环境知识辅助稳健空时自适应算法研究

发布时间：2017-10-21 11:34

  本文关键词：环境知识辅助稳健空时自适应算法研究

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【摘要】：在实际应用中,复杂的战场环境使得雷达面临的杂波环境非均匀,导致传统的空时自适应处理(Space Time Adaptive Processing,STAP)算法性能急剧下降。为此,本论文以机载阵列雷达为背景,围绕环境知识辅助稳健STAP算法展开研究,其目的是改善非均匀环境下的杂波/干扰抑制性能。首先,基于扁平椭球波函数的时限带限特性,推导了一种利用杂波分布和几何构型等先验知识构造杂波子空间的STAP方法,该方法降低了系统的计算复杂度与均匀样本数需求;其次,针对存在阵面偏航角误差时杂波秩无法准确估计造成上述子空间方法杂波抑制性能下降的问题,结合雷达参数信息及探测环境的几何构型等先验知识提出一种杂波预处理方法以消除偏航角的影响,从而提升其非均匀环境下的杂波抑制性能。随后,针对传统广义内积样本挑选方法计算量较大、易受离群点影响的问题,结合正侧视下杂波在空时平面上具有特定分布等先验知识,提出一种知识辅助样本挑选方法;此外,分析了任意阵列构型下的杂波信号模型及特性,针对实际应用中天线的架设可能存在多种方式时,一些传统的样本挑选方法受到限制甚至失效的问题,利用杂波子空间只依赖于杂波散射点空时导向矢量等先验知识,提出一种任意阵列构型下的干扰污染样本挑选方法。最后,针对存在分立干扰时,统计型STAP方法性能下降这一问题,研究了基于待测样本的STAP算法,提出一种基于对待测数据集进行滑窗处理的二维幅度相位估计算法。该算法利用了待测数据的统计信息,既能有效抑制杂波及分立干扰,又能降低处理器的计算复杂度。然后,针对复杂的战场环境下,目标先验信息不能准确获取导致的空时导向矢量失配问题,结合幅度相位估计算法提出一种稳健算法。论文研究成果的有效性均通过了仿真数据或实测数据实验验证,具有一定的理论意义和工程应用价值。
【关键词】：非均匀杂波环境 机载阵列雷达 空时自适应处理 稳健算法 知识辅助
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN957.51
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 符号对照表9-13
• 缩略语对照表13-17
• 第一章 绪论17-25
• 1.1 研究背景与意义17-18
• 1.2 研究历史与现状18-22
• 1.3 研究内容与安排22-25
• 第二章 机载阵列雷达杂波特性及STAP原理25-35
• 2.1 引言25
• 2.2 信号模型25-26
• 2.3 杂波特性分析26-28
• 2.3.1 杂波的空时相关矩阵模型26-27
• 2.3.2 杂波的空时功率谱27-28
• 2.4 STAP的基本原理28-30
• 2.4.1 最优STAP的基本原理28-29
• 2.4.2 最优权矢量的物理意义29-30
• 2.4.3 基于最大似然估计的STAP方法30
• 2.5 仿真实验与分析30-34
• 2.5.1 杂波的理想空时功率谱仿真实验31
• 2.5.2 最优STAP性能仿真实验31-32
• 2.5.3 统计型STAP性能仿真实验32-34
• 2.6 本章小结34-35
• 第三章 非均匀环境下利用雷达参数信息的STAP方法35-41
• 3.1 引言35
• 3.2 PSWF-STAP方法35-38
• 3.2.1 理论分析35-37
• 3.2.2 仿真实验37-38
• 3.3 基于雷达参数信息的杂波预处理方法38-40
• 3.3.1 理论分析38-40
• 3.3.2 仿真实验40
• 3.4 本章小结40-41
• 第四章 基于杂波分布先验信息的非均匀样本挑选方法41-55
• 4.1 引言41
• 4.2 训练样本中离群点对STAP性能的影响41-43
• 4.2.1 理论分析41-42
• 4.2.2 仿真实验42-43
• 4.3 传统GIP-NHD方法43-44
• 4.4 KASSM方法44-47
• 4.5 传统GIP-NHD和KASSM方法性能仿真实验47-48
• 4.6 任意阵列构型环境下的干扰污染样本挑选方法48-54
• 4.6.1 任意阵列构型环境下的杂波信号模型49-51
• 4.6.2 任意阵列构型环境下的杂波特性分析51-52
• 4.6.3 任意阵列构型环境下的干扰污染样本挑选方法52-53
• 4.6.4 任意阵列构型环境下的干扰污染样本挑选方法仿真实验53-54
• 4.7 本章小结54-55
• 第五章 非均匀环境下利用待测样本的稳健STAP方法55-71
• 5.1 引言55
• 5.2 分立干扰对STAP性能的影响55-57
• 5.2.1 理论分析55-56
• 5.2.2 仿真实验56-57
• 5.3 APES算法57-58
• 5.3.1 APES算法的基本原理57-58
• 5.3.2 APES算法存在的问题58
• 5.4 2D-APES算法58-64
• 5.4.1 2D-APES算法的基本原理58-59
• 5.4.2 2D-APES算法的理论分析59-60
• 5.4.3 仿真实验60-64
• 5.5 导向矢量失配对APES类算法的影响64-65
• 5.6 稳健APES算法65-70
• 5.6.1 两点约束算法66-67
• 5.6.2 迭代对角加载（DL）方法67-68
• 5.6.3 仿真实验68-70
• 5.7 本章小结70-71
• 第六章 总结与展望71-73
• 6.1 论文总结71-72
• 6.2 工作展望72-73
• 参考文献73-83
• 致谢83-87
• 作者简介87-88

【参考文献】

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本文编号：1073149