非均匀环境下机载相控阵雷达STAP方法研究

发布时间：2017-08-31 08:14

  本文关键词：非均匀环境下机载相控阵雷达STAP方法研究

  更多相关文章： 空时自适应处理 运动目标检测 非均匀杂波抑制 协方差矩阵估计 广对称 数据拟合 旋转天线

【摘要】：机载相控阵雷达对空、对地探测时容易受到地杂波的显著影响,要实现对运动目标的可靠检测,杂波抑制是必须解决的首要问题。由于载机平台运动,不同方向的地面散射体相对于雷达具有不同的径向速度,使得机载雷达接收到的杂波信号的功率谱在多普勒域严重扩散,且呈现出很强的空时耦合特性。由于杂波在空域和时域的扩散分布,传统的空域或时域一维滤波均不能形成与地杂波相匹配的零陷凹口,从而无法对其进行很好抑制。空时自适应信号处理(STAP)技术充分利用了雷达空域和时域两维系统自由度,可以在保证目标信号获得一定相干积累增益的同时对空时耦合的地杂波进行有效抑制,从而在很大程度上改善机载相控阵雷达的动目标检测性能,特别是对低速目标以及被旁瓣杂波所湮没的弱小目标的检测更为有利。为获得较为理想的处理性能,STAP权矢量的训练需要不少于两倍系统自由度的独立同分布训练样本。而在实际情况中,机载雷达接收到的回波数据往往是非均匀的,这就导致STAP的杂波抑制性能严重下降。本文主要对非均匀环境下STAP的杂波抑制性能提升算法进行了研究,主要内容概括如下:一、研究了训练样本不足时STAP算法的性能改善问题。当机载雷达工作在非均匀环境中时,STAP能够获得的独立同分布(i.i.d.)训练样本非常有限,造成杂波协方差矩阵估计不准确,严重影响STAP算法的杂波抑制性能。对此,提出了一种基于协方差矩阵广对称特性的扩展因子化算法(EFA)。通过在协方差矩阵估计中引入空域、时域以及空时域的广对称特性,分别推导出相应的数据变换矩阵,可以增加三倍的训练样本,实现对有限i.i.d.样本数据的高效利用,在计算复杂度及结构复杂度增加不多的前提下,大幅提高STAP在训练样本不足时的杂波抑制和目标检测性能。二、研究了机载雷达的非均匀杂波抑制问题。机载雷达非正侧视阵天线构型会造成近程杂波空时谱结构具有很强的距离依赖性,非均匀的雷达场景会造成杂波功率在不同距离采样间有很大的起伏变化,这些都会导致雷达回波数据非均匀,破坏STAP的训练样本i.i.d.假设条件,降低自适应算法的杂波抑制性能。但只要雷达参数一定,地面静止散射体的回波信号在角度多普勒平面就具有某种确定结构,一般称作杂波脊,实际情况中由于各种非理想因素的存在,该杂波脊会有一定程度的偏离和展宽。基于此,提出一种稳健的机载雷达非均匀杂波抑制方法,利用雷达系统参数及平台运动状态等先验信息构造杂波基,在考虑阵元误差这一典型非理性因素下,对待检测单元数据进行迭代的最小二乘拟合,最后对拟合后的剩余数据进行脉冲多普勒(PD)处理以及单元平均恒虚警(CA-CFAR)检测,从而实现对非均匀杂波的充分抑制以及对运动目标的可靠检测。三、研究了机载雷达的杂波和欺骗式干扰抑制问题。最近提出的稀疏恢复类STAP算法(SR-STAP)利用目标信号或杂波信号在角度多普勒域的稀疏性,在过采样的离散傅里叶变换(DFT)基上对其进行稀疏恢复,从而实现目标检测或杂波协方差重构。然而,实际的雷达回波信号不可能在一组先验基上严格稀疏,SR-STAP算法性能会因不可避免存在的基失配现象受到损害。为寻找一组更合适的杂波表示基,提出一种基于数据拟合的动目标检测算法,通过选取临近的距离样本数据作为表示基,然后在拟合系数的范数约束下对待检测单元数据进行最小二乘拟合表示,并对拟合误差进行CA-CFAR检测。该方法不仅能够有效抑制杂波信号,而且对传统STAP算法难以处理的密集欺骗式干扰也有很好的抑制效果。四、研究了旋转天线系统的机载雷达回波信号模型及其杂波抑制问题。首先对机载旋转阵列天线的回波信号进行建模分析,指出由于天线旋转运动的存在,散射体回波信号流形在空域和时域上都存在一个与其阵面角度相关的线性扰动相位,这样一方面会由于空时信号流形失配带来目标的相干积累增益损失,另一方面杂波也会因此产生严重的谱扩散现象,损害传统STAP算法的杂波抑制性能。为此,提出一种修正的联合局域化(JDL)算法,在对空时回波数据进行波束域降维处理时,分别针对不同距离、不同波束的回波数据构造并进行相应的相位补偿,从而去除天线旋转运动带来的杂波谱扩散和样本非均匀,同时对约束目标流形的修正也保证了其积累增益不受损失,能够大大提高STAP算法在旋转天线系统中的杂波抑制和目标检测性能。
【关键词】：空时自适应处理 运动目标检测 非均匀杂波抑制 协方差矩阵估计 广对称 数据拟合 旋转天线
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V243.2
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 符号对照表13-14
• 缩略语对照表14-19
• 第一章 绪论19-29
• 1.1 研究背景及意义19-21
• 1.2 研究历史与现状21-27
• 1.3 本文主要工作与内容安排27-29
• 第二章 基于广对称协方差矩阵估计的STAP算法29-49
• 2.1 引言29-31
• 2.2 空时信号模型及STAP基本原理31-34
• 2.2.1 空时信号模型31-32
• 2.2.2 STAP基本原理32-34
• 2.3 基于广对称特性的STAP算法34-39
• 2.3.1 全维STAP框架35-36
• 2.3.2 EFA框架36-37
• 2.3.3 基于广对称的SCM估计器37-39
• 2.4 计算机仿真实验结果与分析39-47
• 2.5 本章小结47-49
• 第三章 稳健的机载雷达非均匀杂波抑制方法49-69
• 3.1 引言49-50
• 3.2 信号模型与幅相误差影响50-54
• 3.2.1 信号模型50-53
• 3.2.2 幅相误差影响53-54
• 3.3 稳健的非均匀杂波抑制方法54-59
• 3.3.1 构造杂波表示基54-57
• 3.3.2 迭代估计杂波与误差57-59
• 3.3.3 算法流程59
• 3.4 计算机仿真实验结果与分析59-68
• 3.4.1 正侧阵仿真实验59-65
• 3.4.2 非正侧阵仿真实验65-68
• 3.5 本章小结68-69
• 第四章 基于数据拟合的动目标检测算法69-87
• 4.1 引言69-70
• 4.2 信号模型与STAP算法70-74
• 4.2.1 信号模型70-71
• 4.2.2 RD-STAP算法71-73
• 4.2.3 SR-STAP算法73-74
• 4.3 基于数据拟合的动目标检测算法74-78
• 4.4 实测数据实验结果与分析78-85
• 4.4.1 算法原理验证实验79-80
• 4.4.2 杂波抑制实验80-83
• 4.4.3 欺骗式干扰抑制实验83-85
• 4.5 本章小结85-87
• 第五章 适用于旋转天线的修正JDL算法87-105
• 5.1 引言87-89
• 5.2 信号模型89-94
• 5.3 适用于旋转天线的修正JDL算法94-98
• 5.4 计算机仿真实验结果与分析98-103
• 5.5 本章小结103-105
• 第六章 总结与展望105-109
• 6.1 全文内容总结105-107
• 6.2 工作展望107-109
• 附录A109-113
• 附录B113-115
• 附录C115-117
• 参考文献117-137
• 致谢137-139
• 作者简介139-141

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本文编号：764458