非均勻環(huán)境下地面動目標檢測技術(shù)研究.pdf

1、在機載雷達所面臨的真實環(huán)境中,雜波功率非均勻、干擾目標和孤立干擾等多種非均勻現(xiàn)象往往是同時存在的,而目前研究的大多數(shù)非均勻檢測方法都僅適用于只存在其中某一種非均勻現(xiàn)象的情況。因此,尋求一種能適用于多種非均勻現(xiàn)象同時存在情況的非均勻檢測方法是當(dāng)前雷達信號檢測技術(shù)研究領(lǐng)域的一個重要課題。
　　 本文討論了各種不同非均勻現(xiàn)象對統(tǒng)計STAP檢測性能的影響,并介紹了幾種針對不同非均勻現(xiàn)象的常用非均勻檢測方法的原理。通過分析多種非均勻現(xiàn)象同

2、時存在時對常用非均勻檢測方法的檢測性能的影響,本文著重研究適用于多種非均勻現(xiàn)象同時存在情況的非均勻檢測方法。首先,針對傳統(tǒng)直接數(shù)據(jù)域(DDD)算法中由目標信號預(yù)濾除造成對輸出信雜噪比(SCNR)影響的情況,本文通過增加主瓣雜波補償因子對傳統(tǒng)DDD算法進行了改進,仿真實驗表明改進后的算法提高了輸出SCNR;針對目標信號方向估計有偏差的情況,本文采用了多約束方法,由仿真結(jié)果可見其保護了目標信號方向的增益;從降低直接數(shù)據(jù)域STAP算法系統(tǒng)實現(xiàn)

3、復(fù)雜度的角度考慮,本文提出了基于混合遺傳算法的唯相直接數(shù)據(jù)域STAP算法,仿真結(jié)果驗證了該算法的有效性。其次,針對已有的基于空時自回歸(STAR)的方法不能同時抑制三種非均勻現(xiàn)象的問題,本文提出了級聯(lián)的STAR算法,通過仿真實驗表明所提算法能很好的同時抑制三種非均勻現(xiàn)象。最后,本文基于脈沖維數(shù)據(jù)模型,研究了基于脈沖維數(shù)據(jù)的DDD算法和基于脈沖維數(shù)據(jù)的STAR算法,仿真實驗結(jié)果表明本文研究的這兩種基于脈沖維數(shù)據(jù)的算法都比傳統(tǒng)DDD算法有更