本发明专利技术公开了一种基于多波位联合处理的单脉冲目标DOA估计方法，包括以下步骤：(1)获取M个波位的雷达回波数据，所述M个波位依次相邻；对M个波位的雷达回波数据分别进行脉冲多普勒处理，得到M个波位的目标所在多普勒通道的数据；(2)分别估计M个波位的协方差矩阵；(3)根据第m个波位的协方差矩阵，计算第m个波位的主波束权矢量Wm；将所有M个波位的主波束权矢量进行组合，得到主波束权矢量矩阵W，W＝diag{W1,...,Wm,...,WM}；(4)计算差波束的权矢量Wu；(5)计算差波束滤波输出功率与和波束滤波输出功率之比Fu，并将Fu的绝对值为最小时所对应的目标方位角作为最终的目标方位角。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于雷达
，具体说是一种基于多波位联合处理的单脉冲目标D0A 估计方法，用于解决机载雷达在低信噪比、低阵元数下D0A估计精度较差的问题，并提高目 标的D0A估计精度。
技术介绍
机载雷达的核心任务是在复杂的环境中发现目标并对目标进行跟踪，因此对目标 信号到达方向的估计十分重要。波达方向（Direction Of Arrival，D0A)估计技术的关键在 于利用空间不同位置的天线阵列，接收来自不同方向的多个信号源发出的信号，运用现代 信号处理技术估计出信号源的方向。最早的波达方向估计算法是基于傅里叶变换的线性谱 估计的方法，但该方法由于受到瑞利限的限制，因而无法获得超高分辨的波达方向估计性 能，且抗噪声能力差。 1967年，Burg提出了最大谱估计方法，主要包括最大熵法、AR模型参量法、MA模型 参量法、ARMA模型参量法和正弦组合模型法等，这些方法都具有高分辨率的优点，但是这些 方法的运算量大，且鲁棒性较差。Capon提出的高精度的最大似然算法理论上可以达到克拉 美-罗界，但该方法的运算量过大，在系统自由度较大时不利于实现。1979年Schmidt提出了 多重信号分类法(MUSIC算法），该方法需要进行特征值分解运算，可以得到较高精度的参数 估计，但是计算量太大。1985年Roy和Kailath提出了旋转不变技术的参数估计算法(ESPRIT 算法），但该算法忽略了信号的时间特性。 对于机载雷达，其接收数据包含了目标、杂波、干扰以及噪声，因此为了精确估计 目标的波达方向，需要抑制杂波和干扰，即将目标波达方向的估计与空时自适应处理 (space-time adaptive processing，STAP)相结合，这使得信号处理过程变得十分复杂。而 大多数D0A估计算法都是在单波位背景下实现的，D0A估计精度受到阵列孔径和信噪比的影 响，在低信噪比、低阵元数下D0A估计精度较差。
技术实现思路
针对上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提出一种基于多波位联合处理的单 脉冲目标D0A估计方法，该方法采用多波位联合处理来提高目标的D0A估计精度，能够在改 善目标的D0A估计精度的同时，降低运算量。 为了实现上述技术目的，本专利技术采用如下技术方案予以实现。 一种基于多波位联合处理的单脉冲目标D0A估计方法，其特征在于，包括以下步 骤： 步骤1，获取Μ个波位的雷达回波数据，所述Μ个波位依次相邻;对Μ个波位的雷达回 波数据分别进行脉冲多普勒处理，得到Μ个波位的目标所在多普勒通道的数据； 步骤2,根据Μ个波位的目标所在多普勒通道的数据，分别估计Μ个波位的协方差矩 阵 R1，···，!^，···，^; 步骤3,根据第m个波位的协方差矩阵Rm，计算第m个波位的主波束权矢量旧，进而得 到所有Μ个波位的主波束权矢量W 1，…，Wm，…，WM;将所有Μ个波位的主波束权矢量进行组合， 得到主波束权矢量矩阵1，1=乜 &8{11，"_，？％"_，14;其中，虹&8{>}表示对角矩阵； 步骤4，根据主波束权矢量矩阵W，计算差波束的权矢量Wu; 步骤5,根据主波束权矢量矩阵W和差波束的权矢量Wu，计算差波束滤波输出功率 与和波束滤波输出功率之比F u，并将Fu的绝对值为最小时所对应的目标方位角作为最终的 目标方位角θ'。 本专利技术与现有技术相比所具有的优点：本专利技术在阵元数有限的情况下，联合相邻 多波位的雷达回波信息进行目标能量累积，抑制了杂波和干扰，并改善了信噪比，从而提高 了目标的D0A估计精度，同时减少了运算量。【附图说明】 图1是本专利技术的流程图； 图2、图3、图4分别是噪声背景下，单波位、双波位以及三波位情况下目标方位角的 均方根误差(RMSE)随波达方向（D0A)、信噪比（SNR)和阵元数Ν的变化曲线图； 图5、图6、图7分别是干扰背景下，单波位、双波位以及三波位情况下目标方位角的 均方根误差(RMSE)随波达方向（D0A)、信噪比（SNR)和阵元数Ν的变化曲线图。【具体实施方式】： 参照图1，本专利技术的基于多波位联合处理的单脉冲目标D0A估计方法，具体实现步 骤如下： 步骤1，获取Μ个波位的雷达回波数据，所述Μ个波位依次相邻;对Μ个波位的雷达回 波数据分别进行脉冲多普勒处理，得到Μ个波位的目标所在多普勒通道的数据。 步骤2,根据Μ个波位的目标所在多普勒通道的数据，分别估计Μ个波位的协方差矩 阵 R1，···，!^，···，^。 其中，第m个波位的协方差矩阵Rms: 其中，￡「为Μ个波位的目标所在多普勒通道的数据中，第m个波位的目标所在多普 勒通道在第1个距离门的数据，<的维数为NX1，N为阵元数，m=l，2,…，M，M为波位的个数， 1 = 1，2，…，L，L为距离单元个数，1〇为目标所在的距离门，上标Η表示共辄转置。 步骤3,根据第m个波位的协方差矩阵Rm，计算第m个波位的主波束权矢量旧，进而得 到所有Μ个波位的主波束权矢量W 1，…，Wm，…，WM;将所有Μ个波位的主波束权矢量进行组合， 得到主波束权矢量矩阵1，1=乜 &8{11，"_，？％"_，14;其中，虹&8{>}表示对角矩阵。所述第m个波位的主波束权矢量，为：其中，上标Η表示共辄转置，S为第个波位的主波束导向矢量，其表达式为： 其中，d为阵元间距，λ为波长，Θ为目标方位角，N为阵元数，上标T表示转置，「·]表 示向上取整。 步骤4,根据主波束权矢量矩阵W，计算差波束的权矢量Wu。 所述差波束的权矢量Wu，其表达式为： 个波位的主波束导向矢量，u为目标方位当前第1页1 2 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于多波位联合处理的单脉冲目标DOA估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取M个波位的雷达回波数据，所述M个波位依次相邻；对M个波位的雷达回波数据分别进行脉冲多普勒处理，得到M个波位的目标所在多普勒通道的数据；步骤2，根据M个波位的目标所在多普勒通道的数据，分别估计M个波位的协方差矩阵R1,...,Rm,...,RM；步骤3，根据第m个波位的协方差矩阵Rm，计算第m个波位的主波束权矢量Wm，进而得到所有M个波位的主波束权矢量W1,...,Wm,...,WM；将所有M个波位的主波束权矢量进行组合，得到主波束权矢量矩阵W，W＝diag{W1,...,Wm,...,WM}；其中，diag{·}表示对角矩阵；步骤4，根据主波束权矢量矩阵W，计算差波束的权矢量Wu；步骤5，根据主波束权矢量矩阵W和差波束的权矢量Wu，计算差波束滤波输出功率与和波束滤波输出功率之比Fu，并将Fu的绝对值为最小时所对应的目标方位角作为最终的目标方位角θ′。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王彤，夏月明，王娟，吴建新，
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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