Xử lý tối ưu là quá trình làm cực đại hoá tỷ số tín hiệu trên nhiễu cộng tạp âm của một tín hiệu nhất định và đóng vai trò quan trọng trong quá trình xử lý thích nghi. Bộ xử lý không gian- thời gian tối ưu đồng thời xử lý tối ưu tín hiệu trong cả 2 miền thời gian và không gian.
Vì xử lý không gian- thời gian tối ưu là một khâu cơ bản trong quá trình xử lý tín hiệu không gian- thời gian thích nghi STAP (Spatial Temporal Adaptive Processing), cho nên chúng ta xem xét trước hết về STAP. Cơ sở lý thuyết của vấn đề này là xử lý mảng và xử lý tín hiệu nhiều chiều, đã được đưa ra từ những năm 1970, nhưng phải đến mãi những năm gần đây nó mới được phát triển mạnh và có các ứng dụng hữu ích do có sự hỗ trợ của công nghệ máy tính.
Hình 2.2 là một sơ đồ khối tổng quát của bộ xử lý không gian- thời gian thích nghi tuyến tính (tín hiệu đầu ra là tổ hợp tuyến tính của tín hiệu đầu vào với các trọng số).
Các khối chính của sơ đồ này bao gồm:
- Tập hợp dữ liệu: Bao gồm các khâu thu nhận dữ liệu, giải điều chế, biến đổi A/D…Dữ liệu được thu thập đồng thời theo 2 chiều. Theo chiều không gian, dữ liệu lấy mẫu tín hiệu không gian bởi các mảng cảm biến. Trên thực tế dạng hình học của mảng các cảm biến có thể là bất kỳ, song đa số các trường hợp nhằm đơn giản hoá khi phân tích và thiết kết, người ta thường chọn dạng mảng tuyến tính cách đều ULA. Tín hiệu thu được từ mỗi cảm biến gọi là 1 kênh, được đưa qua một đường dây trễ gồm nhiều khâu, tạo thành luồng dữ liệu theo thời gian. Kết cấu của đường dây trễ (độ trễ mỗi khâu, trọng số,…) quyết định các đặc tính tần số của đường dây trễ như các mạch lọc tần số. Các mạch lọc đường dây trễ hay được dùng là bank lọc Doppler.
- Ước lượng nhiễu: Xử lý các dữ liệu thông tin. Đánh giá tín hiệu đầu ra so với các tiêu chí đã định. Đưa ra các thông số cần thiết làm cơ sở xác định giá trị các trọng số.
- Tính toán các trọng số: Thực hiện tính toán các trọng số, thực chất là giải một hệ các phương trình tuyến tính. Trong đó nhất thiết thực hiện 1 trong 2 thuật toán nặng nề nhất là: hoặc là phải nghịch đảo ma trận hiệp biến nhiễu, hoặc là phải xác định ma trận hình chiếu trực giao, tuỳ theo việc lựa chọn thiết kế. Khi kích thước của các ma trận này lớn, tuỳ theo kích thước của dữ liệu đầu vào, thì các thuật toán này trở nên rất phức tạp và chiếm nhiều thời gian của quá trình xử lý.
- Mạch lọc không gian- thời gian: Đây là phần cấu trúc cơ bản quan trọng nhất của bộ xử lý không gian- thời gian thích nghi. Các kết cấu này quyết định cách thực hiện xử lý tín hiệu của bộ xử lý. Phần này có thể bao gồm cả khối biến đổi không gian con sẽ được trình bày trong chương sau. Các tính toán phải thực hiện ở trong phần này rất đơn giản, chỉ bao gồm các khối cộng và nhân, nhưng có số lượng rất lớn, phụ thuộc vào khối lượng dữ liệu đầu vào.
Như vậy việc thực hiện các tính toán phức tạp và nặng nề nhất của bộ xử lý không gian- thời gian thích nghi nằm trong 2 khâu tính toán trọng số và mạch lọc không gian- thời gian. Hai khâu này chính là bộ xử lý không gian-
thời gian tối ưu.
Bộ xử lý không gian- thời gian thích nghi được ứng dụng trong các hệ thống radar thực với mảng antenna có thể lên đến N=1000 phần tử hoặc hơn nữa, còn số lượng các xung thăm dò dùng để phát hiện mục tiêu cũng có thể lên đến M=1000, khi đó kích thước dữ liệu là NM=106, kéo theo một khối lượng tính toán khổng lồ mà thời gian tính toán, dung lượng bộ nhớ và giá thành không cho phép. Chính vì thế, để không quá phức tạp trong thiết kế và ứng dụng, người ta thường chỉ nghiên cứu các bộ xử lý không gian- thời gian thích nghi tuyến tính. Trong đề tài này, ta chọn một kích thước dữ liệu vừa đủ để tính toán số liệu và mô phỏng là N=24 và M=24.