基于3DT的空时自适应单脉冲参数估计算法

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1、航空学报May252016V01．37No．51580-1586ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaISSN1000—6893CN11-1929／Vhttp：／／hkxb．buaa．edu．Cnhkxb@buaa．edu．Cn基于3DT的空时自适应单脉冲参数估计算法于佳1，沈明威1’*，吴迪2，朱岱寅21．河海大学计算机与信息学院，南京2111002．南京航空航天大学雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室，南京210016摘要：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

2、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。关键词：空时自适应处理；多普勒三通道联合自适应处理；杂波抑制；自适应单脉冲；参数估计中图分类号：V557文献标识码：A文章编号：1000—6893(201

3、6)05—1580—07单脉冲基于线性逼近准则进行目标参数估计，被广泛应用于雷达目标跟踪[1蜘。针对干扰和杂波抑制，该技术可拓展至自适应阵列和空时自适应处理(Space-TimeAdaptiveProcessing，STAP)[6_8]进行高精度目标方位角估计，即自适应单脉冲(AdaptiveMonopules，AM)技术[9‘121。但由于STAP是在空时二维域进行联合处理，仅考虑空域自适应单脉冲技术将会严重降低目标空间角的估计精度。STAP选取待检测单元(CUT)邻近距离单元作为训练样本，自适应计算滤波器的权值，已成为机载雷达杂波抑制的关键技术[

4、131。但是全维处理所需要的运算量惊人，无法满足实时处理Ll4

5、。降维(Reduced-INmension，RD)STAPE1s-20]通过对全维数据的线性变换将问题的求解降至低维空间，从而实现系统自由度的降低与训练样本数的减少。多普勒三通道联合自适应处理(3DT)是适合工程应用的后多普勒降维STAP技术[21

6、。它首先将各个通道接收信号通过快速傅里叶变换(FFT)由时域变换到多普勒域，然后联合待检测目标所在多普勒单元及其两侧相邻多普勒单元进行自适应处理。然而，当实际的目标多普勒频率偏移对应多普勒单元的中心多普勒频率时，由于导引矢量的严重失配，后续空

7、域自适应单脉冲算法估计目标方位角误差增加。因此，本文基于3DT研究了空时自适应单脉冲(Space—TimeA—daptiveMonopules，STAM)测角算法，该算法能够联合估计出目标的多普勒频率与方位角，通过迭代修正3DT的时域降维矩阵和目标空时导引矢量，进而实现目标参数的高精度估计。收稿日期：2015-04-30；退修日期：2015-06—15；录用B期：2015．10．15；网络出版时间：2015．11—2009：07网络出版地址：WWWcnki．net／kcms／detail／111929．V．201511200907．002．htmI基

8、金项目：国家自然科学基金(61201459，61301212)；江苏省自然科学青年基金(BK2012408)；中央高校基本科研业务费专项资金(201280614)；江苏省高校优势学科建设工程资助项目*通讯作者Tel．：025—58099106E—mail：smwnuaa@hotmail．corn确角格式l于佳。沈翳威．吴迪．等．基f3DT的空时宫适应单脒冲参数估计算法!∞．航空学报．20／6．37(5)：1580-1586。YLJJ．SHENMw，WUD。etal．Space-timeadaptivemonopulseparameterestimat

9、ionalgorithmbasedon3DTfJ-

10、．ActaAeronauticaetAstmauticaSinica。2016．37(5)：1580．1586．于佳，等：基于3DT的空时自适应单脉冲参数估计算法1问题表述1．13DT原理假设雷达阵列天线有N列，且一次相干处理间隔内时域脉冲数为K。对每个通道作FFT变换，对于第k个检测多普勒单元，取左侧第k一1个多普勒单元和右侧第k+1个多普勒单元作为辅助通道，做空时域的联合自适应处理。数据的转置与降维用矩阵T来实现。其中T为一系列空域与时域导引矢量Kronecker积构成的降维转置矩阵，定义为T—

11、Tto疋(1)式中：o为Kronecker积；疋为空域降维矩阵，由于3DT空域并未降维，因此Ts为N×N维的