基于输出信杂噪比的机载雷达训练样本选择算法

• 作者: 李明 何子述
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 关键词: 机载雷达 协方差矩阵重构 非均匀杂波 输出信杂噪比 子孔径协方差矩阵
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 成电青年学者·信息与通信工程专栏|Special Section for UESTC Youth: Information and Communication Engineering
• 页码范围: 676-681
• 页数: 6页
• 分类号: TN958
• 语种: 中文
• DOI: 10.12178/1001-0548.2021041

摘要

在非均匀杂波环境下,被干扰目标污染的训练样本会严重影响空时自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)性能,需进行剔除.该文提出一种基于输出信杂噪比(signal-to-clutterplus-noise ratio,SCNR)的训练样本选择算法,以输出SCNR值作为检验统计量进行样本筛选,当样本的杂波特性与目标距离环(cell under test,CUT)越相近,则基于样本设计的STAP滤波器对CUT的杂波抑制性能就越好,输出SCNR越高.此外,该文利用子孔径协方差矩阵直接表征CUT和样本的杂波特性,可确保各距离环杂波特性的表征不受其他距离环的影响,且准确性不受样本数量的限制.最后,通过实测数据验证了该样本筛选算法的性能.