Resumen

Este trabajo presenta algoritmos de procesamiento adaptativo espacio-temporal asistido por conocimiento (KA-STAP) que explotan el clutter dominante de bajo rango y las propiedades de la geometría del array (LRGP) para aplicaciones de radar aéreo. La idea central es explotar el subespacio de clutter que sólo está determinado por los vectores de dirección espacio-temporales, empleando el enfoque de ortogonalización de Gram-Schmidt para calcular el subespacio de clutter. Los resultados de la simulación ilustran la eficacia de los algoritmos propuestos.

• Materias:Redes de telecomunicaciones Radiofrecuencia Radar Teoría de Antenas Dieléctricos
• Subjects:Telecommunications networks Radio frequency Radar Antenna theory Dielectrics
• Palabras claves:subespacio de desorden, propiedad de la geometría del conjunto, aplicación del radar aerotransportado, enfoque de ortogonalización de Schmidt, vector de dirección temporal, procesamiento adaptativo, ideas centrales, algoritmo propuesto, desorden dominante, resultados de la simulación
• Keywords:clutter subspace, array geometry property, airborne radar application, schmidt orthogonalization approach, time steering vector, adaptive processing, core ideas, proposed algorithm, dominant clutter, simulation results