摘要:直接数据域(Direct Data Domain, DDD)算法通过子孔径平滑技术仅从待检测距离单元获取足够训练样本,可有效抑制孤立干扰,但空、时域孔径损失严重,使空时自适应处理(Space-time Adaptive Processing, STAP)的动目标检测性能严重下降。针对该问题,本文将空时自回归(Space-time Autoregressive, STAR)算法引入到直接数据域算法权矢量求解过程中,提出了一种可有效抗孤立干扰的STAP算法。本文算法与常规DDD算法相比,在低空时孔径损失环境下仍能获得较好性能。仿真结果验证了该算法的有效性。