| Ø阵元误差影响
当没有距离模糊时，阵元误差的大小对检测性能的影响不大,如图1(c)所示。当有距离模糊时，阵元误差引起了很严重的性能恶化，如图1(d)所示。所以必须减小距离模糊。在机载情况下，距离模糊情况并不严重，因此阵元误差的影响不大，但在星载情况下，必须要关注阵元误差的问题，努力减小距离模糊。免费论文参考网。
Ø地球自转的影响
首先考虑没有距离模糊的情况。正如前面对谱的分析一样，没有距离模糊时，杂波谱没有展宽，只出现了位置偏移。从图1(e)可以看出MDV也没有什么变化，只是凹口位置发生了变化。当考虑距离模糊时，模糊数为34，这时的杂波自由度剧烈增加，而处理器的自由度不够抑制杂波了，引起了性能的急剧恶化，如图1(f)。因此要想办法减小距离模糊，同时要增加阵元数，才能提高性能。免费论文参考网。
3.2降维STAP性能
由于实际运算量的原因和估计杂波自相关阵的训练数据不足的原因，杂波抑制算法从最优STAP发展到了降维STAP。下面将研究几种降维STAP在星载双基地情况下的性能，其中杂波自相关阵都采用估计的方法得到，并用最优STAP作为性能的上界。对以下几种算法进行分析：1)采用全部阵元和脉冲(AMP)；2)Adjacent-bin-Post Doppler (ADC)；3)PRI-Staggered-Post Doppler (PSPD)；4)JDL；5) Displaced-filter beamspace post-Doppler (DBPD)。其中前3种方法，由于采用了全部阵元的自由度和部分时域脉冲的自由度，因此叫做阵元域的自适应处理。而后两种算法只采用了部分阵元和部分脉冲做自适应处理，叫做波束域的自适应处理。在阵元域，算法3比算法2的运算量大一些，性能通常也要好一些。在波束域，算法5比算法4 运算量要大一些，性能也要好一些。而AMP算法是所有算法中运算量最大的。
为了更适应实际情况中的处理，后面的各种算法都考虑在子阵级自适应处理的基础上进行。采用20个子阵，每个子阵10个阵元，脉冲数为8，此时需要的训练数据为320个。当杂波训练数据足够多时，由图2(a)可以看出，此时AMP方法性能是很好的，其他几种降维方法也不错。该仿真没有考虑地球自转的情况，那么在单基地情况下杂波是平稳的。因此在杂波训练数据足够的情况下，各种算法性能都较好。但当训练数据不足的时候，由图2(b)看出，利用全阵元全脉冲的AMP方法性能下降最多，其他的STAP方法性能下降要少的多。由图2(c)还可以看出，当JDL选取得自由度增加时，性能还能进一步提高。DBPD也可以得出类似的结论。
  
(a) 训练数据足够 (b)训练数据不足(c)JDL算法性能
图2 天基基地天基雷达降维STAP性能
4 结论
综前所述，在地球自转、阵元误差、距离模糊和杂波内部运动等非理想因素下，STAP性能将下降，因此要努力减小距离模糊和阵元误差；受杂波训练数据个数和系统运算复杂度的约束，一般考虑在子阵基础上采用降维STAP；在训练数据足够时，各种降维算法性能相差不大。但一旦训练数据不足，阵元域降维方法性能下降很快。单基地天基雷达系统的STAP算法对天基杂波抑制性能的仿真研究的结果能够为天基雷达信号处理系统的设计提供一定参考。
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