姜 磊 王 彤



机载雷达自适应对角加载参数估计方法

姜 磊 王 彤*

(西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 西安 710071)

对角加载可以提高空时自适应处理在低样本情况下的性能。然而，在实际中加载参数的确定是一个较为困难的问题。为了解决这个问题，该文提出一种基于回波数据的自适应对角加载参数估计方法。该方法首先将对角加载问题转化为Tikhonov规划问题，然后利用广义交叉验证准则构造优化问题，最后采用割线法求解优化问题、计算加载参数。仿真与实测数据结果表明该方法可以有效提高机载雷达在低样本条件下的目标检测性能。

目标检测；空时自适应处理；对角加载；参数估计；广义交叉验证；割线法

1 引言

空时自适应处理(STAP)是一种联合空域和时域的滤波方法，其可以有效地抑制地面杂波，提高机载雷达对运动目标的检测能力。STAP在计算自适应滤波权值矢量时，需要利用杂波分布和噪声分布的期望协方差矩阵。实际情况中期望协方差矩阵无法获得，这时STAP通常利用距离维的数据作为训练样本来对协方差矩阵进行估计。当训练样本数目充足且满足独立同分布的条件时，估计的协方差矩阵可以收敛于期望协方差矩阵，此时自适应滤波可以取得较好的性能。因此，协方差矩阵的估计在STAP中占有重要的位置。

机载雷达在实际中面临的杂波环境常常呈现非均匀性。地表覆盖类型变化、地形高程起伏、样本中的目标信号以及强杂波离散点等破环了训练样本的均匀假设，这些非理想的因素使得接收数据的统计特性随时间和空间产生变化。……