弹载前视阵雷达杂波抑制理论及其工程实现

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1、弹载前视阵雷达杂波抑制理论及其工程实现第一章绪论1.1研究背景及其意义空中高速运动平台常常需要导引头对其进行导引，一般导引头工作场景如图1.1所示，包括对空和对地两种模式。对空模式下，基于相控阵实现强干扰背景下目标参数(包括目标方向、距离和速度)提取和解模糊；对地模式下，基于前视相控阵实现强地杂波背景下目标检测和参数估计。在对空模式下，其面临的杂波背景相对干净，采用数字波束形成(DBF，DigitalBeamforming)技术可以有效检测运动目标并对其进行测角和定位处理，多通道DBF方法能够实

2、现抗干扰、自适应波束捷变、数字多波束形成等。然而在对地模式情况，将面临强地物杂波和敌方的有源/无源干扰，运动目标通常会淹没在强地杂波和干扰中。因此，要对运动目标进行有效检测，首先需要抑制强地杂波和干扰。对于干扰的抑制，普通的固定波束形成方法不再有效，需要采用自适应波束形成方法以及阵列处理中有效的自适应干扰抑制方法。对于地杂波的抑制，由于平台的高速运动，地杂波的多普勒带宽很宽，远远超过了雷达脉冲重复频率，传统的时域处理方法在高速运动平台雷达下的运动目标检测不再有效。同样，在空域方向，目标也淹没在主

3、瓣杂波中，采用传统的空域滤波处理也无法有效检测运动目标。因此，仅从空域或时域一维域来进行信号处理，运动目标和地杂波无法区分，空时二维自适应处理方法(STAP，Space-TimeAdaptiveProcessing)能够联合空域和时域自由度，在空间和时间两维域中有效抑制强地杂波，从而检测运动目标。由于导引头对地模式时所接收的空时数据维数非常巨大，以及估计杂波协方差矩阵所需独立同分布样本量巨大，进行全维空时处理所需的运算量很大，并且在现有硬件设备上难以工程实现，这些因素严重限制了STAP技术在空中

4、运动平台上的应用，为了使空时二维处理在实际中得到应用，降维处理成为实际应用的研究热点，研究人员提出了许多性能准最优的降维处理方法，这些降维处理方法不同程度的降低了计算量以及样本采样量，进一步推动了空时处理的实际应用。一般STAP的应用平台多为机载环境，机载STAP技术的研究已相当广泛，相比于机载平台，弹载平台具有自身鲜明特点，如导弹速度快，对实时性要求高，弹上资源空间有限，无法装载重量和体积较大的运算设备；弹体不仅平飞，在空中还会进行俯冲翻滚等运动。弹载平台这些独有的特点又使STAP在弹载平台上

5、的应用变得更为困难。1.2研究历史与现状在实际应用中天线阵元数较大、脉冲积累时间较长，这意味着全维空时处理的计算量将会非常巨大，并且用于估计杂波协方差矩阵的满足独立同分布条件的样本量也会非常巨大，这些因素都限制了全维空时处理的应用，使其仅具有理论意义。为了能够推广空时二维处理的应用，降维处理成为了研究热点，于是研究人员开始寻找能够实时实现的准最优的固定结构降维处理方法和自适应降维处理方法。自上世纪八十年代起，R.Klemm对杂波特性进行研究发现杂波相关矩阵的大特征值个数不大于N+K-1个(其中N

6、为阵元数，K为时域脉冲数)在此基础上他提出了辅助通道法[3](ACR,AuxiliaryChannelReceiver),将处理器维数从NK降到N+K-1，但如果考虑空域误差，杂波谱会沿空域方向扩展，杂波自由度上升，处理性能出现较大下降，这就限制了ACR的实际应用。既此之后，西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室追踪国际研究动态，对该问题展开了一系列研究[4,5,6]。1991年，保铮教授领导的研究小组提出了先时后空自适应级联处理器(称为1DT-SAP方法)[7]，这种方法在副瓣杂波区性能准最优

7、，与常规级联处理相比性能明显提高，且实现并不复杂。后续他们将其推广为mDT-SAP方法[10]，该方法相比1DT-SAP有较强的主瓣杂波抑制能力，且具有较好的容差能力，是一种性能较优的处理器结构，考虑现实性和工程应用，三通道处理器是最佳选择。1994年H.B,GeneralizedMultipleBeams)方法。Brom.AdaptiveairborneMTI:AnauxiliarygcssleAdaptiveProcessingforAirbroneRadarporalprocessingf

8、orairbornesurveillanceradarsystems[J].IEEE,Tran.AES.1994.30(3).:660-669[9]Broeadaptiveprocessingapproachforimprovedperformanceandaffordability[J].IEEEProc.NationalRadarConf.,1996.321~326.[10]poralprocessingforairbornesurveillanceradarsystem[C].Intern