本文關(guān)鍵詞：非均勻環(huán)境下機載相控陣雷達STAP方法研究

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【摘要】：機載相控陣雷達對空、對地探測時容易受到地雜波的顯著影響,要實現(xiàn)對運動目標的可靠檢測,雜波抑制是必須解決的首要問題。由于載機平臺運動,不同方向的地面散射體相對于雷達具有不同的徑向速度,使得機載雷達接收到的雜波信號的功率譜在多普勒域嚴重擴散,且呈現(xiàn)出很強的空時耦合特性。由于雜波在空域和時域的擴散分布,傳統(tǒng)的空域或時域一維濾波均不能形成與地雜波相匹配的零陷凹口,從而無法對其進行很好抑制�？諘r自適應信號處理(STAP)技術(shù)充分利用了雷達空域和時域兩維系統(tǒng)自由度,可以在保證目標信號獲得一定相干積累增益的同時對空時耦合的地雜波進行有效抑制,從而在很大程度上改善機載相控陣雷達的動目標檢測性能,特別是對低速目標以及被旁瓣雜波所湮沒的弱小目標的檢測更為有利。為獲得較為理想的處理性能,STAP權(quán)矢量的訓練需要不少于兩倍系統(tǒng)自由度的獨立同分布訓練樣本。而在實際情況中,機載雷達接收到的回波數(shù)據(jù)往往是非均勻的,這就導致STAP的雜波抑制性能嚴重下降。本文主要對非均勻環(huán)境下STAP的雜波抑制性能提升算法進行了研究,主要內(nèi)容概括如下:一、研究了訓練樣本不足時STAP算法的性能改善問題。當機載雷達工作在非均勻環(huán)境中時,STAP能夠獲得的獨立同分布(i.i.d.)訓練樣本非常有限,造成雜波協(xié)方差矩陣估計不準確,嚴重影響STAP算法的雜波抑制性能。對此,提出了一種基于協(xié)方差矩陣廣對稱特性的擴展因子化算法(EFA)。通過在協(xié)方差矩陣估計中引入空域、時域以及空時域的廣對稱特性,分別推導出相應的數(shù)據(jù)變換矩陣,可以增加三倍的訓練樣本,實現(xiàn)對有限i.i.d.樣本數(shù)據(jù)的高效利用,在計算復雜度及結(jié)構(gòu)復雜度增加不多的前提下,大幅提高STAP在訓練樣本不足時的雜波抑制和目標檢測性能。二、研究了機載雷達的非均勻雜波抑制問題。機載雷達非正側(cè)視陣天線構(gòu)型會造成近程雜波空時譜結(jié)構(gòu)具有很強的距離依賴性,非均勻的雷達場景會造成雜波功率在不同距離采樣間有很大的起伏變化,這些都會導致雷達回波數(shù)據(jù)非均勻,破壞STAP的訓練樣本i.i.d.假設條件,降低自適應算法的雜波抑制性能。但只要雷達參數(shù)一定,地面靜止散射體的回波信號在角度多普勒平面就具有某種確定結(jié)構(gòu),一般稱作雜波脊,實際情況中由于各種非理想因素的存在,該雜波脊會有一定程度的偏離和展寬。基于此,提出一種穩(wěn)健的機載雷達非均勻雜波抑制方法,利用雷達系統(tǒng)參數(shù)及平臺運動狀態(tài)等先驗信息構(gòu)造雜波基,在考慮陣元誤差這一典型非理性因素下,對待檢測單元數(shù)據(jù)進行迭代的最小二乘擬合,最后對擬合后的剩余數(shù)據(jù)進行脈沖多普勒(PD)處理以及單元平均恒虛警(CA-CFAR)檢測,從而實現(xiàn)對非均勻雜波的充分抑制以及對運動目標的可靠檢測。三、研究了機載雷達的雜波和欺騙式干擾抑制問題。最近提出的稀疏恢復類STAP算法(SR-STAP)利用目標信號或雜波信號在角度多普勒域的稀疏性,在過采樣的離散傅里葉變換(DFT)基上對其進行稀疏恢復,從而實現(xiàn)目標檢測或雜波協(xié)方差重構(gòu)。然而,實際的雷達回波信號不可能在一組先驗基上嚴格稀疏,SR-STAP算法性能會因不可避免存在的基失配現(xiàn)象受到損害。為尋找一組更合適的雜波表示基,提出一種基于數(shù)據(jù)擬合的動目標檢測算法,通過選取臨近的距離樣本數(shù)據(jù)作為表示基,然后在擬合系數(shù)的范數(shù)約束下對待檢測單元數(shù)據(jù)進行最小二乘擬合表示,并對擬合誤差進行CA-CFAR檢測。該方法不僅能夠有效抑制雜波信號,而且對傳統(tǒng)STAP算法難以處理的密集欺騙式干擾也有很好的抑制效果。四、研究了旋轉(zhuǎn)天線系統(tǒng)的機載雷達回波信號模型及其雜波抑制問題。首先對機載旋轉(zhuǎn)陣列天線的回波信號進行建模分析,指出由于天線旋轉(zhuǎn)運動的存在,散射體回波信號流形在空域和時域上都存在一個與其陣面角度相關(guān)的線性擾動相位,這樣一方面會由于空時信號流形失配帶來目標的相干積累增益損失,另一方面雜波也會因此產(chǎn)生嚴重的譜擴散現(xiàn)象,損害傳統(tǒng)STAP算法的雜波抑制性能。為此,提出一種修正的聯(lián)合局域化(JDL)算法,在對空時回波數(shù)據(jù)進行波束域降維處理時,分別針對不同距離、不同波束的回波數(shù)據(jù)構(gòu)造并進行相應的相位補償,從而去除天線旋轉(zhuǎn)運動帶來的雜波譜擴散和樣本非均勻,同時對約束目標流形的修正也保證了其積累增益不受損失,能夠大大提高STAP算法在旋轉(zhuǎn)天線系統(tǒng)中的雜波抑制和目標檢測性能。
【關(guān)鍵詞】：空時自適應處理 運動目標檢測 非均勻雜波抑制 協(xié)方差矩陣估計 廣對稱 數(shù)據(jù)擬合 旋轉(zhuǎn)天線
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：V243.2
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 符號對照表13-14
• 縮略語對照表14-19
• 第一章 緒論19-29
• 1.1 研究背景及意義19-21
• 1.2 研究歷史與現(xiàn)狀21-27
• 1.3 本文主要工作與內(nèi)容安排27-29
• 第二章 基于廣對稱協(xié)方差矩陣估計的STAP算法29-49
• 2.1 引言29-31
• 2.2 空時信號模型及STAP基本原理31-34
• 2.2.1 空時信號模型31-32
• 2.2.2 STAP基本原理32-34
• 2.3 基于廣對稱特性的STAP算法34-39
• 2.3.1 全維STAP框架35-36
• 2.3.2 EFA框架36-37
• 2.3.3 基于廣對稱的SCM估計器37-39
• 2.4 計算機仿真實驗結(jié)果與分析39-47
• 2.5 本章小結(jié)47-49
• 第三章 穩(wěn)健的機載雷達非均勻雜波抑制方法49-69
• 3.1 引言49-50
• 3.2 信號模型與幅相誤差影響50-54
• 3.2.1 信號模型50-53
• 3.2.2 幅相誤差影響53-54
• 3.3 穩(wěn)健的非均勻雜波抑制方法54-59
• 3.3.1 構(gòu)造雜波表示基54-57
• 3.3.2 迭代估計雜波與誤差57-59
• 3.3.3 算法流程59
• 3.4 計算機仿真實驗結(jié)果與分析59-68
• 3.4.1 正側(cè)陣仿真實驗59-65
• 3.4.2 非正側(cè)陣仿真實驗65-68
• 3.5 本章小結(jié)68-69
• 第四章 基于數(shù)據(jù)擬合的動目標檢測算法69-87
• 4.1 引言69-70
• 4.2 信號模型與STAP算法70-74
• 4.2.1 信號模型70-71
• 4.2.2 RD-STAP算法71-73
• 4.2.3 SR-STAP算法73-74
• 4.3 基于數(shù)據(jù)擬合的動目標檢測算法74-78
• 4.4 實測數(shù)據(jù)實驗結(jié)果與分析78-85
• 4.4.1 算法原理驗證實驗79-80
• 4.4.2 雜波抑制實驗80-83
• 4.4.3 欺騙式干擾抑制實驗83-85
• 4.5 本章小結(jié)85-87
• 第五章 適用于旋轉(zhuǎn)天線的修正JDL算法87-105
• 5.1 引言87-89
• 5.2 信號模型89-94
• 5.3 適用于旋轉(zhuǎn)天線的修正JDL算法94-98
• 5.4 計算機仿真實驗結(jié)果與分析98-103
• 5.5 本章小結(jié)103-105
• 第六章 總結(jié)與展望105-109
• 6.1 全文內(nèi)容總結(jié)105-107
• 6.2 工作展望107-109
• 附錄A109-113
• 附錄B113-115
• 附錄C115-117
• 參考文獻117-137
• 致謝137-139
• 作者簡介139-141

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