前言
在现代战争中，掌握制空权是取得战争胜利的重要保证。机载雷达由于以飞机作为平台，克服了地球曲率的影响，解决了地基雷达存在的低空探测盲区问题，并且可以灵活、快速地部署在所需要的地方，因而受到世界各军事强国的广泛重视。由于机载雷达通常处于下视工作状态，加上雷达平台的运动效应，一方面导致杂波分布范围广、强度大； 另一方面导致杂波谱中心发生平移，杂波频谱显著展宽，使得运动目标常淹没在杂波中，机载雷达的目标检测性能受到严重影响。相对于地基雷达，机载雷达面临着更为复杂和严重的杂波抑制问题。由于杂波多普勒频率是由载机的运动引起的，因此机载雷达的杂波具有显著的空时二维耦合特性，导致机载雷达杂波抑制在一定程度上属于空时二维滤波问题。目前，空时自适应处理（STAP）理论、方法与技术的研究已引起国际上相关领域学者和专家的高度重视与广泛关注。
STAP技术自Brennan等人于1973年提出至今已经有了50年的研究，在原理和降维降秩处理方法方面取得了重要突破和进展，成为一个具有较为坚实理论基础的实用新技术领域。对这一技术的研究主要是围绕机载预警（AEW）雷达展开的，其核心问题是有效地抑制杂波和干扰，同时该技术也正在被广泛地应用到星载/舰载雷达、超视距雷达、通信、声呐和地震预测等领域。
现阶段该技术研究的热点和难点是非均匀和非平稳环境下的STAP杂波抑制以及复杂电磁环境下的杂波和干扰同时抑制问题。前者主要研究在非均匀和非平稳环境下，由于缺乏足够的与待检测样本中杂波独立同分布（I.I.D.）的训练样本，常规统计STAP方法性能急剧下降的问题； 后者主要研究复杂电磁环境下新样式干扰与强杂波信号混合在一起，二者相互影响，导致传统空域自适应抗干扰方法和空时自适应杂波抑制方法性能下降的问题。此外，当将STAP技术应用于共形阵、双基地、端射阵和MIMO等新体制机载雷达时，由于天线非线性、收发分置、互耦误差和波形分集等将不可避免地遇到一些新的挑战性难题，如何解决这些难题也是STAP领域的热点研究方向之一。
为了便于广大科技工作者全面掌握和研究STAP理论与技术，我们在2000年出版的专著《空时自适应信号处理》的基础上，一方面为了增加系统性，补充了机载PD雷达的相关基础知识； 另一方面增加了作者近十余年的最新研究成果，包括降秩STAP、误差情况下的STAP、干扰环境下的STAP、非平稳STAP、非均匀STAP、STAP单脉冲估计，以及共形阵、双基地、端射阵和MIMO等新体制机载雷达STAP。
本书共分为22章，各章主要内容如下：
第1章从STAP方法和实验系统两个方面综述了机载雷达STAP技术的发展现状，并介绍了STAP技术在实际雷达装备上的应用情况。
第2章介绍了机载PD雷达基础知识，包括信号频谱特性、杂波特性、杂波与目标频谱间的关系、距离模糊、多普勒模糊、距离速度二维盲区图、三种工作模式和主要技战术指标等，使读者能够掌握和了解STAP领域的专业基础知识。
第3章建立了DPCA技术的统一模型，讨论了统一模型与具体DPCA方法之间的关系，分析了传统DPCA方法的杂波抑制性能及其局限性。
第4章建立了相控阵机载雷达空时杂波模型，包括机载雷达发射和接收过程、天线模型、空时杂波信号和杂波协方差矩阵等，在此基础上从空时轨迹、功率谱、特征谱和距离多普勒轨迹等角度分析了杂波分布特性。本章内容是研究STAP理论与方法的基础。
第5章介绍了空时最优处理器和空时自适应处理器的基本原理，并阐述了衡量STAP方法性能的诸多测度，包括空时自适应方向图、输出SCNR、SCNR损失、改善因子和最小可检测速度等。
第6章从统一理论的角度介绍了降维STAP。首先指出了全维STAP方法存在的局限性，然后给出了降维STAP方法的统一理论，并分析了全维STAP权矢量特性和降维矩阵的选取准则，最后简要给出了降维STAP方法的分类。此外，本章还给出了局域杂波自由度的概念。
第7~11章介绍了阵元脉冲域、阵元多普勒域、波束脉冲域、波束多普勒域等四类降维STAP方法的基本原理、实现过程、局域自由度、典型实现方式和杂波抑制性能，比较了各类降维方法在不同阵列安置方式下的性能以及运算量，并指出了降维STAP方法存在的问题。
第12章介绍了降秩STAP。首先从广义旁瓣相消结构的角度给出了降秩STAP方法的统一模型，在此基础上介绍了典型降秩STAP方法的基本原理，并分析了各种方法的异同点。
第13章分析了误差情况下的STAP方法性能。建立了空域误差和时域误差信号模型，分析了通道间固定的幅相误差、通道间随机的幅相误差、阵元位置误差和杂波内部运动等对STAP方法性能的影响。
第14章研究了干扰环境下的STAP。建立了机载雷达空时干扰信号模型，分析了压制噪声干扰、噪声卷积干扰、随机移频干扰和延时转发干扰的特性，提出了基于干扰来向估计的机载雷达干扰和杂波同时抑制方法，该方法从杂波空时功率谱角度准确估计干扰来向，并据此形成干扰辅助波束，最后通过STAP处理实现干扰和杂波的有效抑制。
第15章研究了非平稳STAP。首先介绍了非平稳杂波的来源，然后分析了非平稳杂波的分布特性，最后分别从非平稳杂波补偿、俯仰维信息利用和自适应分区等角度提出了三种有效的非平稳STAP方法。其中，补偿类方法在一定程度上能够实现非平稳杂波的有效抑制，但是在主杂波区存在一定的性能损失； 基于俯仰维信息的近程杂波抑制方法不受先验知识的影响，可以获得稳健的杂波抑制性能； 基于自适应分区的非平稳杂波抑制方法通过分区处理可实现全距离域和全速度域目标的有效检测，且运算量较小，是一种便于工程实现的非平稳STAP方法。
第16章研究了非均匀STAP。首先介绍了非均匀杂波的分类，然后建立了非均匀杂波环境下的机载雷达信号模型，并分析了非均匀环境对STAP性能的影响，最后分别针对功率/频谱非均匀和干扰目标环境提出了两种有效的非均匀STAP方法，即加权相关固定点迭代协方差矩阵估计方法和循环训练样本检测对消（CTSSC）非均匀检测器。其中，加权相关固定点迭代协方差矩阵估计方法通过自适应加权的方式将所有训练样本用于杂波协方差矩阵的估计，避免了样本挑选造成的训练样本损失； CTSSC非均匀检测器在实现对干扰目标有效抑制的同时，运算量较小，便于实际工程应用。
第17章研究了共形阵机载雷达STAP。首先建立了共形阵机载雷达的杂波信号模型，然后分析了不同共形阵天线的杂波分布特性，最后提出了一种共形阵机载雷达四维空时杂波谱自适应补偿方法（4DSTC）。4DSTC方法首先将共形阵接收子阵变换为虚拟等效均匀线阵，其次利用滑窗处理估计各距离单元的回波协方差矩阵，并估计其四维杂波功率谱，再次对近程非平稳杂波区数据进行补偿，参考单元为最远不模糊距离处，最后基于补偿后的数据估计杂波噪声协方差矩阵并进行STAP处理。
第18章研究了双基地机载雷达STAP。首先建立了双基地机载雷达的杂波信号模型，然后分析了典型双基地配置情况下的杂波分布特性，最后提出了一种基于自适应分段的空时补偿STAP方法。该方法利用无距离模糊的第一个脉冲数据对回波进行自适应分段，然后通过空时滑窗处理估计杂波空时峰值谱中心，最后分段补偿并进行STAP处理。
第19章研究了端射阵机载雷达STAP。首先建立了端射阵机载雷达的杂波信号模型，然后分析了杂波分布特性以及互耦的影响，最后提出了一种基于协方差矩阵重构的自适应互耦补偿方法（AMCC）。该方法首先通过回波数据自适应估计端射面阵的归一化阻抗矩阵，其次利用互耦补偿矩阵对互耦导致的导向矢量失配进行补偿，再次利用估计得到的归一化阻抗矩阵和系统参数构造杂波协方差矩阵，最后进行空时自适应处理。
第20章研究了机载MIMO雷达STAP。首先建立了机载MIMO雷达回波信号模型，比较了机载MIMO雷达与机载SIMO雷达的优缺点，然后给出了机载MIMO雷达的杂波自由度估计公式，研究了基于空时采样矩阵的杂波协方差矩阵构造方式，最后提出了一种机载MIMO雷达空时自适应杂波抑制方法。该方法基于空时采样矩阵形成杂波协方差矩阵，仅利用单个待检测样本即可获得良好的杂波抑制性能，且运算量低，适用于极端非均匀杂波环境。
第21章研究了机载雷达空时自适应单脉冲估计。首先阐述了最大似然估计的基本原理，推导了经典单脉冲估计方法与最大似然估计的关系，其次介绍了广义单脉冲估计方法和约束类单脉冲估计方法的基本原理，最后提出了一种基于多差波束的自适应迭代单脉冲估计方法，并分析了克拉美罗界和单脉冲比分布。该方法通过虚拟差波束构造、导数/零点约束和迭代自适应处理等步骤有效提升了杂波环境下的目标参数估计性能。
第22章对STAP技术的未来发展进行了展望。
从最初动意撰写该部专著开始，历经了近3年的时间，期间我们克服了种种困难，在大家的不懈努力之下，终于完成了该部著作。本书的特点是： ①系统性强。为了让读者能够更容易地进入STAP技术的科学大门，我们专门增加了机载PD雷达相关知识的介绍，增强了整部书的可读性和系统性。②创新性强。在撰写过程中，我们在介绍传统经典方法的同时侧重最新STAP成果的介绍和阐述，例如第3、12~21章便是我们近些年在STAP领域的最新研究成果，其中部分成果已在实际雷达装备中得到了应用，显著提升了雷达的目标检测性能。③可读性强。本书着重从物理概念和图形出发去描述STAP现象，解释机理，尽可能避免冗长的公式推导。
本书的主要内容是作者近20年来在STAP领域科研学术和教学成果的系统性总结。但是由于本研究方向发展迅猛，特别是在与新体制机载雷达装备应用相结合过程中遇到了许多实际问题，限于篇幅本书难以一一展开论述和讨论。此外，限于作者水平，书中还存在诸多不足之处，恳请读者批评指正。作者已分别开发了机载雷达回波数据仿真模型库和STAP算法库，涵盖了本书中涉及的所有机载雷达回波模型和STAP方法； 同时作者建立了机载雷达数据库，包括我国所有现役预警机雷达实测数据和本书所涉及的新体制机载雷达仿真数据，这为STAP技术的深入研究和新一代机载预警雷达的研制提供了有力的数据支撑。
作为教师的我们，深刻体会到，一本教材也好，一本学术专著也好，不经过教学的磨砺，不经过学生的检验与挑剔，是很难达到完美，不出错误的。本书前12章的大部分内容作者已在研究生“机载雷达信号处理”课程中给学生讲授过多次，学生发现了一些错误，提出了很好的修改意见，这些都为本部专著的撰写提供了重要帮助。
本书许多内容是作者所在的空军预警学院STAP课题组共同研究的结果。我们要特别感谢课题组的段克清博士、高飞博士、袁华东博士、许红博士、张柏华博士、张西川博士、杨海峰博士、王泽涛博士、李昕哲博士、陈威博士、侯铭博士、李永伟硕士、彭晓瑞硕士、陈功硕士、黄辉硕士、毛辉煌硕士、董文娟硕士、沈伟硕士和张吉建硕士等，他们在STAP领域做了大量富有成效的工作。同时也要感谢雷达兵器运用工程军队重点实验室陈辉教授、陈建文教授、陈风波副教授、戴凌燕副教授、王安乐副教授、刘维建副教授和柳成荫讲师等。还要特别感谢廖桂生教授和张良研究员给本书提出的宝贵意见和建议。
作者
2023年6月
