基于最优极化空时自适应处理的低空风切变风速估计方法

针对机载双极化相控阵气象雷达的低空风切变风速估计问题,本文提出了一种基于最优极化空时自适应处理(Polarization Space-Time Adaptive Processing,PSTAP)的低空风切变风速估计方法。本方法首先利用最大似然估计出适用于低空风切变这类分布式目标的极化空时导向矢量,其次通过构造PSTAP处理器最优权矢量对回波信号进行杂波抑制的同时积累风切变目标信号,最后精确估计出低空风切变的风速。仿真结果证明所提方法可以有效地实现杂波抑制并精确估计低空风切变的风速。

机载雷达极化空时自适应滤波性能分析

该文针对极化空时自适应处理时,目标极化状态未知的瓶颈问题,提出了先预估计目标的极化状态,然后再进行滤波的方法。该方法无需在极化域专门设置滤波器组进行搜索,大大减少了计算量。提出了最小方差无偏估计和正交投影估计两种极化矢量的估计方法,并将估计性能与Cramer-Rao界进行了比较,从理论上证明了最小方差无偏估计性能较好。与之相对应,提出了两种极化空时自适应滤波方法。仿真验证了特别当目标慢速运动时,极化空时自适应滤波明显优于空时自适应滤波。