【摘 要】
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无人机载预警雷达具有机动性好、生存能力强、覆盖范围广、无人员伤亡等特点,可完成敌对目标的追踪、己方作战的指挥等任务,在未来战争中将发挥着极其重要的作用。目前,无人机载预警雷达正朝着高高空、长航时、临近空间、隐身等方向发展。在战争中,随着无人机载预警雷达系统理论进一步的发展,无人机载预警雷达的应用范围和作用将不断扩大。无人机载预警雷达系统前进的脚步也给空时自适应处理（Space-Time Adapt
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无人机载预警雷达具有机动性好、生存能力强、覆盖范围广、无人员伤亡等特点,可完成敌对目标的追踪、己方作战的指挥等任务,在未来战争中将发挥着极其重要的作用。目前,无人机载预警雷达正朝着高高空、长航时、临近空间、隐身等方向发展。在战争中,随着无人机载预警雷达系统理论进一步的发展,无人机载预警雷达的应用范围和作用将不断扩大。无人机载预警雷达系统前进的脚步也给空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）技术带来了各种挑战,未来的雷达应用将要求空时自适应处理技术在杂波抑制和动目标检测（Moving Target Detection,MTD）等方面具有更高更优的性能。本文以无人机载预警雷达STAP方法为研究课题,重点研究了Toeplitz协方差矩阵重构、空时互质采样结构下杂波协方差矩阵（Clutter Covariance Matrix,CCM）填补、二级超级嵌套采样结构下杂波抑制方法、样本筛选等内容,主要研究成果如下:1.提出了一种Toeplitz协方差矩阵重构的STAP方法。通过CCM Toeplitz结构和系统噪声的先验知识,导出CCM求解表达式,并给出一种可行的求解方法,有效地解决了稀疏线性结构下CCM恢复问题,提高了系统的CCM估计精度和动目标检测性能。2.提出了一种双频空时互质采样结构的STAP方法。根据参考工作频率下差分合成结构中的空洞,得到最优附加工作频率,利用其产生的虚拟阵元和虚拟脉冲来填补原差分合成结构中的空洞,从而增加了空间分辨率和时间分辨率,同时提高了系统滤波器的空时自由度（Degree of Freedom,DOF）。3.提出了一种基于二级超级嵌套结构的STAP方法。在二级超级嵌套结构中利用差分操作构造虚拟空时快拍数据,通过空时平滑技术,得到虚拟杂波加噪声协方差矩阵（Clutter plus Noise Covariance Matrix,CNCM）,最后求出最优虚拟STAP权矢量,可有效解决阵元间互相耦合引起的空间导向矢量失真问题,同时提升了系统滤波器的空时DOF和动目标检测能力。4.提出了一种基于高斯核相似度的知识辅助样本筛选STAP方法。通过计算样本与杂波数据的高斯核相似度,利用杂波沿杂波脊分布这一先验知识,筛选并剔除样本中的干扰部分,有效地提高了样本的利用率,改善了系统动目标的检测能力。当样本数量较少时,其性能更加突出。本文所提方法已通过理论推导验证和模拟仿真测试,能够解决无人机载空时自适应信号处理中CCM估计、阵元间互耦、样本筛选等主要问题,可提高雷达动目标检测能力。
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