基于稀疏贝叶斯学习的稳健STAP算法

来源：系统工程与电子技术杂志2023年第10期北京时间：

作者：李仲悦, 王彤

单位：西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室, 陕西 西安 710071

摘要：为了提高阵列幅相误差和格点失配情况下稀疏恢复空时自适应处理(sparse recovery space-time adaptive processing, SR-STAP)算法的性能, 提出一种基于稀疏贝叶斯学习的稳健SR-STAP算法。首先, 利用空时导向矢量的Kronecker结构构建SR-STAP误差信号模型; 然后, 利用贝叶斯推断和最大期望算法迭代求取角度-多普勒像和误差参数; 最后, 利用求解参数估计精确的杂波加噪声协方差矩阵并计算权矢量。仿真实验表明, 所提算法能够显著提高稀疏信号模型失配时的目标检测性能。

关键词：空时自适应处理,阵列幅相误差,格点失配,稀疏贝叶斯学习