空间-时间自适应单峰法：RD-STAP参数估计新方法

"RD-STAP参数估计的时空自适应单峰技术在机载预警雷达中的应用，通过结合扩展因子方法实现减少维度的STAP处理，引入了自适应单脉冲技术来精确估计目标速度和位置。" 在机载预警雷达系统中，空间时间自适应处理（Space-Time Adaptive Processing, STAP）是一项关键技术，其主要目的是抑制杂波和干扰，提高雷达探测目标的能力。STAP通过自适应滤波器调整信号处理，以优化雷达性能，尤其是在复杂环境下的性能。然而，传统的STAP方法可能会面临计算量大、实时性差等问题。 扩展因子方法（Extended Factor Approach, EFA）是一种广泛应用的减少维度（Reduced-Dimension, RD）STAP技术，它能够降低计算复杂性，同时保持良好的抑制效果。EFA通过简化统计模型来减少需要处理的数据维数，从而实现在有限硬件资源下的高效运算。 本研究论文提出了一个新的方法，即将自适应单脉冲（Adaptive Monopulse）技术引入EFA框架。自适应单脉冲技术是一种利用多个天线接收信号的相位差异来精确确定目标方向的技术。在此基础上，论文提出了一种高效的时空自适应单脉冲算法，用于联合估计目标的速度和位置。 当实际目标多普勒频率偏离多普勒频带中心时，该方法能展现出更优的性能。理论分析和仿真结果证实，相比于传统的自适应单脉冲方法，提出的算法能在目标速度和角度参数估计上提供更高的精度。这表明，该算法有望在应对非理想情况，如目标多普勒频率偏移时，提供更好的雷达目标检测能力。 关键词：STAP，EFA，自适应单脉冲，目标速度估计，目标位置估计，杂波抑制