非均匀环境下的STAP方法研究, 禅城吊篮安装车出租182 0666 1066 姜先生 139 2597 1179 叶小姐 玻璃安装维修 吊篮安装车出租 禅城吊篮安装车租赁, 禅城吊篮安装车价格 稳健的STAP方法研究, STAP在理想情况下，可以取得较好的性能。然而，在实际的工程实现中，机载雷达系统中存在多种非理想的因素。不同的空时自适应处理器对这些非理想因素的敏感程度各不相同，分析非理想因素对空时自适应处理器的性能影响并研究相应的稳健处理方法具有重要的实际意义。阵元幅相误差是一种与角度无关的复增益误差，它主要是由于接收阵元的放大器的增益不一致性造成的。阵元幅相误差使得假定的导向矢量与实际的导向矢量不匹配。分析了阵元幅相误差对自适应匹配滤波（AMF）检测器、自适应相干估计（ACE）检测器的性能影响。指出阵元幅相误差会导致地面运动目标检测（GMTI）中目标定位不准确。针对阵元幅相误差这个问题，提出了利用辅助信源对阵元误差进行离线校准的方法。提出了基于杂波数据的阵元幅相误差自校准方法。通道响应失配是一种依赖于频率的复增益误差，它主要是由于雷达接收机同相通道与正交通道频率响应在信号带宽内不一致造成的。利用CMT理论分析了通道响应失配对杂波信号的影响，指出通道响应失配将导致杂波秩增加、主瓣杂波凹口展宽，进而使得慢速运动目标检测性能下降。
现有的STAP方法有多种处理结构，如全自适应处理、降维自适应处理、线性预测类处理以及直接数据域处理等。在不同的工作条件下，这些滤波器的性能与运算量各不相同。提出了滤波器类型选择的准则，指出在均匀杂波环境下采用统计类STAP方法；在非均匀环境下采用混合类STAP方法；在极端非均匀环境下采用非自适应的滤波方法。直接法是指利用先验知识来辅助自适应滤波器权值计算。知识辅助滤波器权值计算是一种贝叶斯的滤波器计算方法，其利用先验知识构造的协方差矩阵与接收数据估计的协方差矩阵两部分融合来计算滤波器权值矢量。典型的方法有色加载（L）、谱域的协方差估计、知识辅助的参数化协方差矩阵估计（KAPE）[110]以及知识辅助的结构化协方差矩阵估计等。实际中先验协方差矩阵的构造是一个十分重要的问题，提出了利用雷达先前相干处理间隔（CPI）的接收数据预测杂波协方差矩阵的方法。提出了利用合成孔径雷达数据识别离散杂波点并构造预滤波处理器的方法。
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复杂电磁环境下的STAP方法研究, 在现代战争中，机载雷达面临日益复杂的电磁环境，不仅受到杂波的影响，同时也会受到多种形式的干扰影响。干扰类型众多，按照干扰能量来源可以分为有源干扰和无源干扰；按照作用原理可以分为压制式干扰与转发式干扰；按照来波方向可以分为主瓣干扰与旁瓣干扰；按照干扰的人为因素可以分为有意干扰和无意干扰。干扰的存在直接影响了机载雷达的运动目标检测性能。因此，干扰环境下的杂波抑制问题值得深入研究。压制式干扰是由干扰机在阻塞频带内发射大功率的噪声信号产生的，其在时域等效于增加了接收机的噪声水平，从而降低了目标的信噪比与检测性能。针对压制式干扰这个问题，提出了利用辅助天线预先抑制干扰的方法，提出了空时联合抑制干扰的方法。转发式干扰是由干扰机产生的具有确定或随机距离和多普勒频率的与目标形式类似的信号，其会导致雷达在接收端产生大量虚假目标，从而使得接收回波数据呈现非均匀性，进而影响雷达对真实目标的检测与跟踪性能。针对转发式干扰这个问题，提出了子频带平滑法与样本剔除法。
主要研究了稳健的杂波抑制与参数估计方法在机载脉冲多普勒雷达中的应用。全文共分为七章，各章的主要内容安排如下：第一。首先指出论文的研究背景及意义，然后总结了STAP技术的研究历史与现状，最后介绍了本文的研究内容。第二研究了对角加载参数估计问题。针对对角加载方法中加载参数数值大小难以确定的问题，提出了一种基于回波数据的自适应的加载参数估计方法。该方法首先将对角加载参数估计问题转化为Tikhonov规划罚函数系数估计问题，然后采用GCV准则估计罚函数系数，最后利用罚函数系数与加载参数的函数关系计算加载参数。仿真数据实验结果表明该方法有效提高了机载雷达在样本数目不足情况下的目标检测性能。第三研究了密集目标检测问题。针对密集目标场景下，传统的非均匀检测器性能下降问题，提出了一种基于重加权自适应功率剩余的稳健非均匀检测器。该方法首先将接收数据向目标信号子空间投影来计算加权值，接着通过对训练样本集重加权来降低奇异样本对采样协方差矩阵的扰动，从而提高了非均匀检测器的稳健性。仿真与实测数据实验结果表明该方法显著改善了机载雷达在密集目标场景下的杂波抑制与目标检测性能。
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