【摘 要】
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机载雷达的平台系统安装在载机上,因而具有视线宽阔、调整灵活等优点,因此得到了广泛的应用。但是由于机载雷达下视工作的强地物杂波,并且机载雷达的杂波具有空-时耦合的特性,所以只从时域或空域进行杂波滤除难以有效抑制,目标信号被完全淹没在强杂波的背景之下而难以检测。因此机载雷达要实现运动目标检测(Motive target detection,MTD)首先要解决的重要难题就是杂波抑制问题,而空时自适应处理
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机载雷达的平台系统安装在载机上,因而具有视线宽阔、调整灵活等优点,因此得到了广泛的应用。但是由于机载雷达下视工作的强地物杂波,并且机载雷达的杂波具有空-时耦合的特性,所以只从时域或空域进行杂波滤除难以有效抑制,目标信号被完全淹没在强杂波的背景之下而难以检测。因此机载雷达要实现运动目标检测(Motive target detection,MTD)首先要解决的重要难题就是杂波抑制问题,而空时自适应处理(Space-time adaptive processing,STAP)技术为机载雷达能够实现对杂波的滤除进而能够实现MTD提供了一个很重要的方法。但是传统STAP收敛于稳态解要求2倍空时滤波器维数的独立同分布样本,即便是降维和降秩STAP,要满足输出信干比相对于最优滤波器的损耗小于3d B这个条件,也需要相当数量的独立同分布(Independent and identically distributed,IID)训练样本。而在实际应用中,由于受到各类环境因素的影响,造成机载雷达下视工作环境的非均匀性、非平稳性,因此2倍空时滤波器维数的IID训练样本数量往往难以保证,从而严重影响了STAP的杂波抑制性能。经过几十年的发展,在传统STAP的基础上,衍生出了非均匀下知识辅助(KA)-STAP、基于稀疏恢复的STAP等各类方法,且这些方法在杂波抑制、目标信号检测方面的性能均得到了显著提升,但是由于机载雷达在实际应用中的复杂工作环境所导致的训练样本数量不充足,且多为非均匀非平稳的样本,因此造成了STAP在进行杂波抑制时性能严重下降的问题。现有的KA-STAP算法中的预白化类STAP算法,虽然在理想情况下具有极高的收敛速度,但是在实际应用中因为各类阵列误差的存在严重影响了预白化类STAP算法性能。然而现有的基于KA-STAP的阵列误差校正算法虽然已经达到了较好的校正效果,但是针对阵元幅相误差、阵元位置误差及阵元互耦效应分别进行校正的步骤较为繁杂,且因各类误差都是方位依赖的,所以即便是将各类误差进行合并校正,也要使用各个入射方向的校正源依次对各个入射方向的合并误差进行校正,耗时较多。在雷达阵列信号处理的领域,线性调频(Linear frequency modulation,LFM)信号(又称Chirp信号)是一种广泛使用的低截获概率信号。尤其是宽带(Wideband,WB)LFM信号不仅具有很高的辐射能量而且具有很高的距离分辨能力,又因为具有超宽带的特性,所以WBLFM信号在各种体制的雷达中有着越来越广泛的应用。目前已有的宽带LFM-STAP模型(又称WBLFM-STAP模型)表达方式复杂且与传统STAP的表达形式不一致,进而导致在WBLFM-STAP模型下的算法复杂,且无法沿用传统STAP的一些算法进行数据处理。针对这两个问题,本论文开展了相应技术研究,具体研究内容如下:针对窄带机载雷达基于KA-STAP的阵列误差校正算法存在的相关问题,本文针对阵元幅相误差、位置误差及互耦效应这三种类型的误差对KA-STAP产生的影响没有分别进行估计,而是将此三种类型的误差看做一个整体即阵列综合误差以便进行整体校正。同时提出了当机载雷达静止于地面或悬停于空中时取遍机载雷达阵列天线波位数?内的所有天线波束指向及相应的角反射器校正源入射方向就可以得到综合误差估计数据库,而利用此数据库就可以实现先验杂波协方差矩阵(Clutter covariance matrix,CCM)和目标空-时导向矢量的校正。针对目前已有的WBLFM-STAP模型存在形式较为复杂因而不利于进行CCM估计及一些后续工作的问题,本文对WBLFM-STAP模型进行了修正,这种修正模型既是对传统STAP模型的改进使之适用于宽带条件,又能沿用传统STAP的各类处理算法和流程,因此便于引用传统STAP的一些算法进行数据处理。对于WBLFM-STAP模型下的杂波抑制存在小样本、非均匀非平稳的问题,本文将KA-STAP算法引入到此模型中,用以在进行杂波抑制的同时减少系统对IID训练样本数量的需求。
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