空时自适应雷达处理技术：降维与稳健算法研究

"本文主要探讨了空时自适应雷达的研究意义，聚焦于降低计算复杂度、提高处理稳健性以及应对自适应算法在实际应用中遇到的挑战。文章详细介绍了三个方面的主要工作：1) 提出了一种针对相干MIMO雷达的双边稳健降维自适应波束形成算法，该算法通过双迭代算法和二阶凸优化处理，降低了计算复杂度和对训练样本的需求；2) 设计了一种机载雷达杂波的非自适应空时块对消器，利用先验信息优化权系数，作为预滤波器提升MTI处理和降维STAP的效果；3) 基于最优STAP权矩阵的低秩特性，提出了非正交基迭代方法，旨在解决机载预警和MIMO雷达中的空间滤波问题。这些研究对于现代雷达系统性能的提升具有重要意义，特别是在复杂环境和大规模阵列应用中。" 文章详细阐述了空时自适应雷达技术的重要性和当前面临的问题。空时自适应处理（STAP）是现代雷达系统中关键的技术之一，它能够根据环境和目标特征动态调整雷达的工作模式，以增强目标检测能力和抑制干扰。然而，随着阵列规模的扩大，传统自适应算法的计算复杂度显著增加，同时需要大量的训练样本，这在实际操作中往往难以满足。 第一部分研究中，作者针对相干MIMO雷达系统，提出了一种双边稳健降维自适应波束形成算法。这种方法通过双迭代算法和二阶凸优化，有效地处理了发射和接收阵列的导向矢量失配问题，降低了计算复杂度，同时提高了算法的稳健性。这种方法对于有误差的阵列环境具有更强的鲁棒性，减少了对大量训练样本的依赖。 第二部分，针对机载雷达的应用，研究者构建了杂波的空时二维数据模型，并设计了一种非自适应的STBC，利用机载速度和雷达参数等先验信息，简化了权系数的计算，降低了运算量，且无需收敛过程。这种预滤波器可以增强MTI处理和降维STAP的性能，无论雷达阵列是否处于正侧视位置，都能有效工作。 第三部分，研究者注意到最优STAP权矩阵通常具有低秩特性，据此提出了非正交基迭代方法，旨在优化空间滤波性能，特别适用于机载预警和MIMO雷达系统，以提高干扰抑制能力。 空时自适应雷达的研究对于克服现有技术挑战，如计算复杂度高、样本需求大、环境影响等因素，具有深远的理论和实践价值。这些创新方法将有助于推动未来雷达系统的设计和发展，提升其在复杂电磁环境下的效能。