杂波空时谱线性补偿的机载非正侧视阵雷达STAP方法

摘要

本发明公开了一种杂波空时谱线性补偿的机载非正侧视阵雷达STAP方法，采用降维稀疏重构技术精确估计主杂波中心频谱的角度-多普勒坐标，进而对不同距离单元的主杂波进行中心配准，以消除各距离单元杂波谱中心未对准带来的距离非平稳性，通过在杂波谱中心点处的一阶泰勒展开式得出斜率并对各距离单元的杂波谱进行补偿，进一步减小非正侧视阵雷达在角度-多普勒平面内杂波轨迹斜率随距离发生变化而使后续STAP性能下降的影响。该方法补偿性能好，且运算量小，极大的提高了运算速度。

说明书

技术领域

本发明属于机载雷达杂波抑制领域，具体涉及一种杂波空时谱线性补偿的机载非正侧视 阵雷达STAP方法。

背景技术

Brennan和Reed于1973年首次提出了STAP理论，可实现对强杂波的有效抑制和慢速 运动目标的检测。在此基础上，各种背景下的STAP技术不断提出，近几年机载相控阵雷达 自适应杂波抑制的研究也从正侧面转变到非正侧视阵列的研究。非正侧视雷达杂波谱在角度 -多普勒平面内不再呈直线分布，并且随距离变化而变化。如果直接采用距离采样统计平均来 估计杂波协方差矩阵，由于各距离单元的杂波谱在角度-多普勒平面上不重合，必然会导致 STAP滤波器的凹口严重展宽。

解决机载非正侧视雷达杂波距离空变特性的主要方法是对杂波谱进行配准补偿，如多普 勒频移(Doppler Warping,DW)补偿，角度多普勒补偿(Angle Doppler Compensation,ADC)， 自适应角度多普勒补偿(Adaptive Angle Doppler Compensation,A²DC)等。

但是，上述算法的补偿参数一是根据雷达系统参数直接计算，误差下补偿性能比较差； 二是采用基于空时子孔径平滑后的MVDR谱估计补偿系数，但子孔径平滑降低了MVDR谱 分辨率且运算量极大。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种杂波空时谱线性补偿的机载非正侧视阵雷达 STAP方法，解决了现有技术中雷达系统参数直接计算，误差下补偿性能比较差，且运算量 极大的问题。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

杂波空时谱线性补偿的机载非正侧视阵雷达STAP方法，包括如下步骤：

步骤1、选取雷达与目标之间有杂波的若干个距离单元，其中，每个距离单元的接收信 号均包括多个脉冲信号；

步骤2、对第n个距离单元的接收信号在时间向进行快速傅里叶变换后得到，利用和 波束估计多普勒单元输出最大的多普勒频率fd_SCn，然后在空间向对信号进行稀疏重构，采用 重心融合法估计稀疏重构后的的空间频率fs_SCn，根据多普勒频率fd_SCn与空间频率fs_SCn得到 主杂波空时谱中心；

步骤3、重复步骤2获取所有距离单元接收信号的主杂波空时谱中心，然后按照预先设 定的参考单元对所有距离单元进行二维中心配准补偿，得到所有主杂波空时谱中心配准补偿 后的输出信号，其中，第n个主杂波空时谱中心配准补偿后的输出信号为C_n；

步骤4、对C_n进行一阶斜率配准，首先，获取第n个距离单元的接收信号与预先设定的 参考单元的接收信号之间斜率的改变量Δy_n，将C_n中的时域信号转换成多普勒域信号，获得 阵元-多普勒域输出信号，其次，根据Δy_n及多普勒域信号的频率计算多普勒域的补偿矢量 S_{n_k}(ΔC_nk)，然后对阵元-多普勒域输出信号进行一阶斜率补偿得到补偿后的阵元-多普勒域 信号X_FOn，将X_FOn中的多普勒域信号转换为脉冲域信号，得到第n个距离单元的阵元-脉冲 域输出信号；

步骤5、重复步骤4，获取所有距离单元的阵元-脉冲域输出信号；

步骤6、对步骤5中获得的所有阵元-脉冲域输出信号进行降维STAP处理。

所述步骤2中估计最大多普勒单元输出的多普勒频率fd_SCn具体过程如下：

机载非正侧视雷达的接收天线为一个N阵元的均匀线阵，STAP处理的时域脉冲数为K， 可将第n个距离单元接收信号逐脉冲排列成一个N×K维矩阵，即

$X_n^0={\left(\begin{array}{cccc}{S}_{n\_1}& S_{n\_2}& ...& S_{n\_K}\end{array}\right)}_{N\times K}$

其中S_{n_i}为该距离单元在第i个脉冲各阵元接收信号矢，i为小于等于K的自然数；经发 射、接收波束天线方向图双程调制后，对和波束信号进行快速傅里叶变换得到多普勒单元和 波束输出信号，即

D_n＝[D_{n_1} D_{n_2} … D_{n_K}]

其中，D_{n_i}为该距离单元第i个多普勒单元和波束输出信号；比较所有的多普勒单元和 波束信号的输出频率，得到输出频率最大的多普勒单元的多普勒频率fd_SCn；

所述步骤2中对接收信号在时间向傅里叶变换，然后在空间向进行稀疏重构，估计稀疏 重构后的最大的多普勒单元输出的空间频率fs_SCn的具体过程如下：

其中，对接收信号在空间向进行稀疏重构，采用如下公式：

$\left(\begin{array}{c}{\hat{\sigma }}_{d\max \_n}=\arg {\min \left|\right|{\sigma }_{d\max \_n}\left|\right|}_1\\ s.t.{\left|\right|A_{n\_\max }-M_s{\sigma }_{d\max \_n}\left|\right|}_2\le {ϵ}_i\end{array}\right),$

其中，||·||₁为l₁范数运算，||·||₂为l₂范数运算，M_s为由空域导引矢量构成的一组超完备基， A_{l_max}为第n个距离单元的接收信号最大多普勒单元输出信号，σ_{dmax_n}为第n个距离单元的 接收信号最大多普勒单元在空间频率域的幅度分布，ε_i为允许误差；

估计稀疏重构后的最大的多普勒单元输出的空间频率fs_SCn采用如下公式：

${\mathrm{fs}}_{\mathrm{SCn}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N_s}{\Sigma }}{\sigma }_{d\max \_n\_i}\times {\mathrm{fs}}_{\max n\_i}}{\underset{i=1}{\overset{N_s}{\Sigma }}{\sigma }_{d\max \_n\_i}}$

其中σ_{d max_n}为第n个距离单元的接收信号最大多普勒单元稀疏重构获得的幅度输出，N_s为σ_{d max_n}中的非零空间频率单元数，σ_{d max_n_i}为在σ_{d max_n}中第i个非零空间频率单元的输出 幅度值，fs_{maxn_i}为该空间频率单元对应的空间频率值。

所述步骤3中C_n采用如下公式计算，其中，T_t,n为主杂波多普勒频率补 偿因子，T_s,n为空间频率补偿因子，第l个距离单元接收信号。

所述步骤4中Δy_n采用如下公式：

Δy_n＝y_n-y_l，其中y_n为第n个距离单元的接收信号主杂波空时谱轨迹的一阶斜率，y_l为 参考单元主杂波空时谱的一阶斜率，为利用一阶泰勒展开从n₀-p 到n₀+p个多普勒单元进行主杂波空时谱轨迹一阶斜率提取运算，其中n₀为第n个距离单元 的接收信号主杂波空时谱中心坐标对应的多普勒单元序号，P为选取的主杂波多普勒单元分 布范围，fd_i为第i个多普勒单元主杂波空时谱的多普勒频率值，Γ_i(fs_i)为稀疏重构后第i个 多普勒单元主杂波空时谱中心的空间频率值。

所述步骤4中多普勒域的补偿矢量采用如下公式计算：

$S_{n\_k}\left({\mathrm{\Delta C}}_{\mathrm{nk}}\right)={\left(\begin{array}{cc}1& \exp \left[j2\pi \frac{d}{\lambda }{\mathrm{\Delta C}}_{\mathrm{nk}}\right]...\exp \left[j2\pi (N-1)\frac{d}{\lambda }{\mathrm{\Delta C}}_{\mathrm{nk}}\right]\end{array}\right)}^T$

其中，d为阵元间距，λ为雷达波长，ΔC_nk为第n个距离单元的接收信号中第k个多普 勒单元的空间频率补偿差，ΔC_nk＝Δy_n·(f_d,k-f_d,l)，f_d,k为第n个距离单元的接收信号中第k 个多普勒单元的空间频率，f_d,l为参考单元的接收信号主杂波中心处的多普勒频率。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1、本发明提出基于杂波空时谱线性补偿的机载雷达非正侧视阵STAP算法来进一步消除 非正侧视雷达杂波谱的距离空变特性，采用降维稀疏重构技术精确估计主杂波中心频谱的角 度-多普勒坐标，进而对不同距离单元的主杂波进行中心配准，以消除各距离单元杂波谱中 心未对准带来的距离非平稳性。

2、基于稀疏反演的主杂波空时谱一阶斜率配准(SR-FOC)，即通过在杂波谱中心点处的 一阶泰勒展开式得出斜率并对各距离单元的杂波谱进行补偿，进一步减小非正侧视阵雷达在 角度-多普勒平面内杂波轨迹斜率随距离发生变化而使后续STAP性能下降的影响。

3、该方法补偿性能好，且运算量小，极大的提高了运算速度。

附图说明

图1为机载雷达杂波几何关系图。

图2为偏航角为ψ＝30°的机载非正侧视阵雷达杂波谱分布轨迹。

图3为主杂波斜率高效自适应配准算法流程图。

图4为主杂波空时谱斜一阶率补偿图。

图5(a)为第350和430距离单元补偿前杂波空时谱.

图5(b)为第350和430距离单元主杂波中心补偿。

图5(c)为第350和430距离单元杂波谱斜率补偿。

图6为杂波补偿前后数据的3DT算法的改善因子。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的结构及工作过程作进一步说明。

本实施例中的参考单元为接收的信号分为n个距离单元(样本)，我们选取其中第l个距 离单元作为参考单元，我们按照这个参考单元对n个多普勒单元进行补偿配准。即：把其他 距离单元的杂波空时谱参考单元的杂波空时谱配准，使其一致，使最后STAP凹口变小，抑 制杂波。

多普勒单元是在二维(空间频率和多普勒频率)空时谱中多普勒维的一个数据刻度表示， 它的维度是由接收数据雷达的阵元个数N和傅里叶变化(FFT)决定的。

机载雷达几何构型如图1所示。假定雷达天线为均匀线阵，载机以速度v沿X轴飞行， α，β分别为散射体P相对于速度v方向和天线轴向的夹角。考虑非正侧视阵，ψ为偏航角， θ和分别为方位角和俯仰角。载机飞行高度为H，天线阵元个数为N，一次相干处理间隔 内时域脉冲数为K，则第n个距离单元接收杂噪信号为：

$X_n=\underset{i=1}{\overset{N_c}{\Sigma }}{\sigma }_i{S}_i+N_n---\left(1\right)$

式中σ_i为该距离环第i个独立杂波散射源的信号幅度，S_i为该散射源空时导引矢量，N_c为独 立杂波散射源个数，N_l为系统噪声。对第i个独立杂波散射源P，

$S_i=S_{\mathrm{si}}\otimes S_{\mathrm{di}}---\left(2\right)$

其中为Kronecker积，S_si、S_di分别对应时域导引矢量和空域导引矢量，即

$\left(\begin{array}{c}{S}_{\mathrm{si}}={\left(\begin{array}{cc}1& \exp \left[j2\pi \frac{d}{\lambda }\cos \beta \right]...\exp \left[j2\pi (N-1)\frac{d}{\lambda }\cos \beta \right]\end{array}\right)}^T\\ S_{\mathrm{di}}={\left(\begin{array}{cc}1& \exp \left[j2\pi \frac{f_{\mathrm{di}}}{f_r}\right]...\exp \left[j2\pi (K-1)\frac{f_{\mathrm{di}}}{f_r}\right]\end{array}\right)}^T\end{array}\right)---\left(3\right)$

式中d为阵元间距，λ为雷达波长，为散射体P的多普勒频率，f_r为脉冲重复 频率(PRF)。

在非正侧视条件下，杂波空时分布轨迹为

$f_c^2-{2f}_c\cos \beta \cos \psi +{\cos }^2\beta ={\sin }^2\psi {\cos }^2\theta ---\left(4\right)$

式中如果忽略天线后向辐射的影响，实际杂波谱是椭圆的一半。

图2给出了机在非正侧视雷达各距离单元的杂波谱的2维分布轨迹。可见，机载非正侧 视阵雷达杂波谱具有距离空变特性，杂波轨迹中心和斜率都随着距离发生迁徙，且近距离单 元变化快，远距离单元变化较慢。STAP要求训练样本具有独立同分布特性，因此机载非正 侧视阵雷达的杂波距离空变特性必然引起STAP滤波器凹口展宽使慢速动目标淹没在杂波中 无法分辨。

由前述分析可知：机载非正侧视阵雷达杂波的距离空变特性将导致相邻距离单元估计的 2维杂波谱严重展宽和后续STAP对慢速目标检测性能的下降。对各距离单元主杂波进行斜 率补偿可有效改善近程杂波的距离空变性，提高STAP的性能。

本发明首先利用基于稀疏反演的杂波空时谱中心配准算法(SR-SCC)对杂波谱中心配 准。然后在杂波谱中心处利用一阶泰勒展开求出杂波谱中心点处斜率，采用稀疏反演拟合杂 波轨迹对杂波谱补偿，使得参考单元的空间角与待检测单元的空间角相同，最后对杂波进行 3DT抑制，进一步减小距离空变特性对STAP的影响。由于除了谱中心处外还在多个多普勒 方向使参考单元与待检测单元的杂波谱保持一致，因此，与SR-SCC相比，SR-FOC能进一 步减小杂波距离空变特性。本发明提出了基于主杂波空时谱线性补偿的自适应配准STAP算 法如图3包括三个步骤：主杂波空时谱中心配准、主杂波一阶斜率配准和降维STAP杂波抑 制。

杂波空时谱线性补偿的非正侧视阵机载雷达杂波自适应抑制方法，具体过程如下：

1、主杂波空时谱中心配准

机载非正侧视雷达的接收天线为一个N阵元的均匀线阵，STAP处理的时域脉冲数为K， 可将第n个距离单元接收信号逐脉冲排列成一个N×K维矩阵，即

$X_n^0={\left(\begin{array}{cccc}{S}_{n\_1}& S_{n\_2}& ...& S_{n\_K}\end{array}\right)}_{N\times K}---\left(5\right)$

式中S_{n_i}为该距离单元在第i个脉冲各阵元接收信号矢量，i为小于等于K的自然数。经发射、 接收波束天线方向图双程调制后，主杂波空时谱中心就对应最大的多普勒单元输出。因此， 对和波束信号进行快速傅里叶变换(FFT)，即

$D_n={\Sigma }_n{F}_D^H=\left(\begin{array}{cccc}{D}_{n\_1}& D_{n\_2}& ...& D_{n\_K}\end{array}\right)---\left(6\right)$

式中Σ_n为和波束输出信号，F_D为FFT变换矩阵，()^H为共轭转置，D_{n_i}为该距离单元第i 个多普勒单元和波束输出信号。最大输出的多普勒单元即对应主杂波的多普勒频率fd_SCn。

为获得高分辨率频谱估计，稀疏重构技术被引入STAP对杂波空时谱进行估计。本发明 为降低运算量，仅需对最大多普勒单元输出信号进行空域稀疏重构，即：

$\left(\begin{array}{c}{\hat{\sigma }}_{d\max \_n}=\arg {\min \left|\right|{\sigma }_{d\max \_n}\left|\right|}_1\\ s.t.{\left|\right|A_{n\_\max }-M_s{\sigma }_{d\max \_n}\left|\right|}_2\le {ϵ}_i\end{array}\right)---\left(7\right)$

式中||·||₁为l₁范数运算，||·||₂为l₂范数运算，M_s为由空域导引矢量构成的一组超完备基，A_{l_max}为第n个距离单元最大多普勒单元输出信号，σ_{d max_n}为第n个距离单元主杂波最大多普勒单 元在空间频率域的幅度分布，ε_i为允许误差。由于稀疏重构获得的空间谱存在不连续性，采 用重心融合法估计该距离单元主杂波空时谱中心的空间频率fs_SCn，即：

${\mathrm{fs}}_{\mathrm{SCn}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N_s}{\Sigma }}{\sigma }_{d\max \_n\_i}\times {\mathrm{fs}}_{\max n\_i}}{\underset{i=1}{\overset{N_s}{\Sigma }}{\sigma }_{d\max \_n\_i}}---\left(8\right)$

式中N_s为第n个距离单元主杂波最大多普勒单元稀疏重构获得的幅度输出σ_{d max_n}中的非零 空间频率单元数，σ_{d max_n_i}为在σ_{d max_n}中第i个非零空间频率单元的输出幅度值，fs_{maxn_i}为 该空间频率单元对应的空间频率值。由以上得到杂波空时谱中心后，以第l个距离单元为参 考单元对杂波谱进行二维中心配准补偿得到中心配准补偿后的输出信号，即：

$C_n=T_{s,n}{X}_l^0{T}_{t,n}---\left(9\right)$

式中T_t,n和T_s,n为第n个距离单元主杂波多普勒频率补偿因子和空间频率补偿因子,第l个 距离单元接收信号。

2、主杂波空时谱一阶斜率配准

如图4所示，主杂波空时谱一阶斜率配准可以分为以下几个步骤：

(1).由一阶泰勒展开拟合得到训练样本中第n个距离单元主杂波空时谱轨迹的一阶斜率 y_n为

$y_n=\underset{i=n_0-P}{\overset{n_0+P}{G}}\left\{\frac{{\Gamma }_i\left({\mathrm{fs}}_i\right)}{{\mathrm{fd}}_i}\right\}---\left(10\right)$

式中为利用一阶泰勒展开从n₀-p到n₀+p个多普勒单元进行主杂波空时谱轨迹一阶 斜率提取运算，其中n₀为主杂波空时谱中心配准中估计的主杂波中心坐标对应的多普勒单元 序号，P为选取的主杂波多普勒单元分布范围，可设定为p＝3。fd_i为第i个多普勒单元主杂 波空时谱的多普勒频率值，Γ_i(fs_i)为采用主杂波空时谱中心配准中降维稀疏重构技术精确估 计第i个多普勒单元主杂波空时谱中心的空间频率值。然后以第l个距离单元为参考单元，计 算训练样本中第n个距离单元与参考距离单元之间斜率的改变量Δy_n＝y_n-y_l，y_l为参考单 元主杂波空时谱的一阶斜率。

(2).在时域对各距离单元进行快速傅里叶变换(FFT)：经过二维中心配准后第n个距离 单元的数据为C_n，将信号转换到多普勒域，不同多普勒单元输出即实现对杂波信号的局域降 维。假定时域FFT变换矩阵为F_D，则阵元—多普勒域输出信号为

$D\_C_n=C_n{F}_D^H=\left(\begin{array}{cccc}{S}_{\mathrm{Dn}\_1}& S_{\mathrm{Dn}\_2}& ...& S_{\mathrm{Dn}\_K}\end{array}\right)---\left(11\right)$

式中S_{Dn_i}为第i个多普勒单元各阵元输出信号。可见，与现有文献全空时稀疏重构不同， S_{Dn_i}仅需在空域维稀疏重构该多普勒单元内的各散射单元幅度信息。

(3).为了解决主杂波轨迹斜率抖动引起的杂波谱展宽问题，取中心多普勒单元两侧多个 多普勒通道，在各多普勒方向将各待补偿单元的杂波沿角度方向进行平移，使得各单元的空 间角频率与参考单元的空间角频率相同。在第n个距离单元对第k个多普勒单元进行空间频 率补偿差ΔC_nk＝Δy_n·(f_d,k-f_d,l)，f_d,k相应的第n个待补偿单元第k个多普勒单元的空间频 率，f_d,l为参考单元主杂波中心处的多普勒频率，则对应第k个多普勒单元普勒单元的补偿矢 量为：

$S_{n\_k}\left({\mathrm{\Delta C}}_{\mathrm{nk}}\right)={\left(\begin{array}{cc}1& \exp \left[j2\pi \frac{d}{\lambda }{\mathrm{\Delta C}}_{\mathrm{nk}}\right]...\exp \left[j2\pi (N-1)\frac{d}{\lambda }{\mathrm{\Delta C}}_{\mathrm{nk}}\right]\end{array}\right)}^T---\left(12\right)$

式中d为阵元间距，λ为雷达波长。然后逐多普勒单元对主杂波中心配准后的阵元‐多普勒域 输出数据D_C_n进行杂波谱一阶斜率补偿得到X_FOn。

(4).在多普勒域对各距离单元数据进行逆快速傅里叶变换(IFFT)变换到时域。假定多 普勒域逆FFT变换矩阵为则阵元—脉冲域输出信号为

$X_n^a=X_{\mathrm{FOn}}{F}_D^{0H}=\left(\begin{array}{cccc}{C}_{n\_1}& C_{n\_2}& ...& C_{n\_K}\end{array}\right)---\left(13\right)$

式中C_{n_i}为经过一阶斜率补偿后的第i个脉冲时刻各阵元输出信号。

3、降维STAP抑制杂波

设定第检测距离单元其待检测目标的空时导引矢量为

$S_{{\theta ,f}_0}=S_{\theta }\otimes S_{f_0}---\left(14\right)$

式中S_θ为目标的空域导引矢量，为时域导引矢量，f₀为目标多普 勒频率，θ为目标方位入射角，T为雷达脉冲重复间隔，为Kronecker积。

降维STAP处理器采用多普勒3通道联合自适应处理方法，先将各阵元接收信号通过FFT 由时域变换到多普勒域，然后联合待检测目标所在多普勒单元及两侧相邻多普勒单元进行自 适应处理。3DT方法的自适应处理自由度为3N，因此对第i个检测多普勒单元而言，对第l个 检测距离单元采用邻近6N个距离单元以进行主杂波线性配准后的距离单元样本来估计降维 后的杂噪协方差矩阵R_i，即：

$R_i=[\underset{i=l-G-3N}{\overset{l-G-1}{\Sigma }}{X}_{n\_i}{X}_{n\_i}^H+\underset{i=l+G+1}{\overset{l+G+3N}{\Sigma }}{X}_{n\_i}{X}_{n\_i}^H]/6N---\left(15\right)$

其中，X_{n_i}为经3DT方法降维变换后第i个多普勒单元输出信号，G为检测距离单元两 侧的保护单元个数，可以取G＝2。

降维STAP的自适应权为：

$W_i={\mu }_i{R}_i^{-1}{S}_i---\left(16\right)$

式中，S_i为待检测目标导引矢量经3DT方法降维变换后对应第i个检测多普勒单元的输 出信号，为归一化系数。

下面通过计算机仿真试验来验证本发明方案的性能。机载非正侧视阵雷达系统仿真参数 如表1所示，均匀线性阵列阵元数N＝16，时域脉冲数K＝128，载机偏航角ψ＝30°。仿 真实验中，以第350个距离单元为基准(斜距为10.5km)，对杂波从380到430距离单元进 行杂波谱一阶斜率配准，并计算补偿前后3DT改善因子，对其进行比较。

本发明中首先是对主杂波空时谱中心迁移引起的空变特性对杂波谱进行补偿，然后对杂 波谱斜率不一致引起的空变特性进行补偿。图5(a)为补偿前第350和430距离单元的杂波 空时谱，图5(b)为经过主杂波中心配准后第350和430距离单元杂波谱中心的斜率和各自 的杂波谱，图5(c)给出了第350和430距离单元采用杂波空时谱线性配准后的杂波空时谱。 从中可以看出，图5(b)和图5(c)中主杂波空时谱要比图5(a)中重合度高很多，图5 (c)在主杂波区杂波谱展宽相程度对于图5(b)中的杂波谱要小，从天线方向图中心(空 间频率为0°)看，图5(c)比图5(b)所占多普勒单元要少两个，所以对杂波有更好的抑 制效果，提高STAP检测目标的性能。

表1 雷达系统仿真参数

定义改善因子(IF)为输出信杂噪比与输入信杂噪比的比值。图6给出了以第350个距 离单元为中心进行主杂波中心配准补偿后和进行一阶斜率配准补偿后的改善因子曲线。计算 结果表明：对各距离单元进行主杂波空时谱中心配准后，有效改善了杂波空时谱距离空变性， 主杂波扩散区(取杂波中心多普勒单元前后12个多普勒单元进行统计)改善因子平均提高 了约9.97dB，一阶斜率补偿后，进一步抑制杂波，其主杂波区的改善因子平均提高约3.62dB， 改善STAP性能。

本发明针对机载非正侧视阵雷达杂波距离空变特性，研究基于主杂波线性配准的高效 STAP算法。在主杂波空时谱中心配准的基础上，进一步利用稀疏重构技术估计主杂波空时 谱一阶斜率，在多个多普勒方向使得参考单元和待检测单元的杂波谱保持一致，杂波抑制性 能有明显提高。仿真实验表明，经杂波谱斜率配准后，杂波的距离空变性得到了显著改善， 主杂波区STAP改善因子比补偿前提高了约13.59dB，比主杂波空时谱中心配准后提高了约 3.62dB。仿真结果有效验证了本发明方案的有效性，且算法运算效率高，易于工程实施。