Knowledge-aided STAP with sparse-recovery by exploiting spatio-temporal sparsity
Knowledge-aided STAP with sparse-recovery by exploiting spatio-temporal sparsity
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利用时空稀疏性进行稀疏恢复的知识辅助 STAP
DOI：
10.1049/iet-spr.2014.0255
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发表时间：
2016-03
影响因子：
1.7
通讯作者：
Rui Fa
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhaocheng Yang;Xiang Li;Hongqiang Wang;Rui Fa
针对机载脉冲多普勒雷达杂波抑制问题，提出了一种基于知识辅助的空时自适应处理（KA-STAP）算法。所提出的算法不是KA和SR技术的简单组合。与现有的基于稀疏性的STAP算法不同，它们通过利用先验知识来降低稀疏信号的维数，从而降低了计算复杂度。与KA参数协方差估计（KAPE）方案不同，他们使用SR技术估计协方差矩阵，避免了多普勒频移和协方差矩阵锥度的复杂选择。讨论了根据先验知识选择潜在杂波阵列流形向量的细节，并与KAPE方案进行了比较。此外，所提出的算法的实现问题和计算复杂度分析也被考虑。仿真结果表明，与基于稀疏性的STAP算法相比，该算法具有更好的性能和更低的复杂度，并且在先验知识存在错误的情况下优于KAPE算法。
In this paper, novel knowledge-aided space-time adaptive processing (KA-STAP) algorithms using sparse representation/recovery (SR) techniques by exploiting the spatio-temporal sparsity are proposed to suppress the clutter for airborne pulsed Doppler radar. The proposed algorithms are not simple combinations of KA and SR techniques. Unlike the existing sparsity-based STAP algorithms, they reduce the dimension of the sparse signal by using prior knowledge resulting in a lower computational complexity. Different from the KA parametric covariance estimation (KAPE) scheme, they estimate the covariance matrix using SR techniques that avoids complex selections of the Doppler shift and the covariance matrix taper. The details of the selection of potential clutter array manifold vectors according to prior knowledge are discussed and compared with the KAPE scheme. Moreover, the implementation issues and the computational complexity analysis for the proposed algorithms are also considered. Simulation results show that our proposed algorithms obtain a better performance and a lower complexity compared with the sparsity-based STAP algorithms and outperform the KAPE scheme in presence of errors in prior knowledge.
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机载雷达采用复值同伦技术的基于稀疏性的时空自适应处理
影响因子：
1.7
作者：
聂镭
通讯作者：
聂镭
DOI：
10.1109/taes.2003.1188909
发表时间：
2003-03
影响因子：
4.4
作者：
K. Gerlach;M. Picciolo
通讯作者：
K. Gerlach;M. Picciolo
影响因子：
5.4
作者：
Rui Fa;R. D. Lamare;Lei Wang
通讯作者：
Rui Fa;R. D. Lamare;Lei Wang
DOI：
10.5281/zenodo.52350
发表时间：
2012-10
期刊：
2012 Proceedings of the 20th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)
影响因子：
--
作者：
Arsalan Sharifnassab;M. Kharratzadeh;M. Babaie-zadeh;C. Jutten
通讯作者：
Arsalan Sharifnassab;M. Kharratzadeh;M. Babaie-zadeh;C. Jutten
影响因子：
5.4
作者：
Zhaocheng Yang;R. D. Lamare;Xiang Li
通讯作者：
Zhaocheng Yang;R. D. Lamare;Xiang Li