某阵列雷达信号处理
阵列信号处理技术
动通信的用户很多，一方面通过空间不同位置进行区分，另 一方面通过不同的编码等方法实现多用户和大容量。 现代超分辨技术，使系统能够分辨空间和时间上都很靠 近的信号。
概括起来说：
波束的控制和管理
时间和空间信号的高分辨 五、主要研究内容 1、阵列构形研究 均匀直线阵、平面阵、元阵、随机阵、共形阵。 2、波束形成和超分辨新方法的研究（不是热点）
军用雷达：
火炮雷动：炮位侦校雷达、炮瞄雷达
战场侦察雷达：(坦克、直升机等目标的检测与识别)
步兵侦察雷达：
空中警戒雷达：（对空监视雷达） 机载雷达气象雷达： 天气预报、人工降雨）
探地雷达： （探测地下管道，检查高速公路施工质量，
接收信号
X T = [ x1 , x 2 , L , x N ]
(2.1.1)
方向图形成网络： W = [ w1 , w 2 , L , w N ]
(2.1.2)
(形成最优权 和系统输出)
y(t ) = W T X = X T W
(2.1.3)
自适应处理器: ( 例如MVDR：Minimum Variance Distortionless Response) 求解约束性问题：
0 ≤ t ≤ T
（2.2.5）
所需信号和噪声的矢量可以表达为：
s1 (t ) S (t ) = 2 M s N (t )
n1 (t ) n (t ) = 2 M n N (t )
0 ≤ t ≤ T
所需信号分量可精确已知，粗略近视已知，或仅在统计意 义上已知。
3、理想的传播模型
3、应用性研究(热点）
在一个具体的领域或工程项目上，如何应用这些理论和
方法，实际系统的误差很大，比如阵列通道之间的性能差异， 频率特性，阵列传感器的位置误差等情况下的一些理论算法 和性能。
一文带你深入了解扫描阵列雷达信号处理
一文带你深入了解扫描阵列雷达信号处理主动电扫描阵列（AESA）雷达是当今先进武器系统的关键组成，特别是机载作战系统。
而其体系结构的未来发展将超越最初的军事应用，延伸到地球物理测绘、汽车辅助驾驶、自动车辆、工业机器人和增强现实等领域：实际上，这包括任何需要对大量的传感器数据进行调理，融合到模型中进行判决的应用。
随着AESA 体系结构的扩展，它们将突破雷达信号处理专业应用，延伸到其他应用中。
在外部应用中，这些设计会遇到典型的嵌入式设计流程：以CPU 和软件为中心的，基于C 的以及与硬件无关的。
本文中，我们将介绍先进的扫描阵列雷达，从经验丰富的雷达信号处理专家的角度以及传统的嵌入式系统设计人员的角度来研究其体系结构。
典型系统的角色扫描阵列和传统移动盘式雷达的不同在于天线。
扫描阵列并没有采用熟悉的连续旋转抛物线天线，而是在大部分系统中采用了平面静止天线。
阵列并不是有一个单元聚焦在反射器上，而是有数百上千个单元，每个单元都有自己的收发器模块。
系统电子电路处理每一单元信号的振幅和相位，形成雷达波束和接收方向图并聚焦，设置定义总天线方向图的干涉方向图。
这一方法避免了采用大量的移动部件，支持雷达实现传统天线采用物理方法无法获得的功能，例如，瞬时改变波束方向，发送和接收同时有多个天线方向图，或者把阵列分成多个天线阵，完成多项功能也就是，根据地形搜索目标，同时跟踪目标。
这些方法只需要在发送器增加一些信号，在每一接收器将信号分开。
重叠是一种很好的方法。
一个完整的系统从CPU簇传输到天线，然后再返回（图1 ）。
一开始处理时，软件控制的波形发生器产生系统要发送的啁啾。
取决于应用，降噪、多普勒处理和隐身的需求会对信号有所损伤。
波形发生器将信号送到聚束网络中。
在这里，信号被连接至每一发送通道。
在这一级，数字复用器在通道上应用振幅权重来实现空间滤波，对波形整形。
这一步也可以稍后再做。
在很多设计中，每一通道的信号现在会通过一个数模转换器（DAC），然后输入到模拟。
降维自适应阵列信号处理及其在MIMO雷达的应用
降维自适应阵列信号处理及其在MIMO雷达的应用降维自适应阵列信号处理及其在MIMO雷达的应用摘要：随着无线通信和雷达技术的快速发展，多输入多输出（MIMO）系统的应用越来越广泛。
然而，传统的阵列信号处理算法在应对大规模MIMO雷达系统时存在计算量大、带宽占用高等问题。
为了克服这些问题，降维自适应阵列信号处理技术被引入到MIMO雷达系统中，可以有效地提高系统的性能。
一、引言多输入多输出（MIMO）雷达系统是一种利用多个天线以及多个传输和接收信道进行雷达测量和通信的系统。
相较于传统的单输入单输出（SISO）雷达系统，MIMO雷达系统具有更高的频谱效率、更好的抗干扰性能以及更高的定位准确度。
然而，MIMO雷达系统的大规模应用面临着数据处理和计算复杂度高的挑战。
二、MIMO雷达系统的信号处理在MIMO雷达系统中，由于存在多个发射天线和接收天线，信号的维度也相应增加。
为了提高系统性能，并减小计算复杂度，降维技术被引入到信号处理中。
降维的主要目的是通过将高维的信号空间降低为低维的子空间，从而减小计算量和存储开销。
三、降维自适应阵列信号处理技术降维自适应阵列信号处理技术是一种结合了降维技术和自适应阵列信号处理技术的方法。
该方法通过对接收信号进行降维处理，进而减小计算量和存储开销。
降维的方式有很多，常用的包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
这些方法可以对接收信号进行降维处理，并提取出最重要的特征。
四、降维自适应阵列信号处理在MIMO雷达中的应用降维自适应阵列信号处理技术在MIMO雷达系统中有着广泛的应用。
首先，在目标检测和定位中，降维技术可以有效地提取出目标信号的特征，从而提高系统的目标检测和定位准确度。
其次，在多路径环境下，降维技术可以对信号进行去相关处理，减小多径干扰的影响，提高系统的抗干扰性能。
此外，降维自适应阵列信号处理技术还可以在雷达跟踪、信道估计等领域中发挥重要作用。
五、实验结果及分析为了验证降维自适应阵列信号处理技术在MIMO雷达系统中的有效性，进行了一系列的实验。
阵列信号处理在雷达和移动通信中的应用研究
参 考文 献
［ １ ］ 蒲晓羽 ， 王林虎 ， 许 明， 等． 电 力 系统 安 全 防御 体 系 的研 究 ｌ Ｃ 】 ． 中国
３ ． ３ 危害 的清 除 方式
了研 究 。
【 关键词 】 阵列信号处理 ｉ 雷达 ； 移 动通信 ； 应用
【 中图分类号 】 Ｔ Ｎ ９ １ １ ． ７
【 文献标识码 】 Ａ
【 文章编 号】 １ ０ ０ ６ — ４ ２ ２ ２ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ６ — ０ ０ ８ ０ — ０ ２
阵， 一般 由 Ｎ 个 传 感 器 所 构 成 ， 传 感 器 无 具 体 方 向 。 该 类 型 的 阵列 ， 阵 元 间距 用 字母 ｄ表 示 ， 在 考 虑 阵元 间距 及 来 波 方 向的 阵列 信 号 处 理 是 信 号 处理 方 法 的一 种 ， 可 用 于 雷达 、 通 信 可得 到 忽 略 噪 声 的 备 件 ， 将 阵 元 输 出后 相 加 ， 便 可 得 及 声 呐 等 多 个领 域 的 信 号 处理 ， 效果好 ， 应 用 价值 高。 阵列 信 基 础 上 ， 最终 得 到 阵 列 天线 方 向 图（ 图 １ ） 。 号 处理 要 求将 一 组 传 感 器在 空 间 的 不 同位 置 进行 布 置 ，在 保 到 阵 列输 出的 函数 式 ， 证 传 感 器 的布 置 符 合 一 定规 律 的 前提 下 ，会 以阵 列 的 形 式 存
２ 阵列波束形成技术
２ ． １ 阵列天线 方 向图
均 匀线 性 阵 与 均 匀 圆形 阵 在 天 线 方 向上 不 同 。 均 匀 线 性
相 关 的技 术 人 员根 据 通 信 网络 的安 全 性 进 行 全 面控 制 数 据 通 信 的安 全 需求 。
一种数字阵列天气雷达信号处理系统设计
与波束 形成 ， 提 高 系 统 可 靠 性 ． 因 此 ， Ｄ Ｂ Ｆ技
术 必 将促 进 天 气 雷达 的发 展 ． 对 于一 维 数 字 阵列 ， 方位 用 机 械 扫 描 ， 俯 仰 用 ＤＢ Ｆ技 术 进 行 电扫 ， 或 同 时 多 波 束 覆 盖 ． 对 于某 一方 向的数字波 束形成 ， 要完成 的运算 为
图１ 波 束 形 成 过 程
根 据 系 统 要 求 及 电路 设 备 规 模 ， 在 俯 仰 上
象 目标 的不 同高 度 信息 同时 获得 ， 有 利 于 对气 象
目标 演 变进 行 分 析 ．在 天 气 雷 达 中 ， 需 要 大线 性 动 态范 围 ， 一般 在 ８ ０ ｄ Ｂ左 右 ． 采 用 Ｄ Ｂ Ｆ技 术 ， 可 以 突 破 接 收 机 对 线 性 动 态 的 限 制 ． 如 对 于
技术 ， 可以获 得更 精确 的参 数 ， 为气 象产 品反演 提
供 更 好 的技术 手段 ． 本文 结合 某 ｘ波段 数 字 阵列
反 映 波 束 指 向．关 于 Ｄ Ｂ Ｆ处 理 及 接 收 校 正 或发
射校 正 ， 可 以参 阅文 献 ［ ２ ］ ．
天气雷 达 ， 对相关 信 号处理 技术作 了初 步探讨 ．
多普勒 天气 雷达利 用云 、 雨 等 气 象 目标 与
１ ２ ８ 个阵元 ， 理论 上 可 以扩展 线 性 动 态达 到 ２ １ ｄ Ｂ
雷 达 之 间 的相 对 运 动所 形 成 的多普 勒 效 应 ， 不但
相位阵列雷达的信号处理与成像技术研究
相位阵列雷达的信号处理与成像技术研究随着科学技术的不断发展，雷达技术越来越受到人们的重视。
其中，相位阵列雷达作为一种新型雷达技术，其应用越来越广泛。
相位阵列雷达的信号处理与成像技术是相位阵列雷达的重要组成部分，本文将从这一方面进行介绍。
一、相位阵列雷达的基本原理相位阵列雷达是一种通过相位控制实现波束形成的雷达技术。
传统雷达通过控制天线的振动状态实现波束形成，而相位阵列雷达通过改变相位来实现波束形成。
在相位阵列雷达中，多个天线互相协同工作，每个天线都有一个特定的相位，这些相位的组合实现了波束的方向和宽度的控制。
二、相位阵列雷达的信号处理相位阵列雷达的信号处理主要分为两部分：波束形成和信号处理。
波束形成是相位阵列雷达的核心技术之一，主要通过改变相位来实现，因此波束形成技术必须精确控制每个天线的相位和振幅。
在波束形成过程中，必须确保不同天线接收到的信号相位一致，这需要相位同步技术的支持。
信号处理主要包括信号的接收、放大、数字化以及基带处理等。
三、相位阵列雷达的成像技术相位阵列雷达的成像技术是相位阵列雷达在目标识别方面的重要应用之一。
在成像过程中，需要进行目标回波信号的采集和处理，以获得目标的位置、形状和尺寸等信息。
相位阵列雷达成像技术主要包括以下几个方面：1.波束形成：通过波束形成技术获得目标的方向和位置信息。
2.回波信号的处理：通过数字信号处理技术对回波信号进行滤波、去除干扰和增强信号等操作，以提高目标识别的准确性。
3.图像重构：通过成像算法对采集到的数据进行处理，重构出目标的形状、大小和位置等信息。
相位阵列雷达成像技术主要有以下优点：1.高分辨率：相位阵列雷达成像技术的分辨率远高于传统雷达，能够识别更小的目标。
2.多功能性：相位阵列雷达成像技术不仅可以用于目标识别，还可以用于测量目标运动状态等应用。
3.抗干扰性：相位阵列雷达成像技术对干扰的抗性强，有利于在强干扰环境下正确地识别目标。
四、相位阵列雷达在航空领域的应用相位阵列雷达在航空领域的应用十分广泛。
一种阵列式DSP结构在雷达信号处理的应用
一种阵列式DSP结构在雷达信号处理的应用作者：魏勐来源：《现代电子技术》2010年第15期摘要:介绍一种脉冲压缩雷达的信号处理体系结构,特点是全系统的处理模块MTI、脉压、MTD、CFAR均采用浮点DSP来完成处理。
这种实现方式较采用FPGA实现的优点是可省去大量的FPGA编译时间,不用考虑动态范围不足的问题,适合团队式并行编程、开发,软件易于维护,系统稳定性、可靠性得到明显提高。
关键词:TS201; 雷达信号处理; MTI; 脉冲压缩; MTD; CFAR中图分类号:TN95文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)15-0058-02Application of Array DSP Structure in Radar Signal ProcessingWEI Meng(The 27th Institute of CETC, Zhengzhou 450047, China)Abstract: The structure of a signal processing system in the pulse compression radar is introduced. The floating-point DSP is adopted to implement thesignal processing by the modules of MTI, plus compression, MTD and CFAR. The advantage of this approach compared with FPGA is that a large amount of developing time is economized and the dynamic range of the signal need not be considered. Therefore, it is suitable for the paralell programming and development by a group at same time, and the software is easy to be maintained. The practical application shows that the system is stable and the reliability is improved apparently.Keywords: Tiger Shark 201; radar signal processing; MTI; plus compression; MTD; CFAR0 引言脉冲压缩雷达信号处理流程主要由MTI、脉冲压缩、MTD、CFAR组成,常用的硬件处理结构为:MTI、脉冲压缩采用FPGA实现,MTD、CFAR采用DSP实现。
阵列信号处理
阵列信号处理是信号处理的一个年青的分支，属于现代信号处理的重要研究内容之一，其应用范围很广，可用于雷达、声呐、通信、地震勘察、射电天文和医用成像等众多领域。
阵列信号处理是将一组传感器在空间的不同位置按一定规则布置形成的传感器阵列（尽管采用的传感器的类型可以不同，如天线、水听器、听地器、超声探头、X射线检测器，但是传感器的功能是相同的，它是连接信号处理器和感兴趣的空间纽带），用传感器阵列发射能量和（或）接收空间信号，获得信号源的观测数据并加以处理。
阵列信号处理的目的是从这些观测数据中提取信号的有用特征，获取信号源的属性等信息。
目前，阵列信号处理在雷达及移动通信等领域有着广泛而重要的应用。
在相控阵雷达体制中，自适应波束形成技术在抑制杂波干扰方面起着关键的作用。
在移动通信中，基于阵列信号处理的波达方向估计技术，使移动通信进入一个崭新的阶段。
本论文首先介绍阵列信号处理的基础知识。
在此基础上，着重讨论阵列波束形成技术，非理想线性阵列的雷达信号波达方向和多普勒频率估计，均匀圆形阵列的信号波达方向估计和复杂信号的波达方向及参数估计等四方面内容。
这些内容都是阵列信号处理领域的研究热点。
它们无论对阵列信号处理的理论发展还是实际应用，都有重要的意义。
目前，人们普遍关注在阵列响应矢量未知情况下，自适应波束形成问题，即盲自适应波束形成技术。
本文第一方面介绍了最基本的阵列波束形成方法，即最小均方误差波束形成器，线性约束最小方差波束形成器和基于特征空间的波束形成器（ESB）。
在此基础上，提出一个基于特征空间的盲自适应波束形成算法。
此算法首先根据高分辨波达方向估计方法，估计信号源的波达方向，然后以此方向形成约束导向矢量，进而计算出ESB波束形成算法的最优权矢量，最后，对期望目标形成笔状波束。
此算法能够有效地抑制信号的对消现象，并且能够应用于在波束中有多个期望信号的场合。
当阵列存在各种误差时，一般高分辨波达方向估计方法（如MUSIC）的估计性能严重下降。
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某阵列雷达信号处理
题目要求
某阵列雷达位包括20个天线单元的等距线阵（水平位置），天线间隔0.65m ，波长为1.25m 。
采用LFM 信号，调频带宽B=800kHz ，脉冲宽度Te=400us ）；雷达为三变T ，脉冲重复周期分别为[4100，4300,4500]us 。
对基带复信号的采样时钟为1us 。
在一个波位发射的脉冲数为12。
假设两个目标的距离分别为80km 和200km ，速度分别为300m/s 和200m/s ，方位分别为0°和1°（相对于阵列的法线方向），信噪比均为-10dB 。
在100km 内均存在地杂波，杂波的速度谱宽为0.42m/s ，杂噪比为60dB 。
该雷达的信号处理流程如下图所示，对回波信号一次进行DBF 、脉压、MTI 、非相干积累CFAR 等处理。
处理步骤
程序中使用到数据文件：radar_data.mat ，为三维数组3000 × 20 × 12，3000为距离单元，20为天线单元数，12为一个波位的脉冲数。
接下来要对数据依
次进行DBF 、脉压、MTI 、CFAR 等处理。
1. 首先给出第一个PRT 内的时域回波
信号，可以看出到前面1000点左右的距离门都有明显的杂波。
然后给出波束指向为0°时的DBF 处理结果，采用泰勒窗进行加权，程序中控制加权的旁瓣电平为-30dB 满足题目要求。
120140160180p l i t u d e /d B
DBF result on 0 degree DBF 通道1通道2
通道20
...
脉压MTI 非相干积累检测
0100020003000
406080100120140160Range Gate
A m p l i t u d e /d B
Echo in time zone
2. 下图给出脉压后的原始视频，要求副瓣<-35dB 。
（LFM 信号: B=800KHz ，
Te=420us ）程序中控制所加的泰勒窗旁瓣电平为-36dB ，脉压过后取出了前暂态点，得到右下方的脉压结果。
可以看出前面很大一部分脉压后由于杂波的影响，使得我们难以辨认目标，因而仅靠脉压是不
够的，需要进行进一步的杂波抑制和积累的手段来提取目标信息。
3. 设计四/六脉冲MTI 滤波器，
给出MTI 后的原始视频，选择2个目标估算对杂波的改善因
子。
估计杂波的谱中心和谱宽。
（雷达为三变T ：4114：4400：4686 us ） 下面首先给出设计出来的四脉冲MTI 滤波器的频谱。
横坐标是相对于fr 归一化的频率。
左图是整体效果图，右图给出了0频出的凹陷效果，可以看出，杂波抑制可达-150dB 具有很好的杂波抑制效果。
下面就利用以上设计出来的MTI 滤波器进行杂波抑制，给出MTI 后的信号时域波形，如下图所示，结合表格数据，可以看出MTI 后目标回波被明显化，同时杂波收到很大的抑制。
-1
1
2
3
4
-200-150-100-50050f/fr
d B
T1:T2:T3T2:T3:T1T3:T1:T2
0.050.1
-150
-100-500f/fr
d B
T1:T2:T3
T2:T3:T1T3:T1:T2
10002000
3000
80100120140160Range Gate
A m p l i t u d e /d B
pulse compression result
5001000
1500200025003000
50100
150
200
Range Gate
A m p l i t u d e /d B
MTI result
X: 505Y: 168
X: 832Y: 155.7
距离单元 脉压后(dB) MTI 后(dB)
改善因子dB) 目标1 505 160.2 168 13.7366 12.0366
目标2 832 149.6 155.7 杂波区 0~400
143.3769
137.4403
4. 对MTI 后的原始视频进行非相干积累、CFAR 处理，给出非相干积累后的原始视频和CFAR 的噪声电平估计值。
下面给出MTI 非相干积累的原始视频和CA-CFAR 处理时的检测门限图，右图是左图的局部放大，可以看出两个目标被检测出来。
5. 估算DBF 、脉压、MTI 、非相干积累后噪声的功率，脉压、MTI 、非相干积累后目标回波信号的功率，及其SNR 。
（选择1~2个目标）
距离单元 DBF 后(dB) 脉压后(dB) MTI 后(dB)
非相干积累
后(dB)
100020003000150160170180190Range Gate
A m p l i t u d e /d B
CA-CFAR output
input
threashold
500
600700800900
150
160170180Range Gate
A m p l i t u d e /d B
CA-CFAR output
input
threashold
目标1 505 160.2 168 187.4 噪声2501~2800 52.7072 67.0746 67.4785 77.0209 SNR 93.1254 100.5215 110.3791
至此，阵列雷达信号处理完毕。
致谢
很荣幸能听到李老师的讲课。
陈老师眼界开阔，学识渊博，经验丰富，同时态度始终和蔼可亲，很有学者风范。
其次，我深深的被李老师负责任的教学态度所打动，陈老师您始终以我们学习，理解和掌握知识为目的，让我们很受启发，我们都从心底敬佩感激您这样以为不辞艰辛为学生着想的教师。
最后，再次感谢李老师，希望以后还能有更多的机会向您学习！。