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《北京理工大学》 2015年
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机载雷达空时自适应处理算法仿真

程晓青  
【摘要】:机载雷达抑制杂波的一种关键技术是空时自适应处理(Space Time AdaptiveProcessing,STAP)技术。然而,由于全空时处理器对计算量与训练样本数量要求过高,导致这一技术难以工程实现。出现了对于降维STAP算法和降秩STAP算法的研究,在保证性能次优的情况下降低处理器的处理难度。本文对降维STAP算法和降秩STAP算法进行了研究分析,提出可重构的仿真方法并对常见的降维STAP算法和降秩STAP算法进行仿真分析。本文的主要工作可总结为以下几方面: 1.研究了STAP算法的原理,降维STAP算法原理和降秩STAP算法原理。针对机载相控阵雷达特殊的杂波特性,研究了全空时STAP处理器的原理与处理过程。由于最优STAP处理器难以工程实现,详细分析了降维STAP算法的原理与分类,并对常见的固定降维算法进行研究,包括空时二维Capon算法、mDT-SAP STAP算法、PRI-staggered滑窗STAP算法和局域联合处理(JDL)STAP算法。分析了自适应降秩STAP算法的原理,并对常见的自适应降秩STAP算法进行研究,包括基于主分量的降秩STAP算法和基于多级威纳滤波器的降秩STAP算法。 2.研究了STAP算法的仿真方法。对仿真需求进行分析,包括STAP算法性能评价指标,仿真的输入与输出和仿真软件的用户界面。设计并提出一种仿真架构,提供一个STAP算法快速仿真平台,用户使用该软件,输入某场景下的雷达扫描数据,能够快速输出各种STAP算法对该数据的处理结果;此外,由于该软件的开发是基于基本模块层的基本运算模块,通过该软件的仿真结果,算法人员可以对算法进行改进,并将修改的部分加入该软件,完善仿真软件,达到快速可重构的目的。仿真架构包括用户界面层,重构层和基本模块层。对构成仿真架构的每层进行分析,并对仿真算法进行优化,即对基本模块中的矩阵计算模块和FFT计算模块进行优化。 3.给出用于仿真的MCARM实测数据和该实测数据的数据分析情况,基于MCARM实测数据,用以上提出的快速可重构仿真方法对STAP算法进行性能仿真。仿真性能根据以下几个因素进行分析:空时二维频率响应、输出信杂噪比、系统改善因子、剩余杂波噪声功率、检测统计量、距离-多普勒谱。快速仿真方法通过对以上各方面分析比较,得出所测实测数据由各种STAP算法处理后的效果,比较得出适合该类型数据的STAP处理方法。
【学位授予单位】:北京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TN959.73

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【参考文献】
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