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为了解决空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)对足量平稳训练快拍的要求,给出了一种设计STAP张量波束成形器的新算法——空时自适应处理张量子波束合成(TSS-STAP)法。分析表明:STAP中所需要的张量波束成形器,可首先在张量的各个子维度上分别进行子波束成形器的设计,然后再由张量的外积运算合成各子波束成形器而得到。进一步分析表明:由于本文算法可在较低自由度(DoF)的子维度上对张量波束成形器进行设计,因此降低了设计所需要的训练快拍数和计算复杂度,同时也实现了有效的去相关处理,使得其在非均匀杂波环境下有更好的目标检测性能。在仿真实验中,所提算法有效提升了目标检测结果,同时降低了目标检测所消耗的时间。 相似文献
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杂波谱稀疏恢复空时自适应处理(STAP)是一种有效减少杂波样本数需求的机载雷达杂波抑制方法。然而,空时平面被离散地划分为若干个网格点来构建空时导向矢量字典,当字典在失配时,杂波脊不能准确落在预先离散化的网格点上,稀疏恢复STAP性能严重下降。提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法,首先利用二维泰勒级数建立空时动态字典模型,然后将字典失配误差作为待估超参数构建贝叶斯稀疏恢复模型,并利用失配误差估计值对空时导向矢量字典进行修正,最后利用修正后的空时导向矢量字典重构杂波协方差矩阵,进而计算杂波空时谱。实验证明,该方法能够有效提高字典失配情况下的杂波谱稀疏恢复精度,杂波抑制性能优于已有字典预先离散化的稀疏贝叶斯学习STAP方法。 相似文献
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在实际非均匀环境中,机载雷达数据的非均匀性会恶化杂波协方差矩阵的估计,严重地降低了空时自适应处理器的性能。本文首先用非均匀检测器在非均匀环境下选择辅助距离门,来估计样本协方差矩阵。而后讨论了基于广义旁瓣相消器结构上的两种降秩空时自适应处理方法:主分量法和互谱法,这两种方法都是利用杂波和干扰的低秩属性,用依赖于采样数据的转换矩阵来构造空时自适应滤波器。最后对从Mountain Top计划测得的数据,应用上述两种降秩方法对其进行了分析。仿真实验表明了这两种方法的可行性,减少了计算量,并提高了有效可测收敛性,可有效地提高空时自适应处理器的性能。 相似文献
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提出了一种机载相控阵雷达杂波抑制的两级降维空时自适应处理(STAP)方法,即:先根据杂波分布先验信息进行空时局域化(JDL)降维处理,然后对局域化输出进行多级维纳滤波(MWF),实现二次降维。该方法综合了固定结构和自适应结构降维技术的优点,将JDL处理引入到MWF中,从而有效降低MWF的杂波自由度。计算机仿真和理论分析表明本文方法比JDL自适应处理方法和全空时MWF方法具有更小的运算量,对阵元随机幅相误差具有很好的容差能力,是一种稳健的两级降维自适应处理方法。最后,基于仿真和实测数据的实验验证了算法的有效性。 相似文献
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基于3DT的空时自适应单脉冲参数估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
空时自适应处理(STAP)是机载预警雷达抑制杂波和干扰的一项关键技术,而多普勒三通道联合自适应处理(3DT)是适合工程实现的降维(RD)STAP方法。STAP目标检测后还需进一步估计目标的角度参数,因此将自适应单脉冲(AM)技术引入3DT,提出了一种高精度联合估计目标速度与方位空间角的空时自适应单脉冲算法。理论分析与仿真实验结果表明,当目标多普勒频率偏离检测多普勒单元中心频率时,该算法能同时减少目标多普勒跨越损失和空时导引矢量失配损失,进而提高输出信杂噪比(SCNR),改善目标测角精度。 相似文献
针对频率步进合成孔径雷达(SAR)采用经典逆傅里叶变换成像方法时距离向无模糊测绘带宽度有限的问题,提出一种将频率步进SAR脉冲串信号等效为沿航迹分布的虚拟阵列雷达信号的模型及成像处理方法,并利用改进的后向投影方法实现对目标的无模糊成像。建立了频率步进SAR虚拟阵列模型,给出了基于该模型的高分辨距离像合成方法,并通过在原始后向投影方法的基础上引入距离偏移校正和二次相位补偿,实现了对目标的精确二维成像。结果表明:频率步进SAR虚拟阵列模型成像方法不受频率步进雷达无模糊测绘带宽度的理论限制,可以实现较宽测绘带内各目标的无模糊、快速成像。 相似文献
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将空域广义单脉冲测角算法扩展至空时二维,提出基于降维STAP的自适应单脉冲测角算法,通过实时自适应修正鉴角曲线来降低角误差,实现杂波环境下的目标角误差估计,并且计算复杂度较低,从而保证机载平台在强杂波环境下对目标的稳定跟踪.仿真结果验证了该方法的有效性与性能优势. 相似文献
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传统的抗干扰接收机存在自由度有限、抗多径干扰能力弱等不足。针对这些不足,有人提出了空-时二维自适应滤波(STAP)算法。文章介绍了空-时二维自适应抗干扰算法的性能、特点以及Matlab仿真和FPGA实现情况。文章没有使用通常使用的多级维纳嵌套(MSNWF)逼近方法,而是尝试采用矩阵直接求逆的方法来求出自适应系数。通过仿真和实测,此方法达到了较好的效果。文章的研究成果对通信对抗、雷达对抗都有重要的参考价值。 相似文献