一种阵列误差下的稀疏恢复STAP方法及其系统技术方案

本发明专利技术提供一种阵列误差下的稀疏恢复STAP方法，其中，所述方法包括：联合估计步骤、基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit，OMP)和最小二乘迭代算法对杂波角度‑多普勒像与阵列幅相误差进行联合估计；滤波器设计步骤、根据估计出的杂波角度‑多普勒像与阵列幅相误差，设计自适应空时滤波器，从而进行杂波抑制。本发明专利技术还提供一种阵列误差下的稀疏恢复STAP系统。本发明专利技术提供的技术方案可以在很大程度上改善阵列幅相误差所带来的性能下降的影响，从而进一步提高雷达系统杂波抑制与目标检测能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及雷达信号处理领域，尤其涉及一种阵列误差下的稀疏恢复STAP方法及其系统。
技术介绍
空时自适应处理(space-timeadaptiveprocessing，STAP)是提高机载雷达检测运动目标性能的关键技术，但该技术却面临着滤波器训练样本受限的问题，而且该问题在非均匀杂波环境更为突出。近十年来，该技术已取得了一定发展，如已提出的降维(reduced-dimension)STAP方法，降秩(reduced-rank)STAP方法，模型参数化(model-based)STAP方法，基于知识的(knowledge-aided)STAP方法等等。随着压缩感知(compressedsensing，CS)理论的发展，以杂波空时功率谱满足稀疏性为前提的稀疏恢复STAP方法得到发展。该方法能够在少许样本的情况下表现出高效的性能。目前该类方法有：基于多训练样本的稀疏恢复STAP方法，直接数据域稀疏恢复STAP方法，贝叶斯压缩感知(BCS)STAP方法，基于知识的稀疏恢复STAP方法等等。以上提及的所有方法都依赖于理想的信号模型，而且在阵列误差条件下，其杂波抑制与目标检测能力都会受到严重影响。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种阵列误差下的稀疏恢复STAP方法及其系统，旨在解决现有技术中由于阵列误差存在而导致的性能下降的问题。本专利技术提出一种阵列误差下的稀疏恢复STAP方法，主要包括：联合估计步骤：基于OMP和最小二乘迭代算法对杂波角度-多普勒像与阵列幅相误差进行联合估计；滤波器设计步骤：根据估计出的杂波角度-多普勒像与阵列幅相误差，设计自适应空时滤波器，从而进行杂波抑制。优选的，所述联合估计步骤具体包括：构造子步骤：构造如下优化问题：其中，β>0为权衡稀疏度与总均方误差的正则化参数，表示复数的实部，λ为拉格朗日乘子，Λ＝(γ1,γ2,…,γL)，γl为第l个快拍xl所对应的杂波角度-多普勒像，L为快拍数且L≥1，为一正常数；迭代子步骤：对于第p次迭代中稀疏恢复而言，通过求解如下问题来获得杂波角度-多普勒像：其中∈为与正则化参数β相关的允许噪声误差；对于第p次迭代中阵列幅相误差估计而言，通过求解如下优化问题而获得阵列幅相误差：其中和γl,p分别由第p次迭代中的稀疏恢复估计得到。优选的，所述滤波器设计步骤具体包括：根据得到的所述阵列幅相误差与所述杂波角度-多普勒像，计算杂波协方差矩阵和杂波加噪声协方差矩阵；利用所述杂波加噪声协方差矩阵设计自适应空时滤波器。另一方面，本专利技术还提供一种阵列误差下的稀疏恢复STAP系统，所述系统包括：联合估计模块，用于基于OMP和最小二乘迭代算法对杂波角度-多普勒像与阵列幅相误差进行联合估计；滤波器设计模块，用于根据估计出的杂波角度-多普勒像与阵列幅相误差，设计自适应空时滤波器，从而进行杂波抑制。优选的，所述联合估计模块具体包括：构造子模块，用于构造如下优化问题：其中，β>0为权衡稀疏度与总均方误差的正则化参数，表示复数的实部，λ为拉格朗日乘子，Λ＝(γ1,γ2,…,γL)，γl为第l个快拍xl所对应的杂波角度-多普勒像，L为快拍数且L≥1，为一正常数；迭代子模块，用于对于第p次迭代中稀疏恢复而言，通过求解如下问题来获得杂波角度-多普勒像：其中∈为与正则化参数β相关的允许噪声误差；对于第p次迭代中阵列幅相误差估计而言，通过求解如下优化问题而获得阵列幅相误差：其中和γl,p分别由第p次迭代中的稀疏恢复估计得到。优选的，所述滤波器设计模块具体用于：根据得到的所述阵列幅相误差与所述杂波角度-多普勒像，计算杂波协方差矩阵和杂波加噪声协方差矩阵；利用所述杂波加噪声协方差矩阵设计自适应空时滤波器。本专利技术提供的技术方案，采用基于OMP和最小二乘法交替迭代算法，实现对杂波角度-多普勒像与阵列幅相误差的联合估计，然后再设计自适应空时滤波器，从而进行杂波抑制。本专利技术提供的技术方案可以在很大程度上改善阵列幅相误差所带来的性能下降的影响，从而进一步提高雷达系统杂波抑制与目标检测能力。附图说明图1为本专利技术一实施方式中稀疏恢复空时自适应处理方法流程图；图2为本专利技术一实施方式中稀疏恢复空时自适应处理系统10的内部结构示意图；图3为本专利技术一实施方式中的有益效果图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术提供的技术方案，采用基于OMP和最小二乘交替迭代算法，实现对杂波角度-多普勒像与阵列幅相误差的联合估计，然后再设计自适应空时滤波器，从而进行杂波抑制。本专利技术提供的技术方案可以在很大程度上改善阵列幅相误差所带来的性能下降的影响，从而进一步提高雷达系统杂波抑制与目标检测能力。假设一脉冲-多普勒正侧视机载雷达天线为均匀线阵，包含M个接收阵元，该雷达在一个相干处理单元内发射N个脉冲，理想情况下(即：阵列不存在幅相误差)，NM×1维的不含目标的空时快拍可以表示为：x＝xc+n＝Φγ+n；其中xc为杂波所对应的空时快拍，n为NM×1维的接收机热噪声，NdNs×1维的为杂波在空时导向词典中所对应的复幅度(或称为角度-多普勒像)，矩阵为NM×NdNs维的完备理想(无阵列误差时)的空时导向词典，(·)T为转置操作。NM×1维向量为理想的空时导向矢量，vd(·)与vs(·)分别为时域导向矢量与空域导向矢量，(fd,i,fs,k)为第i个时域网格点与第k个空域网格点，即将整个空时平面划分为NdNs(NdNs>>NM)个网格，NS与Nd分别为沿着空间频率轴与时间/多普勒频率轴的网格点数。假设t＝[t1,t2,…,tM]T为天线阵列的幅相误差，ti为第i个阵元的幅度与相位误差，则阵列幅相误差下的空时导向矢量可表示为令其中IN为N×N维的单位矩阵，diag(t)为t对角化后的对角矩阵，为Kronecker积，⊙为Hadamard积。于是，阵列误差下完备空时导向词典可表示为ΓΦ，此时阵列误差下所接收到的快拍(不含目标)为：x＝ΓΦγ+n；为方便起见，定义其中1N为N×1维且所有元素全为1的列向量，因此，上式也可以表示为：x＝Qt+n。本专利技术提供的一种阵列误差下的稀疏恢复STAP方法是阵列误差条件下一种基于正交匹配追踪和最小二乘交替迭代的稀疏恢复空时自适应处理方法，以下将对本专利技术所提供的一种阵列误差下的稀疏恢复STAP方法进行详细说明。请参阅图1，为本专利技术一实施方式中稀疏恢复空时自适应处理方法流程图。在步骤S1中，联合估计步骤、基于OMP和最小二乘迭代算法对杂波角度-多普勒像与阵列幅相误差进行联合估计。在本实施方式中，所述联合估计步骤具体包括构造子步骤和迭代子步骤。在本实施方式中，构造子步骤、构造如下优化问题：其中，β>0为权衡稀疏度与总均方误差的正则化参数，表示复数的实部，λ为拉格朗日乘子，Λ＝(γ1,γ2,…,γL)，γl为第l个快拍xl所对应的杂波角度-多普勒像，L为快拍数且L≥1，为一正常数。在本实施方式中，基于OMP和最小二乘迭代算法的每一次迭代可以分成两步交替过程：基于OMP的稀疏恢复与基于最小二乘法的阵列幅相误差估计。在本实施方式中，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种阵列误差下的稀疏恢复STAP方法，其特征在于，所述方法包括：联合估计步骤：基于OMP和最小二乘迭代算法对杂波角度‑多普勒像与阵列幅相误差进行联合估计；滤波器设计步骤：根据估计出的杂波角度‑多普勒像与阵列幅相误差，设计自适应空时滤波器，从而进行杂波抑制。

【技术特征摘要】
1.一种阵列误差下的稀疏恢复STAP方法，其特征在于，所述方法包括：联合估计步骤：基于OMP和最小二乘迭代算法对杂波角度-多普勒像与阵列幅相误差进行联合估计；滤波器设计步骤：根据估计出的杂波角度-多普勒像与阵列幅相误差，设计自适应空时滤波器，从而进行杂波抑制。2.如权利要求1所述的稀疏恢复空时自适应处理方法，其特征在于，所述联合估计步骤具体包括：构造子步骤：构造如下优化问题：其中，β>0为权衡稀疏度与总均方误差的正则化参数，表示复数的实部，λ为拉格朗日乘子，Λ＝(γ1,γ2,…,γL)，γl为第l个快拍xl所对应的杂波角度-多普勒像，L为快拍数且L≥1，为一正常数；迭代子步骤：对于第p次迭代中稀疏恢复而言，通过求解如下问题来获得杂波角度-多普勒像：其中∈为与正则化参数β相关的允许噪声误差；对于第p次迭代中阵列幅相误差估计而言，通过求解如下优化问题而获得阵列幅相误差：其中和γl,p分别由第p次迭代中的稀疏恢复估计得到。3.如权利要求2所述的稀疏恢复空时自适应处理方法，其特征在于，所述滤波器设计步骤具体包括：根据得到的所述阵列幅相误差与所述杂波角度-多普勒像，计算杂波协方差矩阵和杂波加噪声协方差矩阵；利用所述杂波加噪声协方差矩阵设计自适应空时滤波器。4.一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：阳召成，朱轶昂，黄建军，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东;44