非均匀杂波环境下线性预测类空时自适应处理性能分析.pdf

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1、#&!第!"卷!第!期!#$$"年!月非均匀杂波环境下线性预测类空时自适应处理性能分析"吴!洪!#%""%$!王永良!武!文!<国防科学技术大学电子工程学院!长沙M!"")$%%<空军雷达学院雷达兵器运用军队重点实验室!武汉M$""!(%$<空军雷达学院基础部!武汉M$""!(摘要!!从机载预警雷达回波数据特性出发#非均匀杂波环境下线性预测类空时自适应处理器具有优良非均匀自适应处理性能<对这一现象进行了合理解释#并对利用脉冲维数据进行空时自适应处理的相关问题进行了研究<仿真结果也验证了在非均匀环境下#利用脉冲维数据比利用距离维数据进行空时自适应处理更有效

2、<关键词!!非均匀!地杂波谱!空时自适应处理!多维线性预测!!机载预警雷达面临的实际杂波环境往往是非均!!线性预测类空时自适应处理方法’!(匀的!因此非均匀环境下的空时自适应处理"KX+I$方法受到越来越广泛的关注<近年来提出在机载预警雷达信号处理中!设雷达天线由M’%*M(个"等效$阵元组成!在相干处理间隔"TIF$内选择的参数自适应匹配滤波法"I+G_$和空时自回归滤波法’M("KX+P$!是两种与传统空时自适应处的相干脉冲数为b!将第,个阵元第X次快拍的接理结构完全不同的新方法!两种处理结构之间有内收数据记为8,X!把8,X排成Mb‘!的列矢量5!

3、在联系!本文统称为线性预测类空时自适应处理方那么在/""无目标!只有杂波和噪声$和/!"有目’%*J(法<已有文献只利用仿真结果验证了线性预测标存在$二元假设下!5可以表示成如下形式类KX+I方法比传统KX+I方法更适合非均匀环境!没有从机理上给予合理解释<本文通过对机载1P!U,U6/!假设5R0预警雷达回波数据模型分析!指出了在空时自适应2,U6/"假设!处理中!不仅可以利用距离维数据还可以利用脉冲其中P为目标复回波幅度%,!6分别为杂波和内维数据完成对杂波噪声协方差矩阵的估计<特别是部热噪声矢量%!为归一化信号空时导引矢量!即在严重非均匀环境中!应

4、利用脉冲维数据进行空时U!!R!3自适应处理<本文还提出了一种距离维数据非均匀度量方法!并分析了利用脉冲维数据进行空时自适!3!!D:N<方法介绍应处理的性能!给出了脉冲维数据量的计算公式<数据矢量5是由M个阵元&b个脉冲的回波仿真结果也验证了在严重非均匀环境中!与距离维数据组成!可看作b个M维分量7",$组成的M维数据相比!利用脉冲维数据的平稳性将获得更好的输入时间序列3按照匹配滤波器理论!空时自适应空时自适应处理性能<最优处理器可认为是由矩阵白化滤波器与匹配滤波!%""J’!%’!J收稿!%""&’")’"M收修改稿!"武器装备预研基金资助项目"批准

5、号#J!M$!"M"!"J*LM("!$和全国高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划"XP+P,X$资助项目!""-’./01#b1AA>J%!!6/3AA<9A.<94!第!"卷!第!期!#$$"年!月#)器级联而成!其中矩阵白化滤波器由多维线性预测应权比匹配滤波理论下的空时自适应权有更好的杂误差滤波器与残差白化滤波器组成!多维线性预测波抑制性能3误差滤波器和残差白化滤波器分别完成对输入M维!3"!;*:=方法介绍时间序列在时域和空域上的白化3最优处理器中的KX+P方法原理与I+G_方法基本一致!只是多维线性预测滤波器的阶数&滤波器参数以及残差采用的多

6、维线性预测误差滤波器模型有所不同<’%*M(白化滤波器参数都随着输入时间,变化!使得KX+P估计的M维线性预测误差滤波器模型参数所滤波器结构设计起来非常复杂!不便实现3’J(求解的最优化方程为I+G_方法利用固定的阶数和模型参数来设计M维线性预测误差滤波器与残差白化滤波器!大大1bW;;%4简化滤波器设计过程3假定阶数为;!阶数的确定.04%%=X7",UX$"$$2,R!XR"T5’&(可通过谱估计中的+FT或GH?等准则获得3则M维线性预测误差滤波器参数是如下最优化问在I+G_方法中!模型参数8X是M‘M的方阵且’%*M(题的解8"R03而在KX+P

7、方法中!模型参数=X是MV‘M的矩阵!MV8M且=方法对I+G_方"303KX+P%1bW;;4.04%%8X7",UX$"!$法滤波器模型的改进不仅进一步降低了矩阵维数!2,R!XR"T5而且还增加了匹配杂波子空间的自由度’J(!对输入多维时间序列的白化更彻底3KX+P方法在杂波抑其中6,6表示矩阵的_@A;=407B范数!8令8RT"R03’J(制性能上较I+G_有较明显改善3"$$式可简化,7"!$17"bW;$.表达为9=R/@5.04U%’81!8(U!5R5156=56T!为避免平凡解!有"!8!!-=U-7";U!$17"b$/==R0的约

8、束3"!$式可简化表达为98R/@5.0468U56%!为避免KX+P方法的矩阵