空时自适应信号的分块处理方法技术

本发明专利技术针对雷达接收信号在角度‑多普勒平面的块稀疏性，提供了一种空时自适应信号的分块处理方法，包括以下步骤：步骤1，雷达在待测距离单元邻近单元接收一个快拍数据作为雷达接收信号；步骤2，对雷达接收信号进行空时自适应信号预处理，如角度‑多普勒平面进行离散化处理、构造超完备矩阵等，得到空时自适应信号；步骤3，对空时自适应信号进行分块处理；步骤4，通过块稀疏下的贪婪算法进行块稀疏恢复得到重构的信号并进一步性能分析。本发明专利技术通过利用杂波在角度‑多普勒平面的块稀疏性对空时自适应信号进行分块处理，针对稀疏信号的内在结构更加有效精确的从观测信号中恢复出杂波在角度‑多普勒平面的分布，从而得到重构的信号。

Block processing method for space-time adaptive signals

According to the invention of radar received signal in block sparse Doppler plane angle, provides a block processing method of space-time adaptive signal, which comprises the following steps: 1, at a distance of radar unit adjacent unit receives a snapshot data as the radar receiving signal to be measured; step 2, to air radar receiver signal adaptive signal processing, such as the angle Doppler plane discretization, construct overcomplete matrix, obtained space-time adaptive signal; step 3, the space-time adaptive signal processing block; step 4, block sparse recovery reconstructed signal and further performance analysis by greedy algorithm under sparse block. This invention uses clutter in the block sparsity of plane angle Doppler space-time adaptive signal processing block, according to the internal structure of sparse signal more effectively and precisely from the observed signal recovery in complex distribution of wave angle Doppler plane, resulting in signal reconstruction.

【技术实现步骤摘要】
空时自适应信号的分块处理方法
本专利技术属于空时自适应信号处理，特别是一种根据其在角度-多普勒平面具有块稀疏特性的内在结构设计的空时自适应信号分块处理方法。
技术介绍
当机载雷达下视工作时，面临的最大问题是地杂波的干扰，地杂波不但分布范围广，而且强度相当大，特别是在山区丘陵等地面反射强的地方，地杂波强度尤为大。与此同时，由于载机的飞行运动，处于不同方位的杂波相对于载机的运动速度也是不同的，从而杂波谱被大大展宽，导致目标被淹没在强杂波中而无法分辨，严重影响了机载雷达对目标的检测能力。因此，如何有效抑制杂波对机载雷达的干扰，是机载雷达要解决的重要问题。空时自适应处理(Space-TimeAdaptiveProcessing)技术既利用了多通道天线的空域信息，也利用到了相干脉冲串的时域信息，在二维平面上形成杂波凹口，从而有效抑制了杂波。随着STAP技术的不断发展和优化，现已成为机载雷达中抑制杂波的一项关键技术，而如何在非均匀环境下，实现杂波抑制弱目标识别是STAP的新的课题。基本的压缩感知和稀疏恢复技术应用到空时自适应处理中，虽然可以实现所需的功能，但是仍然存在一些不足之处。经典的基本贪婪算法稀疏恢复虽然运算时间短，但是精度差需要的样本数量多；基于FOCUSS的稀疏恢复虽然精度高但恢复所需要的时间长等。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种空时自适应信号的分块处理方法。实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种空时自适应信号的分块处理方法，包括以下步骤：步骤1、获取雷达接收信号，并对雷达接收信号进行预处理，得到具有快稀疏特性的空时自适应信号；具体为：步骤1-1、获取雷达接收信号，所用雷达的天线阵元个数为N，该雷达在一个相干处理间隔内发射的脉冲数为M，N＜M，该雷达在待测距离单元邻近单元接收1个快拍数据，该数据即为雷达接收信号；其中，N、M均为自然数；步骤1-2、将接收到的雷达接收信号在角度-多普勒平面进行分网格量化，网格量化后的雷达接收信号为空时自适应信号x＝Φγ+n，其中n表示噪声，Φ是构造的大小为MN×NsNd的超完备基矩阵，γ是空时自适应信号在角度-多普勒平面上的复幅度，Ns为多普勒轴被划分的网格数，Nd为轴被划分的网格数；步骤2、将空时自适应信号在角度-多普勒平面上的复幅度γ按照每γNumi(i＝1,2,...γGroups)个元素为一个原子块的规律进行分块处理，其中γGroups为γ的子块个数，γNumi(i＝1,2,...γGroups)为γ的子块长度，分块公式为：其中γT[i](i＝1,2,...γGroups)是大小为γNumi×1的空时自适应信号在角度-多普勒平面上的复幅度γ的原子块；步骤3、将大小为MN×NsNd的超完备基矩阵Φ按照每ΦNumi(i＝1,2,...ΦGroups)个元素为一个原子块的规律按列进行分块处理，其中ΦGroups为Φ的子块个数，ΦNumi(i＝1,2,...ΦGroups)为Φ的子块长度，分块公式为：其中是大小为MN×ΦNumi的超完备基矩阵Φ的原子块；步骤4、将分块后的空时自适应信号在角度-多普勒平面上的复幅度γ和超完备基矩阵Φ带入步骤1中的空时自适应信号x＝Φγ+n中，得到分块后的空时自适应信号本专利技术与现有技术相比，其显著优点为：1)本专利技术对采集到的雷达回波信号构建超完备矩阵基，利用了稀疏的内在结构对超完备矩阵分块处理，缩短稀疏恢复的时间，并且有效地提高了稀疏恢复的精度与稳定性；2)本专利技术的方法有效可靠，稀疏恢复的效果优异。下面结合说明书附图对本专利技术做进一步说明。附图说明图1为本专利技术的实现流程框图。图2为本专利技术雷达单采样下接受信号的三维示意图。图3为本专利技术二维杂波谱网格化及杂波二维谱具有块稀疏性示意图。图4为本专利技术空时杂波信号块稀疏恢复的过程图。图5为本专利技术接受到的信号经过块稀疏恢复方法恢复出的空时杂波谱图。图6为本专利技术接受到的信号稀疏恢复与块稀疏恢复改善因子的比较图。具体实施方式本专利技术的一种空时自适应信号的分块处理方法，包括以下步骤：步骤1、获取雷达接收信号，并对雷达接收信号进行预处理，得到具有快稀疏特性的空时自适应信号；具体为：步骤1-1、获取雷达接收信号，所用雷达的天线阵元个数为N，该雷达在一个相干处理间隔内发射的脉冲数为M，N＜M，该雷达在待测距离单元邻近单元接收1个快拍数据，该数据即为雷达接收信号；其中，N、M均为自然数；步骤1-2、将接收到的雷达接收信号在角度-多普勒平面进行分网格量化，网格量化后的雷达接收信号为空时自适应信号x＝Φγ+n，其中n表示噪声，Φ是构造的大小为MN×NsNd的超完备基矩阵，γ是空时自适应信号在角度-多普勒平面上的复幅度，Ns为多普勒轴被划分的网格数，Nd为轴被划分的网格数；将接收到的空时自适应信号在角度-多普勒平面进行分网格量化，具体为：步骤1-2-1、将角度轴量化为Ns＝ρsN个网格，将多普勒轴量化为Nd＝ρdM个网格，ρs,ρd＞0，其中ρs和ρd分别是角度轴和多普勒轴的伸缩因子，且NsNd＞＞NM；步骤1-2-2、将接收到的空时自适应信号在量化后的角度-多普勒平面上进行表示，得到网格量化后的空时自适应信号x＝Φγ+n。步骤2、将空时自适应信号在角度-多普勒平面上的复幅度γ按照每γNumi(i＝1,2,...γGroups)个元素为一个原子块的规律进行分块处理，其中γGroups为γ的子块个数，γNumi(i＝1,2,...γGroups)为γ的子块长度，分块公式为：其中γT[i](i＝1,2,...γGroups)是大小为γNumi×1的空时自适应信号在角度-多普勒平面上的复幅度γ的原子块；步骤3、将大小为MN×NsNd的超完备基矩阵Φ按照每ΦNumi(i＝1,2,...ΦGroups)个元素为一个原子块的规律按列进行分块处理，其中ΦGroups为Φ的子块个数，ΦNumi(i＝1,2,...ΦGroups)为Φ的子块长度，分块公式为：其中是大小为MN×ΦNumi的超完备基矩阵Φ的原子块；步骤4、将分块后的空时自适应信号在角度-多普勒平面上的复幅度γ和超完备基矩阵Φ带入步骤1中的空时自适应信号x＝Φγ+n中，得到分块后的空时自适应信号其中，步骤2中空时自适应信号在角度-多普勒平面上的复幅度γ的子块个数必须等于步骤3中的超完备基矩阵Φ的子块个数，步骤2中空时自适应信号在角度-多普勒平面上的复幅度γ的每个子块长度必须依次对应等于步骤3中的超完备基矩阵Φ的每个子块长度，即ΦGroups＝γGroups且γNumi＝ΦNumi(i＝1,2,...γGroups)。下面进行更详细的描述。一种空时自适应信号的分块处理方法，包括以下步骤：步骤1，在无目标区域，天线阵元个数为N的雷达在一个相干处理间隔内发射的脉冲数为M，N＜M，该雷达在待测距离单元邻近单元接收1个快拍数据，写成MN*1的向量形式，该数据即为雷达接收信号，其中，N、M均为自然数，接收到的信号由杂波和噪声组成；步骤2，将雷达接收信号在角度-多普勒平面进行分网格量化，将步骤1接受到的信号进行量化处理，得到网格的复幅度。由于杂波归一化的多普勒角频率和归一化空间角频率的比值是一个常数，这个线性关系在空时平面上为一条杂波脊线，只占据很小部分，且由于杂波旁瓣的存在，呈一条具有本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种空时自适应信号的分块处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取雷达接收信号，并对雷达接收信号进行预处理，得到具有快稀疏特性的空时自适应信号；具体为：步骤1‑1、获取雷达接收信号，所用雷达的天线阵元个数为N，该雷达在一个相干处理间隔内发射的脉冲数为M，N＜M，该雷达在待测距离单元邻近单元接收1个快拍数据，该数据即为雷达接收信号；其中，N、M均为自然数；步骤1‑2、将接收到的雷达接收信号在角度‑多普勒平面进行分网格量化，网格量化后的雷达接收信号为空时自适应信号x＝Φγ+n，其中n表示噪声，Φ是构造的大小为MN×N

【技术特征摘要】
1.一种空时自适应信号的分块处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取雷达接收信号，并对雷达接收信号进行预处理，得到具有快稀疏特性的空时自适应信号；具体为：步骤1-1、获取雷达接收信号，所用雷达的天线阵元个数为N，该雷达在一个相干处理间隔内发射的脉冲数为M，N＜M，该雷达在待测距离单元邻近单元接收1个快拍数据，该数据即为雷达接收信号；其中，N、M均为自然数；步骤1-2、将接收到的雷达接收信号在角度-多普勒平面进行分网格量化，网格量化后的雷达接收信号为空时自适应信号x＝Φγ+n，其中n表示噪声，Φ是构造的大小为MN×NsNd的超完备基矩阵，γ是空时自适应信号在角度-多普勒平面上的复幅度，Ns为多普勒轴被划分的网格数，Nd为轴被划分的网格数；步骤2、将空时自适应信号在角度-多普勒平面上的复幅度γ按照每γNumi(i＝1,2,...γGroups)个元素为一个原子块的规律进行分块处理，其中γGroups为γ的子块个数，γNumi(i＝1,2,...γGroups)为γ的子块长度，分块公式为：其中γT[i](i＝1,2,...γGroups)是大小为γNumi×1的空时自适应信号在角度-多普勒平面上的复幅度γ的原子块；步骤3、将大小为MN×NsNd的超完备基矩阵Φ按照每ΦNumi(i＝1,2,...ΦGroups)个元素为一个原子块的规...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾陈，季文韬，洪弘，李彧晟，周志强，顾李萍，朱晓华，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32