基于快速子空间分解的组滤波自适应杂波抑制算法

针对部分相关，中等起伏目标的最佳检测，本文提出了基于快速空间分解的组滤波自适应杂波抑制算法，由于采用了快速了空间分解方法，明显降低了算法运算量而使其易于实时实现，文中所采用的最小二乘同组滤波相结合的方法使得即使在非平稳的条件下也要以获得良好的杂波谱估计，进而可以有针对性地完成特定多普勒域的目标提取，实现在变化杂波条件下的有效杂波抑制和目标检测。     

自适应杂波抑制的一种算法与实现

雷达自适应杂波抑制的算法及其可实现性是雷达信号处理的一个重要问题。针对常见的功率谱密度为高斯型的杂波，先从理论上论述了一种基于最大平均改善因子的自适应杂波滤波器权矢量的计算方法和参差滤波器参差码的优化设计，并进行了仿真，验证了该算法的可行性和有效性。然后从工程实现的角度讲述了权系数库实现自适应滤波的方法并阐明了这种实现方法的优缺点。     

基于特征分解的高频地波雷达电离层杂波抑制

针对高频地波雷达中的电离层杂波,利用特征分解法在阵元-脉冲域和脉冲-距离域对它进行联合处理,并对特征分解法在脉冲-距离域和阵元-脉冲域分别进行了如下改进:在脉冲-距离域采用循环重构数据协方差矩阵,而在阵元-脉冲域则按扫频周期分段正交分解.OSMAR2003系统的实测数据表明:这种处理方法对抑制电离层杂波是有效的.     

几种典型自适应杂波抑制算法的分析

研究自适应杂波抑制技术时，对应不同的信号和杂波的分布模型有不同的算法．本文针对已形成的几种典型算法，从自适应滤波、杂波噪声及信号空间分解的角度进行了分析说明，比较了不同算法所得的输出信扰比和检测特性的差异．这种分析比较，有利于在采用自适应杂波抑制技术时，估计其输出信扰比和检测概率，从而可以针对不同信号和杂波背景设计出最佳的自适应算法。     

相控阵机载雷达杂波抑制的时—空二维自适应滤波

本文提出了一种机载预警侧面相控阵雷达抑制地杂波的时-空二维自适应方法,该方法先对各列子阵的数据作多通道的多卜勒滤波,然后分别对相同多卜勒滤波器输出的数据作Capon自适应处理。理论分析和计算机模拟结果表明,本文方法的杂波抑制性能在天线阵元存在一定的随机幅度和相位误差情况下损失不大,对阵元失效也不敏感。     

基于特征分解的多模杂波抑制方法

电离层对天波超视距雷达回波信号的污染严重制约了雷达对慢速目标的检测, 相位扰动与多模传播共存时, 更是加重了回波杂波谱的展宽.针对这一情况, 文中提出了基于特征分解的多模杂波抑制方法, 根据不同群距离单元上回波信号的相关性来选择群距离单元构造协方差矩阵, 通过一个模板滤波器对回波信号滑动滤波来确定回波信号模式个数, 从而可通过对协方差矩阵的特征分解来确定目标信号和噪声子空间, 继而完成杂波的抑制.该方法实现简单, 适合工程应用, 并且对实测数据的处理结果证实了该方法的有效性.     

机载多通道天线SAR自适应杂波抑制

本文通过分析多通道天线SAR的空间几何关系,建立了完善的多通道天线SAR回波信号模型,提出了基于相控阵天线空域阵元混迭式结构形成多个接收通道天线的多通道天线SAR自适应杂波抑制方法和实现结构.理论分析和计算机仿真结果表明,利用多通道天线技术并结合时空二维自适应杂波抑制技术,可以在进行机载SAR成像中对慢速运动目标具有良好的检测性能.     

外辐射源雷达多径杂波抑制的快速横向滤波算法

外辐射源雷达面临严重的多径杂波问题,传统的递归最小二乘(Recursive LeastSquare,RLS)算法能有效地抑制多径杂波,相对最小均方(Least Mean Square,LMS)算法而言,该算法收敛速率快,且不随输入相关矩阵特征值的扩散而改变,能获得更好的杂波抑制效果,但该算法复杂度高,不利于实时处理.针对此问题,提出了一种外辐射源雷达多径杂波抑制的快速横向滤波算法,该算法的计算量与LMS相当,同时具有RLS的优越性,对多径杂波抑制的实时处理更具有吸引力.仿真和实测数据处理结果验证了该算法的有效性.     

基于奇异值分解的空域海杂波抑制算法

为实现对高频地波雷达(high frequency surface wave radar,HFSWR)一阶海杂波谱中目标的检测,提出了基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的空域海杂波抑制算法(简称空域SVD算法).空域SVD算法是利用海杂波较强的相关性,将邻近距离单元作为参...     

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。     

基于杂波模型的相干雷达极化自适应恒虚警检测算法

该文研究了高斯杂波背景下相干雷达极化自适应检测问题。利用雷达回波的极化信息来提高检测性能。提出了一种基于杂波模型的极化自适应恒虚警检测算法,该算法比极化自适应匹配滤波器算法有更小的估计损失,并推导出了虚警概率表达式。仿真结果表明,所提出的检测算法相对于杂波协方差矩阵都有恒虚警的性质。     

机载相控阵雷达近程杂波抑制的俯仰向空域自适应算法

该文针对机载平面阵列相控阵雷达的动目标检测提出了一种俯仰向空域自适应的近程杂波抑制算法。该方法利用平面阵列天线在俯仰向的自由度,在近程杂波的支撑区域内沿着多普勒单元选取训练样本估计协方差矩阵,计算俯仰向空域最优权。在存在距离模糊的情况下,该方法可以自适应地滤除近程杂波,保留远程杂波,从而增强了杂波的距离均匀性,有利于提高后续的方位空域和时域STAP的性能。     

空域数据分解的两级降维自适应处理方法

传统的后多普勒自适应处理方法,如因子法和扩展因子法,虽然能大大降低自适应处理时的运算量和独立同分布样本的需求量,但在天线阵元数进一步增大的情况下,还是不能有效抑制杂波。针对这一问题,该文提出一种空域数据分解的两级降维自适应处理方法。该方法将多普勒滤波后的空域数据进行分解,使其变为两个向量的Kronecker乘积,得到一双二次代价函数,利用循环迭代的思想求解最优权。实验表明该方法具有快速收敛,所需训练样本少的优点,尤其在小样本条件下该方法抑制杂波的性能明显优于因子法和扩展因子法。     

基于自适应权值裁剪的Adaboost快速训练算法

Adaboost是一种广泛使用的机器学习算法,然而Adaboost算法在训练时耗时十分严重。针对该问题,该文提出一种基于自适应权值的Adaboost快速训练算法AWTAdaboost。该算法首先统计每一轮迭代的样本权值分布,再结合当前样本权值的最大值和样本集规模计算出裁剪系数,权值小于裁剪系数的样本将不参与训练,进而加快了训练速度。在INRIA数据集和自定义数据集上的实验表明,该文算法能在保证检测效果的情况下大幅加快训练速度,相比于其他快速训练算法,在训练时间接近的情况下有更好的检测效果。     

一种改进的基于低秩逼近的空时自适应处理算法

针对非均匀杂波情况下的空时自适应处理的小样本问题,该文提出一种基于权矩阵低秩逼近的空时自适应处理方法.与传统的低秩逼近算法不同,利用空时导向矢量特殊的克罗累计性,该文重新构造新的权矩阵,使得该权矩阵的行数与列数尽可能地相近或相同,以减少算法所需的样本个数和计算量.采用低秩逼近方法对新构造的权矩阵进行表示,则原二次优化问题转化为求解一个双二次代价函数问题.实验表明,改进的空时权矩阵低秩逼近方法能有效地提高空时自适应处理的收敛速度和降低算法复杂度.     

非正侧视阵机载雷达杂波抑制算法研究

非正侧视阵机载雷达的空时二维杂波谱随距离的变化而变化,即在距离维是非均匀的,因此不能直接由邻近距离单元估计杂波协方差矩阵。为了解决这种由距离依赖性引起的杂波特别是近程杂波的非均匀问题,该文对多普勒频移算法进行了改进,将经过多普勒频移补偿后的数据转换到阵元-多普勒域,在多普勒域进行空间频率补偿,提高其在主杂波区的性能。改进算法既充分利用了原算法简单,易于实现的特点,又克服了原算法在大偏航角下性能下降的缺陷,仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种基于一维小波包分解的信号特征提取方法

本文主要针对主动声纳的水中目标回波信号,使用一维二进离散小波包分解技术进行信号的特征提取,研究了信号特征的提取方法和分解节点与实际频带对应列表的计算方法,并通过不同的仿真实验对特征提取算法进行了验证和分析,旨在为基于信号处理提取水中目标回波信号的特征提供一种新的方法和思路。     

基于稀疏贝叶斯学习的机载双基雷达杂波抑制

机载双基雷达杂波与构型有关且具有严重的距离依赖性,因此杂波脊复杂多变,独立同分布(IID)的样本很少。传统的空时自适应处理(STAP)方法受独立同分布样本数的限制,对机载双基雷达杂波的抑制性能有限。基于机载雷达杂波在角度-多普勒域分布的稀疏特性和稀疏贝叶斯学习(SBL)在稀疏信号重建方面的优势,该文将SBL算法应用于较为复杂的机载双基雷达双动模式下杂波抑制,该方法可以用少量训练单元杂波估计待测距离单元的杂波协方差矩阵(CCM),然后进行空时自适应处理;同时,该算法不需要样本独立同分布,在双基双动模式下对杂波的抑制性能较好,仿真结果验证了算法的有效性。