Space-time adaptive processing (STAP) is een techniek die wordt gebruikt bij de verwerking van radarsignalen om de detectie en tracking van doelen te verbeteren in de aanwezigheid van interferentie en ruis. Het gaat om adaptieve algoritmen die de ruimtelijke en temporele diversiteit benutten door gegevens van meerdere antennes of sensorelementen in de loop van de tijd te verwerken. STAP-algoritmen filterden signalen adaptief om ongewenste interferentie en rommel te verwijderen en tegelijkertijd de detectie van gewenste signalen, zoals bewegende doelen, te verbeteren. MATLAB biedt tools en functies om Stap-algoritmen te implementeren en te simuleren, waardoor ingenieurs en onderzoekers de radarprestaties kunnen optimaliseren en betere doeldetectie kunnen bereiken in complexe en uitdagende omgevingen.
Een adaptieve processor verwijst, in de context van signaalverwerking, naar een rekeneenheid of algoritme dat de parameters of configuratie aanpast op basis van veranderende invoergegevens of omgevingsomstandigheden. Adaptieve processors zijn ontworpen om de signaalverwerking te optimaliseren door hun activiteiten dynamisch aan te passen om ruis, interferentie of andere tekortkomingen te minimaliseren en de signaalkwaliteit te maximaliseren. Deze processors maken doorgaans gebruik van adaptieve filtertechnieken, zoals kleinste gemiddelde kwadraten (LMS) of recursieve kleinste kwadraten (RLS), om hun parameters voortdurend bij te werken op basis van de kenmerken van de ingangssignalen. In radar- en communicatiesystemen zijn adaptieve processors van cruciaal belang om de signaalontvangst te verbeteren, fouten te verminderen en de algehele systeemprestaties onder wisselende operationele omstandigheden te verbeteren.
In MATLAB verwijst “STAP” naar ruimte-tijd-adaptieve verwerking, een specifieke techniek die wordt gebruikt bij de verwerking van radar- en sensorarrays. MATLAB biedt uitgebreide toolboxen en functies die speciaal zijn ontworpen voor STAP, waardoor ingenieurs en onderzoekers adaptieve algoritmen voor radarsystemen kunnen ontwikkelen, simuleren en analyseren. Deze tools maken de implementatie mogelijk van algoritmen voor adaptieve bundelvorming, interferentie-onderdrukking en doeldetectie, waarbij gebruik wordt gemaakt van gegevens van meerdere ruimtelijk verdeelde sensoren over verschillende tijdstippen. Matlab-mogelijkheden in STAP vergemakkelijken de optimalisatie van de prestaties van het radarsysteem, waardoor efficiënte signaalverwerking en verbeterde detectiemogelijkheden in complexe en dynamische omgevingen mogelijk worden.