间实现目标的距离模糊数估计,最后通过超分辨估计方法提高目标距离参数的估计精度。仿真实验验证了所提方法能够有效地实现目标的无模糊参数估计,并大大提高了目标的距离估计精度。
马磊[10]2007年在《合成孔径雷达自聚焦算法的研究》文中提出合成孔径雷达(SAR)是以多普勒频移理论和脉冲相参为基础的合成孔径技术,其突破了实孔径天线对方位向分辨力的限制,与脉冲压缩技术相结合,实现了远距离目标的二维高分辨成像。随着SAR技术的飞速发展,人们用其获得了高分辨率的图像,同时对SAR成像的要求也愈来愈高,人们迫切希望获得更高分辨率的图像。多年来,在SAR成像领域,人们一直致力于寻找更行之有效的自聚焦方法,以满足不断提高的分辨率的要求。本文就SAR信号处理中有关成像算法、自聚焦技术方面内容进行了认真的研究,在此基础上大胆提出和验证了新的自适应算法,有效的提高了SAR的成像质量。本文研究的是SAR成像中的自聚焦技术,而传统的自聚焦算法主要是应用在方位向回波相位残差的处理(当然它完全是可以应用在距离向的处理上的),但是当它运用在方位向回波相位残差的处理时,它的一个最重要的前提条件就是:方位向和距离向的耦合已经去除了,即距离向的走动和徙动已经完全去除,同一个距离单元的数据都已经完美的在一条直线上(复图像域来看),对于同一距离单元RB的数据单位来说可以用统一的参数模型来处理。但实际情况并非如此,由于雷达平台运动参数V受到外界影响(尤其是对机载平台来说)并不能保持恒定的速度(大小和航行方向),加上实际处理中的一些近似应用,所以实际的自聚焦处理并不能达到最理想的状况。在对最常见的两种合成孔径雷达(SAR)成像算法深刻的分析和研究的基础上(对距离多普勒成像算法(R-D)和Chirp Scaling成像算法(CS)分别进行了Matlab和C的仿真),我又通过理论计算(对子孔径算法(MD)和反射率偏移法(RMD)的比较)和仿真处理(对相位梯度自聚焦算法(PGA)的C仿真),对传统的叁类自聚焦算法进行了研究,包括了参数模型的MD,RMD算法,非参数模型的PGA算法以及最优参搜索自聚焦技术。通过这些研究,不仅让我对整个成像过程中涉及到的一些关键参数有了更为清晰的认识,而且从各类自聚焦方法其处理角度的不同得到了有益的启发。我将自聚焦的概念加以拓广,提出了一种自适应成像算法。该算法摒弃了传统自聚焦算法对距离徙动已被完全纠正的假设,将自适应处理的时机前移到距离徙动校正阶段,通过修正若干系统参数使得距离徙动被完美地校正,这些被修正的参数将被应用到后续的处理过程中。在经过对该算法的理论可行性进行了大量的数学分析,并且结合具体CS算法的成像过程给出了整个自适应成像过程的具体细节,我将算法运用到了实际的处理中。对于获得的结果,我主要从算法内部参数对成像的影响;自适应算法对初始值偏离实际值的数据的处理效果;自适应算法收敛性分析这叁大方面对该算法进行了全面和详细的性能分析,通过具体的成像图对比和数据曲线分析,得证该算法具有比传统算法更好的成像精度及效果,令输出图像具有更好的相位保持特性。为了进一步的提高成像质量和算法的适用性,我参考了相关书籍,并经过实际的验证,在很多方面又做了有益的尝试,不断地完善了该自适应算法。
参考文献：
[1]. 高频地波雷达干扰与海杂波信号处理研究[D]. 张雅斌. 西安电子科技大学. 2010
[2]. 综合脉冲与孔径雷达自适应波束形成的研究[D]. 计世浩. 西安电子科技大学. 2001
[3]. 综合脉冲与孔径雷达的脉冲综合处理及其实现[D]. 雷刚. 西安电子科技大学. 2009
[4]. 稀布阵综合脉冲孔径雷达信号处理研究[D]. 孙实泽. 电子科技大学. 2009
[5]. 综合脉冲与孔径雷达的目标跟踪技术及其实现[D]. 仝中瑞. 西安电子科技大学. 2009
[6]. 地基宽带分布式全相参雷达技术研究[D]. 殷丕磊. 北京理工大学. 2016
[7]. 分布式小卫星SAR宽域、高分辨率成像方法研究[D]. 马仑. 西安电子科技大学. 2008
[8]. 多发多收合成孔径雷达成像及动目标检测技术研究[D]. 周伟. 国防科学技术大学. 2013
[9]. 频率分集阵列雷达运动目标检测方法研究[D]. 许京伟. 西安电子科技大学. 2015
[10]. 合成孔径雷达自聚焦算法的研究[D]. 马磊. 上海交通大学. 2007
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