[發明專利]一種新的迭代STAP優化方法

有效

• 申請號: 201910349657.1
• 申請日: 2019-04-28
• 公開（公告）號: CN110109066B
• 公開（公告）日: 2022-05-03
• 發明（設計）人: 蔡雷雷;李興林;鐘凱;朱浩銘;夏澤宇;胡進峰
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G01S7/292
• 分類號: G01S7/292;G01S7/41;G01S7/34
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 周劉英

本發明公開了一種新的迭代STAP優化方法，屬于雷達技術領域，具體涉及一種期望約束下的迭代STAP優化技術。本發明首先對優化問題的約束進行分解并定義理想濾波器的期望，重新構造約束優化的目標函數后并進一步加入對權向量的約束，最后對構造的目標函數通過迭代算法進行迭代來求解濾波器權重。本發明與現有直接求STAP權向量的方法相比，本發明所帶來的技術效果為：將大的全局問題分解為多個較小、較容易求解的局部子問題，并通過協調子問題的解而得到大的全局問題的解，能確保得到全局的最優解；同時，其雜波的抑制性能更好。

技術領域

本發明屬于雷達技術領域，具體涉及一種期望約束下的迭代STAP(空時自適應處理)優化技術。

背景技術

空時自適應處理(STAP)是一種重要的雜波和干擾抑制方法，并廣泛應用于雷達，聲納，地震探測和通信領域中。在這些領域，通常由于干擾或雜波在時空域中與目標信號耦合，所以需要進行空時自適應處理。

在準確估計待檢測單元(cell under test,CUT)的雜波協方差矩陣后，通常通過拉格朗日乘子法去求解濾波器權向量，例如在文獻《Y.Wu,T.Wang,J.Wu,and J.Duan,“Training sample selection for space-time adaptive processing inheterogeneous environments,”IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,vol.12,no.4,pp.691–695,2015.][H.Li,W.Bao,J.Hu,J.Xie,and R.Liu,“A trainingsamples selection method based on system identification for stap,”SignalProcessing,vol.142,pp.119–124,2018.][Li X,Feng D,Liu H W,et al.Dimension-Reduced Space-Time Adaptive Clutter Suppression Algorithm Based on Lower-RankApproximation to Weight Matrix in Airborne Radar[J].AerospaceElectronicSystems IEEE Transactions on,2014,50(1):53-69.》所公開的一種的求解濾波器權向量的方式。但在該方案中，一方面需要協方差矩陣的求逆運算；另一方面，當雜波協方差矩陣的秩遠小于系統自由度時，STAP濾波器權重將是稀疏的。

文獻《H.Li,W.Bao,J.Hu,J.Xie,and R.Liu,“A training samples selectionmethod based on system identification for stap,”Signal Processing,vol.142,pp.119–124,2018.][Li X,Feng D,Liu H W,et al.Dimension-Reduced Space-TimeAdaptive Clutter Suppression Algorithm Based on Lower-Rank Approximation toWeight Matrix in Airborne Radar[J].AerospaceElectronic Systems IEEETransactions on,2014,50(1):53-69.][Fa R,Lamare R C D.Reduced-Rank STAPAlgorithms using Joint Iterative Optimization of Filters[J].IEEE Transactionson Aerospace and Electronic Systems,2011,47(3):1668-1684》公開了另一種求解濾波器權向量的方式，在該方案中，其未將STAP濾波器權重的稀疏考慮在內。