機載相控陣雷達STAP算法研究.pdf

1、空時自適應處理(STAP)是新一代機載相控陣雷達雜波抑制與目標檢測的關鍵技術。在推進STAP工程化進程中，運算量巨大是其面臨的首要問題，除了傳統(tǒng)的降維處理外，開發(fā)具有并行運算結構能在硬件系統(tǒng)中以高度并行流水方式實現(xiàn)的權矢量遞推求解算法，是解決該問題的另一條有效途徑。有鑒于此，本文第三～五章對此進行了詳細的研究，所得遞推算法可用于全空時處理和固定結構降維處理的權矢量快速求解。 此外，實際雜波環(huán)境的非均勻特性是其面臨的另一問題，這將

2、導致雜波協(xié)方差矩陣難以準確估計。為此，第六章研究了方向矢量失配情況下的穩(wěn)健的干擾目標非均勻檢測方法，第七章探討了前向陣近程雜波多普勒頻移補償?shù)男路椒?。本論文的主要貢獻和創(chuàng)新之處包括： 1)研究了雜波協(xié)方差矩陣估計后的權矢量遞推求解問題。根據(jù)協(xié)方差矩陣為正定Hermitian矩陣和順序主子式均非零的性質(zhì)，首先提出了基于Hermitian矩陣求逆引理的權矢量遞推求解算法，并解決了迭代計算中的數(shù)值穩(wěn)健性問題；推導了順序主子式均非零矩陣

3、的遞推求逆算法，給出了基于該算法的權矢量遞推求解過程。這兩種權矢量遞推算法中的主要計算為矩陣矢量積、矢量內(nèi)積、矢量外積，均可并行實現(xiàn)，迭代計算所需次數(shù)等于協(xié)方差矩陣的維數(shù)。 2)通過重新構建協(xié)方差矩陣的遞推形式，提出了基于協(xié)方差矩陣逆更新的對角加載采樣矩陣求逆(LSMI)遞推算法，該算法無需采樣協(xié)方差矩陣的估計且迭代計算總次數(shù)為訓練樣本數(shù)，主要計算為矩陣矢量積、矢量內(nèi)積、矢量外積，算法的迭代步驟經(jīng)優(yōu)化后有效降低了計算復雜度。

4、 3)研究了利用QR和逆QR分解實現(xiàn)LSMI算法的問題。遞推算法中的對角加載通過設置QR或逆QR遞推分解的初始矩陣即可實現(xiàn)，無需增加額外的計算。 4)推導了一種僅利用多級維納濾波器(MWF)前向分解結構實現(xiàn)的采樣矩陣求逆(SMI)遞推算法，消除了傳統(tǒng)方法中后向合成濾波過程，減少了時延。并詳細分析了MWF結構中實現(xiàn)對角加載的各種方法。 5)分析了非均勻雜波環(huán)境中干擾目標方向矢量與期望導向矢量失配時，傳統(tǒng)自適應功率剩余(

5、APR)非均勻檢測法性能下降甚至失效的原理。提出了利用強對角加載先剔除強干擾目標，再利用傳統(tǒng)APR反復檢測法檢出剩余的干擾目標的改進方案，改進后的方法對方向矢量失配有著很強的穩(wěn)健性。此外研究了有限訓練樣本集中干擾目標非均勻檢測的方法。 6）對于機載前向陣的近程雜波頻移補償，根據(jù)向量(矩陣)相似度準則，提出了一種從雜波數(shù)據(jù)本身中估計頻移補償量的頻移算法。該算法降低了雷達參數(shù)誤差對補償估值的影響，并且能在脈沖域和多普勒域中實現(xiàn)，具有計算量低