卷积神经网络STAP低空风切变风速估计

来源：电子与信息学报杂志2024年第8期北京时间：

作者：李海, 张强, 周桉宇, 熊玉

单位：中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室，天津 300300

摘要：由于机载气象雷达前视阵下存在非均匀性地杂波，导致难以获得足够的独立同分布样本，影响杂波协方差矩阵准确估计，进而影响风速估计。对此，该文提出一种基于卷积神经网络STAP的低空风切变风速估计方法，通过少量样本就能够实现高分辨杂波空时谱估计。首先，基于卷积神经网络模型训练好高分辨杂波空时谱卷积神经网络，接着计算杂波协方差矩阵，进而计算卷积神经网络STAP最优权矢量进行杂波抑制，达到对低空风切变风速精确估计。该文在小样本情况下，将稀疏恢复问题通过卷积神经网络实现，完成对高分辨杂波空时谱有效估计，仿真实验结果表明该方法可以有效估计空时谱，并完成风速估计。

关键词：机载气象雷达, 卷积神经网络, 低空风切变, 风速估计

基金资助：国家重点研发计划项目(2021YFB1600600)，天津市自然基金重点项目(20JCZDJC00490)