提高复杂环境下地面慢速目标检测性能的MIMO-STAP理论研究

Using space-time adaptive processing (STAP) to achieve high- resolution ground moving target indication (GMTI) needs to be more degrees of freedom (DoFs) to increase clutter suppression ability, more beam-dwell time to lower the minimum detectable velocity. However, these requirements are difficult to achieve in traditional phased-array radars that only have the receive DoFs and need spatial scanning. Focusing on this problem, Multiple-in mutiple-out (MIMO) radar with transmit and receive DoFs as well as no spatial scanning is employed in this project to achieve transmit-receive STAP. The information of clutter and targets of interest can be estimated from the received data to optimize the transmit waveforms under waveform physical constraints, in which estimation errors are considered. Therefore, the information of the transmit waveforms are merged into the traditional STAP, which results to the reduction of the effect of the non-stationary clutter casued by complex environments on the system detection performance. Futhermore, the ability of the clutter suppression of radar systems can be improved, which brings about the upgrade of the deteciton performance of ground slowly moving target detection in complex environments. The research results in this project will provide some theory basis for the application of GMTI by using MIMO radar in complex environments.

利用空时自适应处理实现地面动目标的高分辨检测需要较多系统自由度以提高杂波抑制能力，较长波束驻留时间以降低最小可检测目标速度。然而，这些要求在传统的只具有接收自由度且需空域扫描的相控阵体制下难以达到。针对此问题，本项目拟基于具有收发空域自由度且无需空域扫描的多输入多输出（MIMO）雷达进行收发联合空时自适应处理。从接收信号中估计目标及杂波的信息，同时考虑估计误差，结合波形物理约束，优化发射波形参数，从而在传统空时两维自适应处理中加入发射波形维，削弱由复杂的实际地面环境引起的非均匀杂波影响，进而改善系统杂波抑制能力，提高复杂环境下地面慢速目标的检测能力，为复杂环境下MIMO雷达地面动目标检测的工程化提供理论基础。

本项目围绕地面慢速目标检测存在的关键技术难题，结合MIMO雷达发射波形可任意设计及地面回波特性，利用国内实测数据，采用信号处理及计算机仿真方法，研究了复杂场景下MIMO雷达波形及接收权联合设计以提高地面慢速目标检测性能的问题，提出了杂波非完备先验知识场景下改善基于MIMO-STAP的地面慢速目标最差检测性能的稳健波形设计方法；研究了复杂场景下考虑发射波形物理约束以改善基于MIMO-OFDM雷达的STAP检测性能的发射波形设计方法，并考虑了环境先验信息非确知场景下提高MIMO-OFDM-STAP最差情况下的检测性能的稳健波形设计问题；考虑了无杂波及杂波条件下提高MIMO雷达最差情况下目标参数估计性能的稳健波形优化问题，提出了基于对角加载（DL）的迭代方法，且迭代每一步都可以转化为半定规划问题，从而可以高效获得初始问题的最优解；研究了无杂波条件下提高MIMO雷达最差情况下目标检测性能的稳健波形优化问题，提出了一种迭代方法以获得最优发射波形；研究了机载斜视雷达中多普勒频率随距离变化而变化从而造成传统STAP方法不能有效抑制杂波的问题，提出了基于相似度量值加权的谱补偿方法；针对传统到达方向角（DOA）估计方法运算量较大的问题，提出了一种基于传播方法（PM）的旋转不变方法（ESPRIT）以对接收收据进行重构，从而降低DOA估计运算量；针对雷达频谱切换时主用户不能保持通信的问题，提出一种基于溢出排队理论的智能频谱切换方法，可实现主用户的正常通信；针对对角加载因子的选择问题，提出了一种可动态调节对角加载因子的方法；针对无线传感网络（WSN）中传统的距离向量（DV-hop）定位算法运算量较大的问题，提出了一种基于压缩感知的DV-hop定位算法；针对WSN中DV-hop算法的求解问题，提出了一种基于萤火虫算法（FA）的方法；与俄罗斯、加拿大以及英国学术界建立了研究合作关系；建立了一个以雷达信号处理为特色的目标探测与识别研究团队；与某研究所合作申请一个课题相关的国家级重点项目。