【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于雷达杂波抑制
,特别涉及,具体来说就是一种利用俯仰向自由度滤除近程杂波的方法。这种方法主要用于解决存在阵元幅相误差情况下的机载雷达非正侧视阵近程杂波非平稳性问题,能够有效地滤除近程杂波,从而增强杂波的距离平稳性,使后续的空时二维自适应处理性能得到很大地改善。
技术介绍
机载雷达下视工作时,对于正侧视阵天线,杂波多普勒频率几乎不随距离的变化而扩展,此时杂波在距离上满足平稳性。因此在空时自适应处理过程中,可以从相邻距离单元获得足够的训练样本用于估计协方差矩阵,这种杂波抑制方法在雷达信号处理领域已经得到了广泛地应用。然而为了实现雷达对来自各个方向的目标实现全方位的扫描覆盖,通常需要多个天线联合工作,当放置的天线轴线方向与载机飞行速度方向夹角不为零时,我们称该天线为非正侧视阵天线。对于非正侧视阵天线,杂波的距离多普勒谱线呈现弯曲状态,即杂波的多普勒频率随距离剧烈变化。这种距离依赖性主要决定于第O次模糊距离,或者说是近程杂波。 由于非正侧视阵近程杂波呈现很强的非平稳性,且非平稳性程度随着天线轴线与载机速度方向夹角的增大而增强。然而在相控阵天线体统中,超低副瓣天线技术在现有雷达技术条件下很难实现,因此近程杂波的功率值通常很强。这种情况下对于近程杂波区域满足独立同分布的距离单元数目就十分有限而不再满足Brennan准则关于训练样本数目的要求,造成杂波的STAP (Space-Time Adaptive Processing空时自适应处理)处理性能下降,因此STAP技术的应用受到了限制。为了缓解非正侧阵引起的距离非平稳特 ...
【技术保护点】
基于阵元幅相误差校正的机载雷达杂波抑制方法,其特征在于,所述机载雷达上设置有非正侧视阵天线,所述非正侧视阵天线由M个列子阵组成,每个列子阵为由N个阵元组成的均匀线阵,M和N均为自然数,每个列子阵的阵元间距为d,任意两个相邻的列子阵之间的间距为d;所述基于阵元幅相误差校正的机载雷达杂波抑制方法包括以下步骤:步骤1,利用机载雷达的非正侧视阵天线发射脉冲信号,并接收对应的回波数据,机载雷达接收到对应的回波数据为四维回波数据;根据所述四维回波数据,估计每个列子阵的幅相误差矢量;步骤2,根据第m个列子阵的幅相误差矢量,得出第m个列子阵第l个距离单元杂波抑制后数据m取1至M,l取1至L,P为机载雷达的非正侧视阵天线发射的脉冲数,L表示机载雷达的距离单元个数;利用第m个列子阵第1个距离单元杂波抑制后数据至第m个列子阵第L个距离单元杂波抑制后数据组成第m个列子阵杂波抑制后数据利用第1个列子阵杂波抑制后数据至第M个列子阵杂波抑制后数据组成机载雷达杂波抑制后数据
【技术特征摘要】
1.基于阵元幅相误差校正的机载雷达杂波抑制方法,其特征在于,所述机载雷达上设置有非正侧视阵天线,所述非正侧视阵天线由M个列子阵组成,每个列子阵为由N个阵元组成的均匀线阵,M和N均为自然数,每个列子阵的阵元间距为d,任意两个相邻的列子阵之间的间距为d ; 所述基于阵元幅相误差校正的机载雷达杂波抑制方法包括以下步骤: 步骤1,利用机载雷达的非正侧视阵天线发射脉冲信号,并接收对应的回波数据,机载雷达接收到对应的回波数据为四维回波数据;根据所述四维回波数据,估计每个列子阵的幅相误差矢量; 步骤2,根据第m个列子阵的幅相误差矢量,得出第m个列子阵第I个距离单元杂波抑制后数据文、,;<,,(所,/),m取I至M,I取I至L,P为机载雷达的非正侧视阵天线发射的脉冲数,L表示机载雷达的距离单元个数;利用第m个列子阵第I个距离单元杂波抑制后数据至第m个列子阵第L个距离单元杂波抑制后数据组成第m个列子阵杂波抑制后数据Xivxpxt(W);利用第I个列子阵杂波抑制后数据tyVxFxi(l)至第M个列子阵杂波抑制后数据^νχΡχΛΜ)组成机载雷达杂波抑制后数据文VxMxPxi。2.如权利要求1所述的基于阵元幅相误差校正的机载雷达杂波抑制方法,其特征在于,所述步骤I的具体子步骤为: (1.1)第I个距离单元对应杂波的距离模糊次数为Nri次,则第il次距离模糊杂波相对于非正侧视阵天线的俯仰角为灼I,灼 >...>%.,,则灼的俯仰导向矢量表示为:其中,T表示矩阵或向量的转置,λ为机载雷达发射信号的波长; 利用bm (φ,)至\ {φΝ?)组成第m个列子阵的俯仰导向矩阵Bm:(1.2)对第m个列子阵的俯仰导向矩阵Bm进行特征分解,在第m个列子阵的俯仰导向矩阵Bm的所有特征值中,选取K个最大的特征值,K〈Nri ;利用选取的K个最大的特征值对应的特征矢量构成第m个列子阵的阵列流形矩阵Am,Am — [aml,am2,...,amK]; 其中,aml至a-分别表示选取的K个最大的特征值对应的特征矢量; (1.3)机载雷达接收到对应的回波数据表示为四维回波数据XNXMXPXy在所述四维回波数据\XMXPM中,抽取出与第m个列子阵第I个距离单元对应的二维数据Xnxp (m,I),然后得出二维数据XNXP(m,I)的俯仰协方差矩阵Rml:Rmi = (XNxp(m, ...
【专利技术属性】
技术研发人员:王彤,崔伟芳,吴建新,陈华彬,
申请(专利权)人:西安电子科技大学,
类型:发明
国别省市:陕西;61
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