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机载MIMO雷达空时自适应处理模型与算法研究

王珽  
【摘要】:作为一种新兴的雷达体制,多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达具有改善传统雷达性能的诸多潜力以及广泛的应用领域,受到了国内外军事界与学术界的广泛而持续的关注。作为新一代机载预警雷达的核心技术,空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)能够有效实现地杂波抑制与地面动目标显示(Ground Moving Target Indication,GMTI)等功能。如今,机载MIMO雷达系统又与STAP技术进一步实现有机结合,MIMO雷达STAP立即成为国际雷达界的研究热点之一。针对机载MIMO雷达STAP技术,本文重点研究了非均匀样本检测、存在误差及有源干扰环境下的算法实现、以及发射波束域、极化情形下等MIMO-STAP模型与算法等方面内容。论文的主要工作及创新点如下:1.针对样本协方差矩阵受干扰目标污染时机载MIMO雷达STAP目标检测性能下降的不足,提出一种知识辅助(Knowledge-Aided,KA)的广义内积非均匀样本检测方法。首先利用一种基于扁长椭球波函数估计以及另一种基于系统参数离线构造的两种杂波子空间知识,离线构造杂波协方差矩阵,然后与广义内积非均匀检测器(Generalized Inner Product Non-Homogeneity Detector,GIP NHD)结合,实现对训练样本的有效选择,使目标检测不受训练样本中干扰目标的影响。仿真结果表明,相对于常规GIP方法,KA-GIP方法能够对存在干扰目标的样本进行更加有效地剔除,并且机载MIMO雷达STAP的目标检测性能得到显著提升,因此更有利于实际工程应用。2.针对机载MIMO雷达STAP中期望目标导向矢量的失配问题,提出一种基于三迭代(Tri-Iterative Algorithm,TRIA)与二阶锥规划(Second-Order Cone Programming,SOCP)的稳健降维MIMO-STAP方法。该方法首先将MIMO-STAP权矢量分解为发射、接收、多普勒三个低维权矢量的Kronecker积,然后分别限定实际发射、接收、多普勒导向矢量与假定导向矢量之间的误差范数边界,通过对各自最差性能进行优化,转化为相应的SOCP形式,进而利用三迭代算法实现了对三个低维权矢量的分别求解,最终合成全维MIMO-STAP权矢量。该方法在保证机载MIMO雷达获取稳健STAP性能的同时,通过三迭代降维处理,能够有效降低训练样本数需求与运算复杂度,因此更具有实际应用价值。3.针对机载MIMO雷达STAP受有源干扰环境影响的问题,本文分别提出一种有源干扰与杂波同时抑制的降秩MIMO-STAP方法与一种有源干扰与杂波级联抑制的降维MIMO-STAP方法。降秩方法中,首先以一个低秩杂波协方差矩阵与一个具有块对角特性的有源干扰加噪声协方差矩阵之和的形式,等效表示出总体数据协方差矩阵,之后利用迫零方法并结合简便的离线杂波子空间,根据矩阵求逆引理推导得到权矢量的简易求解形式,其中低维干扰加噪声协方差矩阵的估计可以通过正交于MIMO雷达所有发射波形的辅助匹配滤波通道精确获取。所提降秩MIMO-STAP方法能够有效实现杂波与有源干扰的同时抑制,性能接近理论全维最优,并且运算量负担得到明显缓解。降维方法根据有源干扰与杂波不同的信号特性,共分两步执行,对有源干扰与杂波进行分别抑制。首先在第一级,通过利用接收端得到的干扰正交补空间作为变换矩阵,对消有源干扰的影响,同时实现空域接收降维。然后在第二级,将剩余的接收自由度与发射自由度和时域自由度相联合,利用三迭代算法进行杂波抑制,并进一步实现分离降维。通过上述两级处理,本文所提方法能够有效实现干扰与杂波的级联抑制的效果,并且大幅减少所需训练样本数与运算复杂度。4.针对传统机载MIMO雷达STAP中由于发射功率分散而造成的输出信杂噪比(Signal-to-Clutter-plus-Noise Ratio,SCNR)下降的问题,本文提出一种基于发射波束域-三迭代的机载MIMO雷达STAP方法。首先建立了发射波束域MIMO雷达STAP的信号模型,并且给出了基于椭球序列与基于二阶锥规划的两种发射波束加权矩阵的优化设计准则,能够使发射功率聚集于感兴趣的目标空域。然后对发射波束域MIMO雷达的杂噪比(Clutter-to-Noise Ratio,CNR)进行分析,表明其与发射总功率的关系,计算结果显示:相比于全向等功率发射的传统MIMO雷达CNR,发射波束域MIMO雷达CNR减小。同时,为进一步降低发射波束域MIMO-STAP的训练样本数需求与运算复杂度,采用三迭代算法进行权值降维求解。理论分析与仿真实验结果表明:通过相应的三迭代降维处理,发射波束域MIMO-STAP与传统全向等功率发射MIMO-STAP相比能够获取更加优越的输出SCNR性能,且运算量进一步降低。5.针对传统机载MIMO雷达STAP在低多普勒区的杂波抑制与目标检测性能有待进一步提升的问题,本文提出基于极化阵列MIMO雷达的极化空时自适应处理方法。首先,建立了机载极化阵列MIMO雷达极化空时自适应处理的信号模型。然后,基于分辨格思想,得到极化阵列MIMO雷达极化空时自适应处理协方差矩阵的等价表示。进而,结合上述等价协方差矩阵,对极化阵列MIMO雷达极化空时自适应处理的输出信杂噪比(SCNR)性能进行了推导分析。理论分析与仿真实验结果表明:通过利用附加的极化域信息,极化阵列MIMO雷达极化空时自适应处理相比于传统MIMO-STAP能够有效提升杂波抑制性能,更有利于慢速运动目标检测。


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