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自1973年L. E. Brennan等人首次提出了空时二维自适应处理(Space-Time Adaptive Processing, STAP)的概念后,随着大规模集成电路、计算机技术和数字信号处理技术的飞速发展,STAP技术已经越来越广泛地应用于地面运动目标指示(Ground Moving Target Indication, GMTI)雷达中,众多的专家学者在STAP理论和应用领域开展了大量的研究工作。但是由于技术保密的原因,在公开发表的文献中,很少涉及STAP算法在实际动目标检测应用中的细节问题,基于STAP算法的GMTI雷达的完整仿真系统并不多见。星载稀疏孔径雷达GMTI系统能够提供超长基线和极大有效孔径,优越性显而易见。但是星载STAP技术相对不成熟,在实现和应用问题上仍面临诸多挑战。尤其是,星载超稀疏阵空间欠采样会引发稀疏栅瓣(均匀阵)或高旁瓣(非均匀阵)和盲区问题,严重恶化STAP的性能。另外,从STAP思想出现之时起,计算量就是一个困扰阻碍其发展和应用的最主要问题之一。本文以STAP算法为轴线,围绕上述问题展开工作并试图提出有效的解决办法。本文的主要工作总结如下:论文首先系统地讨论了STAP算法的基本思想,研究了STAP处理器的原理,结构和性能。简要比较了几种常见的GMTI算法。仿真和比较的结果显示了STAP算法的优异性能。通过引入了人为干扰、杂波子空间泄露、载机偏航和非线性天线等实际因素,详细分析了这些实际因素对STAP检测性能的影响,讨论了实际因素存在时杂噪比(CNR)的Iceberg效应。在介绍STAP算法基本思想基础上,论文基于均匀直线阵列(ULA),建立了基于STAP算法的GMTI雷达动目标检测的完整仿真系统。分别给出了系统的杂波模型,噪声模型和信号模型,讨论了对角加载技术,给出了回波模拟和信号处理的完整流程,详尽讨论了STAP技术在实际应用中的细节。实验结果证明了该系统的有效性。论文随后研究了提高STAP算法的性能和降低计算量的问题。讨论了降维STAP算法的原理和应用。本文从降维算法的逆问题出发,讨论如何在提高性能的同时而不增加系统维数。论文提出了基于APES方法的STAP算法。将APES方法用于STAP实际仿真系统的两个方面。首先,我们应用APES方法来得到角度-多普勒域的杂波特性。其次,我们将APES方法用于普通STAP算法的后处理,提出STAP+APES算法。实验结果证明了该算法在有效提高性能的同时避免了大计算量的增加。论文的最后一部分工作研究了星载稀疏孔径雷达STAP算法盲区问题的成因和解决该问题的众方法。在分析了广义DPCA条件、破坏阵列周期性、多波形/多载频算法对STAP算法性能的影响的基础上,提出了将最优不可约阵(OIAs)和多载频结合来解决盲区问题的方法。实验结果表明,本算法可极大减少盲区数目。因为破坏了阵列的周期性,盲区凹陷的展宽相对多载频算法也有所改善,因此STAP的检测性能也得到明显改善。