闫林杰 郝程鹏* 殷超然 孙苇轩 侯朝焕

①(中国科学院声学研究所 北京 100190)

②(中国科学院大学 北京 100049)

1 引言

近年来，高斯干扰背景下的多通道点目标自适应检测技术在机载雷达领域受到越来越多的关注。早在1973年，Brennan等人[1]就开始了多通道信号检测的研究，随后王永良等人[2]也开展了相关研究工作，并首次在机载雷达领域提出空时自适应处理理论。该技术通过在空-时域进行联合滤波，有效地补偿了平台的运动效应，具有出色的杂波抑制性能。在此基础上，以杂波抑制和目标检测为主要目的的空时自适应检测(Space-Time Adaptive Detection,STAD)技术[3]得到快速发展，许多经典的检测方法被不断提出，主要包括广义似然比检测(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)[4,5]、自适应匹配滤波检测(Adaptive Matched Filter,AMF)[6]、Rao[7,8]检测和Wald[8,9]检测等。特别地，这些方法均可以自适应地调整检测阈值以维持虚警概率(Probability of false alarm,Pfa)不随外界均匀干扰环境变化，具有恒虚警(Constant False Alarm Rate,CFAR)特性[10]。然而受信号能量起伏、杂波散射等因素的影响，实际应用中均匀辅助数据数量十分有限，由此部分均匀环境(Partially Homogeneous Environment,PHE)下的CFAR检测方法提出，如自适应相干估计器(Adaptive Coherence Estimator,ACE)[11]等。这里部分均匀指待检测数据与辅助数据的干扰协方差矩阵结构相同仅差一个未知的能量比例因子。

以上STAD方法需要对高维度的协方差矩阵进行估计和求逆，对辅助数据的需求量大且计算复杂度高。为解决这一问题，许多改进方法被提出。文献[12,13]指出当雷达系统使用空间对称分布的线阵时，得到的干扰协方差矩阵具有先验的斜对称结构，即矩阵的元素关于主对角线共轭对称，关于副对角线对称。……