空時自適應信號處理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）算法是機載雷達在強雜波環(huán)境中進行動目標檢測的有效技術(shù)。雜波協(xié)方差矩陣的構(gòu)建精度會影響STAP算法的性能。依據(jù)RMB準則,當用來估計雜波協(xié)方差矩陣的訓練樣本充足、滿足獨立同分布條件時才不會影響動目標的檢測性能。然而,機載雷達實際工作在非均勻環(huán)境中,上述條件很難滿足,從而造成雜波協(xié)方差矩陣的估計精度下降,影響機載雷達動目標的檢測性能。如何提高雜波協(xié)方差矩陣的估計精度,進而提高機載雷達動目標的檢測性能是本文的主要研究內(nèi)容。具體研究內(nèi)容如下:1、針對存在干擾目標的非均勻樣本中機載雷達動目標檢測性能下降問題,基于信號稀疏恢復算法,提出了一種基于稀疏樣本選優(yōu)的機載雷達動目標檢測算法,利用訓練樣本和待檢測距離單元的稀疏性,選擇訓練樣本中雜波的位置和檢測單元中雜波的位置相似的訓練樣本,去除選優(yōu)后訓練樣本中的干擾目標,克服干擾目標對機載雷達動目標檢測性能的影響,采用處理后的訓練樣本和待檢測距離單元的數(shù)據(jù)構(gòu)建雜波協(xié)方差矩陣。2、針對稀疏恢復算法在空時導向字典中的搜索空間較大,造成計算復雜度上升的問題,提出了一種基于... 

【文章來源】：南京郵電大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

正側(cè)視陣機載雷達雜波模型

22, ,exp /m i p m iK i σ i σ Γ Γ σ （ ,11 Mp mmi iM σΓ σ Γ（ 22,11 Mi p mmi iM σ σ Γ -σ Γ（Step7: 如果滿足 Δ mi <ε或者s di= N K ，進入 Step8,否則令 i=i 1，返回到 Step6Step8: 構(gòu)建第m 個距離單元的雜波協(xié)方差矩陣為： iHmmipmK i:,i:,i 2,2,R σΦΦ（（3.13）可得M 個距離單元聯(lián)合處理后的雜波協(xié)方差矩陣可表示為：11 MmmM R R （式（3.14）構(gòu)建的雜波協(xié)方差矩陣進行 STAP 處理，可以達到穩(wěn)健的動目標檢測性.1 給出了基于稀疏樣本選優(yōu)動目標檢測算法流程圖。

訓練樣本選優(yōu)SR-STAP與本文算法目標信號提取圖

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]穩(wěn)健功率譜稀疏恢復空時自適應處理方法研究[D]. 朱軼昂.深圳大學 2017



本文編號：3553798