基于双环圆阵的雷达导引头高效空间谱的测角方法技术

本发明专利技术涉及一种基于双环圆阵的雷达导引头高效空间谱的测角方法，包含：S1、根据雷达导引头的接收数据得到协方差矩阵；S2、利用改进的ESPRIT算法对协方差矩阵进行特征值分解，具体为：S21、对协方差矩阵进行广义特征值变换，使Lanczos算法收敛于最小特征值；S22、采用Lanczos算法，通过多次迭代对协方差矩阵进行变换，得到三对角矩阵；S23、采用带原点位移的QR算法，对三对角矩阵进行特征值分解，得到最小特征值；S3、根据最小特征值的重数确定信源数；S4、计算空间谱函数；S5、找到空间谱函数的谱峰所对应的角度，即为信号入射角度。本发明专利技术在天线孔径有限的情况下实现主波束内多个目标的分辨，有效减少计算量，提高处理速度。

Angle Measurement Method of Radar Seeker Based on High Efficiency Space Spectrum of Double-Ring Circular Array

The present invention relates to an angle measurement method based on high-efficiency spatial spectrum of Radar Seeker Based on double-loop array, which includes: S1, obtaining covariance matrix according to the received data of radar seeker; S2, eigenvalue decomposition of covariance matrix using improved ESPRIT algorithm, specifically S21, generalized eigenvalue transformation of covariance matrix, making Lanczos algorithm converge to minimum eigenvalue; 2. Using Lanczos algorithm, the covariance matrix is transformed by several iterations to get the tridiagonal matrix; S23, using QR algorithm with origin displacement to decompose the tridiagonal matrix into the minimum eigenvalue; S3, determining the number of sources according to the multiplicity of the minimum eigenvalue; S4, calculating the spatial spectral function; S5, finding the corresponding angle of the spectral peak of the spatial spectral function, that is, finding the minimum eigenvalue of the tridiagonal matrix. The incident angle of the signal. The method realizes the resolution of multiple targets in the main beam when the antenna aperture is limited, effectively reduces the calculation amount and improves the processing speed.

【技术实现步骤摘要】
基于双环圆阵的雷达导引头高效空间谱的测角方法
本专利技术涉及一种雷达导引头的测角方法，具体是指一种基于双环圆阵的雷达导引头高效空间谱的测角方法，属于相控阵雷达导引头的测角技术的

技术介绍
目前，末制导雷达已从机械扫描逐步发展到相控阵体制。相控阵雷达的导引头是精确制导的研究热点及发展趋势，成为未来导引头发展的主要方向之一，是新一代导引头的标志(多采用有源相控阵体制)。数字阵列雷达导引头是现有的模拟相控阵雷达导引头的后续发展方向。数字阵列雷达导引头取消了模拟相控阵雷达导引头的模拟移相器单元、功分网络和差器等部件，采用全数字接收方式将微波信号转换为数字信号。不同于传统的单脉冲测角技术无法实现和波束主瓣内多目标分辨的问题，数字阵列雷达导引头能够通过阵列信号处理中的角度超分辨估计技术，从而实现同波束内多目标的分辨，并突破了瑞利极限的约束条件，提高导引头对编队入侵目标、拖曳式干扰目标、密集目标的分辨能力，避免传统机扫和模拟相控阵导引头的测角体制无法测量波束内单个以上目标角度的缺陷，显著提高雷达导引头的作战性能和抗干扰能力。多重信号分类(MUSIC)算法和旋转不变(ESPRIT)算法是较为典型的空间谱估计方法，这两种算法的提出大大推动了空间谱估计算法的发展。然而这两种算法在实际相控阵雷达导引头的应用中存在计算量大、不适于实时处理、以及单次快拍条件下估计精度不高的问题。为了解决这些问题，并行化高效空间谱估计算法就成为了阵列信号测向
的研究热点之一。以MUSIC算法和ESPRIT算法为代表的特征分解类算法具有较高的角度分辨力和分辨精度。但由于这类算法均需要进行特征分解，在实现过程中计算量较大，从而限制了其在对实时性要求较高的场合的应用。MUSIC算法计算空间谱需要进行特征分解，并对方向矢量进行扫描。ESPRIT算法由于不需要进行方向矢量的扫描即可求得信号的入射方向，计算量相对于MUSIC算法要小一些。但由于要进行一次特征分解和一次广义特征分解，ESPRIT算法的计算量仍然很大，现有的系统处理速度很难满足实际应用的需要。因此，ESPRIT算法的快速实现对于促进该算法的广泛应用有着十分重要的意义。专利申请CN201310300941.2，公布了一种基于ESPRIT算法的机载雷达近程杂波抑制方法，主要解决机载雷达非正侧视阵由于近程杂波导致STAP处理杂波抑制性能下降的问题。本专利技术能够有效地抑制近程杂波，提高了空时自适应处理的性能，可用于对机载雷达非正侧视阵近程杂波的抑制。专利申请CN201610905419.0，公布了一种通用基于扩展ESPRIT技术的空间谱估计方法，该方法利用输出的角度估值以及对应的特征值就可以计算出新定义的通用ESPRIT空间谱，并且当且仅当在真实信号入射角度处该通用ESPRIT空间谱具有一个谱峰，因此在参数空间中搜素通用ESPRIT空间谱的谱峰就能得到空间信号的波达方向估计。论文《一种基于ESPRIT的改进算法》中，不需要对来波信号的协方差矩阵进行广义特征值分解，就可以实现对目标波达方向的高分辨估计，理论分析和仿真结果证明了该改进算法的有效性和可行性。论文《一种基于广义特征向量的改进ESPRIT测向算法》中，充分利用了信号子空间的旋转不变特性，通过利用信号子空间与阵列流形的关系进行波达方向估计，实验证明该算法能够在保持小计算量的优势下达到与MUSIC算法相近的性能。论文《一种改进的二维ESPRIT算法》中，针对二维旋转不变子空间算法在求解信号时协方差矩阵存在阵列冗余问题，提出一种改进后的二维ESPRIT算法。该算法利用阵列结构原理构造2个互相关矩阵，然后由合并的特殊大矩阵进行奇异值分解来估计信号子空间，最后利用2D-ESPRIT方法实现二维测向。该算法估计精度高，计算量小，通过空间平滑后既能对相干信号进行估计，也能同时估计非相干信号。基于上述，本专利技术提出一种基于双环圆阵的雷达导引头高效空间谱的测角方法，以解决现有技术中存在的缺点和限制，并且该方法尚未被相关专利或论文公开。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于双环圆阵的雷达导引头高效空间谱的测角方法，在天线孔径有限的情况下实现主波束内多个目标的分辨，有效减少计算量，提高处理速度。为实现上述目的，本专利技术提供一种基于双环圆阵的雷达导引头高效空间谱的测角方法，包含以下步骤：S1、根据雷达导引头的接收数据得到协方差矩阵；S2、利用改进的ESPRIT算法对协方差矩阵进行特征值分解；具体为：S21、对协方差矩阵进行广义特征值变换，使Lanczos算法收敛于最小特征值；S22、采用Lanczos算法，通过多次迭代对协方差矩阵进行变换，得到三对角矩阵；S23、采用带原点位移的QR算法，对三对角矩阵进行特征值分解，得到最小特征值；S3、根据最小特征值的重数确定信源数；S4、计算空间谱函数；S5、找到空间谱函数的谱峰所对应的角度，即为信号入射角度。所述的S1和S2中，均采用多处理器进行并行处理。所述的S21中，具体包含以下步骤：所述的协方差矩阵为M×M阶的非对称矩阵A和B，其广义特征值的分解可表示为：Ax＝λBx(1)通过变换矩阵A得到：A-1Bx＝(1/λ)x(2)其中，式(2)中变换后的特征值与式(1)中原先的特征值互为倒数。所述的S22中，具体包含以下步骤：选取两个双正规化单位向量w1和v1，使得w1HBv1＝1；设定αj、βj和δj分别为构成三对角矩阵T的系数，且当j＝1时，δ1w0＝0，β1v0＝0；当j＝1,2,…,n且n≤M时，采用Lanczos算法进行以下迭代计算：当完成n次迭代计算之后，得到n个Lanczos向量对A-1B进行双正交变换，从而得到n阶三对角矩阵T为：T＝WHA-1BV；WH＝[w1w2,…,wn]H；V＝[v1v2,…,vn]；WHV＝I；其中，I表示单位矩阵；并据此计算得到三对角矩阵T为：其中，三对角矩阵T的系数αj、βj和δj通过上述式(3)计算得到。所述的S22中，进一步包含正交化处理，确保迭代过程中向量vj+1和wj+1的正交性。优选的，采用施密特正交化方法进行正交化处理，具体为：设定门限为ε；设定迭代系数mij、nij为：当本次迭代计算中的迭代系数mij、nij小于等于ε时，继续进行迭代计算；当本次迭代计算中的迭代系数mij、nij大于ε时，对向量vj+1、wj+1进行正交化处理得到：所述的S23中，具体为：对三对角矩阵T进行多次平面旋转变换，产生三对角矩阵序列{Tk}，进行多次迭代使Tk趋于对角阵Σ，其中，对角阵Σ的主对角线上的元素即为三对角矩阵T的最小特征值。综上所述，本专利技术所提供的基于双环圆阵的雷达导引头高效空间谱的测角方法，采用并行处理，通过Lanczos算法，将协方差矩阵转换为三对角矩阵，并使用带原点位移的QR算法对其进行特征分解，使得特征分解时QR迭代的次数大大减小，在天线孔径有限情况下能够实现主波束内多个目标的分辨，在一定信噪比情况下有效分辨目标和测量目标到达角度。经过理论分析和仿真实验表明，本专利技术能大大减小ESPRIT算法本身的计算量，同时通过并行处理也能提高ESPRIT算法的处理速度，为ESPRIT算法的实时应用提供了良好的理论基础。附图说明图1为本专利技术中的基于双环圆阵的雷达导引头高效空本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于双环圆阵的雷达导引头高效空间谱的测角方法，其特征在于，包含以下步骤：S1、根据雷达导引头的接收数据得到协方差矩阵；S2、利用改进的ESPRIT算法对协方差矩阵进行特征值分解；具体为：S21、对协方差矩阵进行广义特征值变换，使Lanczos算法收敛于最小特征值；S22、采用Lanczos算法，通过多次迭代对协方差矩阵进行变换，得到三对角矩阵；S23、采用带原点位移的QR算法，对三对角矩阵进行特征值分解，得到最小特征值；S3、根据最小特征值的重数确定信源数；S4、计算空间谱函数；S5、找到空间谱函数的谱峰所对应的角度，即为信号入射角度。

【技术特征摘要】
1.一种基于双环圆阵的雷达导引头高效空间谱的测角方法，其特征在于，包含以下步骤：S1、根据雷达导引头的接收数据得到协方差矩阵；S2、利用改进的ESPRIT算法对协方差矩阵进行特征值分解；具体为：S21、对协方差矩阵进行广义特征值变换，使Lanczos算法收敛于最小特征值；S22、采用Lanczos算法，通过多次迭代对协方差矩阵进行变换，得到三对角矩阵；S23、采用带原点位移的QR算法，对三对角矩阵进行特征值分解，得到最小特征值；S3、根据最小特征值的重数确定信源数；S4、计算空间谱函数；S5、找到空间谱函数的谱峰所对应的角度，即为信号入射角度。2.如权利要求1所述的基于双环圆阵的雷达导引头高效空间谱的测角方法，其特征在于，所述的S1和S2中，均采用多处理器进行并行处理。3.如权利要求2所述的基于双环圆阵的雷达导引头高效空间谱的测角方法，其特征在于，所述的S21中，具体包含以下步骤：所述的协方差矩阵为M×M阶的非对称矩阵A和B，其广义特征值的分解可表示为：Ax＝λBx(1)通过变换矩阵A得到：A-1Bx＝(1/λ)x(2)其中，式(2)中变换后的特征值与式(1)中原先的特征值互为倒数。4.如权利要求3所述的基于双环圆阵的雷达导引头高效空间谱的测角方法，其特征在于，所述的S22中，具体包含以下步骤：选取两个双正规化单位向量w1和v1，使得w1HBv1＝1；设定αj、βj和δj分别为构成三对角矩阵T...

【专利技术属性】
技术研发人员：李亚军，王卓群，郭冬梅，王树文，
申请(专利权)人：上海无线电设备研究所，
类型：发明
国别省市：上海,31