機載雷達非自適應雜波抑制方法及應用研究
本文關鍵詞: 機載雷達 非自適應處理 雜波抑制 脈沖相消 非均勻雜波 出處:《西安電子科技大學》2015年碩士論文 論文類型:學位論文
【摘要】:機載平臺的運動特性會使得雜波呈現(xiàn)強烈的空時耦合特性,為了有效地進行機載平臺雜波的抑制,空時自適應處理(Space Time Adaptive Processing,STAP)技術得到了空前發(fā)展,但是傳統(tǒng)的STAP技術一般認為雜波是均勻分布的,但是實際上機載雷達所處的環(huán)境是相當復雜的,雜波不可能均勻分布,這樣便會使得傳統(tǒng)的STAP技術在雜波處理中出現(xiàn)雜波譜擴散難以達到理想的雜波抑制效果。雷達技術的發(fā)展使得天線陣元的數(shù)目日益龐大,從而使得雷達需要處理的信號維數(shù)越來越高,對于雷達實時處理的性能提出了更高的要求。因此我們研究針對高維小樣本條件下的雷達處理技術迫在眉睫,本文以機載雷達為背景,介紹了運算復雜度低并且受樣本影響較小的非自適應雜波抑制方法,主要包括以下內容:1、第二章主要介紹了機載雷達非自適應兩維脈沖相消算法(Non-Adaptive Two Dimensional Pulse-to-pulse Cancellation,Non-ATDPC),該算法以機載雷達為背景,其核心思想便是通過構造一個系數(shù)對消矩陣在一個相干處理間隔(Coherent Processing Interval,CPI)內進行相鄰兩個脈沖的對消處理,該矩陣只與雷達的工作參數(shù)以及機載雷達的空間幾何信息有關,通過對消操作可以有效地抑制大部分雜波能量,其主要優(yōu)點是不依賴于樣本避免了大量運算以及對于大量獨立同分布樣本的需求,算法在設計過程中也考慮機載雷達的偏航角,因此它可以運用于雷達的各種狀態(tài)(正視、斜視、前視),因此有效地拓寬了其實用范圍。該算法可以看成是我們進行一些經(jīng)典的降維算法FA(Factored Approach,FA)、EFA(Extended Factored Approach,EFA)等之前的預濾波處理,后續(xù)仿真也證實經(jīng)過預濾波操作以后比單純進行時域降維操作的性能更優(yōu)。2、第三章主要介紹了機載雷達空域兩級降維自適應處理方法(Space Two-Stage Dimension Reduction,S-TSDR),針對機載雷達面對的真實的雜波環(huán)境中遇到的問題—小樣本大陣列這樣的條件,傳統(tǒng)的先時域多普勒處理后空域自適應處理的算法如FA、EFA算法的樣本需求量不足,這樣便導致了雷達雜波抑制性能下降的問題,針對這一問題,我們提出的S-TSDR方法能夠在大陣列條件下降低對于訓練樣本的需求以及算法的運算量。該算法的主要思想是利用Kronecker直積的性質,將多普勒濾波后得到的長的空域數(shù)據(jù)分解為兩個短向量的Kronecker積,這樣便得到了一雙二次代價函數(shù),然后利用循環(huán)迭代的思想即可求得其最優(yōu)解,該方法具有良好的快速收斂性能便可以有效地提高機載雷達信號處理的實時性能。3、第四章主要介紹了基于模擬城市建筑模型的非均勻雜波抑制方法,該算法便是Non-ATDPC算法在模擬城市建筑模型上的應用。本章首先構建了模擬城市建筑模型,在此基礎之上建立機載雷達非均勻雜波模型。由于傳統(tǒng)的STAP方法對于非均勻雜波的抑制效果很差,基于此我們提出了非均勻雜波兩維脈沖相消算法(Non-Homogeneous Clutter Two-Dimension Pulse-to-pulse Cancellation,NHC-TDPC),該算法的核心思想便是構造脈沖相消系數(shù)矩陣,系數(shù)矩陣主要與雷達的工作參數(shù)以及雷達的空間幾何信息而與雷達接收的樣本數(shù)據(jù)無關,我們利用得到的脈沖相消系數(shù)矩陣對于得到的訓練樣本數(shù)據(jù)進行處理,這里我們可以得到待檢測距離單元的真實雜波回波信號以及除了待檢測距離單元以外的所有有效距離單元估計得到的雜波回波信號。我們通過調整機載雷達與模擬城市建筑之間的距離使得雷達與待檢測距離單元之間處于不同的狀態(tài)(近程、中程以及遠程),對雷達的不同待檢測單元的功率譜以及特征譜進行分析以及對比,得到了處于不同距離單元的雜波譜,然后可以選擇性地將NHC-TDPC算法進行有效地運用。
[Abstract]:......
【學位授予單位】:西安電子科技大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:V243.2
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,本文編號:1476711
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