机载mimo雷达稳健非均匀样本选择方法

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1、机载MIMO雷达稳健非均匀样本选择方法张永顺,刘洋,刘汉伟,李志汇(空军工程大学防空反导学院,陕西西安710051)摘要:针对杂波训练样本中混入干扰目标,导致空时自适应处理(Space-TimeAdaptiveProcessing,STAP)技术的杂波抑制性能下降问题,提出一种基于目标知识进行局部稀疏恢复的稳健训练样本挑选方法。该方法利用先验知识确定待检测单元中目标区域,对整个角度-多普勒平面进行遍历,获得稀疏超完备基。通过变换矩阵对超完备基中对应的目标区域进行“挖空”处理,局部稀疏恢复出超分辨的杂波空时谱,获得杂波协方差矩阵估计。结合

2、广义内积(GeneralizedInnerProduct,GIP)算法,实现非均匀训练样本挑选的过程。与常规GIP方法相比,该方法对于不同干扰强度的训练样本,均有良好的检测效果。经仿真验证,所提方法的检验统计量之间区分度更加明显,对于干扰样本的挑选更加彻底,有效提高了STAP技术的目标检测性能。关键词:空时自适应处理;样本挑选;多输入多输出雷达;稀疏恢复;广义内积中图分类号:TN957文献标志码:文章编号:Arobustnon-homogeneoustrainingsampledetectionmethodZHANGYongshun,L

3、IUYang,LIUHanwei,LIZhihui(AirandMissileDefenseCollege,AirForceEngineeringUniversity,Xi’an710051,China)Abstract:Oncecluttertrainingsamplesmixwithinterferingtargets,whichcausecluttersuppressionperformancebyspace-timeadaptiveprocessingdeclines.Inordertosolvetheproblem,arobu

4、sttrainingsamplesdetectionmethodbasedontargetknowledgeandpartlysparserecoveryisproposed.Firstly,theobjectregioninunittobedetectedislocked.ThenthesparsecompletebaseisgotbydiscretizingthewholeAngle-Dopplerplane.Afterthat,hollowoutthecorrespondingobjectregioninsparsecomplet

5、ebasebytransformationmatrixtoobtainthesuperresolutionclutterspace-timespectrum,whichhelpstoestimatethecluttercovariancematrix.Finally,themethodiscombinedwithgeneralizedinnerproductmethodtorealizenon-homogeneoustrainingsampledetection.ComparedwithGIPmethod,themethodpropos

6、edcandetectinterferingtargetsindifferentintensity.Simulationanalysesdemonstratetheteststatisticsofproposedmethodhaveexcellentdiscriminationvalidity,andcandrasticallyeliminateinterferingtargets,whichimprovesthetargetdetectionperformanceofSTAP.Keywords:space-timeadaptivepr

7、ocessing;sampledetection;MIMOradar;sparserecovery;generalizedinnerproduct5机载雷达在检测地面目标的过程中,不可避免地受到来自地物杂波以及有源干扰的影响,这使得目标信号被淹没,雷达的信号检测性能因此受限。多输入多输出雷达[1-2](MultipleInputMultipleOutput,MIMO)具有多发多收以及波形正交的特点,天线规模上要远远小于相同规格的相控阵雷达,在一定程度上解决了机载雷达由于自身重量以及天线孔径大小受限,需要牺牲系统检测性能作为代价的问题[3

8、]。空时自适应处理[4-6]技术有别于传统意义上的空域以及时域滤波技术,它可以在空时二维平面上,自适应地形成滤波凹口。在STAP处理过程中,需要大量满足独立同分布(Independentidenticall

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