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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems >Implementing digital terrain data in knowledge-aided space-time adaptive processing
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Implementing digital terrain data in knowledge-aided space-time adaptive processing

机译：在知识辅助的时空自适应处理中实现数字地形数据

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Many practical problems arise when implementing digital terrain data in airborne knowledge-aided (KA) space-time adaptive processing (STAP). This paper addresses these issues and presents solutions with numerical implementations. In particular, using digital land classification data and digital elevation data, techniques are developed for registering these data with radar return signals, correcting for Doppler and spatial misalignments, adjusting for antenna gain, characterizing clutter patches for secondary data selection, and ensuring independent secondary data samples. These techniques are applied to select secondary data for a single-bin post-Doppler STAP algorithm using multi-channel airborne radar measurement (MCARM) program data. Results with the KA approach are compared with those obtained using the standard sliding window method for choosing secondary data. These results illustrate the benefits of using terrain information, a priori data about the radar, and the importance of statistical independence when selecting secondary data for improving STAP performance
机译：在航空知识辅助（KA）时空自适应处理（STAP）中实现数字地形数据时，会出现许多实际问题。本文解决了这些问题，并提出了具有数值实现方案的解决方案。特别是，利用数字土地分类数据和数字高程数据，开发了将这些数据与雷达返回信号配准，校正多普勒和空间失准，调整天线增益，表征杂波斑块以选择辅助数据并确保独立的辅助数据的技术样品。这些技术适用于使用多通道机载雷达测量（MCARM）程序数据为单仓后多普勒STAP算法选择辅助数据。将KA方法的结果与使用标准滑动窗口方法获得的结果进行比较，以选择辅助数据。这些结果说明了使用地形信息，有关雷达的先验数据以及选择独立数据以改善STAP性能时统计独立性的重要性的好处。

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