本文選題：機載氣象雷達(dá)　切入點：風(fēng)速估計　出處：《中國民航大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：飛機通過機載氣象雷達(dá)來獲取前方氣象信息,未來相控陣體制將引入到機載氣象雷達(dá)信號處理中,它的地雜波抑制能力更強,使得機載氣象雷達(dá)對低空風(fēng)切變的檢測效果更好�？諘r自適應(yīng)信號處理(Space Time Adaptive Processing,STAP)是相控陣體制雷達(dá)抑制地雜波的有效手段之一,但STAP需要足夠的距離單元樣本數(shù)來精準(zhǔn)估計雜波協(xié)方差矩陣。實際環(huán)境中的種種非理想因素使得雷達(dá)接收數(shù)據(jù)中參考單元樣本過少,從而嚴(yán)重影響STAP的性能。降秩STAP技術(shù)可以減少系統(tǒng)可調(diào)控權(quán)數(shù),從而減少STAP技術(shù)中雜波協(xié)方差矩陣估計所需的訓(xùn)練樣本數(shù),因此研究如何將降秩STAP引入相控陣體制下低空風(fēng)切變的檢測,以提高機載氣象雷達(dá)對低空風(fēng)切變的檢測能力就具有了重要意義。首先,論文對機載相控陣?yán)走_(dá)的數(shù)據(jù)模型進行了介紹,分析了本文中所用的低空風(fēng)切變回波信號、地雜波的模擬流程,并分析了前視陣體制下地雜波的距離依賴性。其次,針對機載前視陣?yán)走_(dá)低空檢測風(fēng)切變時,訓(xùn)練樣本數(shù)不足導(dǎo)致風(fēng)場風(fēng)速估計性能較差的問題,提出了一種基于改進EC-Capon法的低空風(fēng)切變風(fēng)速快速估計方法。該方法首先對特征分解后的雜波子空間準(zhǔn)確估計,然后利用雜波子空間的正交補空間代替采樣協(xié)方差矩陣求逆(Sampling matrix inversion,SMI)權(quán)矢量,利用特征對消的子空間白化法抑制地雜波,在Capon準(zhǔn)則下求取權(quán)矢量實現(xiàn)對風(fēng)場風(fēng)速的有效估計。最后,針對無參考單元的情況下,提出了一種基于多級維納濾波器的風(fēng)速估計方法。本方法引入了風(fēng)切變場的空時導(dǎo)向矢量建模,在不估計待測單元雜波協(xié)方差矩陣的前提下對待測單元數(shù)據(jù)直接降維處理,來實現(xiàn)低空風(fēng)切變的風(fēng)場速度的有效估計。
[Abstract]:The future phased array system will be introduced to the airborne meteorological radar signal processing, and its ground clutter suppression ability will be stronger. It makes airborne weather radar detect wind shear at low altitude better. Space-time adaptive signal processing (Space-Time Time processing) is one of the effective methods to suppress ground clutter by phased array radar. But STAP needs enough distance unit samples to estimate the clutter covariance matrix accurately. Thus, the performance of STAP is seriously affected. The reduced rank STAP technique can reduce the adjustable weights of the system, and thus reduce the number of training samples needed for estimating the clutter covariance matrix in STAP technology. Therefore, it is of great significance to study how to introduce reduced rank STAP into low-altitude wind shear detection under phased array system in order to improve the detection ability of airborne weather radar for low-altitude wind shear. This paper introduces the data model of airborne phased array radar, analyzes the simulation flow of the low altitude wind shear echo signal and ground clutter used in this paper, and analyzes the range dependence of the ground clutter under the forward view array system. When airborne foresight radar detects wind shear at low altitude, the insufficient number of training samples leads to poor performance of wind field wind speed estimation. A fast wind speed estimation method based on improved EC-Capon method for wind shear velocity at low altitude is proposed. Firstly, the clutter subspace is accurately estimated by this method. Then the orthogonal complement space of the clutter subspace is used instead of the sampling covariance matrix to calculate the inverse Sampling matrix inversion (Smi) weight vector, and the subspace whitening method of characteristic cancellation is used to suppress the ground clutter. The weight vector is obtained under the Capon criterion to estimate the wind speed of wind field effectively. Finally, in the case of no reference unit, A wind speed estimation method based on multistage Wiener filter is proposed, in which the space-time guided vector modeling of wind shear field is introduced, and the dimensionality reduction of the measured unit data is obtained without estimating the clutter covariance matrix of the unit under test. To realize the efficient estimation of wind field velocity of low level wind shear.
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：V321.225;V243.2

【參考文獻】

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本文編號：1623097