1、具有靈活機(jī)動(dòng)、覆蓋范圍大等優(yōu)點(diǎn)的機(jī)載預(yù)警雷達(dá)在現(xiàn)代化的戰(zhàn)爭(zhēng)中發(fā)揮著重要作用。但是，由于載機(jī)快速移動(dòng)，機(jī)載雷達(dá)面臨著比地基雷達(dá)更加復(fù)雜的雜波環(huán)境。在空域和時(shí)域聯(lián)合抑制雜波的空時(shí)自適應(yīng)處理方法（Space-time adaptive processing, STAP）能有效抑制機(jī)載雷達(dá)雜波并檢測(cè)到目標(biāo)。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，全維 STAP方法會(huì)產(chǎn)生計(jì)算量大和訓(xùn)練樣本需求量高的問(wèn)題。而這些問(wèn)題進(jìn)一步促進(jìn)了一些次優(yōu)的降維或者降秩STAP方法的發(fā)展

2、。由于實(shí)際環(huán)境中缺少獨(dú)立同分布的訓(xùn)練樣本，因此到目前為止，還沒(méi)有哪一種降維或者降秩STAP方法能夠有效的應(yīng)用到實(shí)際的機(jī)載雷達(dá)中。因此，考慮到實(shí)際環(huán)境中有限的訓(xùn)練樣本數(shù)量以及雷達(dá)系統(tǒng)實(shí)時(shí)處理的需求，本文研究了具有計(jì)算量小、訓(xùn)練樣本數(shù)需求量少等優(yōu)點(diǎn)的降維STAP方法。
　　在空時(shí)自適應(yīng)處理之前對(duì)雜波進(jìn)行預(yù)濾波處理可以有效的減少雜波自由度（Degrees of freedom, DoFs），這樣的預(yù)處理能提高后續(xù)STAP方法的性能，因?yàn)?/p>

3、自適應(yīng)處理器有了更多的自由度來(lái)檢測(cè)目標(biāo)。因此，我們根據(jù)雜波模型，研究了計(jì)算復(fù)雜度低、不受訓(xùn)練樣本影響的機(jī)載雷達(dá)非自適應(yīng)雜波預(yù)濾波方法。我們的工作主要包括以下幾個(gè)方面：
　　1.為了提高后多普勒自適應(yīng)處理方法在大陣列條件下的雜波抑制和動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)能力，我們提出了一種基于空域分解的后多普勒自適應(yīng)處理方法。首先將接收到的雜波和目標(biāo)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)多普勒濾波，將濾波后的空域數(shù)據(jù)分解，然后將FA或者EFA的權(quán)系數(shù)表示成分離的形式，從而得到一雙二次代價(jià)

4、函數(shù)，然后利用循環(huán)迭代的思想求解權(quán)系數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明該方法具有快速收斂性，在小樣本、大陣列條件下該方法明顯優(yōu)于因子法和擴(kuò)展因子法。
　　2.由于機(jī)載 MIMO雷達(dá)采用較小的天線規(guī)模即可形成很大的虛擬陣列孔徑，并且具有高角度分辨率和強(qiáng)雜波抑制能力，近些年來(lái)受到了廣大研究者和工程人員的極大關(guān)注。但是由于機(jī)載MIMO雷達(dá)系統(tǒng)自由度過(guò)高，相對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)STAP方法，MIMO-STAP將會(huì)需要更多的訓(xùn)練樣本數(shù)和計(jì)算量。因此，我們研究了

5、一種能大幅降低MIMO-STAP所需訓(xùn)練樣本數(shù)和計(jì)算量的兩級(jí)空域分解方法。該方法首先將接收到的雜波和目標(biāo)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)多普勒濾波，將自適應(yīng)權(quán)系數(shù)進(jìn)行分解，使其變?yōu)閹讉€(gè)向量的Kronecker乘積，然后利用循環(huán)迭代的思想求解自適應(yīng)權(quán)。實(shí)驗(yàn)表明該方法具有快速收斂性，在小樣本大陣列條件下該方法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的后多普勒處理方法。3.機(jī)載雷達(dá)兩維兩脈沖對(duì)消器（Two-dimension pulse-to-pulse canceller, TDPC）能有效

6、的沿著雜波跡抑制雜波而對(duì)目標(biāo)信號(hào)沒(méi)有影響，并且后續(xù)級(jí)聯(lián)STAP方法，能有效提高STAP方法的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)性能，不僅適用于正側(cè)視機(jī)載雷達(dá)，也適用于非正側(cè)視機(jī)載雷達(dá)。而且該方法僅僅利用雷達(dá)工作參數(shù)和載機(jī)速度等先驗(yàn)知識(shí)，濾波器系數(shù)可以提前計(jì)算好，具有計(jì)算量小不受訓(xùn)練樣本影響的優(yōu)點(diǎn)。但是實(shí)際中，受到各種因素的影響，估計(jì)的雷達(dá)參數(shù)有可能會(huì)和實(shí)際存在較大的誤差。因此，考慮到參數(shù)誤差的影響，我們研究了一種穩(wěn)健的TDPC（Robust TDPC， RTD

7、PC）方法。該方法考慮了實(shí)際中參數(shù)估計(jì)的誤差，利用雷達(dá)參數(shù)、載機(jī)平臺(tái)速度等信息設(shè)計(jì)雜波預(yù)濾波器以抑制大部分雜波，剩余的少量雜波可由發(fā)展成熟的降維空時(shí)自適應(yīng)處理方法進(jìn)行抑制。該方法增強(qiáng)了原 TDPC方法在參數(shù)存在誤差情況下的穩(wěn)健性，進(jìn)一步提高了 TDPC方法的實(shí)用性。
　　4.由于接收載機(jī)平臺(tái)和發(fā)射載機(jī)平臺(tái)之間復(fù)雜的幾何配置，機(jī)載雙基地雷達(dá)雜波呈現(xiàn)強(qiáng)烈的距離依賴性，空時(shí)自適應(yīng)處理（STAP）所需要的雜波協(xié)方差矩陣的估計(jì)誤差變大，這直

8、接會(huì)導(dǎo)致STAP算法檢測(cè)性能的惡化。針對(duì)這一問(wèn)題，提出了一種機(jī)載雙基地雷達(dá)雜波預(yù)濾波方法。該方法考慮了實(shí)際中載機(jī)速度的估計(jì)與真實(shí)速度的誤差，利用雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)、載機(jī)平臺(tái)速度等信息設(shè)計(jì)雜波預(yù)濾波器抑制大部分雜波，剩余的少量雜波可由發(fā)展成熟的空時(shí)自適應(yīng)處理算法進(jìn)行抑制，進(jìn)而提高STAP算法的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)能力。計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)表明，該方法能有效的對(duì)幾種典型幾何配置下的機(jī)載雙基地雷達(dá)雜波進(jìn)行抑制，降低雜波自由度，后續(xù)級(jí)聯(lián)能進(jìn)一步改善STAP算法的動(dòng)目

9、標(biāo)檢測(cè)性能。
　　5.在空時(shí)自適應(yīng)處理中，相對(duì)于處理器自由度，雜波協(xié)方差矩陣是低秩的。根據(jù)這一原理，提出了一種利用低秩雜波子空間的雜波對(duì)消器（LRCC）以抑制地面強(qiáng)雜波，該方法利用相對(duì)較少的線性無(wú)關(guān)空時(shí)導(dǎo)向矢量構(gòu)造出原雜波，然后再對(duì)消相鄰脈沖間的雜波回波。該雜波對(duì)消器可以作為預(yù)濾波器和傳統(tǒng)空時(shí)匹配或者空時(shí)自適應(yīng)算法級(jí)聯(lián)以增強(qiáng)后續(xù)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的性能。仿真結(jié)果表明，該方法在正側(cè)視和非正側(cè)視機(jī)載雷達(dá)中能有效抑制地雜波而對(duì)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)沒(méi)有