论文部分内容阅读
空时自适应信号处理技术经过三十多年的发展，在理论方面已经取得了大量的成果，但在工程实现中仍然有许多问题需要解决。通常机载雷达下视工作时面临的杂波环境是非均匀的，在非均匀杂波环境下，样本的统计特性不同，独立同分布训练样本不足，这些问题使得协方差矩阵的估计误差增大，系统的性能下降。针对这些问题，人们提出了样本平滑方法、直接数据域方法和参数化方法等多种新方法，它们能够在一定程度上改善系统的性能。然而，为了能够进一步提高系统的性能，知识辅助空时自适应处理方法逐渐得到了人们的重视。近些年，随着各种数字地形数据的不断完善和人工建筑识别技术的发展，各种基于数字地形信息的知识辅助空时自适应处理方法得到了人们更多的研究。本文首先对空时二维杂波谱特性和空时自适应信号处理技术的原理进行了分析介绍。通过分析可知，全空时自适应信号处理在理论上是一种最优处理结构，但其运算量过大、对样本需求过多，使得其往往难以实现，而降维空时自适应信号处理能够在一定程度上克服这些问题，在工程实现中获得了广泛的应用。因此，本文随后对几种常用的降维空时自适应信号处理方法进行了详细的介绍和分析。最后，本文对基于地形分类信息和地形高程信息的知识辅助空时自适应信号处理方法进行了详细的介绍和分析，并通过仿真实验证明了基于数字地形信息的知识辅助空时自适应处理方法能有效地提高系统的性能。此外，由于雷达数据处理与数字地形数据通常采用不同的坐标系，作为辅助知识，文中对几种常用坐标系的定义和转换也进行了详细的介绍。