機(jī)載雷達(dá)Krylov子空間STAP算法研究.pdf

1、空時(shí)自適應(yīng)處理(STAP)是新一代高性能機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)的關(guān)鍵技術(shù)之一。STAP最優(yōu)處理器能最大化信干噪比，但主要面臨兩個(gè)問題需要解決，一是運(yùn)算量巨大，二是由于雜波的非均勻性導(dǎo)致難以獲得足夠的獨(dú)立同分布樣本。降維方法減少了運(yùn)算量，易于工程實(shí)現(xiàn)，但犧牲了一定的性能；降秩方法性能高，但系統(tǒng)復(fù)雜。以Krylov子空間為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)的自適應(yīng)降秩算法具有信號依賴性質(zhì)，收斂速度快。本文基于Krylov子空間提出了相關(guān)理論，在保持高的系統(tǒng)性能的同時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)矢

2、量的快速求解。 本論文的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新之處包括： 1．根據(jù)Hermit對稱正定三對角矩陣逆與代數(shù)余子式的關(guān)系，提出了一種Krylov子空間快速行列式遞推算法，無需求阻塞矩陣、無需后向遞推過程也無需估計(jì)協(xié)方差矩陣和求逆，運(yùn)算量也減少了。以此為基礎(chǔ)提出了一種基于數(shù)據(jù)預(yù)處理的二級降維算法以降低非均勻雜波環(huán)境和離散干擾對系統(tǒng)性能的影響，無需訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而運(yùn)算量明顯減少。 2．研究了知識輔助的STAP算法，為了在保持最優(yōu)性能

3、的同時(shí)提高系統(tǒng)的處理效率，本文指出可利用系統(tǒng)中的先驗(yàn)知識以加速Krylov子空間算法的收斂速度。分析了機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)系統(tǒng)和飛行幾何等先驗(yàn)知識，提出了兩種方式來利用先驗(yàn)知識。一種是利用空時(shí)多約束的導(dǎo)引矢量，另一種是對迭代算法的初始權(quán)設(shè)置先驗(yàn)約束。 3．研究了在波束域內(nèi)局域的設(shè)計(jì)方法，提出了用非正交變換構(gòu)造聯(lián)合局域處理(JDL)的局域處理區(qū)域。該算法針對不同的多普勒選取不同的非正交基，從而提高了原始JDL算法的性能?；诰钟蚍钦蛔?/p>

4、換的波束域Krylov子空間STAP算法，同時(shí)利用降維與降秩的優(yōu)點(diǎn)，所以運(yùn)算量得到進(jìn)一步減少。 4．提出一種基于空時(shí)二次約束的靜態(tài)波束形成方法。該算法實(shí)現(xiàn)了低旁瓣的空時(shí)自適應(yīng)處理，提高了算法的穩(wěn)健性。新方法用Taylor級數(shù)近似估計(jì)二次波束方向圖約束，減少了運(yùn)算量，對采樣要求低。 5．針對機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)雜波譜特性進(jìn)行了研究，提出一種零陷加寬技術(shù)。由于零陷的加寬，在內(nèi)部雜波運(yùn)動(dòng)情況下，仍能夠較好地抑制雜波，提高算法的穩(wěn)健性

5、。該技術(shù)與知識輔助的Krylov子空間STAP算法協(xié)同處理，使算法性能得到較大提升。 6．針對因雜波樣本的欠采樣和非均勻性帶來的信號處理性能損失，提出了空時(shí)廣義加載法。該算法是對角加載法的推廣，具有對角加載的魯棒性和簡單性優(yōu)點(diǎn)同時(shí)又保持了必要的空時(shí)靜態(tài)性能?？諘r(shí)廣義加載法提高了Krylov子空間STAP在小樣本支撐下的穩(wěn)健性，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了更好的雜波抑制和低旁瓣。 7．針對機(jī)載稀疏陣列雷達(dá)雜波譜特性進(jìn)行了研究，指出雜波協(xié)方差