【摘要】：對于機載非正側(cè)陣?yán)走_,雜波譜的距離空變性使得直接利用鄰近單元數(shù)據(jù)估計的協(xié)方差矩陣與真實協(xié)方差矩陣不匹配,導(dǎo)致空時自適應(yīng)雜波抑制性能下降�；谂錅�(zhǔn)的補償(registration-based compensation,RBC)方法通過時域平滑來估計空時譜,繼而對地雜波的距離依賴性進行補償,由于時域孔徑損失使雜波譜峰值的估計精度受到限制。針對這一問題,考慮到雜波空時譜的稀疏性,本文利用迭代自適應(yīng)算法(iterative adaptive approach,IAA)進行空時譜估計,并重構(gòu)各輔助距離單元協(xié)方差矩陣以實現(xiàn)雜波譜配準(zhǔn),稱為IAA-RBC算法。由于該算法不存在孔徑損失,雜波譜配準(zhǔn)精度更高。仿真實驗表明,即使在樣本中存在目標(biāo)污染等干擾因素的情況下,所提方法相比傳統(tǒng)的利用時域平滑的RBC方法也能獲得更好的信噪比改善。
[Abstract]:For airborne non-positive and side-array radars, the range space variability of clutter spectrum makes the covariance matrix estimated directly using adjacent cell data mismatch with the real covariance matrix, which leads to the degradation of space-time adaptive clutter suppression performance. Based on registration compensation (registration-based compensation,RBC) method, space-time spectrum is estimated by time-domain smoothing, and then the distance dependence of ground clutter is compensated. Due to the loss of aperture in time domain, the estimation accuracy of the peak value of clutter spectrum is limited. To solve this problem, considering the sparsity of clutter space-time spectrum, an iterative adaptive algorithm (iterative adaptive approach,IAA) is used to estimate space-time spectrum, and the covariance matrix of each auxiliary distance unit is reconstructed to achieve clutter spectrum registration. Called IAA-RBC algorithm. Because the algorithm has no aperture loss, the precision of clutter spectrum registration is higher. Simulation results show that the proposed method can improve SNR better than the traditional time-domain smoothing RBC method even in the presence of interference factors such as target pollution in the sample.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達信號處理國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61372133)資助課題
【分類號】：TN957.51

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本文編號：2395639