空時(shí)自適應(yīng)信號處理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）算法是機(jī)載雷達(dá)在強(qiáng)雜波環(huán)境中進(jìn)行動目標(biāo)檢測的有效技術(shù)。雜波協(xié)方差矩陣的構(gòu)建精度會影響STAP算法的性能。依據(jù)RMB準(zhǔn)則,當(dāng)用來估計(jì)雜波協(xié)方差矩陣的訓(xùn)練樣本充足、滿足獨(dú)立同分布條件時(shí)才不會影響動目標(biāo)的檢測性能。然而,機(jī)載雷達(dá)實(shí)際工作在非均勻環(huán)境中,上述條件很難滿足,從而造成雜波協(xié)方差矩陣的估計(jì)精度下降,影響機(jī)載雷達(dá)動目標(biāo)的檢測性能。如何提高雜波協(xié)方差矩陣的估計(jì)精度,進(jìn)而提高機(jī)載雷達(dá)動目標(biāo)的檢測性能是本文的主要研究內(nèi)容。具體研究內(nèi)容如下:1、針對存在干擾目標(biāo)的非均勻樣本中機(jī)載雷達(dá)動目標(biāo)檢測性能下降問題,基于信號稀疏恢復(fù)算法,提出了一種基于稀疏樣本選優(yōu)的機(jī)載雷達(dá)動目標(biāo)檢測算法,利用訓(xùn)練樣本和待檢測距離單元的稀疏性,選擇訓(xùn)練樣本中雜波的位置和檢測單元中雜波的位置相似的訓(xùn)練樣本,去除選優(yōu)后訓(xùn)練樣本中的干擾目標(biāo),克服干擾目標(biāo)對機(jī)載雷達(dá)動目標(biāo)檢測性能的影響,采用處理后的訓(xùn)練樣本和待檢測距離單元的數(shù)據(jù)構(gòu)建雜波協(xié)方差矩陣。2、針對稀疏恢復(fù)算法在空時(shí)導(dǎo)向字典中的搜索空間較大,造成計(jì)算復(fù)雜度上升的問題,提出了一種基于... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

正側(cè)視陣機(jī)載雷達(dá)雜波模型

22, ,exp /m i p m iK i σ i σ Γ Γ σ （ ,11 Mp mmi iM σΓ σ Γ（ 22,11 Mi p mmi iM σ σ Γ -σ Γ（Step7: 如果滿足 Δ mi <ε或者s di= N K ，進(jìn)入 Step8,否則令 i=i 1，返回到 Step6Step8: 構(gòu)建第m 個(gè)距離單元的雜波協(xié)方差矩陣為： iHmmipmK i:,i:,i 2,2,R σΦΦ（（3.13）可得M 個(gè)距離單元聯(lián)合處理后的雜波協(xié)方差矩陣可表示為：11 MmmM R R （式（3.14）構(gòu)建的雜波協(xié)方差矩陣進(jìn)行 STAP 處理，可以達(dá)到穩(wěn)健的動目標(biāo)檢測性.1 給出了基于稀疏樣本選優(yōu)動目標(biāo)檢測算法流程圖。

訓(xùn)練樣本選優(yōu)SR-STAP與本文算法目標(biāo)信號提取圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Bi-conjugate gradient based computation of weight vector in space-time adaptive processing[J]. Gatai BAI,Ran TAO,Yue WANG.  Science China（Information Sciences）. 2016(12)
[2]基于聯(lián)合稀疏功率譜恢復(fù)的機(jī)載雷達(dá)穩(wěn)健STAP算法研究[J]. 高志奇,陶海紅,趙繼超.  電子學(xué)報(bào). 2016(11)
[3]Robust and fast iterative sparse recovery method for space-time adaptive processing[J]. Xiaopeng YANG,Yuze SUN,Tao ZENG,Teng LONG.  Science China（Information Sciences）. 2016(06)
[4]一種改進(jìn)的機(jī)載雙基雷達(dá)多普勒頻移算法[J]. 趙軍,沈明威,朱岱寅,趙建洋.  鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2015(02)
[5]基于主瓣雜波高效配準(zhǔn)的機(jī)載非正側(cè)視陣?yán)走_(dá)STAP算法研究[J]. 王杰,沈明威,吳迪,朱岱寅.  雷達(dá)學(xué)報(bào). 2014(02)
[6]基于壓縮感知的空時(shí)自適應(yīng)動目標(biāo)參數(shù)估計(jì)[J]. 賈瓊瓊,吳仁彪.  電子與信息學(xué)報(bào). 2013(11)
[7]基于STAP的機(jī)載雷達(dá)高速運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(shù)研究[J]. 王麒,謝文沖,王永良.  空軍預(yù)警學(xué)院學(xué)報(bào). 2013(05)
[8]一種基于壓縮感知的地面運(yùn)動目標(biāo)檢測方法[J]. 王偉偉,廖桂生,朱圣棋,許京偉.  電子與信息學(xué)報(bào). 2012(08)
[9]基于頻移假目標(biāo)對機(jī)載雷達(dá)STAP技術(shù)干擾效果的研究[J]. 薛冰心,張友益.  艦船電子對抗. 2012(01)
[10]基于稀疏恢復(fù)的直接數(shù)據(jù)域STAP算法[J]. 孫珂,張顥,李剛,孟華東,王希勤.  清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2011(07)

博士論文
[1]機(jī)載陣列雷達(dá)非均勻雜波抑制方法研究[D]. 劉錦輝.西安電子科技大學(xué) 2012
[2]非均勻雜波環(huán)境下基于稀疏恢復(fù)的STAP技術(shù)研究[D]. 孫珂.清華大學(xué) 2012
[3]非均勻環(huán)境下機(jī)載雷達(dá)STAP技術(shù)研究[D]. 龔清勇.南京航空航天大學(xué) 2010

碩士論文
[1]穩(wěn)健功率譜稀疏恢復(fù)空時(shí)自適應(yīng)處理方法研究[D]. 朱軼昂.深圳大學(xué) 2017



本文編號：3553798