MIMO-SAR体制下的空时自适应杂波抑制技术研究

"该文研究了一种基于MIMO-SAR(多输入多输出合成孔径雷达)体制的空时自适应杂波抑制方法，旨在解决传统SAR系统中机动目标处理的问题，如非线性距离单元徙动导致的目标散焦和模糊。文中提出通过长相干积累孔径划分来消除距离单元徙动对STAP(空时自适应处理)性能的影响，并将时变多普勒参数的非线性估计转换为线性参数估计，以提高目标检测的准确性。仿真结果证实了这种方法的有效性。" 本文深入探讨了MIMO-SAR技术在杂波抑制领域的应用，相较于传统的单一输入单一输出(Single Input Single Output, SISO)的SAR系统，MIMO-SAR具有更大的空间自由度，这使得它能更有效地抑制环境中的杂波，提升雷达系统的探测性能。然而，对于移动目标的处理，MIMO-SAR系统面临一个挑战：目标的非线性距离单元徙动会导致合成孔径时间内的时变参数难以精确估计，进而影响目标在成像中的清晰度。 针对这一问题，文章提出了一种创新性的解决方案，即采用长相干积累孔径划分的策略。这种方法可以有效地消除由于目标移动造成的越距离单元徙动对STAP性能的负面影响。STAP是雷达信号处理中的一种关键技术，通过自适应滤波器在空间和时间维度上对信号进行处理，以减少杂波干扰，提高目标检测的信噪比。然而，对于机动目标，传统的运动参数估计方法往往难以捕捉到其快速变化的特性。因此，论文将时变多普勒参数的非线性估计问题转化为了对多个线性参数的估计，简化了问题的复杂性，提高了估计的精度。 通过仿真验证，文中所提方法能够显著改善机动目标在SAR图像中的聚焦质量，减少了目标模糊现象，从而增强了目标识别能力。这种方法对于提升MIMO-SAR系统的机动目标检测能力和整体性能具有重要意义，特别是在军事、航空航天和遥感等领域有着广阔的应用前景。 这篇文章对MIMO-SAR系统中的空时自适应处理进行了深入研究，提出了一种新的杂波抑制策略，特别是针对机动目标的处理，这为未来SAR系统的设计和优化提供了有价值的理论依据和技术支持。