本發(fā)明屬于機(jī)載陣列雷達(dá)雜波抑制領(lǐng)域，具體涉及一種基于發(fā)射空時權(quán)優(yōu)化及知識輔助空時自適應(yīng)處理(ka-stap)的機(jī)載雷達(dá)雜波抑制方法。

背景技術(shù)：

空時自適應(yīng)處理(space-timeadaptiveprocessing，stap)是應(yīng)用于機(jī)載陣列雷達(dá)的重要技術(shù)，stap運用訓(xùn)練樣本估計待檢測單元(cellundertest，cut)協(xié)方差矩陣，設(shè)計接收濾波器來抑制雜波，提高信雜噪比(signal-to-clutter-plus-noiseratio，scnr)。rmb準(zhǔn)則指出，對于協(xié)方差矩陣估計所需要的獨立同分布(independentandidenticallydistributed，iid)訓(xùn)練樣本數(shù)至少是二倍矩陣維數(shù)才能使得輸出信雜噪比損失小于3db；但在實際工作中，機(jī)載雷達(dá)面臨的環(huán)境通常是非均勻的，地形的非均勻特性將導(dǎo)致用于估計雜波背景的樣本難以滿足獨立同分布要求，從而造成估計協(xié)方差矩陣偏離真實協(xié)方差，導(dǎo)致stap性能下降。

知識輔助空時自適應(yīng)處理(knowledge-aidedstap，ka-stap)通過引入先驗信息來提高雷達(dá)在非均勻環(huán)境中的檢測性能。根據(jù)先驗知識的使用方式，ka-stap一般可分為兩類：(1)間接利用先驗知識，例如濾波器和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的智能選擇(wicksmc,rangaswamym,adver,etal.space-timeadaptiveprocessing:aknowledge-basedperspectiveforairborneradar[j].ieeesignalprocessingmagazine,2006,23(1):51-65.)；(2)直接利用先驗知識，例如貝葉斯濾波及數(shù)據(jù)預(yù)白化(teixeiracm,berginjs,techaupm.reduceddegree-of-freedomstapwithknowledgeaideddatapre-whitening[c]//radarconference,2004.proceedingsoftheieee.ieee,2004:289-294.)。第(1)類方法利用數(shù)字地形高程數(shù)據(jù)、地面覆蓋等先驗知識選取與環(huán)境相匹配的自適應(yīng)濾波器以及均勻的訓(xùn)練樣本，但是在地形變化快，或者當(dāng)前檢測單元與周圍環(huán)境差異大時，訓(xùn)練樣本數(shù)也會不足；第(2)類方法通過先前的觀測數(shù)據(jù)和先驗知識直接構(gòu)建待檢測單元的協(xié)方差矩陣進(jìn)行自適應(yīng)處理。在先驗知識準(zhǔn)確的情況下，ka-stap在非均勻環(huán)境中能夠獲得良好的性能，不過其性能依賴于先驗知識及其精確程度，先驗知識精確程度不足將使得該類方法性能下降。

現(xiàn)有的ka-stap雜波抑制方法主要集中在接收端，隨著接收端處理技術(shù)的日益成熟，通過改進(jìn)接收端信號處理來提升雷達(dá)性能也越來越困難。當(dāng)大量雜波成分進(jìn)入接收機(jī)，會導(dǎo)致接收機(jī)飽和，此時信號處理器進(jìn)行多普勒處理的能力會被大大減弱并且mti改善因子也會下降。所以充分利用雷達(dá)發(fā)射端的可用自由度，從發(fā)射端抑制與目標(biāo)競爭的雜波能量，能夠降低對接收機(jī)動態(tài)范圍的要求，提高雷達(dá)檢測性能。在相同條件下，發(fā)射空時權(quán)矢量優(yōu)化方法與stap接收信雜噪比能達(dá)到相同的效果，但發(fā)射空時權(quán)矢量設(shè)計完全依賴雜波先驗信息，先驗信息的不準(zhǔn)確會導(dǎo)致算法性能大幅下降(陳洋溢,李軍,張圣鹋,等.基于認(rèn)知的發(fā)射權(quán)矢量空時聯(lián)合設(shè)計[j].雷達(dá)科學(xué)與技術(shù),2015(6):650-654.)；并且，發(fā)射空時加權(quán)會導(dǎo)致接收雜波頻譜特性改變以及相應(yīng)雜波信息損失，使得接收雜波先驗協(xié)方差矩陣估計更加困難。因此合理地結(jié)合發(fā)射端空時權(quán)矢量優(yōu)化與接收端ka-stap處理，能夠彌補(bǔ)先驗信息不準(zhǔn)確帶來的性能損失，使得算法更加穩(wěn)健。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種基于發(fā)射空時權(quán)優(yōu)化及知識輔助空時自適應(yīng)處理(ka-stap)的機(jī)載雷達(dá)雜波抑制方法，適用于非均勻環(huán)境中、估計協(xié)方差矩陣訓(xùn)練樣本數(shù)不足情況下機(jī)載雷達(dá)雜波抑制。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

基于發(fā)射空時權(quán)優(yōu)化及ka-stap的機(jī)載雷達(dá)雜波抑制方法，包括以下步驟：

步驟a.根據(jù)目標(biāo)通道及雜波先驗信息，構(gòu)造與目標(biāo)處于同一方位的主瓣區(qū)雜波協(xié)方差矩陣ri以及與目標(biāo)具有相同多普勒頻率的副瓣區(qū)雜波協(xié)方差矩陣rii，將兩者相加，進(jìn)一步得到主瓣雜波與副瓣雜波協(xié)方差矩陣之和ri,ii；

步驟b.根據(jù)得到的主瓣雜波與副瓣雜波協(xié)方差矩陣和ri,ii以及目標(biāo)空時導(dǎo)向矢量a(θt,ft)，計算發(fā)射空時二維權(quán)矢量wt；

步驟c.接收雷達(dá)回波后，依據(jù)訓(xùn)練樣本采用最大似然估計方法得到估計協(xié)方差矩陣

步驟d.利用估計協(xié)方差矩陣和擴(kuò)展gcm模型，估計得到回波中雜波能量系數(shù)和雜波最優(yōu)頻譜展寬系數(shù)δopt，構(gòu)造發(fā)射空時加權(quán)后的雜波先驗協(xié)方差矩陣

e.利用雜波先驗協(xié)方差矩陣和加載訓(xùn)練樣本估計協(xié)方差矩陣加權(quán)求和得到總的協(xié)方差矩陣rc，根據(jù)發(fā)射空時加權(quán)后接收端stap模型，計算最優(yōu)權(quán)矢量wopt。

進(jìn)一步，步驟a具體包括：

對于每個確定目標(biāo)對應(yīng)的主瓣雜波(ⅰ區(qū))構(gòu)造雜波協(xié)方差矩陣：

副瓣雜波(ⅱ區(qū))構(gòu)造雜波協(xié)方差矩陣：

其中，為第p個雜波塊的空時導(dǎo)向矢量，at(θp)為雜波空間導(dǎo)向矢量，ad(fp)為雜波多普勒導(dǎo)向矢量，表示kronecker積；θp、fp分別為歸一化空間頻率、歸一化多普勒頻率；αp為第p個雜波塊的復(fù)幅度；tp(δ)為第p個雜波塊的錐化矩陣，表示hadamard積；ωi和ωii分別表示主瓣雜波和副瓣雜波對應(yīng)的雜波塊以及其相鄰保護(hù)單元雜波塊的集合，相鄰保護(hù)單元雜波塊選3至5塊；(·)^h表示共軛轉(zhuǎn)置運算；

將主瓣雜波(ⅰ區(qū))與副瓣雜波(ⅱ區(qū))協(xié)方差矩陣相加得到總的協(xié)方差矩陣為：

ri,ii＝ri+rii+σ²iml

其中，σ²為噪聲功率；iml∈c^ml×ml為單位陣，m為陣列陣元數(shù)、l為一個相干處理間隔內(nèi)脈沖數(shù)。

進(jìn)一步，步驟b中，根據(jù)主瓣雜波與副瓣雜波協(xié)方差矩陣和以及目標(biāo)空時導(dǎo)向矢量，計算發(fā)射空時二維權(quán)矢量wt：

其中，為目標(biāo)空時導(dǎo)向矢量，at(θt)為目標(biāo)空間導(dǎo)向矢量，ad(ft)為目標(biāo)多普勒導(dǎo)向矢量；

發(fā)射空時二維權(quán)矢量wt為ml×1維，表示為：wt＝[w1,1w1,2…wl,m…wl,m]^t，(·)^t表示轉(zhuǎn)置運算。

進(jìn)一步，步驟c中，采用最大似然估計方法得到估計協(xié)方差矩陣為：

其中，xk屬于訓(xùn)練樣本集合k為訓(xùn)練樣本總數(shù)。

進(jìn)一步，步驟d具體包括：

估計雜波能量系數(shù)為：

其中，p0和pi分別為估計協(xié)方差矩陣基準(zhǔn)雜波協(xié)方差r0和單位陣iml對應(yīng)的信號匹配譜，vec(·)表示矩陣向量化運算；

估計雜波最優(yōu)頻譜展寬系數(shù)δopt時，通過預(yù)白化方法將優(yōu)化問題表示為：

其中，iml∈c^ml×ml為單位陣，||·||f為矩陣的frobenius范數(shù)，為預(yù)白化后數(shù)據(jù)矢量：

其中，xk屬于訓(xùn)練樣本集合k為訓(xùn)練樣本總數(shù)；δ為雜波頻譜展寬系數(shù)；

通過一維搜索的方法得到雜波最優(yōu)頻譜展寬系數(shù)δopt；

最終得到雜波先驗協(xié)方差矩陣為：

其中，nc表示一個雜波距離環(huán)劃分的雜波塊個數(shù)；a(θp,fp)為第p個雜波塊的空時導(dǎo)向矢量；為方便敘述，記為對角矩陣，其包括發(fā)射空時加權(quán)的影響，其中wl＝[wl，1wl，2…wl,m]^t表示第l個脈沖周期發(fā)射陣元對應(yīng)的權(quán)矢量，at(θp)為雜波空間導(dǎo)向矢量；im∈c^m×m為單位陣。

進(jìn)一步，步驟e中，計算估計協(xié)方差矩陣和先驗協(xié)方差矩陣加權(quán)求和得到的總協(xié)方差矩陣rc：

其中，α為加載系數(shù)，滿足0≤α≤1；

計算得到發(fā)射空時加權(quán)后接收端stap濾波器的空時最優(yōu)權(quán)矢量為：

其中，包括發(fā)射空時加權(quán)與目標(biāo)空間導(dǎo)向矢量的影響，at(θt)為目標(biāo)空間導(dǎo)向矢量；a(θt,ft)為目標(biāo)的空時導(dǎo)向矢量；系數(shù)

本發(fā)明的有益效果是：針對非均勻環(huán)境下的可用訓(xùn)練樣本數(shù)不足的問題，提出了一種發(fā)射空時權(quán)優(yōu)化后的知識輔助空時自適應(yīng)處理雜波抑制方法；本發(fā)明在傳統(tǒng)ka-stap的基礎(chǔ)上，充分利用雷達(dá)發(fā)射端可用自由度，依據(jù)陣列結(jié)構(gòu)和雜波先驗信息，設(shè)計發(fā)射空時權(quán)矢量抑制主瓣副瓣雜波，在降低接收雜波峰值能量的同時保留了較完整的雜波信息估計先驗協(xié)方差矩陣，最終通過用構(gòu)造得到的先驗協(xié)方差矩陣加載估計協(xié)方差矩陣，計算得到接收stap濾波器空時最優(yōu)權(quán)。本方法的優(yōu)勢在于：

(1)與“常規(guī)發(fā)射+ka-stap”方法相比，引入了發(fā)射自由度，降低了回波中的雜波峰值能量，大大減小了接收信號的動態(tài)范圍。

(2)與“發(fā)射空時權(quán)優(yōu)化”方法相比，回波中保留了一定的雜波信息，有利于在接收端通過ka-stap更為有效地抑制雜波。

附圖說明

圖1是實施例中天線陣列模型示意圖。

圖2是實施例中雜波及目標(biāo)空時二維分布示意圖。

圖3是本發(fā)明的流程示意圖。

圖4是實施例中主瓣副瓣雜波抑制空時優(yōu)化發(fā)射歸一化方向圖；其中，(a)三維圖；(b)俯視圖。

圖5是實施例中接收雜波譜三維圖；其中，(a)常規(guī)發(fā)射；(b)發(fā)射空時加權(quán)。

圖6是實施例中接收雜波譜俯視圖；其中，(a)常規(guī)發(fā)射；(b)發(fā)射空時加權(quán)。

圖7是實施例中訓(xùn)練樣本單元數(shù)不足時輸出信雜噪比曲線。

圖8是實施例中混入其他地形樣本時輸出信雜噪比曲線。

具體實施方式

為便于描述，首先對本發(fā)明中的技術(shù)術(shù)語詮釋如下：

訓(xùn)練樣本：滿足獨立同分布條件，用于估計協(xié)方差矩陣的回波樣本。

主瓣雜波區(qū)：與目標(biāo)處于同一方位的雜波區(qū)域。

副瓣雜波區(qū)：與目標(biāo)擁有同一多普勒頻率的雜波區(qū)域。

估計協(xié)方差矩陣：由接收回波中的訓(xùn)練樣本，根據(jù)最大似然估計得到的雜波協(xié)方差矩陣。

先驗協(xié)方差矩陣：由先驗知識，根據(jù)雜波模型構(gòu)造得到的雜波協(xié)方差矩陣。

本發(fā)明的工作原理是：

發(fā)射陣元數(shù)為m，接收陣元數(shù)為n的均勻線陣機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)，一個相干處理間隔內(nèi)每個陣元接收脈沖數(shù)為l。

發(fā)射空時權(quán)矢量優(yōu)化：

常規(guī)發(fā)射空時權(quán)矢量設(shè)計方法在空時方向圖的雜波脊位置形成對應(yīng)凹槽，回波信號中絕大部分的雜波信息將被抑制，這將導(dǎo)致無法在接收端有效提取雜波信息。而接收ka-stap的處理性能又依賴于準(zhǔn)確的雜波信息，因此，現(xiàn)有常規(guī)發(fā)射空時權(quán)矢量設(shè)計方法會對接收ka-stap的處理造成不利影響。所以，本發(fā)明給出抑制對目標(biāo)影響較大的主瓣副瓣雜波區(qū)雜波，同時接收其他區(qū)域雜波用于提取雜波信息的發(fā)射空時權(quán)矢量設(shè)計方法。對于每個感興趣目標(biāo)通道對應(yīng)的主瓣雜波(ⅰ區(qū))和副瓣雜波(ⅱ區(qū))，分別構(gòu)造雜波協(xié)方差矩陣

其中，為第p個雜波塊的空時導(dǎo)向矢量，at(θp)為雜波空間導(dǎo)向矢量，ad(fp)為多普勒導(dǎo)向矢量；θp、fp分別為歸一化空間頻率和歸一化多普勒頻率；αp為第p個雜波塊的復(fù)幅度；tp(δ)為先驗已知的第p個雜波塊的錐化矩陣，ο表示hadamard積；ωi和ωii分別表示ⅰ區(qū)和ⅱ區(qū)雜波對應(yīng)的雜波塊以及其相鄰保護(hù)單元雜波塊的集合，相鄰保護(hù)單元雜波塊一般可選3至5塊；(·)^h表示共軛轉(zhuǎn)置運算。

得到總的協(xié)方差矩陣為主瓣雜波(ⅰ區(qū))與副瓣雜波(ⅱ區(qū))協(xié)方差矩陣之和，即ri,ii＝ri+rii+σ²iml，其中σ²為噪聲功率，iml∈c^ml×ml為單位陣；m為陣列陣元數(shù)，l為一個相干處理間隔內(nèi)脈沖數(shù)。

計算得到發(fā)射空時二維權(quán)矢量wt

其中為目標(biāo)空時導(dǎo)向矢量，at(θt)為目標(biāo)空間導(dǎo)向矢量，ad(ft)為目標(biāo)多普勒導(dǎo)向矢量。

擴(kuò)展gcm模型：

假設(shè)發(fā)射信號為其中表示第m個陣元的第l個脈沖周期信號，ls為一個脈沖內(nèi)采樣點數(shù)，(·)^t表示轉(zhuǎn)置運算。因為相控陣不同陣元不同脈沖的發(fā)射信號均相同，即將發(fā)射空時權(quán)矢量可表示為wt＝[w1,1w1,2…wl,m…wl,m]^t∈c^ml×1。

在遠(yuǎn)場窄帶假設(shè)條件下，對于某個距離環(huán)，它是由nc個均勻分布的雜波塊組成，則第p個雜波塊的反射信號可以表示為

其中為發(fā)射空間導(dǎo)向矢量，wl＝[wl，1wl,2…wl,m]^t表示第l個脈沖周期發(fā)射陣元對應(yīng)的權(quán)矢量，αp為第p個雜波塊回波復(fù)幅度。

則接收端信號可表示為

ar(θp)為接收空間導(dǎo)向矢量，若接收和發(fā)射為同一個陣元，則對于同一個雜波塊p來說接收空間導(dǎo)向矢量與發(fā)射空間導(dǎo)向矢量相同，即有ar(θp)＝at(θp)；包括發(fā)射空時加權(quán)的影響；im∈c^m×m為單位陣。

匹配濾波后，該距離環(huán)第p個雜波塊信號可以表示為

其中σs²為發(fā)射信號s0的周期能量，一般為固定常數(shù)，可將其吸收至中；a(θp,fp)第p個雜波塊的空時導(dǎo)向矢量。

則給定距離環(huán)的雜波先驗協(xié)方差矩陣可以用以下模型進(jìn)行構(gòu)建

將式(6)稱為擴(kuò)展gcm模型，其中

tp(δ)為第p個雜波塊的錐化矩陣，用于描述雜波內(nèi)運動等乘性干擾。cmt錐化矩陣模型中，將雜波譜的展寬建模為一個點乘在脈沖間的干擾帶來的結(jié)果。脈沖間干擾由含隨機(jī)抖動附加相位的導(dǎo)向矢量描述：

tf＝[1,…,e^jmω,…,e^j(m-1)ω]^t(7)

其中歸一化隨機(jī)相位ω為零均值，均勻分布的隨機(jī)變量，有-δ≤ω≤δ。在cmt模型中，多普勒維的協(xié)方差錐化矩陣中的各個元素由下式構(gòu)造：

則最終的二維錐化矩陣可表示為

其中1m∈c^m×m為hadamard單位陣(所有元素均為1)。cmt錐化矩陣模型中，通過調(diào)整頻譜展寬系數(shù)δ來改變雜波譜展寬。

估計協(xié)方差矩陣：

采用最大似然估計方法得到估計協(xié)方差矩陣為

其中xk屬于訓(xùn)練樣本集合k為訓(xùn)練樣本總數(shù)。

先驗協(xié)方差矩陣：

在式(6)的擴(kuò)展gcm模型中，需要根據(jù)訓(xùn)練樣本估計的主要參數(shù)是影響雜波功率的以及影響雜波頻譜寬度的δ。下面具體介紹以上兩個參數(shù)的估計方法。

在一個雜波距離環(huán)中，雜波能量系數(shù)可以認(rèn)為是與雜波塊劃分無關(guān)的系數(shù)，所以將其記為即為此處需要根據(jù)估計雜波協(xié)方差估計的量。則式(6)可以化為

其中

其中為隨機(jī)相位，將r0稱為基準(zhǔn)雜波協(xié)方差矩陣。

協(xié)方差矩陣r對應(yīng)的信號匹配(signalmatch，sm)譜的計算公式如下：

p(θi,fj)＝θ^h(θi,fj)rθ(θi,fj)(13)

其中θ(θi,fj)∈c^ml×1(i＝1…ni,j＝1…nj)為歸一化空間頻率為θi，歸一化多普勒頻率為fj時的空時搜索導(dǎo)向矢量，其中ni為方位維搜索導(dǎo)向矢量的精度，nj為多普勒維維搜索導(dǎo)向矢量的精度。sm譜可理解為用不同導(dǎo)向矢量與r中的信號成分作匹配。因為sm譜能夠反映雜波協(xié)方差矩陣能量，所以調(diào)整雜波能量系數(shù)使得先驗協(xié)方差矩陣和估計協(xié)方差矩陣間的frobenius范數(shù)最小。得到優(yōu)化目標(biāo)如下：

其中為估計協(xié)方差矩陣對應(yīng)的信號匹配譜；p0為基準(zhǔn)雜波協(xié)方差矩陣r0對應(yīng)的信號匹配譜；為先驗協(xié)方差矩陣對應(yīng)的信號匹配譜。和p0的關(guān)系有

上式中，pi是單位陣iml對應(yīng)的信號匹配譜，當(dāng)ni＝nj時，pi為其中為單位陣。由式(15)得到和p0的關(guān)系如式(16)所述

將(16)式帶入(14)式中，進(jìn)一步，優(yōu)化目標(biāo)為

最終求解得到

其中vec(·)表示矩陣向量化運算。

估計雜波最優(yōu)頻譜展寬系數(shù)δopt時，通過預(yù)白化方法將優(yōu)化問題表示為：

其中iml為單位陣，為預(yù)白化后數(shù)據(jù)矢量

其中xk屬于訓(xùn)練樣本集合k為訓(xùn)練樣本總數(shù)；δ為雜波頻譜展寬系數(shù)，通過一維搜索的方法得到最優(yōu)頻譜展寬系數(shù)，記為δopt。

最終依據(jù)擴(kuò)展gcm模型得到先驗協(xié)方差矩陣

接收stap濾波器空時權(quán)矢量：

接收目標(biāo)信號為

其中表示發(fā)射空時加權(quán)與目標(biāo)空時導(dǎo)向矢量的共同作用，其中包括發(fā)射空時加權(quán)與目標(biāo)空間導(dǎo)向矢量的影響，a(θt,ft)為目標(biāo)的空時導(dǎo)向矢量。

根據(jù)mvdr濾波器設(shè)計原理，stap濾波器權(quán)矢量使得感興趣目標(biāo)對應(yīng)位置處的信號完全通過，而盡量抑制其余頻率的信號和噪聲。因此，權(quán)向量的優(yōu)化設(shè)計問題可以寫成如下的線性約束優(yōu)化問題：

最終得到發(fā)射空時加權(quán)后接收端stap濾波器的空時最優(yōu)權(quán)為

其中為估計協(xié)方差矩陣和先驗協(xié)方差矩陣加權(quán)得到的總協(xié)方差矩陣，加載系數(shù)α為0到1之間的實數(shù)，表示先驗協(xié)方差矩陣所占的比重，由估計協(xié)方差矩陣與先驗協(xié)方差矩陣各自與理想?yún)f(xié)方差矩陣的相似程度共同決定；系數(shù)

實施例：

假設(shè)機(jī)載雷達(dá)系統(tǒng)為8陣元的均勻線陣，陣元間距為半波長。假設(shè)收發(fā)陣列共用同一個均勻線陣，一個相干處理間隔內(nèi)發(fā)射的脈沖數(shù)為l＝8。目標(biāo)的歸一化空間頻率為0，信噪比snr＝0db。理想雜波數(shù)據(jù)采用等距離環(huán)積分法得到，脈沖間起伏系數(shù)采用預(yù)處理后的ipix實測數(shù)據(jù)(adaptivesystemslab.themcmasteripixradarseaclutterdatabase[ol].[2001].http://soma.ece.mcmaster.ca/ipix.)構(gòu)造，預(yù)處理低通濾波器通帶頻率參數(shù)為ωp＝0.02，阻帶頻率參數(shù)為ωs＝ωp+0.006；理想雜噪比cnr＝25db，共仿真800個雜波距離單元。

當(dāng)目標(biāo)歸一化多普勒頻率為0.25時，主瓣副瓣雜波抑制發(fā)射空時權(quán)矢量對應(yīng)的空時二維方向圖如圖4所示，優(yōu)化得到的發(fā)射空時權(quán)矢量可以在雜波脊軌跡上對應(yīng)的主瓣副瓣位置形成凹槽。常規(guī)發(fā)射和發(fā)射空時加權(quán)后的接收回波雜波譜如圖5所示，比較圖5(a)與圖5(b)可知，發(fā)射空時加權(quán)后接收雜波譜峰值能量降低，較好地抑制了主瓣雜波和副瓣雜波，但仍然保留了其他部分雜波信息以供后續(xù)雜波協(xié)方差矩陣估計。這里需要說明的是，發(fā)射空時加權(quán)導(dǎo)致了接收雜波譜在多普勒維上的整體平移，雜波譜整體平移尺度為目標(biāo)歸一化多普勒頻率，即發(fā)射空時加權(quán)將目標(biāo)多普勒搬移到頻率為0的位置。

下面給出“常規(guī)發(fā)射+ka-stap”方法與本文提出的“發(fā)射端主瓣副瓣雜波抑制+ka-satp”方法性能對比。根據(jù)rmb準(zhǔn)則，要使得輸出信雜噪比損失小于3db，滿足需求的雜波樣本單元個數(shù)最少為2ml＝128。圖7給出了訓(xùn)練雜波樣本單元個數(shù)為3ml/2＝96個，不滿足最低要求時的輸出信雜噪比曲線。圖8給出了3ml/2＝96個準(zhǔn)確雜波樣本單元加上ml/2＝32個其它地形干擾樣本單元時的輸出信雜噪比曲線。其中其它地形干擾樣本單元對應(yīng)的雜噪比cnr＝30db，無脈沖間起伏。

圖7、圖8結(jié)果表明，在仿真實驗討論的雜波非均勻性較強(qiáng)導(dǎo)致可用樣本數(shù)不足以及混入其他地形干擾樣本時，本文提出的基于發(fā)射空時權(quán)優(yōu)化及知識輔助空時自適應(yīng)處理的機(jī)載雷達(dá)雜波抑制方法均能得到略優(yōu)的輸出性能。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，本說明書中所公開的任一特征，除非特別敘述，均可被其他等效或具有類似目的的替代特征加以替換；所公開的所有特征、所有方法或過程中的步驟，除了互相排斥的特征和/或步驟以外，均可以任何方式組合。