Space-time adaptive processing

Кіріспе

Радарда қолданылатын сигнал өңдеу әдісі Ғарыш-уақыт адаптивті өңдеу (STAP) - радар жүйелерінде жиі қолданылатын сигнал өңдеу әдісі. Ол мақсатты анықтау үшін бейімделген массивті өңдеу алгоритмдерін қамтиды. Радарлық сигналдарды өңдеу кедергілер проблемасы бар жерлерде (мысалы, жердің бұзылуы, тосқауылдар және т.б.) STAP-тан пайда алады. STAP-ты мұқият қолдану арқылы нысананы анықтаудағы сезімталдықты жақсартуға қол жеткізуге болады. STAP бірнеше кеңістіктік арналары бар фазалық массивті антеннаны пайдалана отырып, екі өлшемді сүзгілеу техникасын қамтиды. Көптеген кеңістіктік арналарды импульстік Допплер толқын формаларымен біріктіру "ғарыш-уақыт" атауына ие. Интерференциялық ортаның статистикасын қолдану арқылы адаптивті STAP салмақ векторы құрылады. Бұл салмақ векторы радар қабылдайтын когерентті үлгілерге қолданылады.

Тарих

STAP теориясын алғаш рет 1970 жылдардың басында Лоренс Э. Бреннан мен Ирвинг С. Рид жариялады. Жарияланған кезде Бреннан мен Рид екеуі де Technology Service Corporation (TSC) компаниясында жұмыс істеді. 1973 жылы ресми түрде енгізілген болса да, нөлдік Допплер қорасындағы тесікті сүзгі қолданылуы мүмкін. Бұл дегеніміз, біз бірнеше өлшемді сүзгілейміз, және сигналдарды өңдеудің көп өлшемді әдістері қолданылуы керек. Мақсат - өлшемді кеңістікте оптималдық кеңістіктік-уақыттық салмақтарды табу, мұнда антенна элементтерінің саны (бұқаралық еркіндік дәрежесі) және импульсті қайталау аралығы (PRI) шұңқырларының саны (бұқаралық еркіндік дәрежесі), сигналдың кедергі мен шудың арақатынасын (SINR) барынша арттыру. Кедергілердің кеңістіктегі және уақыт аймағындағы еркіндік дәрежесі өте маңызды, өйткені бұзылулар уақыт пен кеңістікте өзара байланысты болуы мүмкін, ал бұзылушылар кеңістікте (белгілі бір бағыт бойынша) өзара байланысты болады. Бағыттауыш жоғалтулар, егер шын мақсат қайтаратыны, біздің бағыттауыш векторымызбен немесе дерек кеңістігі / дерек көздерін оңайлату арқылы үлгілеген 2D бұрышты Доплер жазықтығының нүктелерінің біріне дәл түспеген кезде болуы мүмкін. Бұл интерференциялық коварианстық матрицаның нақты мәні тәжірибеде белгісіз. MIMO қабылдағышта жіберілген сигналдың бағасын алу үшін біз орташа квадрат қателік (MSE) азайту үшін салмақ матрицасымен кеңістіктік-уақыттық кірісті келесідей сызықтық түрде салмақтай аламыз. MIMO радиолокациялық виртуалды массивтерімен құрылған бұзылушы бұзылу қосалқы кеңістігінің үлкен санына байланысты стандартты техникадан ауытқыған жаңа алгоритмдер мен формулалар қажет, бұл әдетте MIMO кедергі коварианстық матрицасының блоктық диагональдық құрылымын пайдалануды қамтиды. үлкен матрицалық инверсия проблемасын кішіректерге бөлу. SIMO радиолокациялық жүйелерімен салыстырғанда, олар еркіндік дәрежесін береді және еркіндік дәрежесін алады, барлығы 100000 MIMO радиолокациялық жүйелері еркіндік дәрежесіне ие, бұл бұзылысты азайту үшін әлдеқайда үлкен бейімделетін кеңістіктік ажыратылуға мүмкіндік береді.

The theory of STAP was first published by Lawrence E. Brennan and Irving S. Reed in the early 1970s. At the time of publication, both Brennan and Reed were at Technology Service Corporation (TSC). While it was formally introduced in 1973, Thus, a notch filter at the zero Doppler bin can be used. This means that we are filtering over multiple dimensions, and multi dimensional signal processing techniques must be employed. The goal is to find the optimal space time weights in dimensional space, where is the number of antenna elements (our spatial degrees of freedom) and is the number of pulse repetition interval (PRI) taps (our time degrees of freedom), to maximize the signal to interference and noise ratio (SINR). Having degrees of freedom in both the spatial domain and time domain is crucial, as clutter can be correlated in time and space, while jammers tend to be correlated spatially (along a specific bearing). Steering losses can occur when true target returns do not fall exactly on one of the points in our 2 D angle Doppler plane that we've sampled with our steering vector or by simplifying the data space / data sources. This is because the actual interference covariance matrix is not known in practice. To estimate the transmitted signal at a MIMO receiver, we can linearly weight our space time input with weighting matrix as follows

to minimize the mean squared error (MSE). New algorithms and formulations are required that depart from the standard technique due to the large rank of the jammer clutter subspace created by MIMO radar virtual arrays, which typically involves exploiting the block diagonal structure of the MIMO interference covariance matrix to break the large matrix inversion problem into smaller ones. In comparison with SIMO radar systems, which will have transmit degrees of freedom, and receive degrees of freedom, for a total of , MIMO radar systems have degrees of freedom, allowing for much greater adaptive spatial resolution for clutter mitigation.