和差波束空時處理動目標檢測技術(shù)研究.pdf

1、機載雷達下視工作時，地面雜波的影響十分嚴重。有效地抑制雜波，是機載雷達動目標檢測必須首先解決的問題。傳統(tǒng)的單天線時域處理動目標顯示和脈沖多普勒技術(shù)無法檢測主瓣雜波區(qū)的慢動目標，必須研究機載雷達多通道空時聯(lián)合處理技術(shù)來提高機載動目標顯示(AMTI)和機載合成孔徑雷達(SAR)的地面動目標顯示(GMTI)能力。本文研究和差波束空時處理動目標檢測技術(shù)，包括和差波束自適應(yīng)相位中心偏置天線(ADPCA)，和差波束空時自適應(yīng)處理( -STAP)，以

2、及和差波束干涉SAR/GMTI。 論文第一章緒論，回顧了機載雷達動目標檢測技術(shù)的發(fā)展歷程，分析了國內(nèi)外機載雷達AMTI、GMTI的研究現(xiàn)狀，并介紹了本文的研究背景和主要工作。 論文第二章研究和差波束ADPCA算法。首先分析了時域和差波束ADPCA ( -ADPCA)的機理，并基于輸出信雜噪比最大準則，提出了一種新的增益系數(shù)計算方法。為了解決實際和差波束存在幅度、相位、指向不匹配等系統(tǒng)誤差下時域 -ADPCA雜波抑制能力不

3、足的問題，提出了頻域 -ADPCA方案。改進算法通過多普勒波束銳化，在各子波束內(nèi)分別計算最佳增益系數(shù)，從而能更精確地補償載機運動和系統(tǒng)誤差，提高雜波對消性能。仿真實驗結(jié)果充分驗證了頻域 -ADPCA的正確性和有效性。 論文第三、四章研究 -STAP。第三章研究 -STAP的原理及各種降維、降秩算法。當雜噪相關(guān)矩陣已知時，互譜尺度法(CSM)給出了降秩算法的性能上限，但實際雜噪相關(guān)矩陣是未知的，因此實用的是最小范數(shù)特征對消法(MN

4、E)。針對MNE采用奇異值分解(SVD)計算雜波子空間運算量極大的問題，提出了MNE采用改進投影近似子空間跟蹤緊縮(MPASTd)算法遞歸求解雜波子空間的新方法。該方法的收斂性能與SVD相當，但系統(tǒng)運算量急劇降低，從而為MNE的實時處理提供了一種可行的技術(shù)途徑。 針對非均勻環(huán)境下獨立同分布樣本進一步減少這一技術(shù)難點，論文第四章分別結(jié)合多級維納濾波器(MWF)、空時自回歸濾波器(STAR)和直接數(shù)據(jù)域處理(DDD)這三種新穎處理器

5、提出了三種適合不同條件的非均勻 -STAP算法。在均勻樣本較充足情況下，基于MWF的非均勻 -STAP提出了聯(lián)合主波束檢測和自適應(yīng)功率剩余檢測的兩級非均勻檢測器(NHD)，能有效剔除強弱干擾目標樣本，而運算量顯著小于美國海軍實驗室給出的非均勻STAP方案FRACTA的循環(huán)檢測NHD；同時采用降秩MWF計算權(quán)矢量，其收斂速度也優(yōu)于 FRACTA算法。當均勻樣本進一步減少，無法采用NHD剔除其中的干擾樣本時，提出了抗干擾目標的和差波束STA

6、R( -ORSTAR)算法。該算法根據(jù)權(quán)矢量局部范數(shù)最大準則確定訓(xùn)練樣本中存在的干擾目標多普勒頻率進而逐一濾除干擾信號，從而有效克服了干擾目標引起的性能損失。對于劇烈變化的非均勻環(huán)境，將多普勒域多約束加權(quán)引入和差波束DDD ( -DDD)，進一步提高了算法魯棒性并急劇降低了運算量。Monte Carlo仿真實驗充分驗證了這三種算法在各自條件下的正確性和有效性，它們可應(yīng)用到空域更多自由度的機載預(yù)警雷達STAP系統(tǒng)。 論文第五章研究

7、和差波束GMTI算法。在分析了和差波束干涉SAR/GMTI原理的基礎(chǔ)上，提出了一種能有效克服系統(tǒng)誤差的和差波束干涉SAR/GMTI信號處理方案。該算法首先利用空域?qū)ο蜃友a償和差波束SAR圖像間的固有幅相差異，然后基于幅值比剔除各子圖像內(nèi)的奇異單元，再采用信號子空間處理(SSP)分塊自適應(yīng)校正系統(tǒng)誤差，最后進行雜波對消。通過仿真實驗，證實了本文方案對系統(tǒng)誤差不敏感，具有很好的魯棒性。 論文第六章結(jié)束語對全文的工作進行了總結(jié)，并指