机载雷达非自适应杂波抑制方法及应用研究

摘要

机载平台的运动特性会使得杂波呈现强烈的空时耦合特性，为了有效地进行机载平台杂波的抑制，空时自适应处理(Space Time Adaptive Processing,STAP)技术得到了空前发展，但是传统的STAP技术一般认为杂波是均匀分布的，但是实际上机载雷达所处的环境是相当复杂的，杂波不可能均匀分布，这样便会使得传统的STAP技术在杂波处理中出现杂波谱扩散难以达到理想的杂波抑制效果。雷达技术的发展使得天线阵元的数目日益庞大，从而使得雷达需要处理的信号维数越来越高，对于雷达实时处理的性能提出了更高的要求。因此我们研究针对高维小样本条件下的雷达处理技术迫在眉睫，本文以机载雷达为背景，介绍了运算复杂度低并且受样本影响较小的非自适应杂波抑制方法，主要包括以下内容：
　　1、第二章主要介绍了机载雷达非自适应两维脉冲相消算法（Non-Adaptive Two Dimensional Pulse-to-pulse Cancellation,Non-ATDPC），该算法以机载雷达为背景，其核心思想便是通过构造一个系数对消矩阵在一个相干处理间隔（Coherent Processing Interval，CPI）内进行相邻两个脉冲的对消处理，该矩阵只与雷达的工作参数以及机载雷达的空间几何信息有关，通过对消操作可以有效地抑制大部分杂波能量，其主要优点是不依赖于样本避免了大量运算以及对于大量独立同分布样本的需求，算法在设计过程中也考虑机载雷达的偏航角，因此它可以运用于雷达的各种状态（正视、斜视、前视），因此有效地拓宽了其实用范围。该算法可以看成是我们进行一些经典的降维算法FA（Factored Approach,FA）、EFA（Extended Factored Approach,EFA）等之前的预滤波处理，后续仿真也证实经过预滤波操作以后比单纯进行时域降维操作的性能更优。
　　2、第三章主要介绍了机载雷达空域两级降维自适应处理方法（Space Two-Stage Dimension Reduction，S-TSDR），针对机载雷达面对的真实的杂波环境中遇到的问题—小样本大阵列这样的条件，传统的先时域多普勒处理后空域自适应处理的算法如FA、EFA算法的样本需求量不足，这样便导致了雷达杂波抑制性能下降的问题，针对这一问题，我们提出的S-TSDR方法能够在大阵列条件下降低对于训练样本的需求以及算法的运算量。该算法的主要思想是利用Kronecker直积的性质，将多普勒滤波后得到的长的空域数据分解为两个短向量的Kronecker积，这样便得到了一双二次代价函数，然后利用循环迭代的思想即可求得其最优解，该方法具有良好的快速收敛性能便可以有效地提高机载雷达信号处理的实时性能。
　　3、第四章主要介绍了基于模拟城市建筑模型的非均匀杂波抑制方法，该算法便是Non-ATDPC算法在模拟城市建筑模型上的应用。本章首先构建了模拟城市建筑模型，在此基础之上建立机载雷达非均匀杂波模型。由于传统的STAP方法对于非均匀杂波的抑制效果很差，基于此我们提出了非均匀杂波两维脉冲相消算法（Non-Homogeneous Clutter Two-Dimension Pulse-to-pulse Cancellation, NHC-TDPC），该算法的核心思想便是构造脉冲相消系数矩阵，系数矩阵主要与雷达的工作参数以及雷达的空间几何信息而与雷达接收的样本数据无关，我们利用得到的脉冲相消系数矩阵对于得到的训练样本数据进行处理，这里我们可以得到待检测距离单元的真实杂波回波信号以及除了待检测距离单元以外的所有有效距离单元估计得到的杂波回波信号。我们通过调整机载雷达与模拟城市建筑之间的距离使得雷达与待检测距离单元之间处于不同的状态（近程、中程以及远程），对雷达的不同待检测单元的功率谱以及特征谱进行分析以及对比，得到了处于不同距离单元的杂波谱，然后可以选择性地将NHC-TDPC算法进行有效地运用。

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第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2 STAP研究历史与现状

1.3论文研究内容

第二章 机载雷达非自适应杂波抑制方法

2.1引言

2.2杂波信号模型

2.3杂波功率谱

2.4空时最优处理器

2.5经典降维方法

2.6非自适应两维脉冲相消算法

2.7预滤波算法级联降维算法

2.8仿真实验

2.9本章小结

第三章 机载雷达空域两级降维自适应处理方法

3.1引言

3.2信号模型的建立

3.3空域两级降维（S-TSDR）自适应处理方法

3.4收敛性及其运算复杂度分析

3.5仿真实验

3.6本章总结

第四章 基于模拟城市建筑模型的非均匀杂波抑制方法

4.1引言

4.2不同雷达状态下的杂波分布轨迹

4.3基于模拟城市建筑的杂波模型

4.4基于模拟城市建筑的两维脉冲相消算法

4.5实验仿真以及分析

4.6基于模拟城市建筑模型的近程杂波谱分析

4.7基于模拟城市建筑模型的中程杂波谱分析

4.8基于模拟城市建筑模型的远程杂波谱分析

4.9本章小结

第五章 总结与展望

5.1全文内容总结

5.2研究展望

参考文献

致谢

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