宋培茗1， 蔡雷雷， 曹 健1， 卓欣然， 胡进峰

(1.中国电子科技集团公司第十四研究所， 江苏南京 211113； 2.电子科技大学电子工程学院， 四川成都 611731)

0 引言

空时自适应处理是一种重要的杂波和干扰抑制方法，并广泛应用于雷达、声呐、地震探测和通信领域[1-3]中。在这些领域，通常由于干扰或杂波在时空域中与目标信号耦合，所以需要进行空时自适应处理。

STAP需要准确估计CUT的杂波协方差矩阵[4-12]。在当前的STAP中，CCM完全通过与CUT相似的训练样本[8-10]或者与CUT的CCM相似的样本[11-12]来估计。其中，文献[9]选择和CUT具有较大相关系数的样本作为训练样本来估计CCM。文献[10]选择与CUT的时域波形相似的样本来估计CCM。但是由于完全不相似的样本也可能具有相同的协方差矩阵，所以文献[9-10]中的方法可能会丢弃一些有用的样本。为解决这个问题，文献[11-12]选择与CUT的协方差矩阵相似的样本来估计CCM。其中，文献[12]提出了一种基于系统识别的样本选择方法。它直接选择与CUT的杂波协方差矩阵相似的样本来估计杂波协方差矩阵。

上述方法在估计CUT的CCM时，CUT的所有频率通道的杂波都用选取的训练样本来估计。我们注意到CUT有自身的先验知识：CUT中只有待检测的频率通道可能含有目标信号，其他频率通道都是CUT的杂波，因此CUT的大部分频率通道的杂波是不需要用训练样本来估计的。

考虑到上述先验知识，本文提出基于CUT自身知识的STAP杂波抑制算法。该方法将CUT的杂波分成两部分来重建：第一部分是待检测频率通道的杂波，部分杂波可能混有目标信号，因此需要通过训练样本来估计；……