[發明專利]一種基于原子范數的無網格稀疏恢復非正側視陣STAP方法

在審

• 申請號: 202011264443.3
• 申請日: 2020-11-13
• 公開（公告）號: CN112415475A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 章濤;鄭海芳;張威
• 申請（專利權）人: 中國民航大學
• 主分類號: G01S7/02
• 分類號: G01S7/02;G01S7/292;G06F17/16
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

一種基于原子范數的無網格稀疏恢復非正側視陣STAP方法。其包括建立連續空時平面上的空時導向矢量集合；建立雜波子空間無網格稀疏恢復模型；雜波子空間原子范數最小化稀疏恢復；雜波空時功率譜估計等階段。本發明提供的估計方法利用低秩矩陣恢復理論實現連續空時平面的稀疏恢復，克服了稀疏恢復中的字典失配問題，獲得了非正側視陣情況下的高分辨率雜波空時譜，有效提高了STAP雜波抑制性能。本發明具有非正側視陣情況下雜波譜稀疏恢復精度高的優點。

技術領域

本發明屬于機載陣列雷達空時自適應處理雜波抑制領域，特別是涉及一種基于原子范數的無網格稀疏恢復非正側視陣STAP方法。

背景技術

對于機載相控陣體制雷達，空時自適應處理(Space-time Adaptive Processing，STAP)通過聯合多個天線多個脈沖信號能夠有效的抑制空時耦合雜波，進而增強運動目標檢測性能。STAP 方法通過對雜波樣本的統計估計獲得雜波協方差矩陣(ClutterCovariance Matrix，CCM)，進而計算自適應濾波權矢量提高輸出信雜比。Reed等人的研究表明，若需保證輸出信雜比較最優值下降不超過3dB，則至少需要獨立同分布(IndependentIdentically Distributed，IID)樣本數為系統自由度的2倍。當天線陣面位于載機的正側面，即為正側視陣時，各個距離單元的雜波統計特性可以認為不隨距離變化，不同距離的空時二維雜波譜重合，IID樣本數相對較多。但是，實際系統中天線有多種架設方式，對于非正側視陣的情況，空時二維雜波譜隨距離變化，不同距離的空時二維雜波譜具有不同的分布，很難獲得足夠的IID樣本。

近年來，稀疏恢復方法在信號處理領域快速發展。由于稀疏恢復方法的超分辨性，可以在無自由度損失的情況下進行降維處理，已成為機載雷達雜波抑制的研究熱點。目前比較有代表性的雜波空時譜稀疏恢復方法包括：文獻提出了利用范數最小化實現空時譜稀疏恢復的凸優化方法。文獻利用基于范數(0＜p＜1)的非凸優化欠定系統局部解(Focal Underdetermined System Solution，FOCUSS)方法進行雜波譜稀疏恢復。文獻針對稀疏恢復中正則化參數難以確定的問題，利用稀疏貝葉斯學習(Sparse BayesianLearning，SBL)進行雜波譜稀疏恢復。上述稀疏恢復STAP方法在正側視陣不存在字典失配的情況下只需要3-6個雜波樣本的聯合稀疏恢復，便可以較精確的恢復雜波譜，獲得較好的STAP處理性能。

目前已有的稀疏恢復STAP方法將雜波信號看作在某些已知基向量下是稀疏的，這些基向量被稱為字典。由于字典是有限且離散的，稀疏恢復的雜波譜連續參數空間需要進行離散化處理。離散化字典與連續的雜波譜參數間的誤差問題被稱作字典失配問題，嚴重影響稀疏恢復效果。在正側視陣情況下，由于雜波脊位于空時平面的對角線上，即正好落在離散化空時平面的網格點上，字典失配引起的稀疏恢復誤差并不明顯。但是當陣列為非正側視架設時，雜波脊則大多不會位于離散化的空時平面網格點上，字典失配將嚴重影響稀疏恢復STAP的雜波抑制性能。雖然一些方法利用先驗知識通過增加離散化的字典網格劃分密度來減少字典失配誤差，但是過于密集的字典網格會導致字典中基向量的相關性過強，從而降低稀疏恢復的性能。但到目前為止尚未發現基于原子范數的無網格稀疏恢復非正側視陣STAP方法方面的報道。

發明內容

為了解決上述問題，本發明的目的在于提供一種基于原子范數的無網格稀疏恢復非正側視陣STAP方法。

為了達到上述目的，本發明提供的一種基于原子范數的無網格稀疏恢復非正側視陣STAP 方法方法包括按順序進行的下列步驟：

1)建立連續空時平面上的空時導向矢量集合的S1階段；

2)建立雜波子空間無網格稀疏恢復模型的S2階段；

3)雜波子空間原子范數最小化稀疏恢復的S3階段；

4)非正側視陣雜波空時功率譜估計及STAP處理的S4階段。