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L’arme secrète du traitement du signal radar : pourquoi le STAP est-il si efficace contre le brouillage ?
Dans la technologie de traitement du signal radar, le traitement adaptatif espace-temps (STAP) est considéré comme un outil puissant. La technologie STAP combine des algorithmes de traitement de réseau adaptatif sur plusieurs canaux spatiaux pour identifier efficacement les cibles, en particulier dans les environnements avec une variété d'interférences. Ces dernières années, l’application et le développement du STAP ont progressivement attiré l’attention des experts, notamment en raison de sa capacité à améliorer considérablement la sensibilité de détection des cibles.
Avec une application minutieuse du STAP, il est possible d’obtenir des améliorations de sensibilité de plusieurs ordres de grandeur dans la détection d’objets.
Histoire de STAP
La théorie STAP a été proposée pour la première fois par Lawrence E. Brennan et Owen S. Reid au début des années 1970. Bien qu’introduite officiellement en 1973, ses racines théoriques remontent à 1959. Au fil du temps, le STAP a été largement utilisé dans les systèmes radar pour résoudre le problème de détection en présence de signaux de retour de terre et d’autres interférences de bruit.
Motivation et applications du STAP
Pour les radars terrestres, l'encombrement d'écho se situe généralement dans la gamme DC et peut donc être facilement identifié par le système d'indication de cible mobile (MTI). Cependant, dans les plateformes aéronautiques actuelles, le mouvement relatif entre la cible et l'encombrement au sol varie en fonction de l'angle, ce qui rend la structure plus complexe. Par conséquent, dans ce cas, le filtrage unidimensionnel ne peut pas répondre aux besoins et des signaux d'encombrement multidirectionnels doivent être pris en compte.
Cette interférence superposée est souvent appelée « crête d'encombrement » car elle forme une ligne dans le domaine angle-Doppler.
Théorie de base du STAP
STAP est essentiellement une technique de criblage dans les domaines spatial et temporel. L’objectif est de trouver les poids optimaux de l’espace-temps, ce qui implique des techniques de traitement du signal à haute dimension. Plus précisément, STAP conçoit un vecteur de pondération adaptatif pour supprimer le bruit, l'encombrement et les signaux d'interférence et mettre en valeur les retours radar souhaités. Cette intelligence peut être considérée comme un filtre à réponse impulsionnelle finie (FIR) bidimensionnel, chaque canal correspondant à un filtre FIR unidimensionnel standard.
Méthodes de traitement
Méthode directe
La méthode directe consiste à utiliser tous les degrés de liberté pour filtrer le signal reçu de l'antenne, ce qui implique généralement une estimation de matrice et des opérations inverses avec une complexité de calcul élevée. Étant donné que la véritable forme de la matrice de covariance d'interférence n'est pas connue en pratique, la méthode d'inversion de matrice d'échantillon (SMI) est souvent utilisée pour l'estimer.
Méthode de réduction de rang
Pour réduire la complexité du calcul, les méthodes de réduction du rang se concentrent sur la simplification du rang de l'espace de données ou de la matrice de covariance d'interférence. Ces méthodes visent à réduire la dimensionnalité des données en formant des faisceaux et en effectuant STAP dans l'espace des faisceaux. Par exemple, l'antenne à centre de phase décalé (DPCA) est une méthode STAP pré-Doppler basée sur les données.
Méthodes basées sur des modèles
Les approches basées sur des modèles tentent d’exploiter la structure de la matrice d’interférence de covariance pour améliorer les performances. À cet égard, la structure du filtre de covariance est largement utilisée, dont le but est d'intégrer les données interférentes et de résumer les principaux composants correspondants. Ce processus peut résister efficacement à l'influence du mouvement d'encombrement interne.
Perspectives d'avenir du STAP
Alors que la technologie radar continue d’évoluer, le potentiel du STAP continue d’être exploré. Chaque avancée technologique peut apporter des améliorations étonnantes en termes de sensibilité et de résistance aux interférences, améliorant encore la précision de la détection des cibles. À l’avenir, la manière d’optimiser davantage le STAP pour s’adapter à des environnements d’interférence plus complexes deviendra un sujet important pour les chercheurs.
Nous ne pouvons donc nous empêcher de nous demander : dans cette vague technologique en constante évolution, le STAP peut-il continuer à être la technologie de base du traitement du signal radar, ou devra-t-il faire face à de nouveaux défis et concurrents ?
