Language
Country/Area
No result found
Секретное оружие обработки радиолокационных сигналов: почему STAP так эффективен против помех?
В технологии обработки радиолокационных сигналов пространственно-временная адаптивная обработка (STAP) считается мощным инструментом. Технология STAP сочетает в себе адаптивный алгоритм обработки массива с несколькими пространственными каналами и предназначена для эффективной идентификации целей, особенно в средах с различными помехами. В последние годы применение и развитие STAP постепенно привлекло внимание специалистов, особенно благодаря его способности существенно повысить чувствительность обнаружения целей.
При тщательном применении STAP можно добиться повышения чувствительности обнаружения целей на несколько порядков.
Историческая справка STAP
Теория STAP была впервые предложена Лоуренсом Э. Бреннаном и Оуэном С. Ридом в начале 1970-х годов. Хотя формально он был введен в 1973 году, его теоретические корни уходят корнями в 1959 год. Со временем STAP стал широко использоваться в радиолокационных системах для решения проблем обнаружения при наличии отраженных от земли сигналов и других шумовых помех.
Мотивация и применение STAP
Для наземных радаров отраженные помехи обычно находятся в диапазоне постоянного тока и поэтому могут быть легко идентифицированы системами индикации движущихся целей (MTI). Однако в современных авиационных платформах относительное движение цели и наземных помех меняется в зависимости от угла, что усложняет конструкцию. Следовательно, в этом случае одномерный скрининг не может удовлетворить потребности, и необходимо учитывать разнонаправленные сигналы помех.
Эту перекрывающуюся интерференцию часто называют «гребнем помех», поскольку она образует линию в области углового доплера.
Основы теории STAP
STAP — это, по сути, технология скрининга в области пространства и времени. Цель состоит в том, чтобы найти оптимальные пространственно-временные веса, что предполагает использование методов многомерной обработки сигналов. В частности, STAP подчеркивает желаемую отдачу радара, разрабатывая адаптивный весовой вектор для подавления сигналов шума, помех и помех. Этот интеллект можно рассматривать как двумерный фильтр с конечной импульсной характеристикой (FIR), где каждый канал соответствует стандартному одномерному FIR-фильтру.
Метод обработки
Прямой метод
Прямой метод заключается в использовании всех степеней свободы для фильтрации сигнала, полученного от антенны, что обычно включает в себя матричную оценку и операции инверсии с высокой вычислительной сложностью. Поскольку истинная форма ковариационной матрицы помех фактически не известна, для ее оценки часто используется метод инверсии матрицы выборки (SMI).
Метод понижения ранга
Чтобы облегчить вычислительную сложность, методы снижения ранга направлены на упрощение пространства данных или вмешательство в ранг ковариационной матрицы. Эти методы направлены на уменьшение размерности данных за счет формирования лучей и выполнения STAP в пространстве лучей. Например, антенна с фазовым центром смещения (DPCA) — это метод STAP, основанный на данных, доплеровский.
Базовый метод модели
Метод, основанный на модели, пытается использовать структуру ковариационной интерференционной матрицы для повышения производительности. В связи с этим структура ковариационного фильтра широко используется для интеграции возмущенных данных и суммирования соответствующих основных компонентов. Этот процесс может эффективно противостоять влиянию внутреннего движения помех.
Перспективы STAP на будущее
Поскольку радиолокационная технология продолжает развиваться, потенциал STAP продолжает использоваться. Каждое технологическое достижение может привести к удивительным улучшениям чувствительности и помехоустойчивости, что еще больше повысит точность обнаружения целей. В будущем важной темой для исследователей станет вопрос дальнейшей оптимизации STAP для адаптации к более сложным помеховым условиям.
Поэтому мы не можем не задуматься: в этой постоянно меняющейся технологической волне сможет ли STAP продолжать оставаться основной технологией обработки радиолокационных сигналов или же он столкнется с новыми проблемами и конкурентами?
