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《国防科学技术大学》 2009年
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多通道低频超宽带SAR/GMTI系统长相干积累STAP技术研究

常玉林  
【摘要】: 不同于高频SAR/GMTI系统,低频UWB SAR/GMTI系统的波束角很大,运动目标信号能量散布于较大角度范围内,输入信杂噪比很低;波长较长,对运动目标径向速度的敏感程度较低,这些因素的存在,给低频UWB SAR/GMTI系统下的运动目标检测带来了很大困难。 本文采用结合了“长相干积累间隔”(Long Coherent Processing Intervals,长CPI)思想和“空时自适应处理”(Space Time Adaptive Processing, STAP)思想的长CPI STAP技术,作为低频UWB SAR/GMTI系统的运动目标检测手段。长CPI STAP技术是传统STAP技术的推广,它突破了传统STAP“一个CPI之内运动目标和载机之间的距离走动不超过一个距离采样单元”的限制,可利用更长CPI,达到更高的输出信杂噪比和更强的运动目标检测能力。本论文对长CPI STAP的理论和方法进行了系统的研究。 在长CPI STAP的基本理论方面,本文分析了运动目标和地杂波的长CPI STAP空时谱,指出当观测角度变化范围较大时,运动目标的长CPI空时谱则可能为非线性的;提出了长CPI STAP基本模型,和传统短CPI STAP模型仅包含空间-慢时间二维采样不同,本文的长CPI STAP基本模型包含空间维-慢时间维-快时间维的三维采样,可适应运动目标的跨距离单元走动;分析了长CPI STAP降维处理和短CPI STAP降维处理的差异,指出了长CPI STAP降维滤波器的设计原则。 本文第三章将长CPI STAP基本模型变换到频率-多普勒域,设计了频率-多普勒域的最优长CPI STAP滤波器,并根据不同频率-多普勒单元的杂波统计独立性,对其进行降维处理。降维处理后,频率-多普勒域长CPI STAP分为“频率-多普勒域局部STAP”和“频率-多普勒域局部STAP结果相干积累”两大步骤。其中,“频率-多普勒局部STAP”对每一个频率-多普勒单元进行,“频率-多普勒域局部STAP后结果相干积累”要求先取出一定速度对应的频率-多普勒STAP结果,然后采用ω-k成像算法完成相干积累,这两个步骤均可设计为与运动目标位置参数无关的形式,从而可对场景中所有位置的运动目标同时进行长CPI STAP。在以上基础上,提出了频率-多普勒域长CPI STAP运动目标检测流程,并对其性能进行了预测。本文第四章将长CPI STAP基本模型变换到图像域,设计了图像域最优长CPI STAP滤波器,该模型包含空间-方位向-距离向三维,能够适应运动目标可能在UWB SAR图像上的散焦。然后利用不同像素间的杂波单元的统计独立性,设计了基于单像素和基于多像素的降维长CPI STAP模型。降维处理后,图像域长CPI STAP可分为“图像域局部STAP”和“图像域局部STAP结果相干积累”两大步骤,且这两个步骤均可设计为与运动目标位置参数无关的形式。其中,图像域局部STAP对每一个像素的多通道观测值进行。本文提出了理想情况下、存在非均匀杂波情况下、通道失配情况下的图像域局部STAP技术。“图像域局部STAP结果相干积累”要求取出一定速度对应的图像域局部STAP结果,然后将其作二维FFT变换到二维波数域进行散焦补偿。在此基础上,提出了基于图像域长CPI STAP的运动目标检测流程,并对其性能进行了预测。 本文第五章将长CPI STAP基本模型变换到多子孔径图像域,设计了多子孔径图像域最优长CPI STAP滤波器,并利用不同子孔径杂波的统计独立性,将多子孔径图像域最优长CPI STAP降维表示为“子孔径STAP”和“子孔径STAP结果相干叠加”两个独立的步骤。这两个步骤均可表示为与运动目标位置参数无关的形式。提出了基于多子孔径图像域STAP的多分辨运动目标检测方法,该方法通过综合不同数目的子孔径,进行多分辨运动目标检测。该方法能够结合短CPI和长CPI的优点,可兼顾快速运动目标检测“检测速度快”和慢速运动目标检测“输出信杂噪比高”的要求。 在第三至五章,基于同一批半实测三通道低频超宽带SAR数据,对这三种长CPI STAP方法分别进行了验证,并对其性能进行了评估。结果表明:频率-多普勒域长CPI STAP方法,除了可适应运动目标沿慢时间维的跨距离单元走动之外,还可适应运动目标沿通道维的距离走动,并能够利用系统的大相对带宽,消除天线稀疏放置引起的盲速和重复检测现象;图像域长CPI STAP方法对非均匀杂波环境具有更好的适应能力;而基于多子孔径图像域长CPI STAP能够进行多分辨运动目标检测,可以很好的兼顾了短CPI STAP时间分辨率高和长CPI运动目标检测性能好的优点。 基于长CPI STAP直接对运动目标参数进行估计时,参数估计精度受到搜索参数的选取间隔或者基线长度的限制。本文第六章对基于长CPI STAP的运动目标参数估计技术进行了研究,提出了一种完整的长CPI STAP运动目标参数估计方案。该方案结合了长CPI STAP、自聚焦、ATI的思想,可在采用较稀疏的搜索间隔和较短基线的情况下,达到较高的参数估计精度。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TN957.51

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