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机载地物杂波呈现的空时二维耦合谱特性决定其采用空时自适应处理技术(space-time adaptive processing, STAP)的杂波抑制效果要好于一维杂波抑制技术[1]。全维STAP方法性能虽然能达到最优,但阵面偏航角、地表类型、植被覆盖等因素使得雷达面临的杂波环境是非均匀的[2],无法满足自适应处理对于均匀样本数的巨大需求,为此,科研人员提出了降维[3-4]及降秩[5-6]算法。降维算法通过使用与样本数据无关的线性变换来降低系统自由度,从而减少均匀样本数,但无论哪种降维算法都不可避免地存在系统自由度的缺失,因此会带来一定程度的杂波抑制性能下降[7];相比于降维算法,降秩算法用与样本数据相关的变换构造滤波器,因而能获得比降维算法更优良的性能。大多数降秩算法利用杂波的低秩特性构造杂波子空间,将均匀样本数需求由2倍系统维数降到2倍杂波秩。其中主分量法(principal component, PC)[5]及特征相消法(eigencanceller, EC)[6]是较为常见的两种降秩算法。PC法和EC法本质类似,但其存在两个主要问题:一是在杂波子空间的构造过程中需要特征分解,产生了较大的计算量;二是非均匀环境下空时相关矩阵的秩不能精确估计,为保证杂波抑制性能,会适当增加均匀样本数,然而非均匀杂波环境并不一定能够满足这一需求。
近年来,科研人员发现在雷达信号处理过程中,结合与雷达参数及探测环境相关的先验知识可以显著提高雷达整体性能[8-10],文献[10]利用杂波在空时二维平面上具有特定分布等先验知识提出了一种基于杂波子空间的降秩方法,虽然其仅适用于正侧视理想情况,但计算量小、样本需求少的特点说明利用先验知识可以改善STAP的杂波抑制性能。为此,本文利用扁平椭球波函数(prolate spheroidal wave functions, PSWF)[11-12]的时限带限特性,结合雷达参数及探测环境的几何构型等先验知识,推导出一种新的基于杂波子空间的降秩方法,该方法构造过程简单,可以提前离线构造,有效降低了处理器的计算量与均匀样本数需求;并针对存在阵面偏航角误差时杂波秩无法准确估计造成PSWF方法杂波抑制性能下降的问题,结合雷达参数信息及探测环境几何构型提出一种杂波预处理方法以消除偏航角的影响,从而提升其非均匀环境下的杂波抑制性能。最后,通过仿真实验验证了本文算法的有效性。
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当θc=0°时,式(1)可以表示为:
式中,$ \beta = 2V/d{f_r} $。显然函数ci是一个时限带限函数,其时域范围为:$ 0 \le T \le N-1 + \beta (K-1) $,频域范围为:$ -{\bar f_{s, i}} \le W \le {\bar f_{s, i}} $。由PSWF函数集的时限带限及时域频域双正交特性可知PSWF函数集可作为时限带限空间上的一组完备正交基[13]。由离散卡洛变换,ci可用有限个PSWF函数的线性组合表示:
式中,$ {\gamma _k} = \int_0^T {{c_i}\phi _k^*} $,(·)*表示共轭运算,ϕk为第k阶PSWF函数;$ r = \left\lceil {N + \beta (K-1)} \right\rceil $为杂波秩,$ \left\lceil \cdot \right\rceil $表示向上取整。其中$ r = \left\lceil {N + \beta (K-1)} \right\rceil $是因为前r阶PSWF函数最大程度的集中了能量[14]。将式(5)代入式(4)中可以得到:
显然,当前距离单元回波的空时相关矩阵为:
式中,。
由式(2)及式(7)有:
故新构造的杂波子空间与原始杂波子空间同属一个子空间。
由式(7)可得到:
则Λ可由下式估计得到:
式中,xl表示第l个距离门的样本;L为样本数。
由式(7)及矩阵求逆公式可近似得到空时相关矩阵的逆矩阵为:
由式(3)、式(10)及式(11)即可求得滤波器权值。
通常情况下,雷达回波的杂噪比很大,即空时相关矩阵对应的大特征值较大,因此,Λ-1≈0,代入式(11)中可直接得到空时相关矩阵的近似形式:
将式(12)代入式(3)可求得此时的滤波器权值。
由式(4)~式(8)可知,PSWF函数构造杂波子空间方法主要依据杂波空时导向矢量函数的时限带限特性,构造过程中涉及了雷达阵元数、阵元间距、载机速度、发射脉冲数、脉冲重复频率、发射波长等参数,而这些参数可依据雷达系统参数及探测环境几何构型等先验知识提前获取,因此,PSWF方法可以提前离线构造,有效地降低了计算量。表 1分别给出了SMI、PC/EC及PSWF3种方法的计算复杂度,其中L表示SMI的样本数,D表示PC/EC的样本数。
算法 估计空时相关矩阵 计算权值 SMI $ O(L{(NK)^2}) $ $ O({(NK)^3}) $ PC/EC $ O(D{(NK)^2} + O({(NK)^2})) $ $ O({(NK)^3}) $ PSWF 提前离线构造 $ O((NK)) $ 由表 1可知SMI及PC/EC方法的计算量要远大于PSWF,这是因为在估计空时相关矩阵的过程中PSWF可以提前离线构造,因此并不占用实际信号处理时间,而SMI需要大量样本估计,PC/EC需进行特征值分解;计算权值时,SMI与PC/EC都需要对协方差矩阵进行求逆运算,而PSWF提前离线构造出空时相关矩阵的逆矩阵,并不需要对空时相关矩阵求逆,因此计算量大大降低。
然而,阵面存在偏航角误差时,式(1)与式(4)并不等价,杂波秩无法准确估计,此时PSWF方法的杂波抑制性能必然下降,为此,提出一种利用雷达参数信息的预处理方法以消除偏航角误差的影响。