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1、空時(shí)自適應(yīng)處理(STAP)技術(shù)可以有效抑制機(jī)載雷達(dá)雜波和干擾,改善動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)性能。但是,由于雷達(dá)接收的空時(shí)數(shù)據(jù)的維數(shù)往往很大,進(jìn)行全空時(shí)域的自適應(yīng)處理主要存在兩個(gè)問(wèn)題:一是計(jì)算量太大,處理器硬件難以實(shí)現(xiàn);二是估算雜波協(xié)方差矩陣所需的獨(dú)立同分布(IID)參考單元太多,實(shí)際難以滿足。為避開上述問(wèn)題,人們開展了大量降維STAP研究,目的是解決STAP在實(shí)際工程上實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題,這也是開展本文工作的主要目的。本文的主要工作包括以下幾個(gè)方面:
2、 1.第二章在介紹降維原理和橫虛警檢測(cè)(CFAR)方法的基礎(chǔ)上,提出了一種JDL-MWF兩級(jí)降維STAP方法。該方法首先根據(jù)雜波分布的先驗(yàn)信息,對(duì)接收數(shù)據(jù)進(jìn)行空時(shí)局域化處理,降低雜波自由度,實(shí)現(xiàn)固定結(jié)構(gòu)降維;然后級(jí)聯(lián)部分MWF對(duì)局域化輸出進(jìn)行自適應(yīng)雜波抑制,實(shí)現(xiàn)二次降維和動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。JDL-MWF算法可以進(jìn)一步降低計(jì)算量和樣本要求,有利于工程化實(shí)現(xiàn)。 2.第三章主要研究直接利用先驗(yàn)信息改善雜波抑制性能的問(wèn)題。在載機(jī)速度和雷達(dá)
3、參數(shù)給定時(shí),雜波在角度-多普勒空間的分布軌跡是已知的。本章充分利用這一先驗(yàn)信息來(lái)設(shè)計(jì)機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)兩維兩脈沖雜波對(duì)消器(TDPC)。首先建立了雜波和動(dòng)目標(biāo)信號(hào)的矩陣-向量模型,并在雜波矩陣-向量模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建了關(guān)于TDPC系數(shù)的最小二乘代價(jià)函數(shù),從而優(yōu)化得到關(guān)于TDPC的濾波器權(quán)系數(shù)。TDPC是一空時(shí)兩維雜波對(duì)消器,在基于雜波模型的設(shè)計(jì)中,考慮了偏航角和俯仰角的變化對(duì)雜波分布軌跡的影響。TDPC既適用于正側(cè)面陣?yán)走_(dá)也適用于非正側(cè)面陣?yán)?/p>
4、達(dá)。因此,與用作地基雷達(dá)雜波預(yù)處理的兩脈沖對(duì)消器和多脈沖對(duì)消器一樣,TDPC也可用作機(jī)載雷達(dá)的雜波預(yù)濾波器來(lái)進(jìn)一步改善常規(guī)MTI處理和降維STAP算法的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)性能。此外,本章還在兩維兩脈沖對(duì)消器的基礎(chǔ)上提出了自適應(yīng)兩維脈沖雜波對(duì)消處理方法。自適應(yīng)兩維脈沖雜波對(duì)消處理屬于前多普勒STAP技術(shù),該方法通過(guò)距離單元內(nèi)時(shí)域滑窗估計(jì)雜波相關(guān)矩陣,降低了對(duì)訓(xùn)練樣本的要求。 3.第四章提出了一種空時(shí)可分離自適應(yīng)雜波抑制方法。全維STAP權(quán)
5、向量本質(zhì)上是一個(gè)空時(shí)不可分離濾波器,實(shí)際中由于空時(shí)維數(shù)很高,全維STAP的計(jì)算量和樣本要求非常高,這限制了全維STAP器的實(shí)際應(yīng)用。本章從全維STAP出發(fā),首先建立了空域權(quán)向量和時(shí)域權(quán)向量的雙二次代價(jià)函數(shù),然后提出了雙迭代算法(BIA)求解空域權(quán)向量和時(shí)域權(quán)向量,實(shí)現(xiàn)對(duì)雜波的空時(shí)可分離濾波(STSF)。同時(shí),還利用循環(huán)最小化思想討論了算法的收斂性,基于仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)表明,BIA算法具有快速收斂性。STSF方法本質(zhì)上是一種雙邊自適應(yīng)
6、波束形成算法,與全維STAP方法相比,有效地降低了運(yùn)算量和對(duì)訓(xùn)練樣本的要求,因此,STSF方法也是一種有效的降維STAP方法。此外,利用空時(shí)可分離濾波器雙邊自適應(yīng)波束形成的特點(diǎn),將其推廣應(yīng)用到正交MIMO雷達(dá)發(fā)射天線與接收天線自適應(yīng)波束形成處理中。計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)表明了算法的有效性和優(yōu)越性。 4.第五章提出了一種低秩逼近空時(shí)自適應(yīng)處理(LRA-STAP)方法。最優(yōu)STAP器本質(zhì)上是一時(shí)空不可分離濾波器,并且可以自然地寫成空時(shí)二維權(quán)
7、矩陣的形式。首先給出了空時(shí)權(quán)矩陣的雙線性正交表達(dá)形式和低秩近似雙線性正交分解形式,并分別建立了相應(yīng)的空時(shí)自適應(yīng)雜波抑制的雙二次代價(jià)函數(shù),從而將最優(yōu)STAP處理器中的二次優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為新代價(jià)函數(shù)中的雙二次優(yōu)化問(wèn)題。為了求解雙二次代價(jià)函數(shù)實(shí)現(xiàn)LRA-STAP處理,提出了多階段分解處理方法,即,每一階段采用BIA算法求解一組正交分量,有效降低了樣本要求,同時(shí)構(gòu)建阻塞矩陣對(duì)空時(shí)二維數(shù)據(jù)進(jìn)行雙邊降維,提高運(yùn)算效率。LRA-STAP算法具有很好的格
8、型結(jié)構(gòu),實(shí)際處理中可以視情況進(jìn)行簡(jiǎn)單截?cái)嘁越档瓦\(yùn)算量。LRA-STAP算法本質(zhì)上是尋找一組STSF來(lái)逼近空時(shí)不可分離濾波器,與全維STAP算法相比,具有樣本要求小、計(jì)算復(fù)雜度低的優(yōu)點(diǎn)。 5.第六章提出了一種兩級(jí)降維LRA-STAP方法。前一章對(duì)LRA-STAP的研究主要針對(duì)全空時(shí)域數(shù)據(jù)進(jìn)行的,而實(shí)際上載機(jī)速度和雷達(dá)系統(tǒng)工作參數(shù)對(duì)信號(hào)處理機(jī)來(lái)說(shuō)是已知的,并且其決定了雷達(dá)雜波在角度-多普勒空間的分布軌跡,根據(jù)這一先驗(yàn)知識(shí)可以預(yù)先用固
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