《機載MIMO雷達中基於認知的STAP輔助通道優選理論與算法研究》是依託電子科技大學,由張偉擔任醒目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：機載MIMO雷達中基於認知的STAP輔助通道優選理論與算法研究
- 依託單位：電子科技大學
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：張偉
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
在現代戰爭中，掌握制空權是贏得一場戰爭的重要保障。MIMO雷達作為一種新的雷達體制，相比於相控陣雷達，在解析度、目標檢測、定位和跟蹤性能方面具有明顯優勢，將MIMO技術套用於機載雷達，有利於改善雷達的雜波抑制與目標檢測能力。但是，MIMO體制在增加自適應處理自由度的同時，也使計算量大幅增加，因此，進行降維處理更為迫切和關鍵。傳統降維STAP算法中輔助通道的選擇均基於一種直覺，如認為選擇雜波脊上的通道、與主通道相鄰的通道更有利於對消雜波，而並沒有給出一種最優輔助通道選擇的理論依據。同時，由於環境的非均勻性限制了用於估計雜波特性的有效樣本數，根據RMB準則，這就要求在性能滿足要求的條件下儘量減少輔助通道個數。在本項目中，通過對雜波環境的實時認知，基於最大輸出SCNR準則，研究適合當前雜波的最優輔助通道選擇方法，為降維STAP算法提供性能上限理論依據，使其達到性能上界，適用於非均勻環境。
結題摘要
對於對於機載雷達套用，地雜波是其探測地面動目標的重要瓶頸和必須克服的障礙。空時自適應處理（STAP）是抑制地雜波的重要手段，然而計算量問題和雜波非均勻帶來的有效樣本個數不足使其無法實用。為此研究機構及學者對此展開了豐富研究，其中降維STAP算法是一類重要方法。MIMO雷達相比於相控陣雷達增加了更多自由度，降維需求更為迫切，本項目對MIMO雷達降維STAP算法展開研究。 本項目以預警機MIMO雷達複雜環境下的目標檢測為套用背景，開展機載MIMO雷達中降維STAP算法與輔助通道優選理論和方法的研究。針對機載平台的工作特點，研究降維STAP算法在給定自適應處理維數約束條件下的性能上界，發展基於雜波特性認知的降維STAP算法輔助通道優選理論，在同樣的雜波抑制性能條件下，將STAP輔助通道個數降低為2~3個，降低機載MIMO雷達降維STAP處理時的計算複雜度，著重解決現實非均勻環境中獨立同分布樣本個數極其有限的問題，使可用的獨立同分布樣本個數僅有5個也可正常工作，為機載預警MIMO雷達工程套用奠定理論基礎。 （1）基於雜波認知的降維STAP算法輔助通道選擇理論 本項目將對雜波特性動態認知的信息融入到降維空時自適應處理算法設計中，建立基於雜波認知的降維STAP算法輔助通道選擇理論，構建數據處理流程。通過對當前環境中雜波特性動態認知，形成動態的最佳輔助通道，使其能夠與當前雜波環境更加匹配，達到輸出信雜噪比最大。 （2）最優性能的理論推導和輔助通道選擇的物理解釋 通過前期研究表明，基於對雜波特性認知所選擇出的輔助通道，並非位於主通道周圍，也不一定在雜波脊上，這與傳統降維STAP算法所選擇的思路是截然不同的，項目研究給出了輔助通道選擇的物理解釋。 （3）MIMO不同陣列配置的降維STAP算法輔助通道選擇理論 研究MIMO雷達收發陣列採用不同布置方式，降維STAP算法輔助通道選擇理論，針對MIMO雷達具有的特點，有針對性地設計降維STAP算法使其充分發揮MIMO雷達的優勢。
