基于地表和高程信息的知识辅助机载雷达信号处理方法研究

The adaptive processing is adopted by radars to suppress the clutter and jamming, due to the unknown or dynamic environment, and the unknown system error which can not be calibrated very well. The space-time adaptive processing (STAP) can suppress the ground clutter remarkably in the airborne application. However, in some cases, the residual clutter after suppression is still strong so that the performance of target detection is degraded. Theoretical analysis shows that this is due to the severe heterogeneous clutter environment, under which the independent and identically distributed (i.i.d.) samples, required by the adaptive processing algorithm, are not available in practice. Recently, more research efforts are devoted to improving the performance of the clutter suppression in complex environment by making use of the prior knowledge of land cover and terrain, which is supplied by geographical information system (GIS). This method is beneficial to overcome the issues of the excessive dependence on training samples. With the clutter characteristics of the airborne radars being considered, the theoretical and methodological studies will be conducted in this project to obtain some innovative progresses in clutter suppression and target detection. The mechanism of the knowledge-aided STAP for clutter suppression will be discovered. And some effective algorithms on clutter suppression and CFAR detection will be proposed to improve the detection performance utilizing land cover data and digital terrain elevation data.

由于面临未知的、变化的工作环境和不能充分校正的系统误差，雷达需要采用自适应处理方法来抑制回波中的杂波和干扰。在机载雷达中，空时自适应处理可以显著地抑制地面杂波。但在很多情况下，相对于噪声电平，抑制后的杂波仍有明显的剩余。研究表明这种结果主要是由地面杂波严重的非均匀特性导致的，非均匀性使样本数据不能满足自适应处理所需要的独立同分布条件，会使杂波抑制性能明显下降。利用地理信息系统提供的各种地形和地表信息改善雷达在复杂环境中的杂波抑制能力，是国外研究机构正在尝试的一个重要方向。这一方式有助于克服现有自适应处理单纯或者过度依赖回波样本带来的问题。 本项目针对机载雷达的杂波特点，开展理论和方法研究，争取在知识辅助的机载雷达杂波抑制和目标检测两个方面取得创新性的进展，揭示知识辅助空时处理杂波抑制的机理，并提出利用地表分类信息和地面高程信息提高探测性能的有效杂波抑制方法和恒虚警检测方法。

由于面临未知的、变化的工作环境和不能充分校正的系统误差，雷达需要采用自适应处理方法来抑制回波中的杂波和干扰。在机载雷达中，空时自适应处理可以显著地抑制地面杂波。但在很多情况下，相对于噪声电平，抑制后的杂波仍有明显的剩余。研究表明这种结果主要是由地面杂波严重的非均匀特性导致的，非均匀性使样本数据不能满足自适应处理所需要的独立同分布条件，会使杂波抑制性能明显下降。本项目研究了利用地形、地表覆盖等先验知识改善雷达在复杂环境中的杂波抑制能力和目标检测能力。针对机载雷达的杂波特点，开展了理论分析、仿真分析和实测数据处理，建立了基于先验知识的杂波模型，研究了知识辅助的样本选取方法和直接杂波抑制处理方法。提出了误差条件下环境杂波信息动态感知的工作模式和方法。研究了利用先验信息提高探测性能的恒虚警检测方法。通过研究，揭示了利用环境知识提高雷达探测能力的机理。在样本选取和杂波抑制方面，突破了一些关键性的理论和方法，为基于知识辅助的信号处理方法在实际中应用奠定基础。并在国际知名刊物上以第一作者发表学术论文，共计二十六篇。