基于知识辅助的网格失配下SR-STAP字典校正方法

摘要

基于稀疏恢复的空时自适应算法(Sparse Recovery Space Time Adaptive Processing,SR-STAP)能有效改善机载雷达在复杂环境下对杂波的抑制能力,通常是将空时平面均匀离散为若干个网格来构造字典.然而,真实的杂波点往往不能落在预先离散的网格点上,此时会出现离网效应,导致SR-STAP的性能降低.本文针对此问题,提出了一种基于知识辅助的字典校正方法.首先利用载机平台参数等先验知识均匀离散空间频率,然后计 算和修正多普勒频率,并根据先验知识修正空间频率,最后利用修正后的空间频率和多普勒频率对应的空时导向矢量来构造超完备稀疏字典.仿真结果表明,与传统字典构造算法相比,该字典校正方法有效克服了离网效应,改善了 STAP的性能.