阐述建模基于参数化杂波模型空时自适应匹配滤波技术

论文导读：办法45-473.3AR模型参数估计办法的仿真对比47-503.4本章小结50-51第四章基于杂波参数化STAP办法51-604.1概述514.2参数化自适应匹配滤波器结构和基本原理51-534.3参数化自适应匹配滤波算法53-594.3.1时域滤波与空间白化滤波53-554.3.2检测门限与检测概率的计算55-564.3.3仿真结果及性能分析对比56-594.4本章小结
摘要：现代军事上对机载雷达的动目标检测能力的要求越来越高，其中最关键的不足是对地面杂波的抑制。由于雷达平台的运动和雷达天线的多通道特性，机载雷达接收的地杂波更为复杂，呈现空时耦合特性。空时自适应处理(STAP)能通过调整体系的二维响应，在空时二维平面上形成与杂波相匹配的凹口，以而能够有效的对杂波进行抑制。但是，进行全优空时自适应处理(STAP)需要提供大量的训练数据，同时也产生相当大的空时协方差矩阵，并因为协方差求你需要产生巨大的运算量，在实际工程中几乎是无法实现的。由此，对STAP技术改善，使之更好的应用于实际是目前探讨的重要课题。本论文在STAP技术的基础上，提出基于杂波模型的STAP办法，相当于是对全优STAP进行了降维的处理，主要的工作包括：1、分析了机载雷达杂波的多普勒特性，根据机载雷达和地面杂波散射点的几何联系，建立了空时二维杂波的数学模型。分析了机载雷达地杂波功率谱特性，并进行了杂波的二维功率谱仿真。在了解机载雷达杂波特点的基础上，分别简介了机载雷达的两种常见杂波抑制处理办法：DPCA和STAP，重点分析了全优STAP技术，对它们的优点和问题进行了总结。2、针对全优STAP技术的改善，本论文采取的是基于杂波AR模型的STAP技术。简介了地杂波AR模型的建模历程，并针分析探讨了几种典型的模型阶数确定办法和模型参数估计办法。3、简介了参数化匹配滤波器结构及基本原理，包括时域滤波、空间白化滤波，从及对滤波检测门限和检测概率的计算。在同样的杂波环境下，用此办法进行计算机仿真得到结果与最优STAP的办法进行对比。最后证明了，当机载雷达的实际应用中只有少量训练数据时，基于参数化杂波模型的空时自适应匹配滤波处理的检测性能显著优于全优STAP，能满足实际应用中的杂波抑制的要求。关键词：机载雷达论文杂波建模论文空时二维自适应处理论文参数估计论文检测性能论文
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ABSTRACT5-7
目录7-9
第一章 引言9-15

1.1 课题背景及作用9-11

1.2 国内外进展动态11-13

1.3 本论文的主要工作13-15

第二章 机载雷达的地杂波特点极为模型的建立15-37

2.1 概述15

2.2 机载雷达的地杂波的特点15-25

2.1 机载雷达杂波多普勒特性15-18

2.2 机载雷达杂波数学模型18-20

2.3 机载雷达杂波功率谱分析20-22

2.4 杂波的回波仿真22-25

2.3 机载雷达的两种基本杂波抑制办法25-36

2.3.1 机载雷达 DPCA 办法26-28

2.3.2 机载雷达采样矩阵求逆的 STAP 办法28-36

2.3.1 机载雷达采样矩阵求逆的 STAP 基本原理和算法29-33

2.3.3.2 采样矩阵求逆的 STAP 仿真结果及性能分析33-36

2.4 本章小结36-37

第三章 多通道 AR 谱估计37-51

3.1 概述37

3.2 机载雷达多通道杂波 AR 模型的估计37-47

3.

2.1 自回归 AR 模型的阶数确定38-40

3.

2.2 自回归 AR 模型参数估计办法40-47

3.

2.1 AR 的最小二乘估计40-42

3.

2.2 AR 的 Yule-Walker 估计42-45

3.

2.3 AR 的协方差估计办法45-47

3.3 AR 模型参数估计办法的仿真对比47-50

3.4 本章小结50-51

第四章 基于杂波参数化 STAP 办法51-60

4.1 概述51

4.2 参数化自适应匹配滤波器结构和基本原理51-53

4.3 参数化自适应匹配滤波算法53-59

4.

3.1 时域滤波与空间白化滤波53-55

4.

3.2 检测门限与检测概率的计算55-56

4.

3.3 仿真结果及性能分析对比56-59

4.4 本章小结59-60
第五章 结束语60-61
致谢61-62
参考文献62-65
攻硕期间取得的探讨成果65-66