鄧晶　劉延春

摘要：空時(shí)自適應(yīng)處理（STAP）是一種用于運(yùn)動(dòng)平臺(tái)雷達(dá)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的有效技術(shù)，能夠顯著提升現(xiàn)有雷達(dá)裝的檢測(cè)性能。在實(shí)際應(yīng)用中，該技術(shù)需要大量的訓(xùn)練樣本對(duì)接收信號(hào)中的雜波、噪聲協(xié)方差矩陣進(jìn)行估計(jì)。然而，由于在大多數(shù)探測(cè)環(huán)境中雜噪背景變化較快，可用于估計(jì)的獨(dú)立樣本較少，從而導(dǎo)致該技術(shù)性能損失嚴(yán)重。針對(duì)這種情況，本文提出了一種基于知識(shí)輔助（KA）的新型STAP算法，該算法通過(guò)先驗(yàn)知識(shí)首先對(duì)雜噪?yún)f(xié)方差矩陣進(jìn)行推算，并將推算的結(jié)果與少量樣本估計(jì)結(jié)果進(jìn)行融合，從而極大地減少了精確估計(jì)所需樣本的數(shù)量。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法能夠顯著提升現(xiàn)有STAP技術(shù)的收斂速度，克服其在實(shí)際應(yīng)用中的障礙。

關(guān)鍵詞：機(jī)載雷達(dá)；空時(shí)自適應(yīng)處理；知識(shí)輔助

中圖分類號(hào)：TN957.51 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）27-0253-02

20世紀(jì)70年代，Reed等人首次提出了空時(shí)二維自適應(yīng)處理（STAP）方法[1]。該方法將原有的自適應(yīng)陣列處理技術(shù)推廣至陣列-脈沖兩個(gè)維度，通過(guò)空時(shí)聯(lián)合處理，根據(jù)接收信號(hào)中非期望信號(hào)（本文主要針對(duì)雜波、噪聲）的統(tǒng)計(jì)特性自適應(yīng)形成二維濾波器，有效提高了非期望信號(hào)的抑制能力，顯著增強(qiáng)了運(yùn)動(dòng)平臺(tái)雷達(dá)對(duì)地面動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)功能。

經(jīng)過(guò)幾十年的研究，STAP技術(shù)在理論上已相當(dāng)成熟。然而，在實(shí)際運(yùn)用中，該技術(shù)卻面臨嚴(yán)重瓶頸。由于該技術(shù)本身屬于自適應(yīng)信號(hào)處理范疇，應(yīng)用中必需大量的樣本信號(hào)對(duì)非期望信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性（雜波、噪聲協(xié)方差矩陣）進(jìn)行估計(jì)。但實(shí)際中探測(cè)場(chǎng)景變化很快，可用于估計(jì)的獨(dú)立同分布訓(xùn)練樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于精確估計(jì)所需的數(shù)目[1，2]。

針對(duì)這一點(diǎn)，各國(guó)研究者開展了快速收斂STAP算法的研究，探求適用于少量樣本的STAP處理方法，并取得了一些成果。其中，美國(guó)DDAPA提出的知識(shí)輔助（KA）思想，是一種可用于提高STAP收斂速度的可行思路[3]。鑒于這一點(diǎn)，本文將KA引入STAP處理中，提出了一種基于知識(shí)輔助的STAP信號(hào)處理算法。該算法將原有的估計(jì)過(guò)程與先驗(yàn)知識(shí)有機(jī)融合，僅需少量樣本就可以達(dá)到與雜波協(xié)方差矩陣已知條件下相近的性能，是一種實(shí)際可行的快速收斂STAP算法。

1 空時(shí)自適應(yīng)處理基本原理

圖2給出了本文算法的收斂速度曲線，并與對(duì)角加載矩陣求逆（LSMI）算法的收斂速度曲線進(jìn)行了對(duì)比。從圖中可以看出，本文算法能夠有效提高原有STAP算法的收斂速度，僅需幾個(gè)樣本即能完成雜波有效抑制。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文借助知識(shí)輔助思想，提出了一種基于知識(shí)輔助的新型STAP算法。該算法通過(guò)先驗(yàn)知識(shí)獲取雜噪?yún)f(xié)方差矩陣，并用于最終的自適應(yīng)處理，與原有STAP算法相比，收斂速度顯著提高，可直接用于實(shí)際處理。

參考文獻(xiàn)：

[1] I. S. Reed， J. D. Mallett， L. E. Brennan. Rapid convergence rate in adaptive arrays[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems， 1974， 10（6）：853-863.

[2] W. L. Melvin. Eigenbased modeling of nonhomogeneous airborne radar environments[J]. Proc.of the IEEE National Radar Conf.， Dallas， TX， USA， 1998： 171-176.

[3] J. R. Guerci. Knowledge-Aided Adaptive Radar at DARPA： An Overview[J]. IEEE Signal Processing Magazine， 2006， 23（1）：41-50.

[4] J. Ward. Space-Time Adaptive Processing for Airborne Radar Systems[J]. Lincoln Lab， Mass， Inst Technol， Lexington， MA， Tech Rep 1015， DTIC AD-A293032，1994.

[通聯(lián)編輯：梁書]