项目名称: 基于稀疏贝叶斯学习的稳健空时自适应处理研究

项目编号: No.61401478

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 阳召成

作者单位: 深圳大学

项目金额: 27万元

中文摘要: 稀疏恢复空时自适应处理(STAP)技术在非均匀、非平稳杂波环境机/星载雷达运动目标检测方面具有极大的潜力优势。该技术的优越性能有赖于准确的杂波稀疏模型,然而,实际系统和环境中存在的阵列误差、杂波起伏、空时导向词典失配等非理想情况使得现采用的模型失配,导致稀疏恢复STAP性能下降。为此,本项目首先研究非理想情况下的杂波稀疏机理与模型,包括:杂波稀疏性度量、空时导向词典设计以及模型失配因素对杂波稀疏性影响分析。然后结合杂波稀疏模型,在稀疏贝叶斯学习框架下,挖掘和利用杂波空时功率谱结构先验,联合实现失配参数估计与信号稀疏恢复,形成基于稀疏贝叶斯学习的稳健空时自适应处理理论和方法。研究成果将丰富稀疏恢复STAP理论与方法,缩小稀疏恢复STAP与实际应用的差距,推动稀疏恢复STAP走向实用化。

中文关键词: 稀疏空时自适应处理;杂波抑制;模型失配;稳健算法;稀疏表示/恢复

英文摘要: Sparse-recovery space-time adaptive processing (STAP) has considerable potential advantages on moving target detection in nonhomogenious and nonstationary environments for air/space-borne radar systems. The advantages of this technology rely on the accura

英文关键词: Sparsity-aware Space-Time Adaptive Processing;Clutter Suppression;Model Mismatch;Robust Algorithms;Sparse Representation/Recovery

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