STAP是一种空时二维的自适应滤波技术，其具有良好的杂波抑制能力，肇庆升降路灯车出租, 肇庆升降路灯车租赁, 肇庆升降路灯车价格  可以有效的提高机载雷达的运动目标检测性能。STAP的理论已较为完善，但是在实际的工程应用中，STAP依然面临着较多问题。小样本条件下的STAP方法、非均匀环境下的STAP方法、稳健的STAP方法、知识辅助的STAP方法以及复杂电磁环境下的STAP方法是目前STAP研究领域的热点问题同时也是亟需解决的问题。本文围绕以上五个方面展开研究，具体工作内容概括如下：

   1对角加载参数估计问题。对角加载参数可以根据雷达系统的噪声功率水平来确定。然而，实际中噪声功率的准确测定是一个较为复杂的问题。为了解决这个问题，一种基于回波数据的自适应的加载参数估计方法。该方法将对角加载参数估计问题转变为Tikhonov规划罚函数系数估计问题，然后采用GCV准则构造优化问题并利用割线法求解优化问题、计算加载参数。仿真数据实验结果表明该方法在低样本条件下可以有效提高机载雷达的运动目标检测能力。

    2密集目标检测问题。在地面慢速运动目标检测时，训练样本中的目标信号数目较多、功率较强，传统的非均匀检测器性能下降。为了解决这个问题，一种基于重加权的自适应功率剩余检测器。该方法在计算采样协方差矩阵时，通过对训练样本自适应非均匀加权来降低含有目标信号的样本的权重，从而使得非均匀样本对采样协方差矩阵的扰动减小，非均匀检测器的稳健性得到提高。仿真与实测数据实验结果表明该方法可以有效检测并剔除奇异样本，提高了机载雷达的杂波抑制与目标检测性能。

    3阵元幅相误差估计问题。当机载雷达系统中存在阵元幅相误差时，基于STAP的运动目标参数估计与定位性能受到影响。为了解决这个问题，子空间正交法与Frobenius范数拟合法两种阵元幅相误差估计方法。子空间正交法与Frobenius范数拟合法利用接收的杂波数据与雷达构型参数来得到阵元误差的估计。仿真数据实验结果表明这两种方法在低脉冲数目、低样本数目、低杂噪比的情况下均能取得良好的参数估计精度与稳健性。

    4载机速度与偏航角的估计问题。速度与偏航角是知识辅助空时自适应处理中的必要参数，在某些情况下，二者无法获得或者精度较低。为了解决这个问题，一种基于稳健曲线拟合的参数估计方法。该方法的基本思想是利用杂波谱线与杂波功率谱在二维频率域的联系，其采用子孔径平滑Capon与稳健回归来提高参数估78计的精度与稳健性。仿真与实测数据实验结果表明该方法具有良好的参数估计精度，提高了知识辅助STAP在实际中的应用性。

    5相干转发式干扰的对抗问题。相干转发式干扰会导致雷达在接收端产生大量虚假目标，影响雷达对真实目标的检测、跟踪性能。为了解决这个问题，一种自适应发射技术对抗相干转发式干扰。该方法针对干扰机需截获雷达发射信号才能对雷达发射转发式干扰这一特性，通过自适应优化发射方向图，在干扰侦察方向形成零陷，降低了发射信号被截获的概率，从而减少了雷达被干扰的可能性。仿真数据实验结果表明该方法可以对转发式干扰实现准确的检测和参数估计。

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      基于STAP的机载雷达运动目标检测技术得到迅速发展。STAP技术使得机载雷达的探测距离与目标检测性能大大增强。本文对STAP中的几个热点问题进行了研究，取得了一些理论与实验成果。然而，STAP在实用化的过程中还有许多问题需要解决，本文认为以下几个方面值得进一步的研究: 

     1复杂杂波环境下的样本挑选方法研究。机载雷达面临着杂波功率非均匀、杂波谱非均匀、孤立杂波离散点以及干扰目标等多种形式的非均匀问题。现有的样本挑选方法仅适用于某种特定形式的非均匀问题，无法同时解决多种非均匀问题。因此，需要研究一种综合型的非均匀检测器来解决复杂杂波环境下的样本挑选问题。

     2非正侧面阵杂波抑制方法研究。非正侧面阵结构导致杂波角度多普勒特性随距离变化，使得训练样本不再满足独立同分布的条件，严重影响了协方差矩阵估计精度。对于杂波距离非平稳问题，研究人员已经多种解决方法。这些方法在理论上效果良好，然而，在机载雷达实测数据的应用中效果却极其有限，说明了这些方法的局限性。因此，需要研究适用于实测数据的非正侧面阵杂波抑制方法。

    3非高斯分布下的恒虚警检测方法研究。实际中地杂波或者海杂波的散射特性十分复杂，机载雷达接收到的杂波的概率分布往往不服从高斯分布。此时，若采用基于高斯分布的恒虚警检测方法对实测数据进行处理，将造成虚警率过高的问题，从而增加了后续数据处理时航迹关联的复杂度。因此，需要研究非高斯分布下的机载雷达恒虚警检测方法。

     4目标角度估计方法研究。杂波抑制过程不仅会对检测造成影响，对角度估计也有显著影响。常规和差波束测角方法在杂波和干扰背景下性能下降，甚至失效。自适应和差波束测角方法面临鉴角曲线特性估计困难的问题。最大似然测角方法性能良好，但运算量较大，无法实用。因此，需要研究一种复杂度低、性能稳健的目标角度估计方法。

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