基于稀疏恢复的空时二维自适应处理技术研究现状

马泽强; 王希勤; 刘一民; 孟华东

doi:10.3724/SP.J.1300.2014.14002

基于稀疏恢复的空时二维自适应处理技术研究现状

doi: 10.3724/SP.J.1300.2014.14002

1.
(清华大学电子工程系北京 100084)

基金项目:

国家自然科学基金(61201356)和国家973项目(2010CB731901)资助课题

详细信息

作者简介:
马泽强(1989-)，男，甘肃会宁人，2011年在清华大学电子工程系获得工学学士学位，现为清华大学电子工程系博士研究生，研究方向为基于稀疏恢复的空时二维自适应处理。E-mail:mazeqiang222@gmail.com 王希勤(1968-)，男，江苏泰县人，分别于1991年和1996年在清华大学电子工程系获得工学学士和工学博士学位，1996年留校任教，目前为清华大学电子工程系教授，2000年至2003年在加州大学伯克利分校PATH/ITS做访问学者，2006～2012年担任清华大学电子工程系主任，研究方向包括雷达信号处理、目标跟踪、多传感器数据融合和工程教育。E-mail:wangxq_ee@tsinghua.edu.cn 刘一民(1983-)，男，重庆人，分别于2004年和2009年在清华大学电子工程系获得工学学士和工学博士学位。现任清华大学电子工程系助理研究员，研究方向为雷达理论、统计信号处理、压缩感知及其在雷达中的应用、频谱感知和智能交通系统。E-mail:yiminliu@tsinghua.edu.cn 孟华东(1977-)，男，湖南安化人，分别于1999年和2004年在清华大学电子工程系获得工学学士和工学博士学位。2004年留校任教，现任清华大学电子工程系副教授，曾担任2013年IET雷达会议的技术委员会成员，目前研究方向为统计信号处理、目标跟踪、稀疏信号处理、认知雷达以及认知无线电网络中的频谱感知。E-mail:menghd@tsinghua.edu.cn

An Overview on Sparse Recovery-based STAP

1.
(Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China)

摘要: 该文介绍了基于稀疏恢复(Sparse Recovery, SR)的空时2 维自适应处理技术(Space-Time Adaptive Processing, STAP)的研究背景、意义和具体实现方法。首先探讨了将稀疏恢复引入STAP 领域的意义和价值，揭示了在杂波非均匀环境下引入稀疏恢复的潜在优势，分析了稀疏恢复STAP 技术的数学意义。并在此基础上，系统梳理和总结了该研究方向的研究现状和已有成果，介绍了均匀线性阵列条件下稀疏恢复STAP 技术的基本框架、多观测向量问题、格点对不准问题、直接数据域稀疏恢复STAP、共型阵条件下基于稀疏恢复的STAP 方法等具体研究内容。最后，总结了基于稀疏恢复STAP 技术的框架和结构，并以此为基础对后续研究工作的方向和前景进行了探讨。
- 机载雷达 /
- 杂波抑制 /
- 稀疏恢复(SR) /
- 空时自适应处理(STAP)
Abstract: This paper gives a brief review on the Sparse-Recovery (SR)-based Space-Time Adaptive Processing (STAP) technique. First, the motivation for introducing sparse recovery into STAP is presented. Next, the potential advantages and mathematical explanation of the sparse-recovery-based STAP are discussed. A major part of this paper presents the state-of-art research results in spatio-temporal spectrum-sparsity-based STAP, including the basic frame, off-grid problem, multiple measurement vector problem, and direct domain problem. The sparse-recovery-based STAP on conformal array problem is also introduced. Finally, a summary of sparse-recovery-based STAP is provided, and the problems that need to be solved and some potential research areas are discussed.
- Airborne radar /
- Clutter suppression /
- Sparse Recovery (SR) /
- Space-Time Adaptive Processing (STAP)

[1]	张双喜, 乔宁, 邢孟道, 吴亿峰, 吴玉峰. 多普勒频谱模糊情况下的星载方位向多通道高分宽幅SAR-GMTI杂波抑制方法 . 雷达学报, 2020, 9(2): 295-303. doi: 10.12000/JR20005
[2]	邹鲲, 来磊, 骆艳卜, 李伟. 子空间干扰非高斯杂波的抑制 . 雷达学报, 2020, 9(4): 715-722. doi: 10.12000/JR19050
[3]	位寅生, 周建宇, 许荣庆. 基于杂波聚类与贪婪策略的电离层杂波智能处理方法 . 雷达学报, 2020, 9(4): 589-607. doi: 10.12000/JR20086
[4]	牟效乾, 陈小龙, 关键, 周伟, 刘宁波, 董云龙. 基于INet的雷达图像杂波抑制和目标检测方法 . 雷达学报, 2020, 9(4): 640-653. doi: 10.12000/JR20090
[5]	王宇卓, 朱圣棋, 许京伟. MIMO双基地机载雷达距离模糊杂波抑制方法 . 雷达学报, 2018, 7(2): 202-211. doi: 10.12000/JR18016
[6]	陈小龙, 陈宝欣, 黄勇, 薛永华, 关键. 频控阵雷达空距频聚焦信号处理方法 . 雷达学报, 2018, 7(2): 183-193. doi: 10.12000/JR18018
[7]	魏民, 李小波, 王理. 减小距离模糊影响的机载双基地雷达配置方法 . 雷达学报, 2017, 6(1): 106-113. doi: 10.12000/JR16082
[8]	谢文冲, 段克清, 王永良. 机载雷达空时自适应处理技术研究综述 . 雷达学报, 2017, 6(6): 575-586. doi: 10.12000/JR17073
[9]	郭艺夺, 宫健, 黄大荣, 金虎兵. 机载MIMO雷达收发联合降维STAP算法统一理论框架 . 雷达学报, 2016, 5(5): 517-525. doi: 10.12000/JR16108
[10]	覃尧, 黄春琳, 陆珉, 徐伟. 基于小波变换与主成分分析的探地雷达自适应杂波抑制方法研究 . 雷达学报, 2015, 4(4): 445-451. doi: 10.12000/JR15013
[11]	许京伟, 廖桂生. 前视阵FDA-STAP雷达距离模糊杂波抑制方法 . 雷达学报, 2015, 4(4): 386-392. doi: 10.12000/JR15101
[12]	王珽, 赵拥军, 胡涛. 机载MIMO雷达空时自适应处理技术研究进展 . 雷达学报, 2015, 4(2): 136-148. doi: 10.12000/JR14091
[13]	王肖洋, 高贵, 周石琳, 邹焕新. 一种基于双通道DPCA 的SAR-GMTI 杂波抑制方法 . 雷达学报, 2014, 3(2): 241-248. doi: 10.3724/SP.J.1300.2014.13121
[14]	王福友, 罗钉, 刘宏伟. 低分辨机载雷达飞机目标分类识别技术研究 . 雷达学报, 2014, 3(4): 444-449. doi: 10.3724/SP.J.1300.2014.14075
[15]	许稼, 彭应宁, 夏香根, 龙腾, 毛二可. 空时频检测前聚焦雷达信号处理方法 . 雷达学报, 2014, 3(2): 129-141. doi: 10.3724/SP.J.1300.2014.14023
[16]	王永良, 刘维建, 谢文冲, 段克清, 高飞, 王泽涛. 机载雷达空时自适应检测方法研究进展 . 雷达学报, 2014, 3(2): 201-207. doi: 10.3724/SP.J.1300.2014.13081
[17]	段克清, 王泽涛, 谢文冲, 高飞, 王永良. 一种基于联合稀疏恢复的空时自适应处理方法 . 雷达学报, 2014, 3(2): 229-234. doi: 10.3724/SP.J.1300.2014.13149
[18]	李军, 党博, 刘长赞, 廖桂生. 利用发射角度的双基地MIMO 雷达杂波抑制方法 . 雷达学报, 2014, 3(2): 208-216. doi: 10.3724/SP.J.1300.2014.13148
[19]	王杰, 沈明威, 吴迪, 朱岱寅. 基于主瓣杂波高效配准的机载非正侧视阵雷达STAP 算法研究 . 雷达学报, 2014, 3(2): 235-240. doi: 10.3724/SP.J.1300.2014.13122
[20]	韩雁飞, 吴仁彪, 李海. 基于双门限控制的机载气象雷达地杂波抑制方法 . 雷达学报, 2013, 2(1): 97-104. doi: 10.3724/SP.J.1300.2012.20057

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基于稀疏恢复的空时二维自适应处理技术研究现状

1. (清华大学电子工程系北京 100084)

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国家自然科学基金(61201356)和国家973项目(2010CB731901)资助课题

作者简介:
马泽强(1989-)，男，甘肃会宁人，2011年在清华大学电子工程系获得工学学士学位，现为清华大学电子工程系博士研究生，研究方向为基于稀疏恢复的空时二维自适应处理。E-mail:mazeqiang222@gmail.com 王希勤(1968-)，男，江苏泰县人，分别于1991年和1996年在清华大学电子工程系获得工学学士和工学博士学位，1996年留校任教，目前为清华大学电子工程系教授，2000年至2003年在加州大学伯克利分校PATH/ITS做访问学者，2006～2012年担任清华大学电子工程系主任，研究方向包括雷达信号处理、目标跟踪、多传感器数据融合和工程教育。E-mail:wangxq_ee@tsinghua.edu.cn 刘一民(1983-)，男，重庆人，分别于2004年和2009年在清华大学电子工程系获得工学学士和工学博士学位。现任清华大学电子工程系助理研究员，研究方向为雷达理论、统计信号处理、压缩感知及其在雷达中的应用、频谱感知和智能交通系统。E-mail:yiminliu@tsinghua.edu.cn 孟华东(1977-)，男，湖南安化人，分别于1999年和2004年在清华大学电子工程系获得工学学士和工学博士学位。2004年留校任教，现任清华大学电子工程系副教授，曾担任2013年IET雷达会议的技术委员会成员，目前研究方向为统计信号处理、目标跟踪、稀疏信号处理、认知雷达以及认知无线电网络中的频谱感知。E-mail:menghd@tsinghua.edu.cn

收稿日期: 2014-01-02

修回日期: 2014-03-31

刊出日期: 2014-04-28

关键词:

摘要: 该文介绍了基于稀疏恢复(Sparse Recovery, SR)的空时2 维自适应处理技术(Space-Time Adaptive Processing, STAP)的研究背景、意义和具体实现方法。首先探讨了将稀疏恢复引入STAP 领域的意义和价值，揭示了在杂波非均匀环境下引入稀疏恢复的潜在优势，分析了稀疏恢复STAP 技术的数学意义。并在此基础上，系统梳理和总结了该研究方向的研究现状和已有成果，介绍了均匀线性阵列条件下稀疏恢复STAP 技术的基本框架、多观测向量问题、格点对不准问题、直接数据域稀疏恢复STAP、共型阵条件下基于稀疏恢复的STAP 方法等具体研究内容。最后，总结了基于稀疏恢复STAP 技术的框架和结构，并以此为基础对后续研究工作的方向和前景进行了探讨。

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1. (清华大学电子工程系北京 100084)

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1. (清华大学电子工程系 北京 100084)

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