공간 적응형 처리

Space-time adaptive processing
2차원 빔-전자의 도플러-베어링 반응

시공간 적응처리(STAP)는 레이더 시스템에서 가장 일반적으로 사용되는 신호처리 기법이다. 그것은 대상 탐지를 돕기 위해 적응형 어레이 처리 알고리즘을 포함한다. 간섭이 문제가 되는 영역(즉, 지면 혼잡, 방해 등)에서 STAP의 레이더 신호 처리 이점 STAP의 세심한 적용을 통해 대상 검출에 있어 규모 순서의 민감도 향상을 달성할 수 있다.

STAP는 다중 공간 채널이 있는 단계 배열 안테나를 이용한 2차원 필터링 기술을 포함한다. 다중 공간 채널을 펄스 도플러 파형과 결합하면 "space-time"이라는 이름이 붙는다. 간섭 환경의 통계를 적용하여 적응형 STAP 중량 벡터가 형성된다. 이 중량 벡터는 레이더가 수신한 일관성 있는 샘플에 적용된다.

역사

STAP의 이론은 로렌스 E에 의해 처음 발표되었다. 브레넌과 어빙 S. 1970년대 초 리드. 발행 당시 브레넌과 리드 모두 기술서비스공사(TSC)에 있었다. 1973년 정식 도입됐지만 1959년으로 거슬러 올라가는 이론적 뿌리를 갖고 있다.[1][2]

동기 부여 및 적용

지상 기반 레이더의 경우, 복잡한 반송파가 DC에 있는 경향이 있어 이동 대상 표시(MTI)에 의해 쉽게 구별된다.[3] 따라서 제로 도플러 빈의 노치 필터를 사용할 수 있다.[2] 자기선 모션이 각도에 따라 상대적으로 지반 클러터 모션을 경험하는 공중 플랫폼으로, 입력에서 각도 도플러 커플링이 발생한다.[2] 이 경우 잡음이 여러 방향에서 원하는 대상의 도플러와 겹칠 수 있기 때문에 1D 필터링으로는 충분하지 않다.[2] 그 결과 발생하는 간섭은 앵글 도플러 영역에서 선을 형성하기 때문에 일반적으로 "클러터 능선"이라고 불린다.[2] 협대역 방해 신호도 간섭의 근원이며, 상당한 공간적 상관관계를 보인다.[4] 따라서 수신기 노이즈와 간섭을 고려해야 하며, 검출 프로세서는 신호 대 간섭소음 비율(SINR)을 최대화하려고 시도해야 한다.

주로 레이더용으로 개발된 반면, STAP 기법은 통신 시스템을 위한 응용 프로그램을 가지고 있다.[5]

기본 이론

STAP 2-D 어댑테이션 필터의 최상위 다이어그램

STAP은 기본적으로 공간 도메인에서 필터링하고 있다.[2] 다차원에 걸쳐 여과하고 있다는 뜻이며, 다차원 신호처리 기법을 활용해야 한다.[6] 목표는 -차원 공간에서 최적의 공간 시간 가중치를 찾는 것인데, 서 N{\}은 안테나 요소(우리의 공간 자유도)의 수, displaystyle}은 PRI(우리의 자유도) 탭의 수(우리의 시간 자유도)로 신호 대 I를 최대화하는 것이다.기준소음 비율([2]SINR). 따라서 원하는 레이더 복귀를 유지하면서 소음, 잡음, 재머 등을 억제하는 것이 목표다. 각 채널에 대한 표준 1-D FIR 필터(전자식 조향식 배열 또는 개별 요소의 조향식 공간 채널)와 다중 리턴(PRI 시간 간격)에 해당하는 이러한 1-D FIR 필터의 탭이 있는 2-D 유한 임펄스 반응(FIR) 필터로 생각할 수 있다.[1] 잡동사니는 시공간적으로 상관될 수 있는 반면 재머는 (특정 방향과 함께) 공간적으로 상관되는 경향이 있기 때문에 공간 영역과 시간 영역 모두에서 자유도를 갖는 것이 중요하다.[1]

번째 그림에서 N= M= 에 대한 간단하고 사소한 STAP의 예가 표시된다 이는 이상적인 조향 패턴의 예로서 어레이의 응답이 이상적인 표적 인 s s에 맞춰져 있다[2] 그러나 실제로는 표시된 null을 조향함으로써 극복해야 할 간섭이 결정론적이 아니라 본질적으로 통계적이기 때문에 이는 지나치게 단순화된다.[2] 이것이 바로 STAP가 적응적 기법이어야 하는 것이다. 이러한 이상적인 예에서도 일반적으로 우리는 2-D 각도-도플러 평면을 이산점에서 조향하여 잠재적 표적(그림에 나타낸 2-D sinc 주엽의 위치를 이동)을 탐지하고 우리 시스템의 각 범위 빈에 대해 그렇게 해야 한다.

기본 기능 다이어그램은 오른쪽에 표시된다. 각 안테나의 경우 일반적으로 다운 변환 및 아날로그-디지털 변환 단계가 완료된다. 그런 다음 각 조향 안테나 채널에 PRI 길이 지연 요소가 있는 1-D FIR 필터를 사용한다. 사전순으로 주문한 W 의 무게는 STAP 문제에서 해결해야 할 자유도다. 즉, STAP는 안테나 어레이에 대한 최적의 가중치를 찾는 것을 목표로 한다. 간섭 공분산 행렬, {에 대해SINR을 최대화하는 최적 가중치가 다음과 같이 계산됨을 나타낼 수 있다.

여기서 은(는) SINR에 영향을 주지 않는 스칼라이다.[2] 최적의 검출기 입력은 다음을 통해 제공된다.

여기서 (는) 입력 데이터의 공간 시간 스냅숏이다. STAP의 주요 난이도는 일반적으로 알려지지 않은 간섭 공분산 인 R 를) 위해 해결하고 뒤집는 것이다[1] 간섭 공분산 행렬이 잘못된 조건일 때 다른 난이도가 발생하여 반전값이 숫자로 불안정하다.[5] 일반적으로 이 적응형 필터링은 각 관심 대상(각도플러 좌표)에 대해 시스템의 모호하지 않은 범위 빈 각각에 대해 수행되어야 하므로 계산 부담이 크다.[4] 조향손실은 조향 벡터 를 사용하여 샘플링한 2-D 각도 도플러 평면의 포인트 중 하나에 정확히 도달하지 않을 때 발생할 수 있다[1]

접근

다양한 접근법은 분류법을 [7]처리하거나 데이터 공간/데이터 소스를 단순화함으로써 세분화될 수 있다.[2]

직접 방법

최적의 솔루션은 안테나 요소의 적응 필터를 처리하여 모든 자유도를 사용하는 것이다. 적응형 직접 방법의 경우, SAMI(Sample Matrix Inversion)는 실제 간섭 공분산 행렬 대신 추정된(샘플) 간섭 공분산 행렬을 사용한다.[8] 이는 실제 간섭 공분산 행렬이 실제로 알려져 있지 않기 때문이다.[1] 만약 어떤 수단으로도 알려져 있다면, 그것은 추정될 필요가 없으며, 최적의 체중은 고정되어 있다. 이를 데이터 독립 변동이라고 부르기도 한다. 데이터 종속 변동은 데이터로부터 간섭 공분산 행렬을 추정한다. MIMO 통신 시스템에서는 훈련 순서를 통해 이 작업을 수행할 수 있다.[5] 밀폐 검출기는 공분산 행렬이 완벽하게 알려져 있고 다음과 같이 정의될 때 제공된다.

그 간섭에 대해 가설 아래의 kt h{\displaystyle k^{월}}범위 세포 SMI, kt h{\displaystyle k^{월}}범위 전지를 stati에 따라 구성되는 간섭 공분산 행열은, H0{\displaystyle H_{0}}.[1]은 어디서)k{\displaystyle x_{k}}은 시-공간 스냅숏 통계다.stics 간섭 소음, 잡음 및 재머의 추정치는 다음과 같다.[4]

여기서 m 범위 셀의 입력 프로세서에서 얻은 교육 데이터다. 따라서 원하는 범위 셀을 둘러싼 공간 시간 스냅샷의 평균을 구한다. 원하는 범위 셀 공간 시간 스냅샷은 통계 미백 방지를 위해 일반적으로 제외(많은 추가 셀 또는 "보호 셀"과 함께)된다는 점에 유의하십시오.[1]

직접적 방법의 주요 문제는 많은 자유도(많은 수의 원소 또는 펄스)에서 형성된 행렬의 추정 및 뒤집기와 관련된 큰 계산 복잡성이다.[1] 또한 샘플을 사용하여 R 를) 추정해야 하는 방법의 경우 특정 오류를 달성하는 데 필요한 샘플 수는 간섭 공분산 행렬의 치수성에 크게 의존한다.[4] 결과적으로, 고차원 시스템의 경우, 이것은 도달할 수 없는 수의 모호하지 않은 범위 셀을 필요로 할 수 있다.[1] 또한, 이러한 인접 데이터 셀은 필요한 셀의 수가 많은 경우( N 최적의 클라이어보얀트 STAP에서 3dB SINR 성능 저하에 대해서는 거의 좋은 가정은 아닌 범위의 함수로 고정 통계량을 포함해야 한다.[2][1]

감소된 순위 방법

감소된 순위 방법은 데이터의 치수성 또는 간섭 공분산 행렬의 순위를 감소시킴으로써 직접 방법의 계산 부담을 극복하는 것을 목표로 한다.[2] 이는 빔을 형성하고 빔 공간에 STAP을 수행함으로써 달성될 수 있다.[7] 빔 스페이스에서 도플러 전/후 방법을 모두 사용할 수 있다. 또한 전체 안테나 요소 입력에 포스트 도플러 방법을 사용하여 이 치수에서의 데이터를 줄일 수 있다. 대표적인 예가 이동 위상 중심 안테나(DPCA)로, 빔 스페이스 프리 도플러(Pre-Doppler)의 데이터 독립형 STAP의 일종이다.[7] 목표는 공중 레이더가 도플러 없이 잡음이 나타나도록 개별 시간에 걸쳐 움직일 때 빔이 정지해 보이도록 빔포밍을 수행하는 것이다.[2] 그러나 알고리즘이 반환된 데이터에 적응하지 못하기 때문에 위상 오류는 상당한 저하를 초래할 수 있다.[2] 간섭 공분산 행렬의 순위를 줄이기 위해 다른 많은 방법을 사용할 수 있으며, 따라서 감소된 순위 범주의 모든 방법은 반전되는 공분산 행렬을 단순화하는 것으로 생각할 수 있다.

도플러 후 방법은 길이 개별 적응 필터( N 적응 필터 문제)로 STAP 를 분해한다.[2] 고정 도플러 처리를 수행함으로써 적응형 필터는 공간만 된다.[2] 대상 응답은 이미 지정된 각도 도플러 위치로 조향되므로, 이 지점을 둘러싼 여러 도플러 빈과 각도를 사전 처리하여 치수성을 줄일 수 있다.[4] 적응형 프로세서의 치수성을 줄이는 것 외에도, 이 양은 치수 의존적이기 때문에 간섭 공분산 행렬을 추정할 때 필요한 훈련 데이터 프레임의 수를 감소시킨다.[2]

이러한 방법은 데이터 치수성을 감소시키기 때문에 본질적으로 차선책이다.[1] 주로 SINR 손실을 중심으로 한 Clairvoyant STAP(간섭 공분산 매트릭스 및 대상 조향 벡터에 대한 완벽한 지식을 갖춘 직교)에 대해 감소된 순위 방법과 추정된 직접 방법의 성능을 비교하는 여러 가지 기법이 있다.[1] 그러한 예로는 다음과 같다.

여기서 우리는 부최적 가중치 로 평가한 SINR과 최적 가중치 로 평가한 SINR의 비율을 취하였다[1] 일반적으로 이 양은 통계적이며 평균 SINR 손실을 찾기 위해 예상해야 한다. Clairvoyant SINR 손실은 또한 시스템 SNR에 대한 최적 SINR의 비율을 취함으로써 계산될 수 있으며, 간섭으로 인한 손실을 나타낸다.[1]

모델 기반 방법

공분산 간섭 행렬의 구조를 강제 또는 이용하려는 모델 기반 방법들도 있다. 이러한 방법 중 더 일반적으로 적용할 수 있는 것은 공분산 테이퍼 행렬 구조다.[2] 목표는 간섭을 콤팩트하게 모델링하는 것이며, 이 시점에서 주성분 기법이나 대각하중 SMI를 사용하여 처리할 수 있다(거절 전 매트릭스를 안정화시키기 위해 작은 규모의 랜덤 대각 행렬이 추가된다).[2] 이 모델링은 간섭 하위 공간 누출(ISL)을 장식하는 추가적인 장점을 가지고 있으며 내부 클러터 모션(ICM)에 내성이 있다.[2] 주성분법은 우선 주성분 분석을 적용하여 지배적인 고유값과 고유 벡터를 추정한 다음 공분산 테이퍼를 적용하고 추정된 소음층을 추가한다.

where is the eigenvalue estimated using PCA, is the associated eigenvector estimated using PCA, implies element-by-element multiplication of matrices B B 추정 공분산 행렬 테이퍼, 2}}개는 추정 소음층이다.[2] 공분산 테이퍼 의 추정은 간섭 환경을 모방하려는 기본 모델의 복잡성에 따라 복잡할 수 있다. 독자는 이 특정 주제에 대한 더 많은 정보를 볼 것을 권장한다. 이 테이퍼를 충분히 모델링한 후에는 다음과 같이 CMT의 보다 단순한 SMI 적응에도 적용할 수 있다.

여기서 ~ S (는) 대략적인 직접 방법으로 볼 수 있는 일반적인 SMI 추정 행렬이고, 대각하중계수이며 I {\ I 적절한 크기의 ID 행렬이다. 이는 SMI가 표준 SMI 기술보다 평균적으로 더 적은 수의 레인지 빈을 사용하는 표준 SMI 방법을 개선하기 위한 것이라고 보아야 한다. 훈련 데이터에 사용되는 표본이 적기 때문에 행렬은 대각선 하중의 형태로 안정화를 요구하는 경우가 많다.[2]

보다 제한적인 예로는 Toeplitz 구조를 강제하기 위한 간섭 모델링이 포함되며, 이 구조를 이용하여 처리와 관련된 계산 복잡성을 크게 줄일 수 있다.[2] 그러나 이러한 방법은 모델-미스매치로 인해 어려움을 겪을 수 있으며, 또는 모델 장착 문제(토플리츠 또는 블록-토플리츠 매트릭스에 장착하는 비선형 문제 등)와 주문 추정에 의해 계산적 절감이 실행되지 않을 수 있다.[2]

최신 애플리케이션

거의 40년 가까이 존재했음에도 불구하고, STAP는 현대적인 응용 프로그램을 가지고 있다.

MIMO 통신

분산 채널의 경우 다중 입력 다중 출력 통신은 STAP 솔루션을 공식화할 수 있다. 주파수 선택적 채널 보상은 STAP를 사용하는 SISO 시스템의 전통적인 등가화 기법을 확장하는데 사용될 수 있다.[5] MIMO 수신기에서 전송된 신호 을(를) 추정하려면 다음과 같이 가중치 W~ {\ \mathbf 을(를) 사용하여 시간 입력 Z~ {\}에 선형 가중치를 부여할 수 있다

평균 제곱 오차(MSE)를 최소화한다.[5] 교육 시퀀스 ~ 에 STAP 계수 추정치는 다음과 같다[5]

미모 레이더

STAP는 변형된 SIMO 레이더 STAP 기법을 사용하여 MIMO 레이더의 공간 해상도를 향상시키기 위해 확장되었다.[9] MIMO 레이더 가상 어레이에 의해 생성된 방해물-클러터 하위 공간의 큰 순위 때문에 표준 기법에서 벗어나는 새로운 알고리즘과 제형이 요구되며,[9] 여기에는 일반적으로 MIMO 간섭 공분산 매트릭스의 블록 대각 구조를 활용하여 큰 매트릭스 역전 문제를 작은 것으로 분해하는 것이 포함된다. In comparison with SIMO radar systems, which will have transmit degrees of freedom, and receive degrees of freedom, for a total of , MIMO radar systems have degrees of freedom, allowing for much greater adaptive spatial 잡동사니 완화에 대한 [9]해결책

참고 항목

참조

  1. ^ a b c d e f g h i j k l m n o Melvin, W.L., A STAP 개요, IEEE 항공우주 및 전자 시스템 매거진 – 특별 자습서 발행, 제19권, 제1호, 2004년 1월, 페이지 19-35.
  2. ^ a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z Guerci, J.R., Artech House Publishers, 2003년 Radar를 위한 Space-Time Adaptive Processing. ISBN1-58053-377-9.
  3. ^ Richards, M.A., Scheer, J.A. 및 Holm, W.A., 현대 레이더의 원리, SciTech 출판, 2010. ISBN 1-89112-152-9
  4. ^ a b c d e 리차드, M.A., 레이더 신호 처리의 기초, 맥그로힐 교육, 2014. ISBN 0-07179-832-3.
  5. ^ a b c d e f Bliss, D.W. and Gobindasamy, S., Adaptive Wireless Communications: MIMO Channels and Networks, Cambridge University Press, 2013. ISBN 1-10703-320-9.
  6. ^ D.E.와 Merserau, R.M., 다차원 디지털 신호 처리, 프렌티스 홀 신호 처리 시리즈, 1984. ISBN 0-13604-959-1.
  7. ^ a b c Ward, J, 항공 레이더에 대한 Space-Time Adaptive Processing, IEE Colorquium on Space-Time Adaptive Processing (참조 번호 1998/241), 1998년 4월, 페이지 2/1–2/6.
  8. ^ Van Trees, H. L., Optimum Array Processing, Wiley, NY, 2002.
  9. ^ a b c Li, J, Stoica, P, MIMO 레이더 신호 처리, John Wiley & Sons, 2009. ISBN 0-47017-898-1

추가 읽기

  • 브레넌, L.E.S. 리드, 적응 레이더 이론, IEEE AES-9, 페이지 237–252, 1973
  • Guerci, J.R., Artech House Publishers, 2003년 Radar를 위한 Space-Time Adaptive Processing. ISBN 1-58053-377-9
  • Klemm, Richard, IEE 출판사의 공간 적응 처리 원리, 2002. ISBN 0-85296-172-3
  • Klemm, Richard, IEE 출판사, 2004. ISBN 0-85296-924-4
  • Melvin, W.L., A STAP 개요, IEEE 항공우주 및 전자 시스템 매거진 – 특별 자습서 발행, 제19권, 제1호, 2004년 1월, 페이지 19-35.
  • Michael Parker, Radar Basics Part 4: 공간 적응형 처리, EETimes, 2011년 6월 28일