本文關鍵詞：機載認知雷達中的KA-STAP研究　出處：《電子科技大學》2017年博士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：認知雷達是一種知識輔助的閉環(huán)雷達體制,具有根據(jù)環(huán)境感知信息、先驗知識以及任務特點對雷達發(fā)射信號以及接收端信號處理方式進行優(yōu)化的能力。將認知雷達的工作模式引入機載雷達系統(tǒng),可提升空時自適應處理算法在非均勻雜波背景下的目標檢測性能。知識輔助空時自適應處理(KA-STAP)是機載認知雷達信號處理中的關鍵環(huán)節(jié)。本文圍繞機載認知雷達中的KA-STAP技術(shù)展開研究,主要工作和貢獻為:(1)研究了機載雷達的雜波建模方案環(huán)境雜波建模是機載雷達信號處理算法研究的重要輔助工作之一。本文給出了基于積分式雜波模型的機載雷達非均勻雜波建模方案。針對已有海雜波混沌建模方案難以穩(wěn)定擬合實測海雜波序列的問題,對實測海雜波序列與混沌序列進行了對比研究,提出了一種海雜波信號分部式分解模型(SCD)。在該分解模型的基礎上給出了海雜波的分部式擬合方案(SCCS)。與已有的海雜波混沌擬合方案相比,SCCS擬合方案對不同海態(tài)條件下的海雜波序列具有穩(wěn)定的擬合能力,為海雜波混沌建模問題提供了新的研究角度。(2)研究了錐化矩陣模型及其改進方案機載認知雷達中的知識輔助空時自適應處理(KA-STAP)的工作原理是利用先驗的雜波協(xié)方差矩陣對樣本估計協(xié)方差矩陣進行修正,以增加空時自適應濾波器在非均勻雜波環(huán)境下的輸出性能。錐化矩陣是先驗雜波協(xié)方差矩陣中的一個子成分,作用是調(diào)整先驗雜波信號在角度-多普勒域的二維譜結(jié)構(gòu),其取值將直接影響KA-STAP濾波器的凹口形狀。常用的CMT錐化矩陣模型僅包含一個待定參數(shù),可優(yōu)化自由度較低,對海雜波譜的擬合能力有限。本文在CMT模型的基礎上,提出一種推廣的錐化矩陣模型(GCMT)。針對海雜波譜的結(jié)構(gòu)特征構(gòu)造了用于中高頻段譜寬調(diào)整的帶通分布隨機相位導向矢量,并將待優(yōu)化參數(shù)由原CMT模型中的辛格函數(shù)主瓣寬度參數(shù)變?yōu)槎鄠�子成分的加權(quán)系數(shù)。與CMT模型相比,GCMT模型增加了錐化矩陣模型的可優(yōu)化自由度,提升了先驗協(xié)方差矩陣的擬合能力。(3)研究了錐化矩陣待定參數(shù)的自適應優(yōu)化算法給出了錐化矩陣待定參數(shù)的兩種自適應優(yōu)化算法。算法一借鑒了已有的PW法色加載系數(shù)優(yōu)化算法的優(yōu)化策略,針對錐化矩陣參數(shù)優(yōu)化問題的特點設計了不同于PW法的預白化性能評估量,構(gòu)造了以先驗協(xié)方差矩陣預白化性能最大化為優(yōu)化目標的錐化矩陣參數(shù)優(yōu)化函數(shù)(簡稱為TPO算法)。TPO算法同時適用于空域維與時域維錐化矩陣的優(yōu)化。算法二將接收陣列在慢時間維與快時間維的采樣數(shù)據(jù)同時用于雜波方位維最小方差譜的估計,并以先驗數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)的譜相似度最大化為目標設計優(yōu)化函數(shù)。兩種優(yōu)化方案均將實時回波信號引入了先驗信息的優(yōu)化,增加了知識輔助雜波抑制算法對時變雜波環(huán)境的適應能力。(4)色加載系數(shù)優(yōu)化算法的穩(wěn)健性設計色加載系數(shù)是KA-STAP濾波器權(quán)矢量計算式中的待定加權(quán)系數(shù),其取值決定了先驗信息在濾波器權(quán)矢量設計中所占的比重。色加載系數(shù)的大小應由先驗信息的準確度以及樣本估計矩陣對真實雜波加噪聲協(xié)方差矩陣的逼近程度共同決定。已有的基于預白化性能評估的色加載系數(shù)優(yōu)化算法(PW法)無法對當前待檢測單元(CUT)的先驗信息進行準確度評估,并且無法對每一個待檢測單元得到獨立的色加載系數(shù)優(yōu)化結(jié)果,因此對于先驗信息在距離維的非均勻性不具有魯棒性。本文針對PW法存在的魯棒性問題給出一種改進方案(簡稱CPW算法)。CPW算法能夠根據(jù)當前待檢測單元先驗信息的準確度調(diào)整色加載系數(shù)的取值,并且能夠?qū)γ恳粋�待檢測單元得到獨立的色加載系數(shù)優(yōu)化結(jié)果。在與降維KA-STAP結(jié)合的情況下,CPW算法對于先驗信息在距離維以及多普勒維的非均勻性均具有魯棒性。(5)研究了低秩矩陣元素補齊技術(shù)在KA-STAP中的應用由于CUT單元的回波可能包含目標信號,已有的KA-STAP算法均沒有將其用于濾波器的設計。為了提取CUT單元的雜波信息,本文提出一種CUT單元目標信號剔除算法。該算法利用了機載雷達空時二維雜波譜矩陣的低秩性,以及點目標信號在角度-多普勒域內(nèi)僅分布于少數(shù)通道的特點,將低秩矩陣元素補齊技術(shù)用于CUT單元雜波信號的恢復,設計了一種在變換域進行的CUT單元目標信號剔除算法。以錐化矩陣參數(shù)優(yōu)化問題為例,給出了該算法在KA-STAP中的應用方式。CUT單元雜波信號的引入降低了KA-STAP中各參數(shù)優(yōu)化問題對參考單元樣本的依賴性,增加了KA-STAP對樣本篩選算法性能不佳問題的魯棒性。(6)結(jié)合實測數(shù)據(jù)的KA-STAP有效性測試利用機載相控陣雷達實測雜波數(shù)據(jù)對KA-STAP算法的有效性進行了測試。設計了脫離地形數(shù)據(jù)庫的全自適應KA-STAP處理流程,包括環(huán)境信息提取、先驗雜波協(xié)方差矩陣參數(shù)優(yōu)化,以及色加載系數(shù)優(yōu)化等環(huán)節(jié)。仿真測試驗證了本文所述部分理論和算法的有效性。測試結(jié)果表明在樣本個數(shù)低于兩倍系統(tǒng)自由度的條件下,KA-STAP濾波器具有優(yōu)于常規(guī)STAP濾波器的輸出性能。
[Abstract]:Cognitive radar is a kind of knowledge aided closed-loop radar system is according to the environmental perception of information, knowledge and task characteristics prior to transmitting and processing method of radar receiver optimization capability. The cognitive radar working mode in airborne radar system, which can enhance the space-time adaptive processing algorithm in inhomogeneous clutter background the target detection performance. Knowledge aided space-time adaptive processing (KA-STAP) is a key step in the signal processing of airborne cognitive radar. This paper focuses on the research of airborne radar in cognitive KA-STAP technology, the main work and contributions are: (1) study of the airborne radar clutter modeling scheme of clutter modeling is an important airborne radar signal processing the auxiliary algorithm presented in this paper. One of the integral type airborne radar clutter wave model of inhomogeneous clutter modeling scheme based on the sea clutter. Chaos modeling scheme is difficult to stabilize the fitting of the measured sea clutter sequence, the measured sea clutter sequence and chaotic sequence are studied, put forward a kind of sea clutter signal segment decomposition model (SCD). Based on the decomposition model is given on the sea clutter segment fitting scheme (SCCS) compared with the existing sea clutter chaos fitting scheme, SCCS fitting scheme for different sea state conditions of the sea clutter sequence has stable fitting ability, provide a new angle for research of sea clutter chaos modeling problem. (2) studied the cone matrix model and the improvement scheme of airborne cognitive knowledge aided space in radar time adaptive processing (KA-STAP) the working principle is to use a priori the clutter covariance matrix of sample covariance matrix is modified to increase the space-time adaptive filter in inhomogeneous clutter environment. The output performance of cone The matrix is a priori a sub component of the wave clutter covariance matrix, is to adjust the prior complex two-dimensional wave signals in the angle Doppler domain spectrum structure, its value will directly affect the KA-STAP filter notch shape. CMT taper matrix models contain only one undetermined parameter, can optimize the degree of freedom is low, the fitting the ability of sea clutter. Based on the CMT model, we propose a generalized cone matrix model (GCMT). According to the characteristics of sea clutter spectrum is constructed for bandpass random phase distribution of the steering vector of high frequency Pukuan adjustment, and the parameters to be optimized by the Singer function of the main lobe width parameter the original CMT model into several sub weighting coefficient components. Compared with the CMT model, the GCMT model can increase the degree of freedom optimization of taper matrix model, to enhance the capability of fitting a priori covariance matrix. (3) studied the taper The matrix parameters of the adaptive optimization algorithm given taper matrix parameters of two kinds of adaptive optimization algorithm. The algorithm uses a known PW method of color optimization algorithm of loading coefficient, designed for cone whitening properties different from PW method evaluation of characteristic matrix parameter optimization problem, constructed with the largest the prior covariance matrix pre whitening performance into function optimization of matrix parameters of cone optimization target (called TPO algorithm).TPO optimization algorithm is also applicable to the spatial dimension and time dimension taper matrix. The algorithm two will receive array in the sampling data in slow time dimension and time dimension at the same time for fast estimation of clutter azimuth minimum variance spectrum, and spectral similarity to maximize the prior data and the measured data for the optimization of objective function design. Two optimization schemes are introduced to optimize real-time echo signal prior information, Increase the knowledge aided clutter suppression algorithm for time-varying clutter environment. (4) robust design color color loading coefficient loading coefficient optimization algorithm is to calculate the weighted coefficient in the pending KA-STAP filter weight vector, its value determines the percentage of prior information in the right vector in the design of filter size by proportion. A priori information color loading coefficient accuracy and sample estimation matrix of real clutter plus noise covariance matrix approximation of the joint decision. Color loading coefficient evaluation and optimization algorithms based on the pre whitening performance (PW) method on the current detecting unit (CUT) of prior information on the accuracy assessment, and not to each test unit can load coefficient optimization results independently, so the prior information in the range of the non uniform is not robust. Aiming at the defects of PW method in Shandong The robustness is given an improved method (CPW algorithm).CPW algorithm can adjust the color value according to the accuracy of the loading coefficient detection unit for the prior information, and can get the optimal color loading coefficient results of independent for each unit to be detected. In combination with reduced dimension KA-STAP, CPW algorithm for a priori information in the range of uniform dimension and Doppler are non robust. (5) on the low rank matrix elements to complete the technology in the application of KA-STAP as the CUT unit may contain the target echo signal, the KA-STAP algorithm has no be used for filter design. In order to extract the clutter information of the CUT unit in this paper, a CUT unit target signal eliminating algorithm. The algorithm uses the low rank of the airborne radar space-time clutter spectrum matrix, and point target signal in angle Doppler domain only In a small number of channels of cloth will low rank matrix elements filled technique used in CUT clutter signal recovery unit, a CUT unit in the transform domain signal elimination algorithm design. Optimization problems for example to taper matrix parameters, gives the.CUT application of the algorithm in the KA-STAP unit in the clutter was introduced the signal is reduced by KA-STAP in the parameter optimization problem of reference unit sample dependence, increase the robustness of the algorithm performance of KA-STAP screening samples. (6) the effectiveness of combining effectiveness test using ray airborne phased array KA-STAP data of the measured clutter data of the KA-STAP algorithm is tested is designed. From the topographic database process fully adaptive KA-STAP, including environmental information extraction, a priori clutter covariance matrix of parameter optimization, and color loading coefficient optimization aspects simulation testing. The effectiveness of the theory and algorithm described in this paper is tested. The test results show that the KA-STAP filter has better output performance than the conventional STAP filter under the condition that the number of samples is less than two times the degree of freedom of the system.

【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN957.51

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本文編號：1438325