【技术实现步骤摘要】
本申请涉及空时自适应的杂波抑制，特别涉及一种基于字典和杂波功率谱双校正的stap方法及相关设备。
技术介绍
1、机载雷达由于平台运动且处于下视工作模式，探测动目标时面临强地/海杂波干扰，极易导致探测失败。空时自适应处理(space-time adaptive processing,stap)技术可以利用空间和时间二维联合信息，实现对空时耦合杂波有效滤除和目标相参积累，提高输出信噪比，因此是当前各类运动平台雷达杂波抑制和运动目标检测的关键技术之一。
2、基于稀疏恢复的stap算法由于性能方面的优势，得到了越来越多的关注。稀疏恢复技术的空时自适应处理(sparse recovery space-time adaptive processing,sr-stap)方法在压缩感知(compressive sensing,cs)理论的基础上产生。该技术突破了传统stap方法对iid训练样本需求的限制，仅利用少量的训练样本就可恢复出高分辨杂波功率谱。sr-stap的核心是如何快速求解带有稀疏正则项的欠定线性问题从而获得高精度的ccm估计，对克服非均匀、非平稳杂波环境下iid训练样本不足等问题提供了一种新的思路。研究人员将机载雷达数据自身特性与稀疏恢复技术结合，提出一系列快速精确的sr-stap算法，如平滑域stap算法、加权正则化stap算法、同伦stap算法、迭代自适应stap算法、字典降维stap算法、基于稀疏贝叶斯学习的stap算法等。这些算法在空时平面离散化构造的字典矩阵能够精确表示接收杂波数据的条件下，利用少数几个甚至一
3、虽然sr-stap的相关改进算法一定程度上提升了机载雷达抑制杂波的性能，但是这些改进算法均存在一定的局限性，即只能针对特定单一误差进行校正，且稀疏恢复精度不高。
技术实现思路
1、本申请实施例的提供了一种基于字典和杂波功率谱双校正的stap方法及相关设备，用以进一步提升机载雷达抑制杂波性能与目标检测性能。
2、第一方面，提供一种基于字典和杂波功率谱双校正的stap方法，包括：基于待检测距离单元和各样本的空时导向矢量，构造传统字典；对各所述样本的杂波快拍数据进行稀疏重建，获取目标杂波快拍数据；基于所述目标杂波快拍数据中各所述样本的偏航角估计值，更新所述传统字典中各所述样本的时间导向矢量，并生成与各所述样本一一对应的校正后的字典，同时在所述传统字典的基础上更新所有样本估计的杂波脊参数值，形成新字典；根据贝叶斯后验概率最大准则，利用所述校正后的字典和所述新字典迭代更新杂波加噪声协方差矩阵；基于迭代更新结果和所述新字典确定杂波协方差矩阵和最优滤波权重。
3、第二方面，提供一种基于字典和杂波功率谱双校正的stap装置，包括：构造模块，用于基于待检测距离单元和各样本的空时导向矢量，构造传统字典；稀疏重建模块，用于对各所述样本的杂波快拍数据进行稀疏重建，获取目标杂波快拍数据；生成模块，用于基于所述目标杂波快拍数据中各所述样本的偏航角估计值，更新所述传统字典中各所述样本的时间导向矢量，并生成与各所述样本一一对应的校正后的字典，同时在所述传统字典的基础上更新所有样本估计的杂波脊参数值，形成新字典；更新模块，用于根据贝叶斯后验概率最大准则，利用所述校正后的字典和所述新字典迭代更新杂波加噪声协方差矩阵；确定模块，用于基于迭代更新结果和所述新字典确定杂波协方差矩阵和最优滤波权重。
4、第三方面，提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有可执行程序，所述处理器执行所述可执行程序以进行如第一方面所述的基于字典和杂波功率谱双校正的stap方法。
5、第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的基于字典和杂波功率谱双校正的stap方法。
6、通过应用以上技术方案，基于待检测距离单元和各样本的空时导向矢量，构造传统字典；对各样本的杂波快拍数据进行稀疏重建，获取目标杂波快拍数据；基于目标杂波快拍数据中各样本的偏航角估计值，更新传统字典中各样本的时间导向矢量，并生成与各样本一一对应的校正后的字典，同时在传统字典的基础上更新所有样本估计的杂波脊参数值，形成新字典；根据贝叶斯后验概率最大准则，利用校正后的字典和新字典迭代更新杂波加噪声协方差矩阵；基于迭代更新结果和新字典确定杂波协方差矩阵和最优滤波权重。以此首先在存在未知偏航角的非平稳杂波环境下对杂波脊参数进行非线性回归，通过对杂波脊参数的更新替换对每个样本校正对应的字典，同时在传统字典的基础上更新迭代所有样本估计的杂波脊参数值，形成新字典，减小了因离网问题引起的误差，并运用贝叶斯思想，精准估计了稀疏恢复向量，解决了因参数盲性而导致算法性能显著下降的问题，从而改善了杂波抑制性能与目标检测性能，可以有效消除离散干扰并用较少的训练数据抑制杂波分量。
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1.一种基于字典和杂波功率谱双校正的STAP方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据贝叶斯后验概率最大准则，利用所述校正后的字典和所述新字典迭代更新杂波加噪声协方差矩阵，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述目标杂波快拍数据中各所述样本的偏航角估计值，更新所述传统字典中各所述样本的时间导向矢量，并生成与各所述样本一一对应的校正后的字典之前，还包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
8.一种基于字典和杂波功率谱双校正的STAP装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有可执行程序，所述处理器执行所述可执行程序以进行如权利要求1-7任意一项所述的基于字典和杂波功率谱双校正的STAP方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存
...【技术特征摘要】
1.一种基于字典和杂波功率谱双校正的stap方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据贝叶斯后验概率最大准则，利用所述校正后的字典和所述新字典迭代更新杂波加噪声协方差矩阵，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述目标杂波快拍数据中各所述样本的偏航角估计值，更新所述传统字典中各所述样本的时间导向矢量，并生成与各所述样本一一对应的校正后的字典之前，还包括：
6.如权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：高志奇，邓薇，黄平平，徐伟，谭维贤，
申请(专利权)人：内蒙古工业大学，
类型：发明
国别省市：
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