电子学报 ›› 2014, Vol. 42 ›› Issue (6): 1194-1204.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.06.024

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基于空时功率谱稀疏性的空时自适应处理技术研究进展

阳召成, 黎湘, 王宏强   

  1. 国防科学技术大学电子科学与工程学院, 湖南长沙 410073
  • 收稿日期:2013-04-17 修回日期:2013-06-05 出版日期:2014-06-25 发布日期:2014-06-25
  • 通讯作者: 阳召成
  • 作者简介:黎湘 男,1967年9月出生于湖南长沙.教授、博士生导师、中国电子学会高级会员、IEEE会员.1989年、1995年和1998分别在西安电子科技大学和国防科学技术大学获工学学士、硕士和博士学位.973国家安全重大基础研究项目技术首席,国家863专家组专家.2005年入选教育部“新世纪优秀人才资助计划”,2006年获中国科协“求是杰出青年奖-实用工程奖”,2007年入选“新世纪百千万人才工程国家级人选”.2010年获国家杰出青年科学基金资助.主要研究方向为雷达系统与信号处理、非线性信号处理、雷达自动目标识别与模糊工程.在国内外发表学术论文120余篇.E-mail:lixiang01@vip.sina.com;王宏强 男,1970年6月出生于陕西凤翔.研究员、博士生导师、中国电子学会高级会员、IEEE会员.1993年、1999年和2002在国防科学技术大学获工学学士、硕士和博士学位.国家863计划主题专家组成员,《太赫兹科学与电子信息学报》编委,国家自然科学基金面上项目、湖南省杰出青年科学基金获得者,入选教育部新世纪优秀人才支持计划.主要研究方向为认知雷达、太赫兹技术、量子雷达、空间信息获取与处理.出版专著3部,发表论文80余篇,其中SCI检索11篇、EI收录57篇.E-mail:oliverwhq@vip.tom.com
  • 基金资助:

    国家自然科学基金(No.61025006,No.61101182,No.61201334);湖南省自然科学基金杰出青年科学基金(No.11JJ1010);湖南省研究生科研创新项目(No.CX2012B017)

An Overview of Space-Time Adaptive Processing Technology Based on Sparsity of Space-Time Power Spectrum

YANG Zhao-cheng, LI Xiang, WANG Hong-qiang   

  1. School of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan 410073, China
  • Received:2013-04-17 Revised:2013-06-05 Online:2014-06-25 Published:2014-06-25

摘要:

随着压缩感知理论的兴起和发展,基于空时功率谱稀疏性的空时自适应处理(STAP)技术受到越来越广泛的关注.本文首先简单回顾了空时自适应处理技术的传统方法,接着从三个不同角度分析了空时功率谱的稀疏性并探讨了基于空时功率谱稀疏性的STAP技术的潜在优势,然后总结了基于空时功率谱稀疏性STAP基本原理和三种实现方式,根据稀疏支撑集先验信息知晓情况对现有基于空时功率谱稀疏性的STAP方法进行了分类,包括:基于阵列流形知识的STAP技术、基于空时功率谱稀疏恢复的STAP技术以及基于阵列流形知识和空时功率谱稀疏恢复的STAP技术,并对其研究现状进行了综述.最后在已有研究的基础上,着眼于提高杂波抑制和运动目标检测能力的发展需要,提出了未来该技术需要重点解决和关注的若干问题,包括稀疏性的本质机理分析、空时导向字典的设计、参数设置简单,快速和低复杂度算法设计、对模型误差稳健的算法设计、多种先验知识融合的基于空时功率谱稀疏性的STAP算法设计、基于空时功率谱稀疏性STAP方法的恒虚警检测器设计以及实测数据验证等方面.

关键词: 空时自适应处理, 空时功率谱稀疏性, 阵列流形知识, 杂波抑制, 运动目标检测, 稀疏恢复

Abstract:

With the development of compressive sensing theory,the space-time adaptive processing (STAP) technology based on sparsity of space-time power spectrum (STPS) receives a growing interest.This paper firstly reviews the traditional STAP algorithms and shows analysis of sparsity of STPS from three different points of view and potential advantages of STAP technology based on sparsity of STPS.Then,the current developed STAP algorithms based on sparsity of STPS are categorized into three classes,such as STAP based on prior knowledge of array manifold,STAP based on sparse recovery of STPS and STAP based on both prior knowledge of array manifold and sparse recovery of STPS.It also performs an overview of those algorithms.Finally,based on the progress of the existing research,some key issues to enhance the performance of clutter suppression and moving target detection are introduced,which include intrinsic mechanism analysis of sparsity,space-time steering dictionary design,easy parameters setting,fast and low complexity algorithms design,robust algorithm design,STAP algorithms based on sparse recovery of STPS design by exploiting different types of prior knowledge,and constant false alarm rate detector design of STAP based on sparsity of STPS and validation using measurement data.

Key words: space-time adaptive processing, sparsity of space-time power spectrum, array manifold knowledge, clutter suppression, moving target detection, sparse recovery

中图分类号: