自适应极化空时处理结构与算法研究

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雷达在农业、生态、气象和军事等领域均有广泛的应用。随着现代电磁环境越来越复杂,如何充分利用雷达回波中的信息,提高算法的探测能力,一直是学者们研究的重点。雷达回波信号中除了有角度和多普勒信息以外,还包含有极化信息。因此,如果能在雷达探测目标时同时引入空时自适应技术和极化滤波技术,这不仅可以很好的解决慢动目标的检测问题,而且还能更好的抑制杂波和干扰,改进雷达系统整机的目标探测能力。本文的研究对象为机载相控阵雷达。为了将极化信息和角度-多普勒信息充分利用,提高雷达在非均匀杂波环境下的检测性能,本文将广义似然比的极化空时联合(PST-GLR)算法以及局域化的广义似然比极化空时联合(PSTL-GLR)算法应用于非均匀杂波环境,开展了以下工作:(1)模拟仿真了PST-GLR算法在非均匀杂波环境下的目标检测概率曲线。仿真结果表明,在该杂波环境下,PST-GLR算法仍然能够得到较高的检测概率。(2)仿真分析了在非均匀杂波环境下PSTL-GLR算法的目标检测性能。仿真结果表明,在此种杂波环境下,PSTL-GLR算法的检测性能与高斯杂波环境下的检测性能相比有明显下降,但仍具有一定的实用意义。(3)提出了一种极化空时域目标全频域检测的结构。该结构是在目标信号未知的情况下,将多普勒频率域同时分成几个局域化区域,利用PSTL-GLR算法对各个区域分别做信号检测。仿真结果表明,在信号-杂波比值(SCR)大于-10dB时,可得到较为理想的检测概率曲线,证实了这种全频域目标检测结构的可行性。
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