基于张量结构的快速三维稀疏贝叶斯学习STAP方法

TN957.51; 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S...

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Published in雷达学报 Vol. 10; no. 6; pp. 919 - 928
Main Authors 崔宁, 行坤, 段克清, 喻忠军
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院大学电子电气与通信工程学院 北京 100049%中国科学院空天信息创新研究院 北京 100094%中山大学电子与通信工程学院 广州 510006 2021
中国科学院空天信息创新研究院 北京 100094
Subjects
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
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ISSN2095-283X
DOI10.12000/JR21140

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Summary:TN957.51; 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.
ISSN:2095-283X
DOI:10.12000/JR21140