【摘 要】
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多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）雷达空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）技术可在杂波背景下精确探测目标。为降低对训练样本数的需求,本文将稀疏理论与MIMO-STAP技术相结合,研究了基于稀疏恢复的MIMO-STAP相关理论。主要研究工作如下:1、介绍了机载MIMO雷达探测目标的几何模型和杂波、
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多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）雷达空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）技术可在杂波背景下精确探测目标。为降低对训练样本数的需求,本文将稀疏理论与MIMO-STAP技术相结合,研究了基于稀疏恢复的MIMO-STAP相关理论。主要研究工作如下:1、介绍了机载MIMO雷达探测目标的几何模型和杂波、干扰的空时二维信号模型;分析了杂波、干扰空时功率谱的稀疏性,阐述了求解空时功率谱的稀疏恢复模型。2、针对当前稀疏算法的不足,引入了加权SPICE框架下的LIKES、SLIM和IAA算法用于杂波谱的稀疏恢复,各加权SPICE算法都具有良好的稀疏恢复性能。提出了基于先验知识的最小二乘法求解杂波谱,该方法简单、高效,求得的杂波谱具有较高的恢复精度。3、针对传统字典存在的计算复杂度高的问题,提出了一种基于谱辅助的字典规模削减方法提升稀疏算法的运算效率。针对传统字典在正侧视条件下存在的网格失配问题,提出了一种字典构造方法从字典角度解决了网格失配问题,保证了杂波谱的恢复精度。4、针对训练样本存在的有源干扰,提出了一种有源干扰检测方法准确探查训练样本是否存在有源干扰。针对训练样本存在的离散干扰问题,提出了一种离散干扰抑制方法直接去除训练样本中的离散干扰。针对检测距离单元存在的有源干扰,使用稀疏方法恢复出了精确的有源干扰功率谱和杂波功率谱,得到的空时滤波器有着良好的干扰、杂波抑制性能。
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