基于稀疏恢复的空时自适应处理技术研究

发布时间：2017-08-18 08:37

  本文关键词：基于稀疏恢复的空时自适应处理技术研究

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【摘要】：空时自适应处理技术(STAP)通过多脉冲和多阵元的联合处理,可有效地实现对强地杂波的抑制,实现慢速目标检测。传统统计类STAP方法通常要求两倍于系统空时自由度的独立同分布训练样本来估计杂波协方差矩阵。在非均匀、非平稳杂波环境中该要求通常无法得到满足,因此研究如何进一步的降低对训练样本数的需求具有重要的意义。本文以机载雷达为背景,针对杂波在空时平面的稀疏性对基于稀疏恢复的STAP技术展开了研究,主要工作内容如下:首先对STAP技术的研究背景进行了介绍,阐述了STAP技术中面临的难点,归纳总结了现有STAP技术,介绍了稀疏恢复的发展历史和研究现状,探讨了基于稀疏恢复的STAP技术的优势及存在的问题。在第二章中对压缩感知与稀疏恢复理论的基本原理进行了介绍,归纳总结了各类稀疏恢复算法的核心思想及其适用场景。针对联合稀疏恢复问题在介绍其数学模型的基础上对其基本原理进行了分析。重点研究了基于杂波空时功率谱稀疏性的STAP技术。对杂波稀疏性进行了探讨,分析了用有限个空时导向矢量近似整个杂波子空间的合理性,以正侧视均匀线性阵列为例对基于稀疏恢复的STAP方法的杂波抑制性能进行了研究,介绍了其处理框架并通过仿真实验验证了该方法具有显著降低训练样本数的优势;对利用多个训练样本进行联合稀疏恢复的STAP技术进行了研究,通过仿真验证了基于混合2,1l范数最小化的STAP方法可以显著提高空时谱的恢复精度,获得更好的杂波抑制效果,而基于改进的正交匹配追踪算法的STAP方法可以在牺牲部分精度的情况下显著的提高运算效率。
【关键词】：机载雷达 空时自适应处理 杂波抑制 稀疏恢复 联合稀疏恢复
【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
• ABSTRACT6-10
• 符号对照表10-11
• 缩略语对照表11-14
• 第一章 绪论14-20
• 1.1 研究背景及意义14-16
• 1.2 STAP研究历史及现状16-19
• 1.2.1 STAP的降维（秩）算法16-18
• 1.2.2 基于稀疏性的STAP方法18-19
• 1.3 本文的研究内容19-20
• 第二章 稀疏恢复理论20-26
• 2.1 引言20
• 2.2 压缩采样与稀疏恢复数学模型20-21
• 2.3 稀疏恢复算法21-23
• 2.3.1 凸优化方法21-22
• 2.3.2 贪婪算法22-23
• 2.4 联合稀疏模型23-24
• 2.5 小结24-26
• 第三章 基于稀疏恢复的STAP方法26-50
• 3.1 引言26
• 3.2 信号模型与性能评价准则26-30
• 3.2.1 STAP回波信号模型26-29
• 3.2.2 STAP性能评价准则29-30
• 3.3 基于稀疏恢复的STAP方法30-48
• 3.3.1 杂波空时谱的稀疏性30-32
• 3.3.2 基于稀疏恢复的STAP方法32-37
• 3.3.3 基于稀疏恢复的STAP方法性能37-45
• 3.3.4 CS_STAP参数选择45-48
• 3.4 本章小结48-50
• 第四章 基于联合稀疏恢复的STAP方法50-58
• 4.1 引言50
• 4.2 基于混合l_(2,1)范数最小化的STAP方法50-54
• 4.2.1 混合l_(2,1)范数最小化算法原理50-51
• 4.2.2 仿真实验51-54
• 4.3 基于一种改进正交匹配追踪算法的STAP方法54-57
• 4.3.1 杂波子空间正交匹配追踪算法原理54-56
• 4.3.2 仿真实验56-57
• 4.4 本章小结57-58
• 第五章 总结与展望58-60
• 5.1 本文总结58
• 5.2 展望58-60
• 参考文献60-64
• 致谢64-66
• 作者简介66-67

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 王永良,吴志文,彭应宁;适于非均匀杂波环境的空时自适应处理方法[J];电子学报;1999年09期

2 王伟伟;廖桂生;朱圣棋;许京伟;;一种基于压缩感知的地面运动目标检测方法[J];电子与信息学报;2012年08期

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本文编号：693641