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MATLAB空时自适应信号处理（STAP）杂波抑制与改善因子仿真系统
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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
- 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。 - 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。 - 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
