MATLAB空时自适应信号处理（STAP）杂波抑制与改善因子仿真系统

资 源 简 介

基于MATLAB实现完整的机载雷达空时自适应处理仿真。系统模拟雷达时空信号，构建杂波协方差矩阵，设计最优滤波器，进行杂波抑制并评估改善因子性能。

详 情 说 明

空时自适应处理（STAP）杂波抑制与改善因子性能仿真系统

项目介绍

本项目是一个专用于机载雷达空时自适应信号处理（STAP）性能仿真的MATLAB系统。通过精确模拟雷达平台的运动、天线阵列接收以及地面杂波的散射特性，本项目能够生成包含目标与杂波的空时二维信号，并在此基础上构建杂波协方差矩阵。系统实现了多种STAP算法，用于计算最优自适应滤波权重，并对处理器的杂波抑制性能进行定量评估。核心输出包括改善因子曲线、三维方向图等，为STAP算法的研究和参数优化提供直观、量化的分析工具。

功能特性

• 完整的信号建模：模拟雷达平台、阵列天线及地杂波散射，生成真实的空时二维杂波与目标信号。
• 稳健的协方差矩阵估计：采用样本协方差矩阵估计并结合对角加载技术，确保数值计算的稳定性。
• 多样化的STAP算法：实现最优处理器、降维处理等经典STAP方法。
• 全面的性能评估：通过改善因子曲线、三维方向图等多维度指标，分析不同多普勒和角度条件下的杂波抑制效果。
• 直观的结果可视化：提供特征值分布、处理前后性能对比、目标检测频谱等丰富的图形输出。

使用方法

1. 参数配置：在main.m脚本中，根据注释修改雷达系统、阵列、平台、杂波及目标等相关参数。
2. 运行仿真：在MATLAB命令窗口中直接运行main.m脚本，系统将自动执行完整的STAP仿真流程。
3. 结果分析：程序运行完毕后，将自动生成并显示一系列性能分析图表，用户可据此评估算法性能。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件承载了本仿真系统的核心流程。其主要功能包括：初始化雷达场景与参数、生成空时二维杂波与目标信号数据、估计杂波协方差矩阵并进行必要的正则化处理、实现最优及降维空时自适应滤波算法、计算并绘制改善因子等关键性能指标曲线，以及最终的结果可视化与输出。