【摘 要】
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空时自适应处理（STAP）相较于传统的脉冲多普勒雷达信号处理，扩展了信号的处理维度，使得杂波和目标在空时联合域得以区分。基于稀疏表示理论和杂波谱的稀疏性，稀疏恢复STAP（SR-STAP）实现了小样本条件下的杂波抑制。针对SR-STAP方法存在未知偏航角时性能下降的问题，提出了一种基于非线性回归的杂波重构STAP方法。首先，基于SR杂波谱，以离群度为收敛目标迭代地剔除脊外散点，并进行坐标加权的非线
【基金项目】
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国家自然科学基金（62001507）； 陕西省高校科协青年人才托举计划（20210106）；
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空时自适应处理（STAP）相较于传统的脉冲多普勒雷达信号处理，扩展了信号的处理维度，使得杂波和目标在空时联合域得以区分。基于稀疏表示理论和杂波谱的稀疏性，稀疏恢复STAP（SR-STAP）实现了小样本条件下的杂波抑制。针对SR-STAP方法存在未知偏航角时性能下降的问题，提出了一种基于非线性回归的杂波重构STAP方法。首先，基于SR杂波谱，以离群度为收敛目标迭代地剔除脊外散点，并进行坐标加权的非线性回归，实现杂波脊模型参数的精确估计；然后，基于一次筛选的结果，再次通过非线性回归的方法精确估计杂波谱；最后，基于以上的估计结果完成杂波的重构和抑制。仿真结果验证了该杂波重构STAP方法的有效性，且相较于现有STAP方法，取得了更优的空时频率响应和SINR损失，有效提高了杂波抑制和动目标检测的性能。
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