基于实数域广义多重信号分类算法的目标低仰角估计方法技术

技术编号:9275330 阅读:178 留言:0更新日期:2013-10-24 23:07
本发明专利技术公开了一种基于实数域广义多重信号分类算法的目标低仰角估计方法。其实现步骤是:1)对雷达接收回波进行采样;2)利用采样数据计算采样协方差矩阵;3)对采样协方差矩阵进行空间平滑和酉变换,得到实数域协方差矩阵;4)对实数域协方差矩阵进行特征值分解,获得噪声投影矩阵;5)构造实数域导向矢量流形;6)利用噪声投影矩阵和实数域导向矢量流形构造空间谱,对空间谱二维角度搜索,获得初次角度估计值;7)利用初次角度估计值估计多径衰减系数,构造二次空间谱,通过二维角度搜索得到角度估计值;8)比较估计值中两个角度大小,将最大角度作为目标仰角值。本发明专利技术降低了运算复杂度,提高了雷达在低信噪比下的角度估计性能。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于实数域广义多重信号分类算法的目标低仰角估计方法,包括如下步骤:(1)在相控阵雷达的俯仰方向上设计含有N个阵元的等距离线阵,接收目标回波信号;(2)对线阵接收到的回波信号进行采样,获得第n个阵元第l次快拍在目标距离单元处的采样数据xn(l),其中,n=1,2,…N,l=1,2,…L,L为采样数据的总快拍数;(3)利用采样数据xn(l),获得采样协方差矩阵(4)对采样协方差矩阵进行双向空间平滑,获得平滑后的协方差矩阵(5)构造酉变换矩阵U:当阵元个数N为偶数时:U=12IN/2jIN/2JN/2-jJN/2,式中,j表示虚部,IN/2为(N/2)×(N/2)维的单位矩阵,JN/2为(N/2)×(N/2)维的置换矩阵;当阵元个数N为奇数时:U=12I(N-1)/20jI(N-1)/2020J(N-1)/20-jJ(N-1)/2,式中,I(N?1)/2为((N?1)/2)×((N?1)/2)维的单位矩阵,J(N?1)/2为((N?1)/2)×((N?1)/2)维的置换矩阵;(6)根据酉变换矩阵U对平滑后的协方差矩阵进行酉变换,得到实数域协方差矩阵RU:RU=UHR^fbU;式中,[·]H表示矩阵共轭转置;(7)对实数域协方差矩阵RU进行特征值分解,得到N个特征值及与特征值对应的特征矢量,对N个特征值从小到大排列,取前(N?2)个小特征值对应的特征矢量v1,v2…vN?2,构 成实数域噪声子空间矩阵:EnU=[v1?v2?…?vN?2];(8)利用实数域噪声子空间矩阵EnU,获得实数域噪声投影矩阵PU:PU=EnUEnUH;(9)根据已知的雷达角度搜索范围[α,β],构造(θ1,θ2)的实数域导向矢量流形AU(θ1,θ2),其中,α为最小搜索角度,β为最大搜索角度,(θ1,θ2)为两个不同的搜索角度θ1,θ2构成的向量,且θ1,θ2∈[α,β];(10)利用实数域导向矢量流形AU(θ1,θ2)和实数域噪声投影矩阵PU,通过空间谱二维角度寻优,获得回波信号的初次角度估计值(11)利用初次角度估计值估计多径衰减系数矩阵B^=[AUH(θ‾1,θ‾2)PUAU(θ‾1,θ‾2)]-1wwH[AUH(θ‾1,θ‾2)PUAU(θ‾1,θ‾2)]-1w,式中,w=[1?0]T,[·]T表示矩阵转置,[·]?1表示矩阵的逆,为搜索角度θ1的初次估计值,为搜索角度θ2的初次估计值,为的实数域导向矢量流形;(12)利用步骤(10)中的和获得二次空间谱的搜索角度的搜索区间为搜索角度的搜索区间为(13)根据二次空间谱搜索角度的搜索区间,得到的实数域导向矢量流形(14)利用实数域导向矢量流形实数域协方差矩阵RU和多径衰减系数矩阵通过二维角度寻优,获得回波信号的二次角度估计值:其中,表示最大值对应的(15)比较二次角度估计值的第一个元素和第二个元素的大小,取其中的最大值作为目标仰角估计值θd,即其中,max(·)表示最大值。FDA00003508360000011.jpg,FDA00003508360000012.jpg,FDA00003508360000013.jpg,FDA00003508360000016.jpg,FDA00003508360000022.jpg,FDA00003508360000023.jpg,FDA00003508360000024.jpg,FDA00003508360000026.jpg,FDA00003508360000027.jpg,FDA00003508360000028.jpg,FDA00003508360000029.jpg,FDA000035083600000210.jpg,FDA000035083600000211.jpg,FDA000035083600000212.jpg,FDA000035083600000213.jpg,FDA000035083600000214.jpg,FDA000035083600000215.jpg,FDA000035083600000216.jpg,FDA000035083600000217.jpg,FDA000035083600000218.jpg,FDA000035083600000219.jpg,FDA000035083600000220.jpg,FDA...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:刘峥王园园曹运合谢荣
申请(专利权)人:西安电子科技大学
类型:发明
国别省市:

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