并行实现空时自适应算法

针对多片DSP(数字信号处理器)并行处理系统,研究了空时自适应处理(STAP)算法的实时实现.在分析了部分自适应STAP算法内在并行性的基础上,提出了一种任务级的STAP并行处理算法.给出了该算法在多DSP并行处理系统上的算法映射.通过数据实验证明这种基于多DSP并行处理系统的STAP并行算法具有较高的实时性能.     

STAP在线阵和面阵中的比较

STAP（时空自适应处理）已被证明是机载雷达在强杂波环境下检测目标的一种有效方法。文中对面阵和线阵作比较,分析了阵元幅相误差对线阵中二维STAP（2D-STAP）性能的影响,对面阵天线采用的三维STAP（3D-STAP）技术,补偿因存在阵元幅相误差而导致各列子阵俯仰方向图的不一致性。对仿真数据处理结果证明三维处理具有更好的性能和很强的误差容错能力。     

A clutter-suppression method for airborne bistatic polarization radar based on polarization-space-time adaptive processing

Clutter suppression poses serious problems for airborne, bistatic radar systems. Suppression may be increased using space-time adaptive processing (STAP), but suppression of slow targets is poor and target detectability is compromised. Furthermore, sufficient independent and identically (IID) training samples cannot be obtained through the use of practical applications, and the STAP performance degrades significantly due to the inaccuracy of the estimated clutter-plus-noise covariance matrix, especially in nonstationary and heterogeneous environments. Here, we present a new airborne, bistatic radar system. We transform the array from a single polarized channel to two channels, each with two orthogonally polarized antennae, and combine polarization-dimensional information with that of the space-time domain; we term our algorithm “polarization-space-time adaptive processing”. This algorithm further suppresses clutter and enhances the detection of slow targets. Sparse recovery space-time adaptive processing (SR-STAP) can reduce the need for clutter samples and suppress clutter effectively using limited training samples for airborne radar. The algorithm first uses the clutter sparse recovery function of STAP to suppress clutter in the H and V channels. Then, polarization processing is employed to further restrict mainlobe clutter. We present numerical examples to demonstrate the effectiveness of the new technique.

     

GPS空时自适应阵列干扰仿真研究

在分析了GPS空时自适应处理(STAP)抗干扰技术的基本原理与自适应时域滤波器带宽特性的基础上,提出了可大幅度减少对抗STAP所需干扰源数量的方法。仿真试验表明,对于天线单元为M,延时抽头数为N的STAP,如果全部采用窄带干扰信号,所需干扰源的数量约等于N(M-1)+1;如果采用宽带干扰信号,则有效对抗STAP所需的干扰源数量仅等于阵列单元数M。     

机载MIMO雷达收发联合降维STAP算法统一理论框架

该文研究了机载多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）雷达杂波抑制的收发联合降维空时自适应处理（Space Time Adaptive Processing,STAP）算法统一理论框架。首先,基于机载MIMO雷达发射波形分集的特性,构建了机载MIMO雷达降维联合自适应STAP处理的统一理论框架结构。在此基础上,建立了3种降维STAP处理结构。最后,针对上述3种降维结构,给出了相应的3类适用于MIMO体制的降维STAP处理算法。仿真实验表明:机载MIMO雷达联合降维自适应算法具有较好的杂波抑制性能和较强的抗干扰能力。      

通道失配对空时自适应处理性能的影响分析

通道失配严重影响着空时自适应处理(STAP)的性能,定量地分析通道失配对STAP性能的影响对于STAP算法的工程应用具有重要意义。文中根据通道失配是否依赖于到达角、信号带宽是否为窄带等方面,从理论上推导了存在通道失配时的杂波协方差矩阵,并仿真分析了通道失配对STAP性能的影响,为STAP算法理论建模、STAP系统设计提供理论依据。     

Space-time adaptive processing: a knowledge-based perspective for airborne radar

This article provides a brief review of radar space-time adaptive processing (STAP) from its inception to state-of-the art developments. The topic is treated from both intuitive and theoretical aspects. A key requirement of STAP is knowledge of the spectral characteristics underlying the interference scenario of interest. Additional issues of importance in STAP include the computational cost of the adaptive algorithm as well as the ability to maintain a constant false alarm rate (CFAR) over widely varying interference statistics. This article addresses these topics, developing the need for a knowledge-based (KB) perspective. The focus here is on signal processing for radar systems using multiple antenna elements that coherently process multiple pulses. An adaptive array of spatially distributed sensors, which processes multiple temporal snapshots, overcomes the directivity and resolution limitations of a single sensor.     

基于STAP的高速空中微弱多目标检测

空时自适应处理（Space-time adaptive processing, STAP）是一种有效的机载雷达动目标检测方法。为了对高速微弱空中动目标进行检测,常常要求相干累积时间较长。在此情况下,目标会发生严重的距离走动,一般常用Keystone变换来校正。但由于目标存在严重的速度模糊,此时Keystone变换会对STAP性能产生影响,而且Keystone变换无法对模糊数不同的各目标的线性距离走动进行统一校正。针对这些问题,本文提出了一种基于STAP、Keystone变换及Clean技术的高速微弱空中多目标检测方法。该方法首先进行杂波抑制,从而避免了Keystone变换降低STAP性能的问题,同时借助于Clean技术逐个检测出各目标并将其从总的数据中消除,因此对于模糊数不同的多个目标也是有效的。仿真结果证明了该方法能够有效的实现高速空中微弱多目标检测。      

Space-time adaptive processing for manoeuvring airborne radar

Space-time adaptive processing (STAP) techniques provide simultaneous rejection of jamming and clutter in airborne radar. The greatest benefits over conventional MTI (moving target indication) approaches are in terms of a capability to detect slow-moving targets which possess the same Doppler frequency as mainlobe clutter returns. This paper examines the effects of platform manoeuvre on STAP clutter and jamming rejection performance for a forward-facing array (i.e. where the array is orientated transversally to the direction of travel). It is shown that STAP slow-target detection performance is not sensitive to the radar platform orientation. It is also demonstrated that, under conditions of manoeuvre, STAP can provide better jammer rejection performance than architectures which cascade conventional clutter filtering and spatial adaptive beamforming     

机载雷达的预滤波直接数据域算法

空时自适应处理(STAP)作为一种地杂波环境下机载雷达自适应检测小目标的方法已得到广泛研究,干扰非一致性是当前的一个重要方面。由杂波脊外的强干扰(或目标)引起的分立非一致性是市区和尖峰状杂波环境下STAP性能下降的主要原因。利用级联算法得到的自适应权可用于STAP干扰的分立非一致性问题。该方法由一个直接数据域算法和一个统计自适应算法级联构成。该文提出一种带杂波衰减预滤波器的直接数据域算法来增强算法对分立非一致干扰的抑制,从而提高了STAP对付分立非一致干扰的性能。     

机载雷达空时自适应处理的实时实现

多通道机载雷达空时自适应 (STAP) 算法运算量巨大,不易实时实现。本文详细分析了部分自适应STAP的3个计算步骤,指出了其内在并行性。针对多片DSP系统提出了一种部分自适应STAP并行算法,给出了该算法的任务划分、执行模型、任务映射策略以及性能评价函数。该算法在不同的计算阶段之间进行数据重映射。通过数据试验证明这种基于多片DSP系统的STAP并行算法具有较高的实时性能。     

MIMO雷达收发两级STAP 原理与性能讨论

提出了一种基于多输入多输出雷达的收发两级空时自适应处理(STAP)算法。收发两级STAP 与收发联合STAP 不同在于:分别对等效发射端与接收端进行空时处理,从而达到降低运算量效果。文中给出收发两级STAP 所构造的协方差矩阵与收发联合STAP 协方差矩阵关系,并且给出输出信杂噪比(SCNR)表达式。从仿真结果看,收发两级法SCNR 性能与收发联合STAP 相近,且计算量有明显降低。此外,收发两级STAP 也可应用到收发联合降维算法中,得到与收发联合降维算法一样的性能,且运算量进一步降低。     

机载雷达空时二维自适应信号处理的进展与展望

空时二维自适应信号处理是新一代机载雷达的一项关键技术,已成为雷达领域的一个热点研究方向。本文对这一技术的发展过程、研究现状及最新进展进行了全面的综述,其中包括了我们所做的一些工作和观点。同时指出了目前这一领域有待于进一步研究和完善的有关问题。     

基于lp 范数的离格稀疏空时自适应处理算法

稀疏恢复（Sparse Recovery, SR）空时自适应信号处理（Space Time Adaptive Processing, STAP）仅需要少量的杂波样本即可有效抑制杂波,但是稀疏恢复空时自适应信号处理依赖于空时字典,当载机运动方向与天线放置方向存在偏航角时,杂波脊偏离空时字典格点,出现离格问题,从而导致杂波抑制性能下降。已有的基于l1范数类的离格稀疏恢复算法在存在噪声时性能下降,没有充分利用杂波的稀疏性,文章提出一种基于lp(0<p<1)范数的离格空时自适应处理算法,首先将建立基于空时字典更新的稀疏恢复空时自适应模型,然后将该模型松弛为lp(0<p<1)范数的非凸优化问题,最后利用主函数最大化算法将该优化问题转化成凸优化问题,利用两层迭代求解的方法得到该问题的解,最后利用模型的解估计杂波协方差矩阵。通过仿真实验表明,提出的算法能够提高存在离格问题时的杂波恢复精度,抑制杂波的性能也优于已有的基于变分推断的算法。      

空时误差情况下的STAP方法性能分析

空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）技术可以实现对机载雷达杂波的有效抑制,显著提高机载雷达对运动目标的检测性能。但在实际工程应用过程中,STAP技术不可避免地会受到各种空时误差的影响,导致其性能严重下降。本文首先给出了各种空时误差的数学模型,然后从目标导向矢量失配和杂波自由度增加两方面系统分析了误差影响STAP性能的内在机理,并以信杂噪比（Signal to Clutter plus Noise Ratio,SCNR）损失为指标分析了不同误差对STAP性能的影响,最后通过仿真实验对相关分析进行了验证。本文工作量化了不同误差对STAP性能的影响程度,可为机载脉冲多普勒雷达空时误差补偿提供重要的理论支撑。      

稳健的基于参数化协方差矩阵估计的空时自适应处理方法

参数化协方差矩阵估计（Parametric Covariance Matrix Estimation,PCE）方法利用雷达系统参数估计杂波协方差矩阵（Clutter Covariance Matrix,CCM）,显著提升非均匀环境下空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）的性能;但是在系统参数和杂波分布存在误差情况下,性能下降严重.本文提出一种稳健的基于PCE方法的STAP杂波抑制方法.首先利用稀疏恢复方法与Radon变换估计杂波分布,然后提出一种归一化广义内积统计量修正杂波的分布,最后利用PCE方法估计CCM并进行STAP杂波抑制.通过分析舰载高频地波雷达仿真和实测数据处理结果表明：所提方法的稳健性大幅提升,相比稀疏恢复STAP方法和前后向空时平滑STAP方法滤波器凹口更加准确且更深,在有效抑制杂波的同时更利于慢速目标的检测.     

基于STAP杂波抑制的天基雷达PRF设计

提出了一种基于空时二维自适应处理(STAP)杂波抑制技术的天基雷达脉冲重复频率(PRF)设计方法。该方法首先通过几何建模对主杂波缺口宽度进行估算、确定适用于整个搜索空域的脉冲宽度参数,然后通过杂波仿真获得最优STAP处理的最小可检测速度(MDV)指标、并用经典M/N中等PRF选择法设计一组PRF波形,最后画出距离-速度盲区图进行验证。文中推导了公式,用设计实例验证了该方法的有效性。仿真表明,在PRF设计中采用未补偿的主杂波缺口宽度参数在工程实际中可以获得更好的距离-速度覆盖性能。     

基于频移假目标对机载雷达STAP技术干扰效果的研究

空时自适应处理(STAP)是一种有效的抗干扰技术,但其在非均匀环境下的性能将大大降低。介绍了STAP的基本工作原理,研究了基于频移的假目标干扰,利用假目标构造非均匀环境,从理论上分析了假目标干扰对STAP性能的影响,通过仿真验证了干扰效果。     

A signal subspace-based subband approach to space-time adaptiveprocessing for mobile communications

In this paper, we present a novel space-time signal subspace-based subband approach to space-time adaptive processing (STAP) that has been shown to be an effective method to suppress both the intersymbol interference (ISI) and the cochannel interference (CCI) in mobile communications. We first study the performance of STAP and make clear the conditions of perfect processing (i.e., perfect equalization of the desired user signal and perfect suppression of CCI signals). Based on the polyphase representation and the subspace analysis of the signal channels, we propose a space-time signal subspace-based subband approach to STAP, namely the subband STAP, which highly improves the convergence rate without loss of the steady-state performance. Simulation results show its effectiveness under the procedure of signal subspace estimation and detection     

发射波形任意合成结构下机载MIMO雷达STAP性能分析

输出信杂噪比(SCNRout)是决定机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应信号处理(STAP)性能的一个重要指标,但是现有的STAP算法均无法准确地给出其理论解析式。针对上述问题,文中研究了发射波形任意合成结构下的机载MIMO雷达衡量STAP性能的SCNRout的精确理论解析式。首先,通过发射波形互相关矩阵和MIMO STAP性能之间的联系,推导得出了SCNRout的理论解析式;然后,基于对该理论解析式的分析,从发射波形任意合成结构这个角度阐述了理想MIMO雷达、MIMO相控阵雷达和相控阵雷达的STAP性能特征。仿真实验表明:推导得出的理论解析式与仿真结果精确一致,并论证分析了机载MIMO雷达STAP处理性能的优越性。所推导的理论解析式对发射波形的优化设计具有重要的参考意义。