本文關鍵詞：環(huán)境知識輔助穩(wěn)健空時自適應算法研究

  更多相關文章： 非均勻雜波環(huán)境 機載陣列雷達 空時自適應處理 穩(wěn)健算法 知識輔助

【摘要】：在實際應用中,復雜的戰(zhàn)場環(huán)境使得雷達面臨的雜波環(huán)境非均勻,導致傳統(tǒng)的空時自適應處理(Space Time Adaptive Processing,STAP)算法性能急劇下降。為此,本論文以機載陣列雷達為背景,圍繞環(huán)境知識輔助穩(wěn)健STAP算法展開研究,其目的是改善非均勻環(huán)境下的雜波/干擾抑制性能。首先,基于扁平橢球波函數(shù)的時限帶限特性,推導了一種利用雜波分布和幾何構型等先驗知識構造雜波子空間的STAP方法,該方法降低了系統(tǒng)的計算復雜度與均勻樣本數(shù)需求;其次,針對存在陣面偏航角誤差時雜波秩無法準確估計造成上述子空間方法雜波抑制性能下降的問題,結合雷達參數(shù)信息及探測環(huán)境的幾何構型等先驗知識提出一種雜波預處理方法以消除偏航角的影響,從而提升其非均勻環(huán)境下的雜波抑制性能。隨后,針對傳統(tǒng)廣義內積樣本挑選方法計算量較大、易受離群點影響的問題,結合正側視下雜波在空時平面上具有特定分布等先驗知識,提出一種知識輔助樣本挑選方法;此外,分析了任意陣列構型下的雜波信號模型及特性,針對實際應用中天線的架設可能存在多種方式時,一些傳統(tǒng)的樣本挑選方法受到限制甚至失效的問題,利用雜波子空間只依賴于雜波散射點空時導向矢量等先驗知識,提出一種任意陣列構型下的干擾污染樣本挑選方法。最后,針對存在分立干擾時,統(tǒng)計型STAP方法性能下降這一問題,研究了基于待測樣本的STAP算法,提出一種基于對待測數(shù)據(jù)集進行滑窗處理的二維幅度相位估計算法。該算法利用了待測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計信息,既能有效抑制雜波及分立干擾,又能降低處理器的計算復雜度。然后,針對復雜的戰(zhàn)場環(huán)境下,目標先驗信息不能準確獲取導致的空時導向矢量失配問題,結合幅度相位估計算法提出一種穩(wěn)健算法。論文研究成果的有效性均通過了仿真數(shù)據(jù)或實測數(shù)據(jù)實驗驗證,具有一定的理論意義和工程應用價值。
【關鍵詞】：非均勻雜波環(huán)境 機載陣列雷達 空時自適應處理 穩(wěn)健算法 知識輔助
【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】：TN957.51
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 符號對照表9-13
• 縮略語對照表13-17
• 第一章 緒論17-25
• 1.1 研究背景與意義17-18
• 1.2 研究歷史與現(xiàn)狀18-22
• 1.3 研究內容與安排22-25
• 第二章 機載陣列雷達雜波特性及STAP原理25-35
• 2.1 引言25
• 2.2 信號模型25-26
• 2.3 雜波特性分析26-28
• 2.3.1 雜波的空時相關矩陣模型26-27
• 2.3.2 雜波的空時功率譜27-28
• 2.4 STAP的基本原理28-30
• 2.4.1 最優(yōu)STAP的基本原理28-29
• 2.4.2 最優(yōu)權矢量的物理意義29-30
• 2.4.3 基于最大似然估計的STAP方法30
• 2.5 仿真實驗與分析30-34
• 2.5.1 雜波的理想空時功率譜仿真實驗31
• 2.5.2 最優(yōu)STAP性能仿真實驗31-32
• 2.5.3 統(tǒng)計型STAP性能仿真實驗32-34
• 2.6 本章小結34-35
• 第三章 非均勻環(huán)境下利用雷達參數(shù)信息的STAP方法35-41
• 3.1 引言35
• 3.2 PSWF-STAP方法35-38
• 3.2.1 理論分析35-37
• 3.2.2 仿真實驗37-38
• 3.3 基于雷達參數(shù)信息的雜波預處理方法38-40
• 3.3.1 理論分析38-40
• 3.3.2 仿真實驗40
• 3.4 本章小結40-41
• 第四章 基于雜波分布先驗信息的非均勻樣本挑選方法41-55
• 4.1 引言41
• 4.2 訓練樣本中離群點對STAP性能的影響41-43
• 4.2.1 理論分析41-42
• 4.2.2 仿真實驗42-43
• 4.3 傳統(tǒng)GIP-NHD方法43-44
• 4.4 KASSM方法44-47
• 4.5 傳統(tǒng)GIP-NHD和KASSM方法性能仿真實驗47-48
• 4.6 任意陣列構型環(huán)境下的干擾污染樣本挑選方法48-54
• 4.6.1 任意陣列構型環(huán)境下的雜波信號模型49-51
• 4.6.2 任意陣列構型環(huán)境下的雜波特性分析51-52
• 4.6.3 任意陣列構型環(huán)境下的干擾污染樣本挑選方法52-53
• 4.6.4 任意陣列構型環(huán)境下的干擾污染樣本挑選方法仿真實驗53-54
• 4.7 本章小結54-55
• 第五章 非均勻環(huán)境下利用待測樣本的穩(wěn)健STAP方法55-71
• 5.1 引言55
• 5.2 分立干擾對STAP性能的影響55-57
• 5.2.1 理論分析55-56
• 5.2.2 仿真實驗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算法存在的問題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算法的理論分析59-60
• 5.4.3 仿真實驗60-64
• 5.5 導向矢量失配對APES類算法的影響64-65
• 5.6 穩(wěn)健APES算法65-70
• 5.6.1 兩點約束算法66-67
• 5.6.2 迭代對角加載（DL）方法67-68
• 5.6.3 仿真實驗68-70
• 5.7 本章小結70-71
• 第六章 總結與展望71-73
• 6.1 論文總結71-72
• 6.2 工作展望72-73
• 參考文獻73-83
• 致謝83-87
• 作者簡介87-88

【參考文獻】

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本文編號：1073149