机载MIMO雷达中基于认知的STAP辅助通道优选理论与算法研究

Mastery of the skies is an important guarantee to win in modern war. Compared with phased radar, MIMO radar has obvious superiority in resolution, target detection, location and tracking. Appling the MIMO to airborne radar will improve the performance of clutter suppression and target detection. However, the addition degrees of freedom will also increase computation burden, presented a more serious challenge to space time processing. Thus, it is more urgent to reduce dimension of space time adaptive processing for MIMO radar. In traditional reduced-dimension STAP algorithms, the auxiliary channel selection are all based on an intuition, i.e., the channels in the clutter ridge, or the channels which are adjacent to the main channel can cancel the clutter in the main channel better. But, the theory of selecting the best auxiliary channels which can achieve the upper bound of output signal to clutter and noise (SCNR) is never given. At the same time, the non-homogenous of clutter limited the number of effective samples which are used to estimate the clutter covariance matrix. According the RMB rule, the number of auxiliary channels should be minimal to achieve the satisfied performance. In this project, through the real time cognition of clutter, based on the maximum output SCNR rule, the best auxiliary channels selection method which is more suitable to current clutter environment and can achieve the upper bound of output SCNR will be studied, and the theory of performance upper bound of reduced-dimension STAP algorithms will be discussed. Thus, the best auxiliary channels selection method will be more applicable to heterogeneous clutter.

在现代战争中，掌握制空权是赢得一场战争的重要保障。MIMO雷达作为一种新的雷达体制，相比于相控阵雷达，在分辨率、目标检测、定位和跟踪性能方面具有明显优势，将MIMO技术应用于机载雷达，有利于改善雷达的杂波抑制与目标检测能力。但是，MIMO体制在增加自适应处理自由度的同时，也使计算量大幅增加，因此，进行降维处理更为迫切和关键。传统降维STAP算法中辅助通道的选择均基于一种直觉，如认为选择杂波脊上的通道、与主通道相邻的通道更有利于对消杂波，而并没有给出一种最优辅助通道选择的理论依据。同时，由于环境的非均匀性限制了用于估计杂波特性的有效样本数，根据RMB准则，这就要求在性能满足要求的条件下尽量减少辅助通道个数。在本项目中，通过对杂波环境的实时认知，基于最大输出SCNR准则，研究适合当前杂波的最优辅助通道选择方法，为降维STAP算法提供性能上限理论依据，使其达到性能上界，适用于非均匀环境。

对于对于机载雷达应用，地杂波是其探测地面动目标的重要瓶颈和必须克服的障碍。空时自适应处理（STAP）是抑制地杂波的重要手段，然而计算量问题和杂波非均匀带来的有效样本个数不足使其无法实用。为此研究机构及学者对此展开了丰富研究，其中降维STAP算法是一类重要方法。MIMO雷达相比于相控阵雷达增加了更多自由度，降维需求更为迫切，本项目对MIMO雷达降维STAP算法展开研究。. 本项目以预警机MIMO雷达复杂环境下的目标检测为应用背景，开展机载MIMO雷达中降维STAP算法与辅助通道优选理论和方法的研究。针对机载平台的工作特点，研究降维STAP算法在给定自适应处理维数约束条件下的性能上界，发展基于杂波特性认知的降维STAP算法辅助通道优选理论，在同样的杂波抑制性能条件下，将STAP辅助通道个数降低为2~3个，降低机载MIMO雷达降维STAP处理时的计算复杂度，着重解决现实非均匀环境中独立同分布样本个数极其有限的问题，使可用的独立同分布样本个数仅有5个也可正常工作，为机载预警MIMO雷达工程应用奠定理论基础。.（1）基于杂波认知的降维STAP算法辅助通道选择理论.本项目将对杂波特性动态认知的信息融入到降维空时自适应处理算法设计中，建立基于杂波认知的降维STAP算法辅助通道选择理论，构建数据处理流程。通过对当前环境中杂波特性动态认知，形成动态的最佳辅助通道，使其能够与当前杂波环境更加匹配，达到输出信杂噪比最大。.（2）最优性能的理论推导和辅助通道选择的物理解释.通过前期研究表明，基于对杂波特性认知所选择出的辅助通道，并非位于主通道周围，也不一定在杂波脊上，这与传统降维STAP算法所选择的思路是截然不同的，项目研究给出了辅助通道选择的物理解释。.（3）MIMO不同阵列配置的降维STAP算法辅助通道选择理论.研究MIMO雷达收发阵列采用不同布置方式，降维STAP算法辅助通道选择理论，针对MIMO雷达具有的特点，有针对性地设计降维STAP算法使其充分发挥MIMO雷达的优势。