鄧晶 劉延春
摘要:空時自適應(yīng)處理(STAP)是一種用于運動平臺雷達(dá)對運動目標(biāo)檢測的有效技術(shù),能夠顯著提升現(xiàn)有雷達(dá)裝的檢測性能。在實際應(yīng)用中,該技術(shù)需要大量的訓(xùn)練樣本對接收信號中的雜波、噪聲協(xié)方差矩陣進(jìn)行估計。然而,由于在大多數(shù)探測環(huán)境中雜噪背景變化較快,可用于估計的獨立樣本較少,從而導(dǎo)致該技術(shù)性能損失嚴(yán)重。針對這種情況,本文提出了一種基于知識輔助(KA)的新型STAP算法,該算法通過先驗知識首先對雜噪?yún)f(xié)方差矩陣進(jìn)行推算,并將推算的結(jié)果與少量樣本估計結(jié)果進(jìn)行融合,從而極大地減少了精確估計所需樣本的數(shù)量。仿真實驗結(jié)果表明,本文算法能夠顯著提升現(xiàn)有STAP技術(shù)的收斂速度,克服其在實際應(yīng)用中的障礙。
關(guān)鍵詞:機(jī)載雷達(dá);空時自適應(yīng)處理;知識輔助
中圖分類號:TN957.51 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-3044(2018)27-0253-02
20世紀(jì)70年代,Reed等人首次提出了空時二維自適應(yīng)處理(STAP)方法[1]。該方法將原有的自適應(yīng)陣列處理技術(shù)推廣至陣列-脈沖兩個維度,通過空時聯(lián)合處理,根據(jù)接收信號中非期望信號(本文主要針對雜波、噪聲)的統(tǒng)計特性自適應(yīng)形成二維濾波器,有效提高了非期望信號的抑制能力,顯著增強(qiáng)了運動平臺雷達(dá)對地面動目標(biāo)的檢測功能。
經(jīng)過幾十年的研究,STAP技術(shù)在理論上已相當(dāng)成熟。然而,在實際運用中,該技術(shù)卻面臨嚴(yán)重瓶頸。由于該技術(shù)本身屬于自適應(yīng)信號處理范疇,應(yīng)用中必需大量的樣本信號對非期望信號的統(tǒng)計特性(雜波、噪聲協(xié)方差矩陣)進(jìn)行估計。但實際中探測場景變化很快,可用于估計的獨立同分布訓(xùn)練樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于精確估計所需的數(shù)目[1,2]。
針對這一點,各國研究者開展了快速收斂STAP算法的研究,探求適用于少量樣本的STAP處理方法,并取得了一些成果。其中,美國DDAPA提出的知識輔助(KA)思想,是一種可用于提高STAP收斂速度的可行思路[3]。鑒于這一點,本文將KA引入STAP處理中,提出了一種基于知識輔助的STAP信號處理算法。該算法將原有的估計過程與先驗知識有機(jī)融合,僅需少量樣本就可以達(dá)到與雜波協(xié)方差矩陣已知條件下相近的性能,是一種實際可行的快速收斂STAP算法。
1 空時自適應(yīng)處理基本原理
圖2給出了本文算法的收斂速度曲線,并與對角加載矩陣求逆(LSMI)算法的收斂速度曲線進(jìn)行了對比。從圖中可以看出,本文算法能夠有效提高原有STAP算法的收斂速度,僅需幾個樣本即能完成雜波有效抑制。
3 結(jié)束語
本文借助知識輔助思想,提出了一種基于知識輔助的新型STAP算法。該算法通過先驗知識獲取雜噪?yún)f(xié)方差矩陣,并用于最終的自適應(yīng)處理,與原有STAP算法相比,收斂速度顯著提高,可直接用于實際處理。
參考文獻(xiàn):
[1] I. S. Reed, J. D. Mallett, L. E. Brennan. Rapid convergence rate in adaptive arrays[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 1974, 10(6):853-863.
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[3] J. R. Guerci. Knowledge-Aided Adaptive Radar at DARPA: An Overview[J]. IEEE Signal Processing Magazine, 2006, 23(1):41-50.
[4] J. Ward. Space-Time Adaptive Processing for Airborne Radar Systems[J]. Lincoln Lab, Mass, Inst Technol, Lexington, MA, Tech Rep 1015, DTIC AD-A293032,1994.
[通聯(lián)編輯:梁書]