雷达学报

作者：段克清, 李想, 行坤, 王永良

单位：1.中山大学电子与通信工程学院 深圳 518107；2.中国科学院空天信息创新研究院 北京 100094；3.空军预警学院 武汉 430019；

关键词：天基预警雷达, 卷积神经网络(CNN), 空时自适应处理(STAP), 稀疏恢复, 杂波抑制

基金：国家自然科学基金(61871397)

利用天基预警雷达实现动目标指示具有重要的军事应用价值。对于天基预警雷达，其平台高速运动及受地球自转影响导致杂波复杂非平稳性，更大的波束照射区域带来更严重的杂波非均匀性，从而导致适用于机载预警雷达的传统空时自适应处理(STAP)方法无法直接应用。针对上述问题，该文分析了天基预警雷达杂波分布特性，并构建了基于卷积神经网络(CNN)超分辨谱估计的STAP处理框架。首先，利用雷达系统和卫星轨道参数，仿真随机生成不同纬度、距离门、阵元误差、杂波起伏和地貌散射系数的回波数据集；然后，设计并调优了含5个权重层的二维CNN，实现由小样本所估低分辨杂波谱到高分辨谱的非线性映射；最后，基于高分辨空时谱构造空时滤波器实现杂波抑制和目标检测。仿真实验验证所提方法在小样本条件下可实现次最优杂波抑制性能，同时所需在线运算量远低于现有稀疏超分辨类方法，因此适用于天基预警雷达实际应用。

来源：2022年第3期

《雷达学报》期刊编辑部

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