基于卷积神经网络的天基预警雷达杂波抑制方法

摘要

利用天基预警雷达实现动目标指示具有重要的军事应用价值。对于天基预警雷达,其平台高速运动及受地球自转影响导致杂波复杂非平稳性,更大的波束照射区域带来更严重的杂波非均匀性,从而导致适用于机载预警雷达的传统空时自适应处理(STAP)方法无法直接应用。针对上述问题,该文分析了天基预警雷达杂波分布特性,并构建了基于卷积神经网络(CNN)超分辨谱估计的STAP处理框架。首先,利用雷达系统和卫星轨道参数,仿真随机生成不同纬度、距离门、阵元误差、杂波起伏和地貌散射系数的回波数据集;然后,设计并调优了含5个权重层的二维CNN,实现由小样本所估低分辨杂波谱到高分辨谱的非线性映射;最后,基于高分辨空时谱构造空时滤波器实现杂波抑制和目标检测。仿真实验验证所提方法在小样本条件下可实现次最优杂波抑制性能,同时所需在线运算量远低于现有稀疏超分辨类方法,因此适用于天基预警雷达实际应用。