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De la théorie à la pratique : comment la technologie STAP bouleverse-t-elle le traitement du signal radar
Dans les systèmes radar, le traitement adaptatif espace-temps (STAP) est une technologie importante de traitement du signal. Cette technologie intègre des algorithmes de traitement adaptatif pour aider les systèmes radar à détecter des cibles en présence d'interférences. L'avantage le plus important de la technologie STAP est sa sensibilité grandement améliorée dans les environnements difficiles tels que les parasites et les interférences. Grâce à l'application de STAP, une technologie de criblage bidimensionnel peut être conçue pour utiliser les caractéristiques multicanaux de l'antenne réseau à commande de phase afin d'effectuer un traitement de signal complexe.
STAP forme un ensemble de vecteurs de poids adaptatifs basés sur les statistiques de l'environnement d'interférence et applique ce poids aux échantillons cohérents reçus par le radar.
Contexte historique
La théorie du STAP a été proposée pour la première fois par Lawrence E. Brennan et Irving S. Reed au début des années 1970. Bien que le STAP ait été officiellement rendu public en 1973, ses fondements théoriques remontent à 1959. Cela fait de STAP non seulement une innovation technologique, mais également une étape importante dans le domaine du traitement des signaux radar.
Motivation et portée de la candidature
Dans les radars au sol, les échos de fouillis sont généralement concentrés dans la plage DC, ce qui les rend facilement identifiables par des indicateurs de cible mobile (MTI). En revanche, les plates-formes aériennes sont affectées par le mouvement du fouillis de sol en raison de leur propre mouvement, ce qui entraîne un couplage angle-Doppler dans le signal d'entrée. Dans ce contexte, les méthodes de filtrage unidimensionnelles sont souvent insuffisantes pour traiter les interférences de brouillage multidirectionnelles, de sorte que le phénomène dit de « crête de brouillage » se produira dans le même temps, les signaux d'interférence à bande étroite augmenteront également la complexité. ce problème.
La technologie STAP modifie non seulement le mode de fonctionnement des systèmes radar, mais ouvre également de nouvelles possibilités pour l'avancement des systèmes de communication.
Théorie de base
L'essence de STAP est une technologie de filtrage dans les domaines de l'espace et du temps. Cela signifie que des techniques de traitement du signal multidimensionnel sont nécessaires pour trouver des poids spatio-temporels optimaux dans le but de maximiser le rapport signal/interférence et bruit. Grâce à cette technologie, le bruit, les parasites et les interférences dans les retours radar peuvent être efficacement supprimés tout en conservant le signal de retour radar requis.
Dans les applications pratiques, le traitement et la résolution des matrices de covariance de différentes sources d'interférences constituent un défi majeur pour STAP.
Méthodes techniques
Méthode directe
La meilleure solution pour STAP est d'utiliser tous les degrés de liberté pour effectuer un filtrage adaptatif sur les éléments d'antenne. La méthode d'inversion de matrice d'échantillon (SMI) est appliquée via l'estimation de la matrice de covariance d'interférence réelle pour former le filtre le plus approprié pour améliorer la précision de détection. Cependant, la complexité de calcul de cette méthode est élevée, en particulier lorsque de grandes quantités de données doivent être traitées, ce qui entraînera une énorme charge de calcul.
Méthode de réduction de dimensionnalité
Les méthodes de réduction de dimensionnalité visent à surmonter la charge de calcul des méthodes directes en réduisant la dimensionnalité des données ou le rang de la matrice de covariance. Des exemples courants incluent l'antenne à centre de phase déplacée (DPCA), qui réduit la dimensionnalité des données en appliquant STAP à l'espace du faisceau.
Bien que les méthodes de réduction de dimensionnalité simplifient les calculs, elles ne sont généralement pas aussi efficaces que les méthodes directes, mais elles ont néanmoins une valeur pratique lorsque les ressources informatiques sont limitées.
Méthode de base du modèle
Les méthodes basées sur des modèles tentent d'exploiter la structure de la matrice d'interférence de covariance. L'objectif de cette classe de méthodes est de modéliser de manière compacte l'interférence et d'appliquer des techniques telles que l'analyse en composantes principales pour réduire la complexité du modèle lors de l'estimation de la matrice de covariance d'interférence.
Conclusion
À mesure que la technologie STAP progresse, la flexibilité du traitement des signaux radar et ses performances efficaces réécrivent les normes de l'industrie. Du radar aux communications, les changements apportés par la technologie STAP se ressentent dans tous les domaines. À l’avenir, à mesure que la technologie évoluera, STAP sera-t-il en mesure de résoudre des défis plus complexes en matière de traitement du signal ?
