失眠网 > STAP旁瓣干扰抑制与干扰对抗仿真

STAP旁瓣干扰抑制与干扰对抗仿真

时间：2019-12-23 19:30:31

相关推荐

STAP旁瓣干扰抑制与干扰对抗仿真

STAP旁瓣干扰抑制与干扰对抗

STAP的基本原理杂波功率谱与最优STAP频响图仿真STAP旁瓣干扰的抑制（针对压制干扰）STAP旁瓣干扰抑制仿真STAP旁瓣干扰抑制对抗（采用间歇采样干扰）STAP旁瓣干扰抑制仿真

STAP的基本原理

STAP技术通过设计一个空时联合的滤波器，最大可能的滤除杂波，其本质是一维滤波技术在空时两维空间的推广。

以一维线阵进行说明，假设天线阵列数目为N，阵元之间的间距满足d=λ/2d=\lambda/2d=λ/2。机载雷达在一个相干处理间隔（CPI）内发射出M个脉冲。信号的重复间隔为T。那么对距离单元lll，对其在时域上进行mmm次快拍采样，这个天线接收下来的信号为：

Xls(m)=[xl(1,m),xl(2,m),...,xl(N,m)]TX_{ls}(m)=[x_{l}(1,m),x_{l}(2,m),...,x_{l}(N,m)]^{T} Xls(m)=[xl(1,m),xl(2,m),...,xl(N,m)]T

因此，对这个距离单元内的信号，在一个CPI内的采样数据为：

Xl=[xls(1),xls(2),...,xls(M)]TX_{l}=[x_{ls}(1),x_{ls}(2),...,x_{ls}(M)]^{T} Xl=[xls(1),xls(2),...,xls(M)]T

当对多个距离单元的信号进行采样，一个CPI中可得到NML个数据，称之为数据立方，如图所示。

STAP技术同时利用多个自适应相控阵天线单元中的接收信号（空域）和来自多个脉冲重复周期的信号（时域），以实现空域和时域的自适应处理。其实质是将一维空域滤波技术推广到时间与空间二维域中。如图为STAP处理的原理示意图，图中，ωnk,n=[1,...,N],k=[1,...,K]\omega_{nk},n=[1,...,N],k=[1,...,K]ωnk,n=[1,...,N],k=[1,...,K]为空时二维权系数，其中N表示天线子阵数或空间通道数，其大小由雷达方位分辨率确定。K为时间脉冲数目，其大小由对杂波抑制性能的要求确定。用NK×1NK×1NK×1维W表示处理器的权矢量，则：

W=[ω11,ω12,...,ω1K,ω21,...,ω2K,...ωnk,...,ωNK]TW=[\omega_{11},\omega_{12},...,\omega_{1K},\omega_{21},...,\omega_{2K},...\omega_{nk},...,\omega_{NK}]^{T} W=[ω11,ω12,...,ω1K,ω21,...,ω2K,...ωnk,...,ωNK]T

全空时最优处理器可以用数学优化问题描述：

minWHRWs.t.WHS=1min\quad W^{H}RW \\ s.t.\quad W^{H}S=1 minWHRWs.t.WHS=1

其中，R为接收数据形成的协方差矩阵，为NK×NK维，物理意义在为保证目标增益一定的情况下，使得处理器输出杂波剩余功率最小；S为空时二维导向矢量：

R=E(XXH)S=Ss⊗StR=E(XX^{H}) \\ S=S_{s}\otimes S_{t} R=E(XXH)S=Ss⊗St

其中，X为NK×lNK×lNK×l维的雷达空时采样数据；⊗\otimes⊗代表Kronecker积；SsS_{s}Ss为空域导向矢量；StS_{t}St为时域导向矢量：

Ss=[1,ejωs,...,ej(N−1)ωs]TSt=[1,ejωt,...,ej(N−1)ωt]TS_{s}=[1,e^{j\omega_{s}},...,e^{j(N-1)\omega_{s}}]^{T} \\ S_{t}=[1,e^{j\omega_{t}},...,e^{j(N-1)\omega_{t}}]^{T} Ss=[1,ejωs,...,ej(N−1)ωs]TSt=[1,ejωt,...,ej(N−1)ωt]T

其中，ωs，ωt\omega_{s}，\omega_{t}ωs，ωt分别为空间与时间归一化频率。

因此可得到空时二维最优处理器的权矢量为：

Wopt=μR−1SW_{opt}=\mu R^{-1}S Wopt=μR−1S

其中，μ=1/(SHR−1S)\mu =1/(S^{H}R^{-1}S)μ=1/(SHR−1S),为归一化常数。