基于张量结构的快速三维稀疏贝叶斯学习STAP方法

摘要：

当机载雷达处于非正侧视工作模式时,非平稳杂波会对运动目标检测造成严重干扰.传统三维空时自适应处理(3D-STAP)方法通过构造俯仰-方位-多普勒三维自适应滤波器,可有效抑制非平稳杂波,然而巨大的系统自由度导致其在非均匀杂波环境下训练样本严重不足.虽然稀疏恢复(SR)技术可有效改善样本需求,但庞大的运算开销又使得该技术难以应用于实际.针对上述问题,该文结合机载雷达回3阶张量结构提出一种新的快速三维稀疏贝叶斯学习STAP方法,通过采用运算开销更低的张量处理将大规模矩阵求解拆分为多个小规模矩阵计算,从而大幅降低运算复杂度.详尽的数值实验验证了所提张量基SR-STAP方法可在维持SR-STAP小样本处理性能不变的基础上,将运行时间直接降低数个量级,因此是一种更适用于实际工程的SR-STAP处理方式.

关键词：三维空时自适应处理;稀疏恢复;机载雷达;非平稳杂波;张量结构

所属期刊栏目：10

分类号：TN957.51

资助基金：国家自然科学基金61871397

在线出版日期：2022-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：919-928