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典型文献
一种利用双先验知识的稳健STAP算法
文献摘要:
空时自适应信号处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)技术在空域和时域上联合地自适应抑制杂波,以实现对动目标检测.稀疏恢复空时自适应处理方法(Sparse Recovery STAP,SR-STAP)由于利用了杂波谱的稀疏性先验知识,可以缓解在机载雷达在非均匀环境下训练数据不足时,杂波抑制效果性能显著下降的问题.尽管SR-STAP只需要少量样本即可恢复出杂波谱并重构杂波协方差矩阵(Clutter Covariance Matrix,CCM),其重构性能仍然受到训练样本数量的制约,当增加训练样本数量时,杂波谱恢复精度具有进一步提升的潜力.另一方面,当机载雷达的接收阵列为等间隔均匀线阵并且系统在一个相干处理间隔中脉冲重复频率恒定时,CCM可具有斜对称特性.该先验知识若被充分利用,可以将等效训练样本数量扩展为原来的两倍.本文将CCM的斜对称特性结合入SR-STAP的框架中,提出了一种稳健的SR-STAP算法,该算法同时利用CCM的斜对称特性和杂波谱稀疏性两种先验知识,能够在相同训练样本量下进一步提升杂波谱的恢复精度和CCM的估计精度.算法首先利用斜对称变换矩阵对从待检测单元中的数据和训练样本进行预处理,将等效训练样本数量扩展至原来的两倍;随后结合预处理后训练样本和一种协方差稀疏迭代算法,实现对CCM的准确重构并设计相应STAP滤波器.算法无需设置超参数,实际应用中易于操作.仿真结果表明,新算法能够有效提升杂波谱恢复的准确度,具有较好的杂波抑制性能.
文献关键词:
斜对称结构;杂波抑制;稀疏恢复;空时自适应处理
作者姓名:
张宇轩;金禹希;陈世进;吴永清;郝程鹏
作者机构:
中国科学院声学研究所,北京100190;中国科学院大学,北京100049
文献出处:
引用格式:
[1]张宇轩;金禹希;陈世进;吴永清;郝程鹏-.一种利用双先验知识的稳健STAP算法)[J].信号处理,2022(07):1367-1379
A类:
稀疏迭代算法,斜对称结构
B类:
先验知识,STAP,信号处理,Space,Time,Adaptive,Processing,空域,上联,自适应抑制,动目标检测,稀疏恢复,空时自适应处理,Sparse,Recovery,SR,波谱,稀疏性,机载雷达,非均匀环境,训练数据,杂波抑制,抑制效果,效果性,少量样本,复出,协方差矩阵,Clutter,Covariance,Matrix,CCM,重构性,训练样本,样本数量,加训,均匀线阵,相干处理,中脉,脉冲重复频率,斜对称特性,两倍,样本量,估计精度,对称变换,变换矩阵,检测单元,滤波器,需设,超参数,中易,新算法,抑制性能
AB值:
0.332091
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