吴亿锋 王 彤吴建新 代保全 同亚龙

(西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 西安 710071)

基于道路信息的知识辅助空时自适应处理

吴亿锋 王 彤*吴建新 代保全 同亚龙

(西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 西安 710071)

主波束中的车辆回波信号会污染空时自适应处理(STAP)的训练样本，导致空时自适应处理时的目标自相消，引起漏警。针对这一问题，该文提出一种基于道路信息的知识辅助(KA)空时自适应处理方法。该方法首先根据主波束中道路相对于雷达的位置估计道路上车辆相对于雷达的径向速度，然后得到可能含有主波束车辆回波信号的距离-多普勒单元，接着根据训练样本与杂波导向矢量和主波束导向矢量的匹配程度判断这些训练样本是否包含主波束车辆回波信号，最后在进行空时自适应处理估计杂波协方差矩阵时剔除被主波束车辆回波信号污染的训练样本。理论分析及实验结果表明该方法可以提高道路密集环境中空时自适应处理的信杂噪比输出，改善空时自适应处理雷达的性能。

空时自适应处理；知识辅助；道路信息；目标自相消

1 引言

空时自适应处理(Space Time Adaptive Processing, STAP)需要杂波的协方差矩阵来计算自适应权值，该矩阵通常是未知的，需要通过训练样本估计得到[1]。为了估计杂波的协方差矩阵，经典的滑窗法[2]通常选择待处理单元附近的距离采样数据作为训练样本。例如，如果需要0L个训练样本，那么在检测单元前后(为了防止目标自相消和目标信号在距离维的扩展，需要剔除待处理单元及其附近的若干保护单元)各选择0/2L个训练样本来估计杂波的协方差矩阵。……