机载MIMO雷达的稳健降维空时自适应处理方法

摘要

本发明涉及一种机载MIMO雷达的稳健降维空时自适应处理方法，包含：首先将MIMO‑STAP权矢量分解为空域、时域两个低维权矢量的Kronecker积；然后基于空域、时域导向矢量的误差模型，应用二阶凸优化算法推导得到双二次代价函数及约束条件；进而利用双迭代算法对空域、时域两个低维权矢量进行循环优化求解；最后将优化得到的空域、时域权矢量合成全维MIMO‑STAP权矢量。本发明降维处理中对每一维求解进行稳健处理，降维的同时增强了对于导向矢量误差的鲁棒性，在同样的样本数与运算复杂度下，本发明更具有稳健性。

主权项

一种机载MIMO雷达的稳健降维空时自适应处理方法，其特征在于：包含如下步骤：步骤1、将机载MIMO雷达中MNK×1维的空时二维导向矢量w，分离为MN×1维空域导矢量w_a和K×1维时域导向矢量w_b，其中，M为发射阵元数，N为接收阵元数，K为相干脉冲数，符号表示Kronecker积，上标*表示对向量或矩阵求共轭；步骤2、建立空时二维导向矢量误差模型，根据最差性能最优准则，推导出双二次代价函数为约束条件为其中，为接收数据矢量的矩阵形式，a,b分别表示假定的空域导向矢量和时域导向矢量，ε₁,ε₂分别表示对应空域、时域导向矢量误差范数的上界，上标T表示对向量或矩阵求转置，上标H表示对向量或矩阵求共轭转置，‖·‖表示2‑范数；步骤3、采用双迭代算法，对双二次代价函数进行空域、时域权矢量求解，通过固定空时二维权矢量中的任意一维，将问题转化为关于低维权矢量的二阶凸优化问题形式，利用双迭代算法求解出双二次代价函数的最优空时权矢量w_a和w_b；步骤4、利用步骤3求解得到的最优空时权矢量w_a和w_b，恢复出全维MIMO‑STAP空时二维权矢量w，即