两种非均匀检测器STAP性能的研究

针对强度较强、空时耦合较大的非平稳近程杂波和较平稳的远区杂波,分析采用了GIP和APR两种NHD进行了性能对比,提出APR NHD更有利于非平稳近程杂波区的杂波抑制。数据分析也表明,和GIP NHD相比,APR NHD可以更有效的选取协方差估计样本,从而更利于近程杂波的抑制。

知识辅助的机载MIMO雷达STAP非均匀样本检测方法

针对样本协方差矩阵受干扰目标污染时机载多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达空时自适应处理(space-time adaptive processing,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。首先利用扁长椭球波函数估计的杂波子空间知识,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。

空时自适应处理中基于知识的训练样本选择策略

针对空时自适应处理中样本协方差矩阵受干扰目标污染时检测性能下降的问题,提出了一种基于知识的空时自适应处理(knowledge aided space time adaptive processing,KA-STAP)方法。该方法将待测距离单元杂波的先验知识与广义内积非同态检测器(general inner product nonhomogeneity detector,GIP NHD)结合,对训练样本进行有效选择。通过仿真证明该方法能有效剔除存在干扰目标的样本,提高训练样本被干扰目标污染时空时自适应处理的检测性能。