导读:本文包含了空时二维自适应信号处理论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:自适应,抑制,信号处理,波束,相控阵,目标,自由度。
空时二维自适应信号处理论文文献综述
柳桃荣[1]（2009）在《机载雷达空时二维自适应信号处理的试验研究》一文中研究指出雷达下视工作时,地面杂波强度可达60～90dB,而且不同方向地杂波的径向速度和多普勒谱宽是变化的,传统的单通道处理的MTI、MTD、PD雷达性能大大下降,单通道处理雷达系统已远远满足不了要求,因而时—空两维处理受到了广泛的关注。针对机载远程战场侦察雷达项目的GMTI模式,研究空时二维自适应信号处理算法和结构,提高地面、海面目标在杂波中的检测能力和跟踪能力,是该课题的主要任务之一。利用不同的STAP算法对实际检飞数据进行处理,检测地面运动目标,对STAP算法的工程化进行研究将有着重要的意义。本文着重分析了机载雷达信号的杂波抑制技术,介绍了脉冲压缩和动目标检测技术特点和实现方法。在前人的基础上,从工程角度更深入地研究了机载雷达的DPCA、ADPCA、PI-STAP和多维Capon法(M-CAP)等二维处理技术的算法、结构以及处理思路。然后分析了机载雷达中的通道均衡和主杂波跟踪技术。在机载相控阵雷达中,通道间的幅相特性不一致(即通道适配)对雷达阵列信号处理的性能将产生影响,在GMTI处理中,如果通道间的幅相不一致将导致直接进行和差波束形成时,差波束的零深不够深,凹口不够窄,直接影响ADPCA及其它要用和差波束信息的空时两维处理的杂波抑制性能和目标的检测能力,因此必须首先进行通道均衡处理。由于机载雷达是作定向发射和接收的,主杂波相当强,强的主杂波将直接影响动目标的检测,因此必须进行主杂波跟踪,达到抑制主杂波的目的。最后介绍了机载远程战场侦察雷达的GMTI模式的叁次飞行试验,对叁次飞行试验采集的实际回波数据进行了分析比较,ADPCA算法的杂波衰减的平均值最大为31.67dB,最小为20.46dB,功率倒置(PI-STAP)算法的杂波衰减的平均值最大为36.1dB,最小为30.3dB。从实际采集的回波数据分析结果看,功率倒置法比自适应偏置相位中心天线技术的杂波衰减的平均值大,对地杂波抑制效果更好。(本文来源于《电子科技大学》期刊2009-06-10）
孟祥东[2]（2009）在《空时二维自适应信号处理与动目标检测》一文中研究指出空时二维自适应信号处理技术(Space-Time Adaptive Processing)能有效地改善机载相控阵雷达对地杂波抑制的性能。这项技术已经逐渐应用到机载雷达对空中和地面运动目标检测中,尤其是在机载预警雷达上的应用。在复杂环境下要检测运动目标我们必须对地杂波进行有效地抑制。由于载机平台的运动,机载相控阵雷达的地杂波谱在多普勒上表现出主杂波展宽和旁瓣杂波扩散,并且是空间和时间二维耦合的。传统的一维时域或空域滤波器均不能形成与地杂波相匹配的凹口,达到有效抑制杂波的目的。空时二维自适应信号处理是在空间和时间上的二维联合滤波,其滤波权系数是根据最大信杂噪比准则计算得到的。由于同时具有空间和时间自由度,它可以在二维谱平面上形成凹口有效地抑制地杂波,同时保证目标信号获得足够的增益。因此空时二维自适应滤波就成为了机载相控阵雷达抑制杂波的一项关键技术。考虑到实际环境和系统的复杂性,空时二维自适应处理要实际应用还有一系列的问题需要解决。本论文针对空时二维自适应处理技术在机载相控阵雷达中应用所遇到的工程实际问题以及机载雷达对运动目标检测的相关问题展开研究,提出和改进了一些信号处理算法,并针对一些具体问题给出了解决方案。本论文的研究内容主要包括以下几个方面:1.第二章系统地研究和分析了机载预警雷达非正侧面阵杂波的分布与系统参数的关系,分析了杂波距离非平稳性产生的主要原因。近程杂波的距离非平稳性是影响杂波抑制和动目标检测的主要因素。在准确掌握机载非正侧面阵雷达杂波谱分布规律的情况下提出了两种消除近程杂波影响的方案,用以解决杂波距离非平稳性的问题。一种方法是利用阵列天线俯仰向的阵元(或子阵)做俯仰向空域滤波抑制近程杂波以削弱杂波的距离非平稳性,其滤波权系数是由载机平台位置参数和雷达系统参数开环计算得到的。另一种方法是根据已知的雷达系统参数计算出近程杂波的距离多普勒二维分布,在STAP处理时将包含近程杂波的距离单元剔除使之不参与协方差矩阵的统计,这样就减少了样本污染对STAP的影响。这两种方法都是非自适应的,在系统误差较小的情况下可以达到很好的效果。2.第叁章考虑实际系统中误差较大的情况,对俯仰向空域滤波的方法进行改进,提出了自适应俯仰滤波抑制地杂波的方法。对俯仰向自适应滤波权系数的计算给出了两种选样本的方式,一是在多普勒滤波后的杂波支撑区内,取多普勒通道的数据作训练样本,二是直接在脉冲域选样本。本章将先俯仰向自适应滤波后STAP处理的方法与现有的叁维STAP处理的方法做了对比,实验结果证明先俯仰向滤波后STAP的方法性能较好而且运算量小。3.第四章研究了重迭子阵合成的降维STAP方法,对滑窗重迭子阵合成的降维方式进行了改进,提出了阵列子阵的合成方式和保留辅助列子阵的合成方式。利用了保留辅助列子阵的合成方式提出了干扰与杂波级联抑制的空时二维自适应处理方法。即先利用大子阵和辅助列子阵做空域自适应处理抑制干扰,然后再做空时二维自适应处理抑制杂波。这样既降低了空时自适应处理的维数又同时抑制了干扰。通过仿真实验证明了这种算法的性能与相同空域自由度情况下干扰和杂波同时抑制的STAP性能接近,而运算量却大大减少。4.第五章研究了在机载双基雷达上应用STAP技术抑制杂波的方法。对机载双基雷达杂波二维分布与双基几何构型的关系进行了分析,推导出了一个计算机载双基雷达杂波二维分布的公式,归纳出了机载双基雷达杂波谱的一些变化规律。通过研究发现,要利用STAP技术有效抑制机载双基雷达的地杂波,必须解决双基雷达杂波的距离非平稳性问题,因此提出了一种先利用阵列天线的空域自由度解距离模糊,后进行角度多普勒频移补偿的方法。这种方法有效地解决了在距离模糊的情况下消除杂波距离非平稳性的问题,为STAP技术在机载双基雷达上的应用打下了基础。5.第六章对影响SAR动目标检测的图像对的相干性做了研究。SAR图像对的相干性直接影响了雷达对地面动目标检测的性能。影响SAR图像相干性的因素有很多,本论文着重研究了基线和地形坡度对SAR图像相干系数的影响,利用SAR成像的基本原理,从数值上分析了基线、地形坡度等因素对相干系数的影响。针对两种不同的发射信号,分析推导出了计算相干系数的公式。本论文所给出的计算相干系数的公式对SAR运动目标检测的基线设计有参考意义。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2009-04-01）
陈文锋[3]（2007）在《空时二维自适应信号处理方法性能研究》一文中研究指出杂波抑制是机载预警雷达下视工作时的关键问题。除了采用低副瓣天线、偏置天线相位中心(DPCA)等传统杂波抑制技术,能够有效提高机载相控阵雷达地杂波抑制能力和动目标性能地空时二维自适应处理(STAP)受到了广泛关注。STAP的研究始于1973年,至今有20多年的历史。最初提出的是使用全部空域和时域进行处理的全时空的最优算法的计算量和实现的复杂度令人们难以接受,并且难以获得估计协方差矩阵所需的足够的样本数,后来的研究重点就转移到了降维处理算法上。人们在降维算法的研究上做了大量的工作,提出了很多种方法,也发表了大量的文章。1996年,王宏等人提出了一种只采用两个空域自由度的降维方法,这两个空域通道是通常天线系统都具备的和、差波束支路,称为Σ△- STAP方法。人们对这种特殊的空时二维处理感兴趣的原因是无论相控阵天线系统还是反射面天线系统,天线工程师都可以设计出性能很好的和、差波束。王宏等人的研究显示Σ△- STAP方法在一些情况下具有很好的杂波抑制性能,也有其它很多优点。但另一方面,它也存在很多局限性,在许多情况下性能并不理想。本文首先介绍了固定降维方法的基础原理。在此基础上,讨论了几种多普勒域的降维方法,其中包括多普勒局域化的Σ△- STAP方法-Σ△-EFA方法和Σ△- WARD方法。理论研究和仿真研究表明Σ△- EFA方法和Σ△- WARD方法在理想情况下具有令人满意的杂波抑制能力和改善因子。但是,在实际应用的非理想环境中Σ△-EFA方法和Σ△- WARD方法的性能会出现严重下降。所以在后续章节里讨论一些非理想条件对Σ△- WARD方法性能的影响。这些因素包括和差波束的特性、阵元和通道的误差、不同的脉冲重复频率(PRF)。最后通过仿真实验验证了文中所提方法的有效性。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2007-01-01）
王永良,彭应宁[4]（1999）在《机载雷达空时二维自适应信号处理的进展与展望》一文中研究指出空时二维自适应信号处理是新一代机载雷达的一项关键技术，已成为雷达领域的一个热点研究方向.本文对这一技术的发展过程、研究现状及最新进展进行了全面的综述，其中包括了我们所做的一些工作和观点同时指出了目前这一领域有待于进一步研究和完善的有关问题(本文来源于《电子学报》期刊1999年03期）
空时二维自适应信号处理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
空时二维自适应信号处理技术(Space-Time Adaptive Processing)能有效地改善机载相控阵雷达对地杂波抑制的性能。这项技术已经逐渐应用到机载雷达对空中和地面运动目标检测中,尤其是在机载预警雷达上的应用。在复杂环境下要检测运动目标我们必须对地杂波进行有效地抑制。由于载机平台的运动,机载相控阵雷达的地杂波谱在多普勒上表现出主杂波展宽和旁瓣杂波扩散,并且是空间和时间二维耦合的。传统的一维时域或空域滤波器均不能形成与地杂波相匹配的凹口,达到有效抑制杂波的目的。空时二维自适应信号处理是在空间和时间上的二维联合滤波,其滤波权系数是根据最大信杂噪比准则计算得到的。由于同时具有空间和时间自由度,它可以在二维谱平面上形成凹口有效地抑制地杂波,同时保证目标信号获得足够的增益。因此空时二维自适应滤波就成为了机载相控阵雷达抑制杂波的一项关键技术。考虑到实际环境和系统的复杂性,空时二维自适应处理要实际应用还有一系列的问题需要解决。本论文针对空时二维自适应处理技术在机载相控阵雷达中应用所遇到的工程实际问题以及机载雷达对运动目标检测的相关问题展开研究,提出和改进了一些信号处理算法,并针对一些具体问题给出了解决方案。本论文的研究内容主要包括以下几个方面:1.第二章系统地研究和分析了机载预警雷达非正侧面阵杂波的分布与系统参数的关系,分析了杂波距离非平稳性产生的主要原因。近程杂波的距离非平稳性是影响杂波抑制和动目标检测的主要因素。在准确掌握机载非正侧面阵雷达杂波谱分布规律的情况下提出了两种消除近程杂波影响的方案,用以解决杂波距离非平稳性的问题。一种方法是利用阵列天线俯仰向的阵元(或子阵)做俯仰向空域滤波抑制近程杂波以削弱杂波的距离非平稳性,其滤波权系数是由载机平台位置参数和雷达系统参数开环计算得到的。另一种方法是根据已知的雷达系统参数计算出近程杂波的距离多普勒二维分布,在STAP处理时将包含近程杂波的距离单元剔除使之不参与协方差矩阵的统计,这样就减少了样本污染对STAP的影响。这两种方法都是非自适应的,在系统误差较小的情况下可以达到很好的效果。2.第叁章考虑实际系统中误差较大的情况,对俯仰向空域滤波的方法进行改进,提出了自适应俯仰滤波抑制地杂波的方法。对俯仰向自适应滤波权系数的计算给出了两种选样本的方式,一是在多普勒滤波后的杂波支撑区内,取多普勒通道的数据作训练样本,二是直接在脉冲域选样本。本章将先俯仰向自适应滤波后STAP处理的方法与现有的叁维STAP处理的方法做了对比,实验结果证明先俯仰向滤波后STAP的方法性能较好而且运算量小。3.第四章研究了重迭子阵合成的降维STAP方法,对滑窗重迭子阵合成的降维方式进行了改进,提出了阵列子阵的合成方式和保留辅助列子阵的合成方式。利用了保留辅助列子阵的合成方式提出了干扰与杂波级联抑制的空时二维自适应处理方法。即先利用大子阵和辅助列子阵做空域自适应处理抑制干扰,然后再做空时二维自适应处理抑制杂波。这样既降低了空时自适应处理的维数又同时抑制了干扰。通过仿真实验证明了这种算法的性能与相同空域自由度情况下干扰和杂波同时抑制的STAP性能接近,而运算量却大大减少。4.第五章研究了在机载双基雷达上应用STAP技术抑制杂波的方法。对机载双基雷达杂波二维分布与双基几何构型的关系进行了分析,推导出了一个计算机载双基雷达杂波二维分布的公式,归纳出了机载双基雷达杂波谱的一些变化规律。通过研究发现,要利用STAP技术有效抑制机载双基雷达的地杂波,必须解决双基雷达杂波的距离非平稳性问题,因此提出了一种先利用阵列天线的空域自由度解距离模糊,后进行角度多普勒频移补偿的方法。这种方法有效地解决了在距离模糊的情况下消除杂波距离非平稳性的问题,为STAP技术在机载双基雷达上的应用打下了基础。5.第六章对影响SAR动目标检测的图像对的相干性做了研究。SAR图像对的相干性直接影响了雷达对地面动目标检测的性能。影响SAR图像相干性的因素有很多,本论文着重研究了基线和地形坡度对SAR图像相干系数的影响,利用SAR成像的基本原理,从数值上分析了基线、地形坡度等因素对相干系数的影响。针对两种不同的发射信号,分析推导出了计算相干系数的公式。本论文所给出的计算相干系数的公式对SAR运动目标检测的基线设计有参考意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
空时二维自适应信号处理论文参考文献
[1].柳桃荣.机载雷达空时二维自适应信号处理的试验研究[D].电子科技大学.2009
[2].孟祥东.空时二维自适应信号处理与动目标检测[D].西安电子科技大学.2009
[3].陈文锋.空时二维自适应信号处理方法性能研究[D].西安电子科技大学.2007
[4].王永良,彭应宁.机载雷达空时二维自适应信号处理的进展与展望[J].电子学报.1999
论文知识图
