基于知识辅助稀疏迭代协方差估计的杂波抑制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于知识辅助稀疏迭代协方差估计的杂波抑制方法，解决了传统空时自适应处理技术因杂波环境非均匀性使杂波抑制性能差的问题，实现步骤为：计算机载雷达空时导向矢量矩阵；确定初始杂波功率矩阵并构造中间变量；用中间变量计算迭代中的杂波功率矩阵；进行迭代得到最终杂波功率矩阵；确定一个待检测单元数据重构的空时协方差矩阵及对应的权；遍历所有待检测单元，得到空时自适应处理结果。本发明专利技术用待检测单元的数据重构杂波协方差矩阵，避免了训练样本的非均匀性，有效抑制强地杂波，改善了对慢速运动目标的检测性能；运算量小，实时性更好，工程上容易实现，适用于非均匀环境下机载雷达抑制强地杂波及检测地面慢速运动目标。

Clutter Suppression Method Based on Knowledge Aided Sparse Iterative Covariance Estimation

The invention discloses a clutter suppression method based on Knowledge-Aided sparse iteration covariance estimation, which solves the problem of poor clutter suppression performance caused by non-uniformity of clutter environment in traditional space-time adaptive processing technology. The implementation steps are as follows: space-time steering vector matrix of computer-borne radar; determination of initial clutter power matrix and construction of intermediate variables; calculation of intermediate variables in iteration with intermediate variables Clutter power matrix; the final clutter power matrix is obtained by iteration; the space-time covariance matrix and its corresponding weight for data reconstruction of a unit to be detected are determined; and the results of space-time adaptive processing are obtained by traversing all the units to be detected. The clutter covariance matrix is reconstructed by the data of the unit to be detected, which avoids the non-uniformity of training samples, effectively suppresses strong clutter and improves the detection performance of slow moving targets. The method has the advantages of small computation, better real-time performance and easy realization in engineering, and is suitable for airborne radar to suppress strong clutter and detect slow moving targets on the ground under non-uniform environment.

【技术实现步骤摘要】
基于知识辅助稀疏迭代协方差估计的杂波抑制方法
本专利技术属于雷达
，特别涉及机载雷达杂波抑制方面，具体是一种基于知识辅助稀疏迭代协方差估计的杂波抑制方法，适用于非均匀环境下机载预警雷达抑制强地杂波以及检测地面慢速运动目标。
技术介绍
对于机载预警雷达而言，波束指向一般是水平或稍下方向，此时雷达不可避免的要观测到许多强地杂波。复杂强地杂波严重影响了机载预警雷达对地面运动目标的检测，因此在复杂强地杂波背景下检测运动目标必须首先抑制地杂波。空时自适应处理技术(STAP)能够从空域和时域两维上同时区分运动目标和杂波，能够有效改善机载预警雷达的杂波抑制和运动目标检测性能，尤其是对慢速目标的检测更为有效，因而得到了广泛的关注。由于待检测单元杂波信号的统计特性通常事先是不知道的，传统STAP需要选取待检测单元附近的回波数据作为训练样本对其进行估计。为获得较优的STAP性能(相对最优处理的性能损失不超过3dB),所需要的训练样本数不应少于系统自由度的两倍。此处假设所选用的训练样本与待检测单元数据满足独立同分布条件，即这些训练样本是均匀的且和待检测单元数据的统计特性相同。然而，由于实际场景中存在复杂的地表类型、目标污染等情况，机载雷达通常都工作在非均匀杂波环境中。另外，当雷达天线旋转时，这也会导致机载雷达回波数据非均匀，使得上述独立同分布假设在实际环境中很难满足，进而影响待检测单元杂波协方差矩阵估计精度，导致STAP的杂波抑制性能显著下降。在非均匀环境下，林肯实验室Ward报告所提出的传统STAP方法不能有效的抑制地杂波。常见的非均匀杂波抑制方法有降秩方法和结构化方法，它们均能提高非均匀环境下杂波抑制的性能。降秩方法(RR)充分利用回波中杂波的分布特性，选取完备的杂波空间来形成自适应权值，对消杂波分量，改善杂波抑制性能，这主要包括主分量(PC)法，互谱法(CSM)和多级维纳滤波(MWF)，但是无论是PC，CSM还是MWF，都需要预先估计出杂波子空间维数，而求取降秩变换阵和确定杂波子空间维数比较复杂，也因此增加了处理的运算量。结构化方法需要通过特征分解进行协方差矩阵的最大似然估计，利用已知的杂波协方差矩阵的结构特性对估计得到的杂波协方差矩阵进行修正，提高了杂波协方差矩阵估计的精度，但由于要进行最大似然估计同样也存在运算量较大的问题。
技术实现思路
针对上述现有技术存在的问题，本专利技术的目的在于提出一种精度更高，运算量更小的基于知识辅助稀疏迭代协方差估计的杂波抑制方法。本专利技术是一种基于知识辅助稀疏迭代协方差估计的机载雷达杂波抑制方法，其特征是：包括有以下步骤：步骤1，获取待检测单元数据，计算空时导向矢量矩阵V：机载雷达的检测范围内存在杂波散射体S，分别获取Nmax个距离门雷达回波数据和Nmax个待检测单元数据，Nmax为距离门的个数；分别计算杂波散射体S的归一化多普勒频率和杂波散射体的归一化空域频率，确定杂波脊，进而计算空时导向矢量矩阵V。步骤2，确定初始杂波功率矩阵与空域协方差矩阵，构造中间变量：确定第l个待检测单元数据xl在杂波脊上的初始杂波功率矩阵确定第l个待检测单元数据xl的空域协方差矩阵l为待检测单元的序号，l∈{1,2,…,Nmax}；构造出迭代杂波功率矩阵所需的第一中间变量D与第二中间变量ρ(i)，i表示第i次的杂波功率矩阵迭代。步骤3，计算杂波功率矩阵与空域重构协方差矩阵由第一中间变量D与第二中间变量ρ(i)分别计算出第i次迭代后第l个待检测单元在杂波脊上的杂波功率矩阵与第i次迭代后第l个待检测单元的空域重构协方差矩阵(3a)计算第二中间变量ρ(i-1)并由第一中间变量D和第二中间变量ρ(i-1)得到第i-1次迭代后第l个待检测单元在杂波脊上的杂波功率矩阵与第i次迭代后第l个待检测单元在杂波脊上的杂波功率矩阵之间的迭代关系，进而由计算出(3b)由第i次迭代后第l个待检测单元在杂波脊上的杂波功率矩阵求出第i次迭代后第l个待检测单元数据xl的空域重构协方差矩阵步骤4，对杂波功率矩阵依次进行迭代，并得到最终杂波功率矩阵由初始杂波功率矩阵迭代求得最终杂波功率矩阵若i＜γ，则令i的值加1，返回步骤3，γ为杂波功率矩阵迭代的最大迭代次数；若i≥γ，则迭代停止，并将迭代停止时对应的第i次迭代后第l个待检测单元数据xl在杂波脊上的杂波功率矩阵记为第l个待检测单元数据xl在杂波脊上的最终杂波功率矩阵步骤5，确定第l个待检测单元数据xl重构的空时二维协方差矩阵与第l个待检测单元数据xl的权Wl：利用杂波脊先验信息和最终杂波功率矩阵计算第l个待检测单元数据xl重构的空时二维协方差矩阵进而计算第l个待检测单元数据xl的权Wl。步骤6，确定Nmax个待检测单元数据重构的空时二维协方差矩阵与Nmax个待检测单元数据的权令l的值加1，返回步骤3，直到得到第Nmax个待检测单元数据的重构空时二维协方差矩阵并利用它计算第Nmax个待检测单元数据的权进而由权与待检测单元数据分别内积得到空时自适应处理结果Z，空时自适应处理结果为基于知识辅助稀疏迭代协方差估计的机载雷达杂波抑制结果。本专利技术的有益效果：第一，本专利技术方法利用基于知识辅助稀疏迭代协方差估计方法的优势，通过将待检测单元数据分解成空域快拍数据，再利用空域快拍数据重构待检测单元的空域协方差矩阵，最后利用杂波脊先验信息和估计的杂波块功率矩阵得到待检测单元的空时协方差矩阵，因此有效解决了基于采样协方差估计待检测单元杂波协方差矩阵存在的样本非均匀问题，相比传统的杂波谱重构方法谱估计精度更高，从而使得本专利技术方法能够有效抑制复杂强地杂波，显著改善了对运动目标的检测性能。第二，本专利技术方法通过利用知识辅助稀疏迭代协方差估计谱重构技术重构待检测单元的杂波协方差矩阵，这样的重构过程使得杂波协方差矩阵的估算运算量更小，并且这种方法具有全局收敛性，因此该方法的实时性更好，实用价值更高。附图说明图1为本专利技术的基于知识辅助稀疏迭代协方差估计的杂波抑制方法流程图；图2为机载雷达几何构型示意图；图3(a)为最优处理方法得到的正侧阵时第100号距离门空时二维谱示意图；图3(b)为本专利技术方法得到的正侧阵时第100号距离门空时二维谱示意图；图4(a)为最优处理方法得到的30度安装角时第100号距离门空时二维谱示意图；图4(b)为本专利技术方法得到的30度安装角时第100号距离门空时二维谱示意图；图5(a)为正侧阵时第100号距离门本专利技术方法与最优处理方法改善因子对比示意图；图5(b)为30度安装角时第100号距离门本专利技术方法与最优处理方法改善因子对比示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实例对本专利技术作详细描述。实施例1传统STAP需要选取待检测单元附近的回波数据作为训练样本对其进行估计，所选用的训练样本与待检测单元数据必须满足独立同分布条件，然而事实上机载雷达通常都工作在非均匀杂波环境中，独立同分布假设在实际环境中很难满足，导致STAP的杂波抑制性能显著下降。而针对上述非均匀问题，出现了各种非均匀杂波的抑制方法，对传统的STAP进行了改进，常见的有降秩方法和结构化方法，这两种方法均克服了非均匀问题，提高了杂波抑制的精度，但也加大了运算量和复杂度。因此对于传统STAP的改进，能有效抑制地杂波，明显改善对微弱慢速运动的目标检本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于知识辅助稀疏迭代协方差估计的机载雷达杂波抑制方法，其特征是：包括有以下步骤：步骤1，获取待检测单元数据，计算空时导向矢量矩阵V：机载雷达的检测范围内存在杂波散射体S，分别获取Nmax个距离门雷达回波数据和Nmax个待检测单元数据，Nmax为距离门的个数；分别计算杂波散射体S的归一化多普勒频率和杂波散射体的归一化空域频率，确定杂波脊，进而计算空时导向矢量矩阵V；步骤2，确定初始杂波功率矩阵与空域协方差矩阵，构造中间变量：确定第l个待检测单元数据xl在杂波脊上的初始杂波功率矩阵

【技术特征摘要】
1.一种基于知识辅助稀疏迭代协方差估计的机载雷达杂波抑制方法，其特征是：包括有以下步骤：步骤1，获取待检测单元数据，计算空时导向矢量矩阵V：机载雷达的检测范围内存在杂波散射体S，分别获取Nmax个距离门雷达回波数据和Nmax个待检测单元数据，Nmax为距离门的个数；分别计算杂波散射体S的归一化多普勒频率和杂波散射体的归一化空域频率，确定杂波脊，进而计算空时导向矢量矩阵V；步骤2，确定初始杂波功率矩阵与空域协方差矩阵，构造中间变量：确定第l个待检测单元数据xl在杂波脊上的初始杂波功率矩阵确定第l个待检测单元数据xl的空域协方差矩阵l为待检测单元的序号，l∈{1,2,…,Nmax}；构造出迭代杂波功率矩阵所需的第一中间变量D与第二中间变量ρ(i)，i表示第i次的杂波功率矩阵迭代；步骤3，计算杂波功率矩阵与空域重构协方差矩阵由第一中间变量D与第二中间变量ρ(i)分别计算出第i次迭代后第l个待检测单元在杂波脊上的杂波功率矩阵与第i次迭代后第l个待检测单元的空域重构协方差矩阵3a计算第二中间变量ρ(i-1)并由第一中间变量D和第二中间变量ρ(i-1)得到第i-1次迭代后第l个待检测单元在杂波脊上的杂波功率矩阵与第i次迭代后第l个待检测单元在杂波脊上的杂波功率矩阵之间的迭代关系，进而由计算出3b由第i次迭代后第l个待检测单元在杂波脊上的杂波功率矩阵求出第i次迭代后第l个待检测单元数据xl的空域重构协方差矩阵步骤4，对杂波功率矩阵依次进行迭代，并得到最终杂波功率矩阵由初始杂波功率矩阵迭代求得最终杂波功率矩阵若i＜γ，则令i的值加1，返回步骤3，γ为杂波功率矩阵迭代的最大迭代次数；若i≥γ，则迭代停止，并将迭代停止时对应的第i次迭代后第l个待检测单元数据xl在杂波脊上的杂波功率矩阵记为第l个待检测单元数据xl在杂波脊上的最终杂波功率矩阵步骤5，确定第l个待检测单元数据xl重构的空时二维协方差矩阵与第l个待检测单元数据xl的权Wl：利用杂波脊先验信息和最终杂波功率矩阵计算第l个待检测单元数据xl重构的空时二维协方差矩阵进而计算第l个待检测单元数据xl的权Wl；步骤6，确定Nmax个待检测单元数据重构的空时二...

【专利技术属性】
技术研发人员：王彤，乔格阁，肖浩，王美凤，
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