基于空域多级分解的机载MIMO雷达后多普勒自适应处理方法技术

本发明专利技术公开了基于空域多级分解的机载MIMO雷达后多普勒自适应处理方法，对机载MIMO雷达回波信号先进行多普勒滤波处理，然后再在一个或多个多普勒通道进行自适应处理，并且对高维自适应权矢量进行分解，使其变为几个低维权矢量的Kronecker积，通过循环迭代得到权系数，利用权系数对雷达回波信号进行处理得到抑制杂波的雷达回波信号；本发明专利技术能够有效降低机载MIMO雷达系统空时自适应处理时的计算量和样本需求量，从而提高小样本条件下，机载MIMO雷达抑制杂波和检测动目标的性能，并节约宝贵的时间和资源。

A post Doppler adaptive processing method for airborne MIMO radar based on spatial multilevel decomposition

The invention discloses a multistage decomposition of airborne MIMO radar airspace after Doppler adaptive processing method based on airborne MIMO radar echo signal to Doppler filter, and then adaptive processing in one or more of the Doppler channel, and the high dimensional adaptive weight vector decomposition, making it into several low weight vector Kronecker product weight coefficient obtained by iteration, using the weight coefficient of radar echo signal processing of radar echo signal clutter suppression; the invention can effectively reduce the space-time adaptive processing for airborne MIMO radar system to calculate the amount of sample and demand, so as to improve the condition of small samples, the performance of clutter suppression and target detection airborne MIMO radar, and save valuable time and resources.

【技术实现步骤摘要】
基于空域多级分解的机载MIMO雷达后多普勒自适应处理方法
本专利技术属于机载雷达信号处理
，涉及一种基于空域多级分解的机载MIMO雷达后多普勒自适应处理方法。
技术介绍
随着MIMO(Multiple-inputmultiple-output)技术在移动通信领域的不断发展，并同时受到综合脉冲孔径雷达的启发，MIMO雷达的概念在近几年被提出并得到了国内外军事界与学术界的广泛关注，已成为世界各国研究的热点。机载MIMO雷达在无需增加实际收发物理孔径的基础上，采用较小的天线规模即可形成很大的虚拟阵列孔径，这在一定程度上克服了机载应用背景下传统雷达天线孔径和重量受载机平台严格限制的缺点。但是同样的，机载MIMO雷达杂波的多普勒频率会产生严重扩展，杂波的多普勒带宽甚至会达到两倍的脉冲重复频率。传统的动目标显示方法和动目标检测方法并不能有效消除机载雷达的杂波，而分布在整个方位-多普勒平面上的杂波会严重影响雷达系统检测目标，而从空域和时域联合抑制杂波的空时自适应处理(Space-timeadaptiveprocessing,STAP)方法能有效的抑制机载雷达杂波并检测动目标。但是STAP方法要对高维杂波加噪声协方差矩阵进行估计并且求逆，因此需要巨大的均匀训练样本和计算量，这和实际中机载雷达小样本和实时处理的需求相悖。后多普勒自适应处理方法FA(Factoredapproach,因子法)和EFA(Extendedfactoredapproach，扩展因子法)，将全维自适应处理的问题转变成了在K个多普勒通道(假设有K个多普勒通道)分别自适应处理的问题，大大降低了运算量和均匀训练样本需求量。即使如此，在空域自由度庞大的机载MIMO雷达中，FA和EFA还是不能有效抑制杂波。
技术实现思路
针对上述现有技术中存在的问题或缺陷，本专利技术的目的在于，提供一种基于空域多级分解的机载MIMO雷达后多普勒自适应处理方法，相较于传统后多普勒自适应处理方法，该方法能够有效降低机载MIMO雷达系统空时自适应处理时的计算量和样本需求量，从而提高小样本条件下，机载MIMO雷达抑制杂波和检测动目标的性能，并节约宝贵的时间和资源。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：基于空域多级分解的机载MIMO雷达后多普勒自适应处理方法，包括以下步骤：步骤1，机载MIMO雷达的发射阵元发射正交信号，正交信号经过杂波散射单元和动目标反射后形成回波，回波被机载MIMO雷达的接收阵元接收并处理后形成雷达回波信号；雷达回波信号包括杂波回波信号、动目标回波信号和噪声；步骤2，对雷达回波信号在多个多普勒通道内分别进行滤波，得到多个多普勒通道滤波后的雷达回波信号；多普勒通道滤波后的雷达回波信号包括多普勒通道滤波后的杂波加噪声信号和多普勒通道滤波后的动目标回波信号；步骤3，针对多普勒通道滤波后的杂波加噪声信号和该多普勒通道内的滤波后的动目标回波信号，构造该多普勒通道下的初始代价函数；针对初始代价函数中的权矢量进行分解，得到该多普勒通道下的优化后的代价函数；步骤4，求解多普勒通道下的优化后的代价函数，得到该多普勒通道下的权系数；步骤5，利用多普勒通道下的权系数对该多普勒通道下的滤波后的雷达回波信号进行处理，得到该多普勒通道下的抑制杂波后的雷达回波信号；求取所有多普勒通道下的抑制杂波后的雷达回波信号的模值，选取其中的最小值对应的抑制杂波后的雷达回波信号作为输出的抑制杂波后的雷达回波信号。具体地，所述步骤1中的杂波散射单元位于第l个距离环上，所述雷达回波信号用如下公式表示：y(l)＝z(l)+s+n＝x(l)+s其中，z(l)表示杂波回波信号，s表示动目标回波信号，n表示高斯白噪声，x(l)＝z(l)+n表示杂波加噪声信号。具体地，所述步骤2中的多普勒通道滤波后的雷达回波信号，以第k个多普勒通道为例，距离环为l时，经过第k个多普勒通道滤波后的多普勒通道滤波后的雷达回波信号其中，表示经过第k个多普勒通道滤波后的杂波加噪声信号：其中，fk＝[1,(wk)1,(wk)2,…,(wk)K-1]表示第k(k＝1,2,…,K)个多普勒通道的K×1维滤波器系数向量，其中IMN为M×N维单位矩阵；(·)HH表示共轭转置；x(l)表示距离环为l时得到的杂波加噪声信号；表示经过第k(k＝1,2,…,K)个多普勒通道滤波后的动目标回波信号：其中，s表示动目标回波信号。具体地，所述步骤3中的优化后的代价函数，以第k个多普勒通道为例，采用如下公式表示：其中，表示第k个多普勒通道下的权系数；E[·]表示求期望；p、q、h和f均表示短矢量；(·)H表示共轭转置。具体地，所述步骤4中的求解某一多普勒通道下的优化后的代价函数，得到该多普勒通道下的权系数，具体求解方法如下：给定短矢量p、q和h的初始值，分别为p(0)、q(0)和h(0)，通过求条件极值的方法求解f(1)；以f(1)为f的初值，采用求条件极值的方法求解h(1)；再以h(1)为h的初值，采用求条件极值的方法求解f(2)；如此循环计算，直到满足||h(m)-h(m-1)||/||h(m)||＜ε1为止，其中，符号||·||表示向量的2范数，ε1为提前设定的容许误差，此时的h(m)和f(m)即为求取的期望解；将得到的h(m)和f(m)分别作为h和f的初值，给定p的初始值p(0)，通过求条件极值的方法求解q(1)；以q(1)为q的初值，采用求条件极值的方法求解p(1)；再以p(1)为p的初值，采用求条件极值的方法求解q(2)；如此循环计算，直到满足||p(t)-p(t-1)||/||p(t)||＜ε2为止，ε2为设定的容许误差，此时的p(t)和q(t)即为求取的期望解；所述权系数用以下公式表示：与现有技术相比，本专利技术具有以下技术效果：1、对机载MIMO雷达回波信号先进行多普勒滤波处理，然后再在一个或多个多普勒通道进行自适应处理，并且对高维自适应权矢量进行分解，使其变为几个低维权矢量的Kronecker积，实现计算量和样本需求量的降低。2、由于机载MIMO雷达系统空域自由度高，如果一次分解后的权矢量维数仍然较高，可以对权矢量进行多次分解以进一步降低计算量和样本需求量。下面结合附图和具体实施方式对本专利技术的方案做进一步详细地解释和说明。附图说明图1为机载MIMO雷达系统示意图；图2为本专利技术的方法流程图；图3为本专利技术方法小样本条件下的改善因子性能对比图；其中，(a)表示训练样本数为30时改善因子性能比较，(b)表示训练样本数为150时改善因子性能比较；图4为本专利技术方法改善因子随样本数收敛性能对比图；图5为本专利技术方法改善因子随迭代步数收敛性能对比图；下面结合附图和具体实施方式对本专利技术的方案作进一步详细地解释和说明书。具体实施方式遵从上述技术方案，本专利技术的基于空域多级分解的机载MIMO雷达后多普勒自适应处理方法，所采用的机载MIMO雷达系统如图1所示，接收阵列由N个接收阵元组成，阵元间距为dr；发射阵列由M个发射阵元组成，阵元间距分别为dt，且发射阵元发射正交信号。发射阵元在一次相干处理间隔内共有K个脉冲用作相干积累，脉冲重复频率为fr。载机以速度va飞行，飞行方向与天线阵列的夹角为θp。本专利技术的基于空域多级分解的机载MIMO雷达后多普勒自适应处理方法，参见图本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于空域多级分解的机载MIMO雷达后多普勒自适应处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，机载MIMO雷达的发射阵元发射正交信号，正交信号经过杂波散射单元和动目标反射后形成回波，回波被机载MIMO雷达的接收阵元接收并处理后形成雷达回波信号；雷达回波信号包括杂波回波信号、动目标回波信号和噪声；步骤2，对雷达回波信号在多个多普勒通道内分别进行滤波，得到多个多普勒通道滤波后的雷达回波信号；多普勒通道滤波后的雷达回波信号包括多普勒通道滤波后的杂波加噪声信号和多普勒通道滤波后的动目标回波信号；步骤3，针对多普勒通道滤波后的杂波加噪声信号和该多普勒通道内的滤波后的动目标回波信号，构造该多普勒通道下的初始代价函数；针对初始代价函数中的权矢量进行分解，得到该多普勒通道下的优化后的代价函数；步骤4，求解多普勒通道下的优化后的代价函数，得到该多普勒通道下的权系数；步骤5，利用多普勒通道下的权系数对该多普勒通道下的滤波后的雷达回波信号进行处理，得到该多普勒通道下的抑制杂波后的雷达回波信号；求取所有多普勒通道下的抑制杂波后的雷达回波信号的模值，选取其中的最小值对应的抑制杂波后的雷达回波信号作为输出的抑制杂波后的雷达回波信号。...

【技术特征摘要】
1.基于空域多级分解的机载MIMO雷达后多普勒自适应处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，机载MIMO雷达的发射阵元发射正交信号，正交信号经过杂波散射单元和动目标反射后形成回波，回波被机载MIMO雷达的接收阵元接收并处理后形成雷达回波信号；雷达回波信号包括杂波回波信号、动目标回波信号和噪声；步骤2，对雷达回波信号在多个多普勒通道内分别进行滤波，得到多个多普勒通道滤波后的雷达回波信号；多普勒通道滤波后的雷达回波信号包括多普勒通道滤波后的杂波加噪声信号和多普勒通道滤波后的动目标回波信号；步骤3，针对多普勒通道滤波后的杂波加噪声信号和该多普勒通道内的滤波后的动目标回波信号，构造该多普勒通道下的初始代价函数；针对初始代价函数中的权矢量进行分解，得到该多普勒通道下的优化后的代价函数；步骤4，求解多普勒通道下的优化后的代价函数，得到该多普勒通道下的权系数；步骤5，利用多普勒通道下的权系数对该多普勒通道下的滤波后的雷达回波信号进行处理，得到该多普勒通道下的抑制杂波后的雷达回波信号；求取所有多普勒通道下的抑制杂波后的雷达回波信号的模值，选取其中的最小值对应的抑制杂波后的雷达回波信号作为输出的抑制杂波后的雷达回波信号。2.如权利要求1所述的基于空域多级分解的机载MIMO雷达后多普勒自适应处理方法，其特征在于，所述步骤1中的杂波散射单元位于第l个距离环上，所述雷达回波信号用如下公式表示：y(l)＝z(l)+s+n＝x(l)+s其中，z(l)表示杂波回波信号，s表示动目标回波信号，n表示高斯白噪声，x(l)＝z(l)+n表示杂波加噪声信号。3.如权利要求1所述的基于空域多级分解的机载MIMO雷达后多普勒自适应处理方法，其特征在于，所述步骤2中的多普勒通道滤波后的雷达回波信号，以第k个多普勒通道为例，距离环为l时，经过第k个多普勒通道滤波后的多普勒通道滤波后的雷达回波信号其中，表示经过第k个多普勒通道滤波后的杂波加噪声信号：其中，fk＝[1,(wk)1,(wk)2,…,(wk)K-1]表示第k(k＝1,2,…,K)个多普勒通道的K×1维滤波器系数向量，其中IMN为M×N维单位矩阵；(·)H表示共轭转置；x(l)表示距离环为l时得到的杂波加噪声信...

【专利技术属性】
技术研发人员：周延，聂卫科，张万绪，冯大政，姜博，汪霖，陈晓璇，刘成，孟娜，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61