非合作双平台机载雷达杂波建模与STAP研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61771095
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0112.雷达原理与技术
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Based on the application of low altitude aircraft stealth target detection for the airborne early warning radar in complex environment, this project will finish the clutter modeling and develop reduced-dimension STAP algorithm for the non cooperative double platform airborne radar. Taking into account the characteristics of dual platform radar, the widely applicable clutter modeling will be studied, the clutter spectral and major factors which affect the non-homogeneous clutter will be analyzed in detial. A new method for selecting auxiliary channels in reduced-dimension space–time adaptive processing (STAP) based on maximum cross-correlation energy will be proposed for dual platform airborne radar. The proposed approach will achieve the desired output signal-to-interference-noise performance with the minimum number of auxiliary channels. Consequently, the proposed approach can reduce the requirement of the sample support dramatically. The compensation of non-homogeneous clutter is another major priority. By the new proposed STAP algorithm and clutter knowledge-based compensation method, the STAP will perform properly in the practical non-homogeneous clutter environment in which the number of independent identical distribute samples is limited. Thus, the stealth target detection performance will be enhanced, and this work can lay the theoretical foundation for the application of airborne dual platform radar.
本项目以预警机雷达复杂环境下的隐身目标以及低空突防飞行器检测为应用背景,开展机载非合作双平台雷达杂波建模和降维STAP算法研究。针对机载非合作双平台雷达平台的工作特点,建立杂波模型,并详细分析杂波谱特征以及非均匀性杂波的关键影响因素。基于杂波认知的思想,从最大互相关能量角度出发,发展降维STAP算法辅助通道快速选择算法理论,实现在同样的杂波抑制性能条件下,达到降低机载非合作双平台雷达降维STAP处理的自适应自由度和计算复杂度的目的,并研究基于杂波认知的非均匀杂波自适应补偿方法,使得空时自适应处理算法可以在独立同分布样本个数极其有限的现实非均匀环境中应用问题,提升隐身目标检测能力,为机载非合作双平台雷达工程应用奠定理论基础。

结项摘要

自二次世界大战之后,雷达在战争中的重要性越来越凸显,在现代战役中掌握制空权更成为赢得胜利的关键。自从上世纪70年代以来,美国就开始了飞机射频隐身技术研究。从最早的隐身飞机F-117A,到后来的B-2隐身轰炸机,再到F-22和F-35,美国已逐渐掌握飞机射频隐身技术,“隐身目标”成为现代雷达的一个重要威胁。. 本项目以预警机雷达复杂环境下的隐身目标以及低空突防飞行器检测为应用背景,开展机载非合作双平台雷达杂波建模和降维STAP算法研究。针对机载非合作双平台雷达平台的工作特点,建立杂波模型,并详细分析杂波谱特征以及非均匀性杂波的关键影响因素。基于杂波认知的思想,从最大互相关能量角度出发,发展降维STAP算法辅助通道快速选择算法理论,实现在同样的杂波抑制性能条件下,在同样的杂波抑制性能条件下,将STAP辅助通道个数降低为2~3个,降低机载非合作双平台雷达降维STAP处理时的计算复杂度,着重解决现实非均匀环境中独立同分布样本个数极其有限的问题,使可用的独立同分布样本个数仅有5个也可正常工作,达到降低机载非合作双平台雷达降维STAP处理的自适应自由度和计算复杂度的目的,并研究基于杂波认知的非均匀杂波自适应补偿方法,使得空时自适应处理算法可以在独立同分布样本个数极其有限的现实非均匀环境中应用问题,提升隐身目标检测能力,为机载非合作双平台雷达工程应用奠定理论基础。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Knowledge-Aided Target Detection for Multistatic Passive Radar
多基地无源雷达的知识辅助目标检测
  • DOI:
    10.1109/access.2019.2911910
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Sun Guohao;Zhang Wei;Tong Jun;He Zishu;Wang Zhihang
  • 通讯作者:
    Wang Zhihang
Data-dependent reduced-dimension STAP
数据相关的降维STAP
  • DOI:
    10.1049/iet-rsn.2018.5473
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IET Radar Sonar and Navigation
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Zhang Wei;Han Minghua;He Zishu;Li Huiyong
  • 通讯作者:
    Li Huiyong
Reduced Dimension STAP Based on Sparse Recovery in Heterogeneous Clutter Environments
异构杂波环境下基于稀疏恢复的降维STAP
  • DOI:
    10.1109/taes.2019.2921141
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Wei Zhang;Ruixue An;Ningyu He;Zishu He;Huiyong Li
  • 通讯作者:
    Huiyong Li
Enhanced Detection of Doppler-Spread Targets for FMCW Radar
FMCW 雷达多普勒扩展目标的增强检测
  • DOI:
    10.1109/taes.2019.2925433
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Zhang Wei;Li Huiyong;Sun Guohao;He Zishu
  • 通讯作者:
    He Zishu
Joint System Design for Coexistence of MIMO Radar and MIMO Communication
MIMO 雷达与 MIMO 通信共存的联合系统设计
  • DOI:
    10.1109/tsp.2018.2831624
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Signal Processing
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Qian Junhui;Lops Marco;Zheng Le;Wang Xiaodong;He Zishu
  • 通讯作者:
    He Zishu

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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