本文關(guān)鍵詞：環(huán)境知識(shí)輔助穩(wěn)健空時(shí)自適應(yīng)算法研究

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【摘要】：在實(shí)際應(yīng)用中,復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境使得雷達(dá)面臨的雜波環(huán)境非均勻,導(dǎo)致傳統(tǒng)的空時(shí)自適應(yīng)處理(Space Time Adaptive Processing,STAP)算法性能急劇下降。為此,本論文以機(jī)載陣列雷達(dá)為背景,圍繞環(huán)境知識(shí)輔助穩(wěn)健STAP算法展開研究,其目的是改善非均勻環(huán)境下的雜波/干擾抑制性能。首先,基于扁平橢球波函數(shù)的時(shí)限帶限特性,推導(dǎo)了一種利用雜波分布和幾何構(gòu)型等先驗(yàn)知識(shí)構(gòu)造雜波子空間的STAP方法,該方法降低了系統(tǒng)的計(jì)算復(fù)雜度與均勻樣本數(shù)需求;其次,針對(duì)存在陣面偏航角誤差時(shí)雜波秩無(wú)法準(zhǔn)確估計(jì)造成上述子空間方法雜波抑制性能下降的問題,結(jié)合雷達(dá)參數(shù)信息及探測(cè)環(huán)境的幾何構(gòu)型等先驗(yàn)知識(shí)提出一種雜波預(yù)處理方法以消除偏航角的影響,從而提升其非均勻環(huán)境下的雜波抑制性能。隨后,針對(duì)傳統(tǒng)廣義內(nèi)積樣本挑選方法計(jì)算量較大、易受離群點(diǎn)影響的問題,結(jié)合正側(cè)視下雜波在空時(shí)平面上具有特定分布等先驗(yàn)知識(shí),提出一種知識(shí)輔助樣本挑選方法;此外,分析了任意陣列構(gòu)型下的雜波信號(hào)模型及特性,針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中天線的架設(shè)可能存在多種方式時(shí),一些傳統(tǒng)的樣本挑選方法受到限制甚至失效的問題,利用雜波子空間只依賴于雜波散射點(diǎn)空時(shí)導(dǎo)向矢量等先驗(yàn)知識(shí),提出一種任意陣列構(gòu)型下的干擾污染樣本挑選方法。最后,針對(duì)存在分立干擾時(shí),統(tǒng)計(jì)型STAP方法性能下降這一問題,研究了基于待測(cè)樣本的STAP算法,提出一種基于對(duì)待測(cè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行滑窗處理的二維幅度相位估計(jì)算法。該算法利用了待測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息,既能有效抑制雜波及分立干擾,又能降低處理器的計(jì)算復(fù)雜度。然后,針對(duì)復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下,目標(biāo)先驗(yàn)信息不能準(zhǔn)確獲取導(dǎo)致的空時(shí)導(dǎo)向矢量失配問題,結(jié)合幅度相位估計(jì)算法提出一種穩(wěn)健算法。論文研究成果的有效性均通過了仿真數(shù)據(jù)或?qū)崪y(cè)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,具有一定的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：非均勻雜波環(huán)境 機(jī)載陣列雷達(dá) 空時(shí)自適應(yīng)處理 穩(wěn)健算法 知識(shí)輔助
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN957.51
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 符號(hào)對(duì)照表9-13
• 縮略語(yǔ)對(duì)照表13-17
• 第一章 緒論17-25
• 1.1 研究背景與意義17-18
• 1.2 研究歷史與現(xiàn)狀18-22
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與安排22-25
• 第二章 機(jī)載陣列雷達(dá)雜波特性及STAP原理25-35
• 2.1 引言25
• 2.2 信號(hào)模型25-26
• 2.3 雜波特性分析26-28
• 2.3.1 雜波的空時(shí)相關(guān)矩陣模型26-27
• 2.3.2 雜波的空時(shí)功率譜27-28
• 2.4 STAP的基本原理28-30
• 2.4.1 最優(yōu)STAP的基本原理28-29
• 2.4.2 最優(yōu)權(quán)矢量的物理意義29-30
• 2.4.3 基于最大似然估計(jì)的STAP方法30
• 2.5 仿真實(shí)驗(yàn)與分析30-34
• 2.5.1 雜波的理想空時(shí)功率譜仿真實(shí)驗(yàn)31
• 2.5.2 最優(yōu)STAP性能仿真實(shí)驗(yàn)31-32
• 2.5.3 統(tǒng)計(jì)型STAP性能仿真實(shí)驗(yàn)32-34
• 2.6 本章小結(jié)34-35
• 第三章 非均勻環(huán)境下利用雷達(dá)參數(shù)信息的STAP方法35-41
• 3.1 引言35
• 3.2 PSWF-STAP方法35-38
• 3.2.1 理論分析35-37
• 3.2.2 仿真實(shí)驗(yàn)37-38
• 3.3 基于雷達(dá)參數(shù)信息的雜波預(yù)處理方法38-40
• 3.3.1 理論分析38-40
• 3.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 第四章 基于雜波分布先驗(yàn)信息的非均勻樣本挑選方法41-55
• 4.1 引言41
• 4.2 訓(xùn)練樣本中離群點(diǎn)對(duì)STAP性能的影響41-43
• 4.2.1 理論分析41-42
• 4.2.2 仿真實(shí)驗(yàn)42-43
• 4.3 傳統(tǒng)GIP-NHD方法43-44
• 4.4 KASSM方法44-47
• 4.5 傳統(tǒng)GIP-NHD和KASSM方法性能仿真實(shí)驗(yàn)47-48
• 4.6 任意陣列構(gòu)型環(huán)境下的干擾污染樣本挑選方法48-54
• 4.6.1 任意陣列構(gòu)型環(huán)境下的雜波信號(hào)模型49-51
• 4.6.2 任意陣列構(gòu)型環(huán)境下的雜波特性分析51-52
• 4.6.3 任意陣列構(gòu)型環(huán)境下的干擾污染樣本挑選方法52-53
• 4.6.4 任意陣列構(gòu)型環(huán)境下的干擾污染樣本挑選方法仿真實(shí)驗(yàn)53-54
• 4.7 本章小結(jié)54-55
• 第五章 非均勻環(huán)境下利用待測(cè)樣本的穩(wěn)健STAP方法55-71
• 5.1 引言55
• 5.2 分立干擾對(duì)STAP性能的影響55-57
• 5.2.1 理論分析55-56
• 5.2.2 仿真實(shí)驗(yàn)56-57
• 5.3 APES算法57-58
• 5.3.1 APES算法的基本原理57-58
• 5.3.2 APES算法存在的問題58
• 5.4 2D-APES算法58-64
• 5.4.1 2D-APES算法的基本原理58-59
• 5.4.2 2D-APES算法的理論分析59-60
• 5.4.3 仿真實(shí)驗(yàn)60-64
• 5.5 導(dǎo)向矢量失配對(duì)APES類算法的影響64-65
• 5.6 穩(wěn)健APES算法65-70
• 5.6.1 兩點(diǎn)約束算法66-67
• 5.6.2 迭代對(duì)角加載（DL）方法67-68
• 5.6.3 仿真實(shí)驗(yàn)68-70
• 5.7 本章小結(jié)70-71
• 第六章 總結(jié)與展望71-73
• 6.1 論文總結(jié)71-72
• 6.2 工作展望72-73
• 參考文獻(xiàn)73-83
• 致謝83-87
• 作者簡(jiǎn)介87-88

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1073149