In airborn radar system the ground clutter is the most severe interference which must be suppressed to detect moving target. Space-Time Adaptive Processing(STAP) is the extended version of the general adaptive array processing in two dimension. STAP combines signals received from multiple antenna element and from multiple pulses in CPI. The complexity problem and data support for covariance matrix estimation motivates partially adaptive STAP. The non-adaptive preprocessor for reducing the dimension is used. The four types of preprocessor are discussed and the performance is compared to the optimal case.
Another issue is a non-homogeneous interference environment which results in performance degradation. The non-homogeneous environment induces two problem in STAP. One is the data support problem in covariance matrix estimation. The other is the existence of discrete non-homogeneities in primary range cell. For the former, the Non-Homogeneous-Detection is used for selecting homogenous secondary data for good estimation of covariance matrix. To solve the latter problem, the $D^3$ algorithm is considered. As a result, the hybrid algorithm which combines advantages of both JDL and $D^3$ algorithm is discussed. The performance of the JDL only and hybrid algorithm was compared in non-homogeneous environment.
본 논문에서는 항공용 레이다에서 표적을 탐지하기 위해 사용되는 여러가지 STAP알고리즘을 언급한다. 본 논문에서 다루는 레이다는 움직이는 플랫폼에 장착된 것으로, 표적을 탐지하기위해서는 클러터,재머와 같은 간섭 신호를 제거해야한다. 이러한 방해 신호중에서 지면 클러터는 레이다의 운동으로 인해, 도플러와 방위각축 모두에 걸쳐서 존재하므로 가장 제거하기 힘든 신호이다. STAP(Space-Time Adaptive Processing)알고리즘은 일반적인 적응배열신호처리알고리즘을 2차원으로 확장한 것으로, 방해 신호를 2차원적으로 제거함으로써 저속의 표적도 탐지하는 것이 가능하다. STAP 알고리즘을 실제상황에서 사용하기 위해서는 두 가지 논점에 대해 고려해야한다. 첫 번 째는, 계산량의 문제와, 공분산 행렬을 추정하기 위해 필요한 데이타 보급 문제로 인한 자유도 문제이다. 두 번 째로는, 실제 클러터 환경의 non-homogeneous 성질로 인한 성능 저하문제이다.
첫 번째 문제를 해결하기 위해서는 자유도를 적절한 수준으로 줄여야하는데, 이를 위하여 Partially adaptive STAP을 이용한다. 본 논문에서는 이를 위해 4가지의 전처리기를 이용하고 각 알고리즘에 대해 비교하였다. 또 다른 문제는 실제 환경에서의 non-homogeneous한 성질로 인해 발생한다. 이러한 non-homogeneous 성질은 크게 두 가지의 문제를 야기시키는데, 한 가지는 test range cell의 방해신호를 추정하기 위해 필요한 데이타 공급에 관한 문제이고, 다른 한가지는 test range cell에만 존재하는 방해신호이다. 첫 번째 문제를 해결하기 위해서 NHD(Non-Homogeneous Detector)가 사용되는데, 이는 Non-homogeneous한 성질을 가진 range를 구별하여 이를 방해신호를 추정하는데 사용하지 않기 위함이다. test range cell에 존재하는 특정 방해신호를 제거하기 위해서는 $D^3$ 알고리즘이 사용된다. 결과적으로 이 두 개념을 모두 사용한 hybrid 알고리즘은 $D^3$ 알고리즘과 JDL알고리즘의 두 장점을 모두 가지고 있다. Non-homogeneous 환경에서 non-homogeneous 성질을 고려하지 않은 JDL알고리즘과 hybrid 알고리즘을 비교하였다.
