Введение

Техника обработки сигналов, используемая в радиолокационных системах. Она включает в себя адаптивные алгоритмы обработки массивов, чтобы помочь в обнаружении цели. Радарная обработка сигналов получает преимущества от STAP в областях, где помехи являются проблемой (например, беспорядок на земле, помехи и т. Д.). При тщательном применении STAP можно достичь значительного улучшения чувствительности при обнаружении цели. STAP включает в себя двухмерную технику фильтрации с использованием антенны фазового массива с несколькими пространственными каналами. Соединение нескольких пространственных каналов с импульсными доплеровскими волновыми формами дает название "пространство-время". Применяя статистику интерференционной среды, формируется адаптивный вектор веса STAP. Этот вектора веса применяется к когерентным образцам, полученным радаром.

История

Теория STAP была впервые опубликована Лоуренсом Э. Бреннаном и Ирвином С. Ридом в начале 1970-х годов. На момент публикации, и Бреннан, и Рид работали в корпорации Technology Service Corporation (TSC). Хотя он был официально введен в 1973 году, можно использовать фильтр с выемкой на нулевой допплеровской корзине. Это означает, что мы фильтруем по нескольким измерениям, и должны быть использованы многомерные методы обработки сигналов. Цель состоит в том, чтобы найти оптимальные веса пространства-времени в пространстве измерений, где число элементов антенны (наши пространственные степени свободы) и количество нажатий интервала повторения импульса (PRI) (наши временные степени свободы), чтобы максимизировать отношение сигнала к помехам и шуму (SINR). Наличие степеней свободы как в пространственной, так и во временной области имеет решающее значение, поскольку беспорядок может быть коррелирован во времени и пространстве, в то время как помехи, как правило, коррелируются пространственно (вдоль определенного подшипника). Потери рулевого управления могут возникать, когда истинные показатели целевого возврата не соответствуют точно одной из точек в нашей 2-D угловой допплеровской плоскости, которую мы отобразили с помощью нашего вектора рулевого управления или путем упрощения пространства данных / источников данных. Это связано с тем, что фактическая матрица ковариантности интерференции не известна на практике. Для оценки передаваемого сигнала на приемнике MIMO мы можем линейно взвесить наш вход в пространство-время с помощью матрицы взвешивания следующим образом, чтобы свести к минимуму среднюю квадратную ошибку (MSE). Необходимы новые алгоритмы и формулировки, которые отходят от стандартной техники из-за большого ранга подпространства помех, созданного виртуальными массивами MIMO-радара, что обычно включает в себя использование диагональной структуры блоков матрицы ковариантности помех MIMO для разбивки большой проблемы инверсии матрицы на более мелкие. В сравнении с системами радиолокации SIMO, которые будут иметь степень свободы передачи и степень свободы приема, в общей сложности, системы радиолокации MIMO имеют степень свободы, что позволяет иметь гораздо большее адаптивное пространственное разрешение для уменьшения беспорядка.