基于非線性回歸的雜波重構STAP方法

鄒 帛， 王 欣， 馮為可， 朱晗歸， 李 瑤

(空軍工程大學防空反導學院，西安 710000)

0 引言

機載相控陣脈沖多普勒雷達所接收到的回波信號包含目標的角度和多普勒信息，為了實現雜波背景下的運動目標檢測，空時自適應處理(Space-Time Adaptive Processing，STAP)通過采集相鄰距離單元的回波信號樣本，估計雜波加噪聲協方差矩陣(Clutter plus Noise Covariance Matrix,CNCM)，并聯合目標的空時信息，自適應地設計濾波器權矢量，進而在角度和多普勒域抑制雜波，實現雜波背景下的動目標檢測[1]。文獻[2]表明，若使得輸出信雜噪比的損失不超過3 dB，則至少需要2倍雷達系統空時自由度(Degree of Freedom,DoF)的獨立同分布(Independent and Identically Distributed,IID)距離單元樣本[2]。

當機載雷達處于正側視觀測模式且雜波環境較為平穩時，雷達可以輕易地獲得足夠的樣本實現STAP。然而實際中，機載雷達的應用場景多變且雜波環境的變化可能較為劇烈，自適應處理的難度體現在難以獲得足夠的IID距離單元樣本[3-5]。為了提高復雜雜波背景下的動目標檢測性能，出現了一些針對性的方法，包括實現樣本篩選的功率選擇訓練(Power Selected Training,PST)方法[6]、非均勻檢測器(Non-Homogeneity Detection,NHD)方法[7]，僅利用待測距離單元(Range cell Under Test,RUT)信號的直接數據域(Direct Data Domain,DDD)方法[8]和利用了地形信息的知識輔助(Knowledge-Aided,KA)[9]方法等。近年來，壓縮感知(Compressed Sensing,CS)理論和稀疏恢復(Sparse Recovery,SR)技術得到了快速發展[10-11]，并被應用于空時自適應處理領域，SR-STAP方法逐漸展現出了小樣本條件下雜波抑制的巨大潛力，在IID距離單元樣本嚴重不足條件下，可以實現雜波譜的高分辨估計，有效地提升了機載雷達雜波背景下的動目標檢測性能[12-14]。……