机载MIMO雷达的低运算量杂波抑制新策略

机载MIMO雷达修正GMB降维方法是一项旨在解决多输入多输出(MIMO)雷达在空时自适应处理中面临的运算量与杂波抑制性能之间矛盾的研究。在2015年的论文中，作者冯为可、张永顺和赵杰针对MIMO雷达技术的特点，针对其在机载应用中的挑战，提出了一个创新的解决方案。 论文首先阐述了MIMO雷达在空时域处理过程中遇到的问题，即如何在处理大量数据的同时有效地抑制背景杂波，这对雷达系统的性能至关重要。传统的空时自适应处理方法往往在运算效率和杂波抑制效果之间存在取舍。为了解决这一问题，研究者构建了一个详细的MIMO雷达杂波数学模型，这个模型考虑了多径效应和多目标环境下的复杂干扰。 他们的核心贡献是提出了一种修正的广义相邻多波束降维方法。这种方法基于局域化处理的思想，即通过对发射波束、接收波束和多普勒通道的选择性操作，实现了空间上的波束聚焦和时间上的多普勒滤波。这种局域化策略有助于减少不必要的信号处理，从而大大降低了算法的运算量，同时也减少了所需的样本数量。这样做的目的是为了优化系统资源利用，提高处理效率，同时保持良好的杂波抑制能力。 通过仿真实验，研究人员验证了所提方法在不同误差条件下的实际性能。实验结果显示，修正广义相邻多波束降维方法显著提高了运算效率，降低了对计算资源的需求，同时有效地抑制了杂波，显著提升了对慢速目标的检测能力。这对于现代机载雷达系统来说，意味着更高效的实时处理能力和更高的目标识别精度。 这篇论文为MIMO雷达的空时自适应处理提供了一种实用且有效的优化策略，对于提高机载雷达系统的性能和实用性具有重要的理论和实际意义。它不仅展示了在处理复杂信号环境中如何平衡运算效率和性能，也为后续的雷达系统设计和优化提供了新的思考方向。