초록
본 논문은 space-time adaptive processing(STAP)의 불균일한 클러터 환경에 의한 성능 저하를 극복하기 위하여 제시된 다양한 기술에 대하여 성능 분석을 하였다. 불균일한 클러터에 의한 이상치(outlier)를 제거하는 기술인 nonhomogeneity detector(NHD)의 성능 향상을 위해, 다수의 이상치가 존재할 때 기존의 inner product(IP) 혹은 generalized inner product(GIP)보다 좋은 성능을 보여주는 projection statistics(PS)를 적용하였다. 또한, 중위수를 이용한 간섭 공분산 행렬의 예측 방법과 기존의 예측 방법에 따른 성능 분석을 하였다. 시뮬레이션을 통하여 STAP성능 분석을 한 결과, 중위수를 이용한 간섭 공분산 행렬의 예측 방법이 NHD 방법에 구애를 받지 않고 signal to interference plus noise ratio(SINR) 손실, MSMI를 이용한 단일 혹은 다수의 목표물 검출 모두 기존의 간섭 공분산 행렬의 예측 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
We analyze the performance of various techniques to overcome degradation of performance of STAP caused by nonhomogeneous clutter. The performance of NHD that used to eliminate outliers from nonhomogeneous clutter is improved by using the projection statistics(PS) that is robust to multiple outliers. The method of clutter covariance matrix estimation using a median value and the conventional method are also investigated and then compared. From the simulation results of STAP, the method of clutter covariance matrix estimation using a median value shows better performance than the conventional method for the calculation of the SINR loss, and MSMI for the single target and the multiple targets regardless of the NHD methods.