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运动声纳混响自适应抑制方法 　　[摘要] 简要介绍了全维和降维空时自适应处理(STAP)的基本原理，分析讨论了采用STAP对运动声纳混响进行抑制，提高检测性能的可能性。仿真结果表明，STAP方法能够获得比常规方法更好的检测性能。STAP方法能够充分利用运动声纳混响空时分布的特性，是一种有前途的进行混响抑制的新方法。 　　1.引言 　　在水下反潜领域，为了有效对抗先进的安静型潜艇的威胁，主动声纳的应用又重新受到了人们的重视，而混响干扰及其抑制是主动声纳在实际应用中所必须面对的问题。混响作为水声学中基本物理现象之一，人们对它的研究由来已久[1]，混响理论也已日趋成熟。由于混响具有一系列特殊的性质，使得抗混响一直是困扰声纳信号处理的难题。混响是声纳主动工作方式特有的干扰，也是在近距离时的主要干扰，它是由海洋中大量无规则的散射体对主动声纳发射信号的散射在接收点叠加而形成的。尤其是在浅海环境下，混响强度很大，严重影响了目标的检测和参数的估计。当声纳载体有一定的运动速度时，不同方向的混响具有不同的多普勒频移，这使得混响谱在较大的范围内扩展开，从而使得目标的回波被掩盖在扩展的混响中，给目标的探测增加了难度。 　　自适应阵列处理方法最初的应用是在水下声学领域，主要用于潜艇的定位，以及在地球物理学方面，用于地震和地下核爆炸的定位。关于自适应阵列处理最早的研究可追溯到二十世纪50年代中期，一般归功于Howells和Applebaum所作的工作，但真正把自适应技术用于雷达及声纳领域的却始于1967年Widrow的奠基性工作[2]。他提出了按最速下降法实时计算最小均方差（LMS）解的方法。此后，有关自适应算法的理论研究及应用成果大量发表，但是多属于空间或时间的一维处理。 　　声呐混响的产生机理和部分特性同机载雷达的地物杂波非常相似。1973年Brennan等人首次提出了空时二维自适应处理（STAP）的概念[3]，他们的研究表明，空时二维自适应处理可以有效的补偿雷达的平台运动效应，能获得理想的杂波抑制性能。国内外对STAP的理论研究已经相当成熟，为了使STAP走向实用，人们在降维降秩算法的研究上做了大量的工作，产生了各种各样的降维降秩算法，但这些算法多数都是针对机载雷达。由于声纳的工作环境远比雷达的工作环境复杂[4]，再加上声速远小于光速等原因使得声纳在处理方式上有别于雷达，具有自身的特点。因此，从雷达信号处理中发展成熟起来的STAP算法并不能直接应用到声纳的抗混响中，需要对信号波形以及算法和处理步骤进行优选与改进。 　　2.空时自适应处理的基本原理 　　2.1 空时最优处理 　　Brennan提出的空时二维自适应处理思想实质上是将一维自适应滤波技术推广到时间与空间二维域中。文献[5]对空时最优处理器进行了描述，给出了最优权矢量的求解公式。考虑一N元的等距线阵，时域采样数为K，设xnk（，）表示第n个阵元第k次时域采样的数据，则时空二维采样数据可以表示为，其中表示第k次空间快拍数据，。根据似然比检测理论导出的空时二维联合自适应处理结构，即“最优滤波器”采用了最大化信号干扰加噪声比（SINR）的原则，使得在干扰背景下尽可能地提高有用信号的可见性。该处理器可以描述为如下的线性约束最小化问题： 　　 （1） 　　其中，表示由接收数据形成的协方差矩阵；表示NK×1维的处理器的权矢量；表示空时二维导向矢量，和分别表示时域和空域导向矢量，和分别为时域和空域角频率，为kronecker乘积符号。通过求解(1)式可以得到空时二维最优处理器的权矢量为： 　　 （2） 　　其中表示归一化复常数，其大小不影响输出SINR大小。当然的不同代表着不同的约束条件，为了便于检测，对所有方位和频移采用一个恒定的检测阈值，通常采用单位增益的干扰加噪声约束条件，此时。 　　2.2 空时降维处理 　　空时二维最优处理器理论上能够得到最佳的处理效果，然而在实际应用中协方差矩阵估计及运算量方面的因素限制了它的实现与应用。后来人们开展了大量降维降秩空时自适应处理方法的研究。 　　多种降维方法均可描述为一个统一的形式，即通过一个适当的转换矩阵（NK×r维，r＜NK，应满足列满秩条件），使得各量相应转化为 　　转换后的最佳自适应权为： 　　（3） 　　通过这些转换，实现了r维空间上的处理，达到了降维的目的，当然，选择何种降维转换阵是决定性能的关键。 　　2.3局域联合处理（JDL） 　　局域联合处理（JDL）[6]由Wang H等人提出，是一种将原始数据变换到角度―多普勒域的降维方法，能够大大降低处理维数。其基本原理为首先对空时二维数据进行二维傅里叶变换，将杂波限制到某一很小的局域范围内，然后在待检测的通道附近选择一个矩形的区域对其进行联合的空时自适应处理。