【摘 要】
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相控雷达具可靠性高、工作方式灵活、便于利用空域自由度抗干扰等优势,成为新装备研发首选体制。目前主流的机载相控阵以平面阵为主,存在着自重大、观测方向有限、不利于载机的气动一致性等缺点。将机身和相控阵天线共形一体化、载机平台小型化来提升预警机的飞行性能、探测性能及战场生存能力是当前预警机研发的一个重要方向。干扰和杂波一直是制约预警机探测性能的瓶颈问题。相对于平面阵,共形阵面临的干扰和杂波抑制问题更加复
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相控雷达具可靠性高、工作方式灵活、便于利用空域自由度抗干扰等优势,成为新装备研发首选体制。目前主流的机载相控阵以平面阵为主,存在着自重大、观测方向有限、不利于载机的气动一致性等缺点。将机身和相控阵天线共形一体化、载机平台小型化来提升预警机的飞行性能、探测性能及战场生存能力是当前预警机研发的一个重要方向。干扰和杂波一直是制约预警机探测性能的瓶颈问题。相对于平面阵,共形阵面临的干扰和杂波抑制问题更加复杂和困难,需要在信号模型及处理方法上开展深入研究。这种研究对于提升复杂战场环境下的雷达性能具有重要的理论意义与实际价值。空时自适应处理（STAP）技术是针对地面复杂环境的一种运动平台雷达的杂波抑制技术。传统的STAP方法需要大量的独立同分布样本来估计杂波及干扰的统计特性,构造空时域的滤波器对杂波和干扰进行抑制。阵列共形造成的阵面弯曲会使不同距离门的杂波具有不同的空时二维特性引起杂波非平稳。真实环境及系统中的各种非理想因素会导致杂波非均匀,这些都严重影响着STAP方法的性能。为了有效地对机载共形阵雷达的杂波与干扰进行抑制,本文分别从单快拍稀疏重构杂波协方差矩阵、非平稳杂波环境下的干扰角度估计、基于动态字典矩阵的自适应训练样本补偿方法及非均匀环境的样本挑选方法等方面进行了研究,具体如下:一、研究了利用稀疏重构原理估计杂波协方差矩阵的STAP方法。机载共形阵特殊阵列构型导致的杂波非平稳会使大部分训练样本无法满足独立同分布条件,只利用单快拍数据或少快拍数据重构待检测单元的杂波协方差矩阵是一个值得研究的问题。在第三章中,提出了一种通过先验知识（KA）构造杂波空时导向矢量字典矩阵后,利用基于协方差估计的半参数/稀疏迭代（SPICE）方法估计杂波功率矩阵从而构造协方差矩阵的KASPICE-STAP方法。相比与传统稀疏重构STAP方法,所提方法具有不需要估计超参数,计算复杂度低,可得到解析解等优点。仿真数据处理实验表明,所提方法可以在只利用待检测单元本身数据的情况下获得良好的杂波抑制性能。二、研究了机载共形阵雷达干扰抑制方法。共形阵会引起杂波非平稳,而干扰却不会随载机阵型变化而改变,所以常规的STAP方法很难有效地在抑制共形阵杂波的同时抑制干扰。在第四章中,具体分析了机载共形阵雷达干扰的特性,并提出了一种可以同时抑制杂波和干扰的稀疏重构STAP方法。干扰在每个多普勒单元具有相同的角度,利用该特性所提方法选取清晰区的多普勒单元对应的俯仰角-方位角平面估计干扰的方位角和俯仰角。之后结合先验信息构造包含杂波与干扰空时导向矢量的字典矩阵,估计字典矩阵对应的功率矩阵后可以重构杂波加干扰协方差矩阵。仿真数据结果证明,所提方法可以很好地估计出干扰的角度并可以有效地抑制机载共形阵雷达的杂波和干扰。三、研究了基于动态字典矩阵的自适训练样本补偿算法。为了降低共形阵或非正侧视阵引起的杂波非平稳,一些学者提出了将训练样本的杂波谱中心补偿至待检测单元杂波谱中心的训练样本补偿算法。该类算法普遍需要准确的先验信息来估计每个距离门的杂波谱中心,然而在真实环境中会存在各种非理想因素导致先验信息不准确。为此,在第五章中提出了基于动态字典矩阵的自适应杂波谱中心估计方法。该方法在全局网格划分后,依据最大功率点对应的位置进行局部网格划分,同时采取基字典矩阵不变的策略以确保功率估计准确性。仿真实验表明所提方法可以在较小的运算负担下较为准确地估计各距离门的杂波谱中心。四、研究了非均匀杂波环境中样本挑选及杂波协方差矩阵重构方法。现实中存在的各种非理想因素导致的杂波非均匀会严重影响杂波抑制性能,在有限的样本中挑选合适的训练样本重构准确的杂波协方差矩阵可以有效地提升STAP方法的杂波抑制性能。第六章中,提出了基于知识辅助的马氏距离度量学习STAP方法。该方法利用先验的地形及雷达系统参数构造每个距离门的杂波协方差矩阵及回波数据,之后结合马氏距离度量学习的思路判别每个距离门中是否可能存在目标,并将样本进行分组。将分组后不存在目标的样本作为训练样本,计算其与待检测单元数据间的相似性。选择与待检测单元相似性较高的样本,并依据相似性赋予它们不同权重,进而重构杂波加噪声协方差矩阵。实测数据处理实验表明,该方法可以更为有效地挑选与待检测单元相似性较高的训练样本,从而提升杂波抑制性能。
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