CN108254763B - 一种商用小型无人机远程探测及处置方法 - Google Patents

一种商用小型无人机远程探测及处置方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108254763B
CN108254763B CN201711467816.5A CN201711467816A CN108254763B CN 108254763 B CN108254763 B CN 108254763B CN 201711467816 A CN201711467816 A CN 201711467816A CN 108254763 B CN108254763 B CN 108254763B
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
data
signal
interference
frequency
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201711467816.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108254763A (zh
Inventor
魏敬法
王晓宇
张骅
谢斌斌
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
CETC 20 Research Institute
Original Assignee
CETC 20 Research Institute
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by CETC 20 Research Institute filed Critical CETC 20 Research Institute
Priority to CN201711467816.5A priority Critical patent/CN108254763B/zh
Publication of CN108254763A publication Critical patent/CN108254763A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108254763B publication Critical patent/CN108254763B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13Receivers
    • G01S19/21Interference related issues ; Issues related to cross-correlation, spoofing or other methods of denial of service

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明提供了一种商用小型无人机远程探测及处置方法,被动探测接收天线阵列接收商用小型无人机辐射的中心频率为5.8GHz图传信号,并将其送入多通道下变频器进行下变频处理,输出中频模拟信号送入控制及信号处理模块;控制及信号处理模块完成对输入模拟输入信号的数字采样、目标检测、方位估计、干扰波束形成以及模数转换等功能,输出中频模拟干扰波束信号至多通道上变频处理器变换为射频信号;多通道上变频器输出的射频信号经多通道功率放大器放大后送入干扰发射天线阵列,干扰发射天线阵列将输入的射频信号向空间辐射,在空间形成干扰波束。本发明可以在完成对目标无人机处置的同时降低对其它正常用户的影响。

Description

一种商用小型无人机远程探测及处置方法
技术领域
本发明属于反无人机技术领域,是一种针对小型商用无人机的被动远程探测及干扰处置方法。
背景技术
目前,对商用小型无人机的探测预警主要是通过雷达、光学成像、热成像等方式进行。由商用小型无人机散射截面积较小(小于0.01m2)、飞行速度较慢(最大飞行速度约为60Km/h)且主要集中在低空域活动,现有的大多数雷达对于低慢小目标的探测能力很弱。国内外有专门针对低空慢速飞行的小型目标开发的雷达系统,系统非常复杂,造价昂贵,且受阵列孔径和辐射功率等因素的限制,有效探测和预警距离相对较短(小于3Km)。光学成像和热成像极易受天气、昼夜等因素影响,无法实现全天候实时探测预警。
目前,对于小型商用无人机的处置方式主要包括硬毁伤处置和干扰处置两大类。硬毁伤处置主要包括导弹毁伤、激光武器毁伤、微波武器毁伤和常规火力毁伤等,通常用于处置军用无人机,但不适用于处置小型商用无人机。从安全和法律方面考虑,受到硬毁伤的无人机可能坠落在人群中或重要设施上,造成人员和重要设施的伤害;从经济方面考虑,采用硬毁伤手段所需要付出的经济价值通常远超出商用小型无人机的价值。因此,干扰方式更适用于处置商用小型无人机。干扰处置方式主要针对商用小型无人机的导航系统和指挥控制系统进行大功率压制干扰,使商用小型无人机的导航、通信等功能失效,从而被迫进入悬停或自动降落模式。全向的大功率压制干扰虽然可以有效干扰商用小型无人机,但也同时会干扰周围其它同频段用户的正常工作,如车载卫星导航仪、Wifi等。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明提供一种远程被动探测及定向干扰的反无人机方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤:
第一步,包含M个独立阵元的被动探测接收天线阵列接收商用小型无人机辐射的图传信号,并送入多通道下变频器进行下变频处理;并行采集并存储下变频得到的M路中频模拟信号;采样频率为Fs,多通道下变频器输出信号的中心频率为f0,每通道存储数据点数长度为时长为L,L≥1024,每次数据采集得到的数据矩阵记为X,大小为M×L维;
第二步,对数据矩阵X的第一行数据并行进行归一化的快速傅里叶变换,设置FFT运算点数为L,得到一行数据向量FX,大小为1×L维;设检测带宽为B,FX中参加检测运算的数据起始序号为
Figure GDA0003010674310000021
结束序号为
Figure GDA0003010674310000022
计算FX中第kstart到kend区间内每一点数据FX(n)模方值并取对数运算,得到数据向量PFX(n)=10log(|FX(n)|2);
根据系统热噪声值确定检测门限值
Figure GDA0003010674310000023
将PFX(n)与门限值T进行比较,若PFX(n)≥T,则判决目标存在,进行后续目标方位估计运算;反之,则判决为目标不存在,返回第一步重新采集数据;
第三步,计算接收数据协方差矩阵
Figure GDA0003010674310000024
对大小为M×M维的协方差矩阵R进行特征值分解,得到从大到小排列的M个特征值λm以及与特征值λm对应的特征向量vm
以最小特征值λM的10倍作为门限,估计前M-1个特征值中对应的目标个数;若λm≥10λM,则判定λm对应为目标,反之则判定为噪声;估计出的目标数量记为K,由剩余的M-K特征值λm对应的特征向量vm组成大小为M×(M-K)维的噪声子空间U,U=[vK+1,…vM];
采用MUSIC算法对目标入射方向进行估计,
Figure GDA0003010674310000025
其中,
Figure GDA0003010674310000026
为方位角θ、仰角
Figure GDA0003010674310000027
方向的扫描阵列流形向量,θ的取值范围为1~360度,
Figure GDA0003010674310000028
的取值范围为0~90度,
Figure GDA0003010674310000029
f为信号中心频率,C=3×108m/s为电磁波传播速度,Pm=[xm,ym,zm]T为第m号接收阵元的位置坐标向量;空间谱数据Pmusic中的第k个峰值对应的方位角和仰角
Figure GDA00030106743100000210
即为第k个目标的方向估计值,k=1,2,…,K;
第四步,设干扰发射天线阵列包含的N个发射阵元的位置坐标矩阵为[P1,P2,…,PN],其中Pn=[xn,yn,zn]T为第n号接收阵元的位置坐标向量;对第k个目标形成干扰波束的权向量
Figure GDA0003010674310000031
其中f′为干扰信号射频中心频率;
第五步,由DDS方法生成N路同步的中频干扰信号S(t)=[s1(t),s2(t),…,sN(t)]T,频率为fIF;采用第k个目标形成干扰波束的权向量对中频干扰信号加权信号
Figure GDA0003010674310000032
将加和信号
Figure GDA0003010674310000033
经过D/A转换和上变频处理后送到对应的N个发射天线单元向空间中发射,在空间中相干叠加形成第k个干扰波束信号。
本发明的有益效果是:相比现有的通过雷达、光电和热成像探测商用小型无人机的方法,本发明只需被动接收商用小型无人机自身所辐射的数据传输信号,具有功耗低、探测距离远且能够全天候工作的优势;相比传统全向大功率压制干扰处置措施,本发明提出的采用数字波束实现定向干扰可以在完成对目标无人机处置的同时降低对其它正常用户的影响。
附图说明
图1是商用小型无人机远程被动探测及定向干扰系统组成示意图;
图2是商用小型无人机远程被动探测及定向干扰系统处理流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明,本发明包括但不仅限于下述实施例。
本发明在商用小型无人机远程被动探测及定向干扰装置的控制及信号处理模块中运行,商用小型无人机远程被动探测及定向干扰系统组成如图1所示。被动探测接收天线阵列接收商用小型无人机辐射的中心频率为5.8GHz图传信号,并将其送入多通道下变频器进行下变频处理,输出中频模拟信号送入控制及信号处理模块;控制及信号处理模块完成对输入模拟输入信号的数字采样、目标检测、方位估计、干扰波束形成以及模数转换等功能,输出中频模拟干扰波束信号至多通道上变频处理器变换为射频信号;多通道上变频器输出的射频信号经多通道功率放大器放大后送入干扰发射天线阵列,干扰发射天线阵列将输入的射频信号向空间辐射,在空间形成干扰波束。
本发明方法主要流程如图2所示。设接收被动探测接收天线阵列包含M(M≥2)个独立的接收天线阵元,多通道下变频模块相应的包含M路独立的下变频通道,下变频后输出的中频信号频率为f0(量纲为兆赫兹,记为MHz);设干扰发射天线阵列包含N(N≥2)个独立的发射天线单元,相应的多通道上变频器和多通道功率放大器分别包含N路独立的上变频通道和功率放大通道。
本发明方法实现步骤如下:
第一步:通过控制及信号处理模块中模数转换器(A/D)并行采集并存储由多通道下变频器输入的M路中频模拟信号。采样频率Fs(量纲为兆赫兹,记为MHz),多通道下变频器输出信号的中心频率为f0(量纲为兆赫兹,记为MHz),每通道存储数据点数长度为时长为L(L≥1024),每次数据采集得到的数据矩阵记为X,大小为M×L维;
第二步:检测探测区域内是否存在目标。对数据矩阵X的第一行数据并行进行归一化的快速傅里叶变换(FFT),设置FFT运算点数为L,得到一行数据向量FX,大小为1×L维。设检测带宽为B(量纲为兆赫兹,记为MHz),矩阵FX中参加检测运算的数据起始序号为kstart,结束序号为kend,计算方法如下:
Figure GDA0003010674310000041
Figure GDA0003010674310000042
计算FX中第kstart到kend区间内每一点数据FX(n)(n=kstart,kstart+1,…,kend)模方值并取对数运算,得到数据向量PFX
PFX(n)=10log(|FX(n)|2) (3)
根据系统热噪声值确定检测门限值T:
Figure GDA0003010674310000043
将PFX(n)(n=kstart,kstart+1,…,kend)与门限值T进行比较,若PFX(n)≥T,则判决目标存在,进行后续目标方位估计运算;反之,则判决为目标不存在,返回第一步重新采集数据。
第三步:目标方位估计。
计算接收数据协方差矩阵R:
Figure GDA0003010674310000051
对大小为M×M维的协方差矩阵R进行特征值分解,可以得到从大到小排列的M个特征值λm(m=1,2,…M)以及与特征值λm对应的特征向量vm(m=1,2,…M)。
以最小特征值λM的10倍作为门限,估计前M-1个特征值中对应的目标个数。若λm≥10λM(m=1,2,…M-1),则判定λm对应为目标,反之则判定为噪声。估计出的目标数量记为K(K≤M-1)。由剩余的M-K特征值λm(m=K+1,…M)对应的特征向量vm组成大小为M×(M-K)维的噪声子空间U。
U=[vK+1,…vM] (6)
采用MUSIC算法对目标入射方向进行估计,计算过程如下:
Figure GDA0003010674310000052
其中H为共轭转置运算符,
Figure GDA0003010674310000053
为方位角θ、仰角
Figure GDA0003010674310000054
方向的扫描阵列流形向量,θ的取值范围为1~360度,
Figure GDA0003010674310000055
的取值范围为0~90度,计算如下:
Figure GDA0003010674310000056
其中,f为信号中心频率,C=3×108m/s为电磁波传播速度,Pm=[xm,ym,zm]T为第m(m=1,2,…M)号接收阵元的位置坐标向量,T为转置运算符。
空间谱数据Pmusic中的第k(k=1,2,…,K)个峰值对应的方位角和仰角
Figure GDA0003010674310000057
即为第k个目标的方向估计值。
第四步:计算数字干扰波束的权值向量。
设干扰发射天线阵列包含的N个发射阵元的位置坐标矩阵为[P1,P2,…,PN],其中Pn=[xn,yn,zn]T为第n(n=1,2,…N)号接收阵元的位置坐标向量,T为转置运算符。对第k(k=1,2,…,K)个目标形成干扰波束的权向量计算如下:
Figure GDA0003010674310000061
其中f′为干扰信号射频中心频率。
第五步:加权输出。
由DDS方法生成N路同步的中频干扰信号S(t)=[s1(t),s2(t),…,sN(t)]T,频率为fIF(量纲为兆赫兹,记为MHz)。采用第k(k=1,2,…,K)个目标形成干扰波束的权向量对中频干扰信号加权信号Sk′(t):
Figure GDA0003010674310000062
将加和信号
Figure GDA0003010674310000063
经过D/A转换和上变频处理后送到对应的N个发射天线单元向空间中发射,在空间中相干叠加形成第k个干扰波束信号。
设接收被动探测接收天线阵列包含25个独立的接收天线阵元,布阵形式为正方形阵列,阵元间距为25.7mm,接收商用小型无人机辐射的5.725GHz~5.825GHz的图传信号。多通道下变频模块相应的包含25路独立的下变频通道,下变频后输出的中频信号频率为f0=15MHz;设干扰发射天线阵列包含25个独立的发射天线单元,发射干扰信号中心频率为1575.42MHz,阵列呈正方形排列,阵元间距为95mm。相应的多通道上变频器和多通道功率放大器分别包含25路独立的上变频通道和功率放大通道。具体实施方式如下:
步骤1:通过控制及信号处理模块中模数转换器(A/D)并行采集并存储由多通道下变频器输入的25路中频模拟信号。采样频率Fs=62MHz,每通道存储数据点数长度为时长为L=1024点,每次数据采集得到的数据矩阵记为X,大小为25×1024维;
步骤2:检测探测区域内是否存在目标。对数据矩阵X的第一行数据并行进行归一化的快速傅里叶变换(FFT),设置FFT运算点数为1024,得到一行数据向量FX,大小为1×1024维。设检测带宽为1MHz,由式(1)和式(2)计算矩阵FX中参加检测运算的数据起始序号为kstart=240,结束序号为kend=264。计算FX中第240到264区间内每一点数据FX(n)(n=240,241,…,264)模方值并取对数运算,由式(3)计算数据向量PFX。使用FX中第1点到第239点数据通过式(4)计算出系统热噪声值确定检测门限值T。将PFX(n)(n=240,241,…,264)与门限值T进行比较,若PFX(n)≥T,则判决目标存在,进行后续目标方位估计运算;反之,则判决为目标不存在,返回步骤1重新采集数据。
步骤3:若步骤2判定存在干扰,采用式(5)计算得到大小为25×25维的接收数据协方差矩阵R。对R进行特征值分解运算,得到从大到小排列的25个特征值λm(m=1,2,…25)以及与特征值λm对应的特征向量vm(m=1,2,…25)。
以最小特征值λ25的10倍作为门限,估计前24个特征值中对应的目标个数。若λm≥10λ25(m=1,2,…24),则判定λm对应为目标,反之则判定为噪声。假设估计出的目标数量记为K=2。由剩余的23特征值λm(m=3,…25)对应的特征向量vm组成大小为25×23维的噪声子空间U。采用式(7)和式(8)进行MUSIC空间谱计算,方位角和仰角的扫描间隔为1°,得到大小为91×360维的矩阵
Figure GDA0003010674310000071
空间谱数据Pmusic中的两个个峰值对应的方位角和仰角
Figure GDA0003010674310000072
Figure GDA0003010674310000073
即为两个个目标的方向估计值。
步骤4:通过式(9)计算出两组数字干扰波束的权值向量
Figure GDA0003010674310000074
Figure GDA0003010674310000075
大小均为25×1维。射频信号中心频率为1575.42MHz。
步骤5:由DDS方法生成25路同步的中心频率为f′=15.42MHz的中频干扰信号S(t)=[s1(t),s2(t),…,s25(t)]T。分别用两组权值
Figure GDA0003010674310000076
Figure GDA0003010674310000077
同式(10)计算得到两组加权信号S′1(t)和S′2(t),将信号S′1(t)+S′2(t)经过D/A转换和上变频处理后送到对应的25个发射天线单元向空间中发射,在空间中相干叠加形成第2个干扰波束信号。

Claims (1)

1.一种商用小型无人机远程探测及处置方法,其特征在于包括下述步骤:
第一步,包含M个独立阵元的被动探测接收天线阵列接收商用小型无人机辐射的图传信号,并送入多通道下变频器进行下变频处理;并行采集并存储下变频得到的M路中频模拟信号;采样频率为Fs,多通道下变频器输出信号的中心频率为f0,每通道存储数据点数长度为时长为L,L≥1024,每次数据采集得到的数据矩阵记为X,大小为M×L维;
第二步,对数据矩阵X的第一行数据并行进行归一化的快速傅里叶变换,设置FFT运算点数为L,得到一行数据向量FX,大小为1×L维;设检测带宽为B,FX中参加检测运算的数据起始序号为
Figure FDA0003010674300000011
结束序号为
Figure FDA0003010674300000012
计算FX中第kstart到kend区间内每一点数据FX(n)模方值并取对数运算,得到数据向量PFX(n)=10log(|FX(n)|2);
根据系统热噪声值确定检测门限值
Figure FDA0003010674300000013
将PFX(n)与门限值T进行比较,若PFX(n)≥T,则判决目标存在,进行后续目标方位估计运算;反之,则判决为目标不存在,返回第一步重新采集数据;
第三步,计算接收数据协方差矩阵
Figure FDA0003010674300000014
对大小为M×M维的协方差矩阵R进行特征值分解,得到从大到小排列的M个特征值λm以及与特征值λm对应的特征向量vm
以最小特征值λM的10倍作为门限,估计前M-1个特征值中对应的目标个数;若λm≥10λM,则判定λm对应为目标,反之则判定为噪声;估计出的目标数量记为K,由剩余的M-K特征值λm对应的特征向量vm组成大小为M×(M-K)维的噪声子空间U,U=[vK+1,…vM];
采用MUSIC算法对目标入射方向进行估计,
Figure FDA0003010674300000015
其中,
Figure FDA0003010674300000016
为方位角θ、仰角
Figure FDA0003010674300000017
方向的扫描阵列流形向量,θ的取值范围为1~360度,
Figure FDA0003010674300000018
的取值范围为0~90度,
Figure FDA0003010674300000021
f为信号中心频率,C=3×108m/s为电磁波传播速度,Pm=[xm,ym,zm]T为第m号接收阵元的位置坐标向量;空间谱数据Pmusic中的第k个峰值对应的方位角和仰角
Figure FDA0003010674300000022
即为第k个目标的方向估计值,k=1,2,…,K;
第四步,设干扰发射天线阵列包含的N个发射阵元的位置坐标矩阵为[P1,P2,…,PN],其中Pn=[xn,yn,zn]T为第n号接收阵元的位置坐标向量;对第k个目标形成干扰波束的权向量
Figure FDA0003010674300000023
其中f′为干扰信号射频中心频率;
第五步,由DDS方法生成N路同步的中频干扰信号S(t)=[s1(t),s2(t),…,sN(t)]T,频率为fIF;采用第k个目标形成干扰波束的权向量对中频干扰信号加权信号
Figure FDA0003010674300000024
将加和信号
Figure FDA0003010674300000025
经过D/A转换和上变频处理后送到对应的N个发射天线单元向空间中发射,在空间中相干叠加形成第k个干扰波束信号。
CN201711467816.5A 2017-12-29 2017-12-29 一种商用小型无人机远程探测及处置方法 Active CN108254763B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711467816.5A CN108254763B (zh) 2017-12-29 2017-12-29 一种商用小型无人机远程探测及处置方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711467816.5A CN108254763B (zh) 2017-12-29 2017-12-29 一种商用小型无人机远程探测及处置方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108254763A CN108254763A (zh) 2018-07-06
CN108254763B true CN108254763B (zh) 2021-06-08

Family

ID=62724544

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711467816.5A Active CN108254763B (zh) 2017-12-29 2017-12-29 一种商用小型无人机远程探测及处置方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108254763B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11166212B2 (en) * 2018-07-26 2021-11-02 Qualcomm Incorporated Elevation based mode switch for 5G based aerial UE
CN109889287A (zh) * 2019-05-07 2019-06-14 南京智能信通科技发展有限公司 一种基于四元假设检验的非法信号源检测方法
CN114221727B (zh) * 2021-12-16 2024-05-24 浙江建德通用航空研究院 一种无人机与互联车辆wlan系统的同频干扰表征方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103630910A (zh) * 2013-12-13 2014-03-12 武汉大学 一种gnss接收机设备的抗干扰方法
CN104678368A (zh) * 2015-02-16 2015-06-03 零八一电子集团有限公司 一维相扫三坐标雷达空域自适应干扰抑制方法
CN106788653A (zh) * 2016-11-25 2017-05-31 西安电子科技大学 一种基于协方差矩阵重构的自适应波束形成方法
CN106886032A (zh) * 2017-02-24 2017-06-23 重庆大学 一种无人机欺骗性电子干扰系统
CN107102298A (zh) * 2017-06-28 2017-08-29 西安电子科技大学 基于迭代互耦校正的雷达协方差矩阵重构波束形成方法
CN107271968A (zh) * 2017-08-08 2017-10-20 南充驭云创新科技有限公司 一种用于反无人机的干扰系统及其工作方法
CN107328306A (zh) * 2017-06-21 2017-11-07 北京东远润兴科技有限公司 一种低慢小飞行设备反制装置及其方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7916068B2 (en) * 2009-03-30 2011-03-29 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force Generalized inner product method and apparatus for improved detection and discrimination

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103630910A (zh) * 2013-12-13 2014-03-12 武汉大学 一种gnss接收机设备的抗干扰方法
CN104678368A (zh) * 2015-02-16 2015-06-03 零八一电子集团有限公司 一维相扫三坐标雷达空域自适应干扰抑制方法
CN106788653A (zh) * 2016-11-25 2017-05-31 西安电子科技大学 一种基于协方差矩阵重构的自适应波束形成方法
CN106886032A (zh) * 2017-02-24 2017-06-23 重庆大学 一种无人机欺骗性电子干扰系统
CN107328306A (zh) * 2017-06-21 2017-11-07 北京东远润兴科技有限公司 一种低慢小飞行设备反制装置及其方法
CN107102298A (zh) * 2017-06-28 2017-08-29 西安电子科技大学 基于迭代互耦校正的雷达协方差矩阵重构波束形成方法
CN107271968A (zh) * 2017-08-08 2017-10-20 南充驭云创新科技有限公司 一种用于反无人机的干扰系统及其工作方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN108254763A (zh) 2018-07-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107678023B (zh) 一种对民用无人机的无源定位和识别系统
CN111458711B (zh) 星载双波段sar系统和舰船目标的探测方法
CA2411615C (en) Surface wave radar
CN108254763B (zh) 一种商用小型无人机远程探测及处置方法
US20160069994A1 (en) Sense-and-avoid systems and methods for unmanned aerial vehicles
CN101881822B (zh) 一种针对共享谱雷达同频干扰的抑制方法
CN105044684B (zh) 基于射频隐身的mimo跟踪雷达发射波束的形成方法
CN106909779A (zh) 基于分布式处理的mimo雷达克拉美罗界计算方法
CN103954941B (zh) 一种机载相控阵雷达二维多脉冲的认知杂波抑制方法
CN104393883B (zh) 基于改进的功率倒置法的ads‑b压制式干扰抑制方法
CN114660552B (zh) 星载gnss-s雷达舰船目标信号接收与直射干扰抑制方法
CN104345301A (zh) 机载mimo雷达非自适应杂波预滤波空时二维对消方法
CN101907702A (zh) 用于mimo雷达的两维多脉冲对消器
CN107748364A (zh) 基于降秩多级维纳滤波器的低空风切变风场速度估计方法
CN113466797A (zh) 基于杂波脊匹配稀疏恢复的双基sar空-时杂波抑制方法
CN102393517B (zh) 基于密度加权的模拟退火稀疏合成孔径雷达成像方法
Navrátil et al. Demonstration of space-time adaptive processing for DSI suppression in a passive radar
Pandey et al. Space Time Adaptive Processing for High Signal to Clutter Ratio Target's Detection Radar System
CN107490791A (zh) 一种基于mimo体制的共形阵机载雷达杂波抑制方法
Gogineni et al. Sounding and imaging of fast flowing glaciers and ice-sheet margins
CN109709523B (zh) 一种WiFi无源雷达的城市建筑环境杂波抑制方法
Zhao et al. Active phased array radar-based 2D beamspace MUSIC channel estimation for an integrated radar and communication system
Tan et al. Signal processing for airborne passive radar
Li et al. A Novel Towed Jamming Suppression with FDA-MIMO Radar
Chang et al. An advanced scheme for range ambiguity suppression of spaceborne SAR based on cocktail party effect

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant