一种基于特征波束的自适应波束域FSA的杂波抑制降维方法技术

本发明专利技术公开了一种基于特征波束的自适应波束域FSA的杂波抑制降维方法，包括：获取FSA数据矢量；获取特征空间；根据所述特征空间对所述FSA数据矢量进行波束域自适应降维处理得到降维后的数据矢量；对所述降维后的数据矢量进行杂波抑制和自适应滤波处理得到杂波抑制后的距离‑多普勒域数据。本发明专利技术提供的杂波抑制降维方法具有一定的自适应性，在实现杂波抑制的同时，降低了自适应处理维数，降低了挑选样本的标准，减少了处理所需的均匀杂波样本数和运算量，提高了算法的实用性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于特征波束的自适应波束域FSA的杂波抑制降维方法
本专利技术属于运动平台雷达
，具体涉及一种基于特征波束的自适应波束域FSA的杂波抑制降维方法。
技术介绍
雷达是利用电磁波探测目标的电子设备。通常为了有效的提高空中监视能力，将雷达系统安装在飞机或者人造卫星上。由于机载/星载雷达平台具有高速运动的特性，使得当雷达工作在下视状态时，场景主瓣杂波多普勒谱严重展宽，从而导致微弱慢目标淹没在杂波中，无法得到直接检测。因此，利用机载/星载雷达实现动目标检测任务的前提是将场景中的强杂波抑制掉，使原本被淹没的微弱运动目标凸显出来，改善目标信杂噪比(SCNR)，提高检测概率。由于运动平台下杂波谱具有时空耦合特性，仅通过一维空域或时域滤波难以将目标和杂波区分开，这表明杂波抑制应在空-时二维平面上进行，同时，由于杂波随环境、地形变化，所以一般采取自适应处理的方式。Brennan、Reed等人在文献《Theoryofadaptiveradar》(IEEETransactionsonAerospaceandElectronicSystems，1973本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于特征波束的自适应波束域FSA的杂波抑制降维方法，其特征在于，包括：/n获取FSA数据矢量；/n获取特征空间；/n根据所述特征空间对所述FSA数据矢量进行波束域自适应降维处理得到降维后的数据矢量；/n对所述降维后的数据矢量进行杂波抑制和自适应滤波处理得到杂波抑制后的距离-多普勒域数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于特征波束的自适应波束域FSA的杂波抑制降维方法，其特征在于，包括：
获取FSA数据矢量；
获取特征空间；
根据所述特征空间对所述FSA数据矢量进行波束域自适应降维处理得到降维后的数据矢量；
对所述降维后的数据矢量进行杂波抑制和自适应滤波处理得到杂波抑制后的距离-多普勒域数据。


2.根据权利要求1所述的杂波抑制降维方法，其特征在于，所述获取FSA数据矢量包括：
对雷达的N个空间等效阵元进行A/D采样，获得一个CPI内的K+2个脉冲回波数据；其中，所述K+2个脉冲回波数据包含L个样本的回波信息；
在每个空间等效阵元对所述K+2个脉冲数据进行三次时域滑窗处理，得到第1～K、2～K+1和3～K+2个脉冲组成的三组数据；
分别对所述三组数据进行K点的DFT转到多普勒域，得到FSA数据矢量；其中，对同一多普勒通道，三组数据分别将N个空间等效阵元的L个样本数据排成N×L维的数据矢量。


3.根据权利要求2所述的杂波抑制降维方法，其特征在于，所述FSA数据矢量的表达式为：
x(k)＝[x0(k)T,x1(k)T,x2(k)T]T；
其中，x(k)表示FSA数据矢量，x0(k)表示第k个多普勒通道中数据不滑窗对应的数据矢量，x1(k)表示第k个多普勒通道中数据滑动一个脉冲对应的数据矢量，x2(k)表示第k个多普勒通道中数据滑动两个脉冲对应的数据矢量，(·)T表示转置。


4.根据权利要求1所述的杂波抑制降维方法，其特征在于，所述获取特征空间包括：
分别计算所述第k个多普勒通道中不滑窗、滑动一个脉冲和滑动两个脉冲数据的协方差矩阵，得到三个协方差矩阵；
对所述协方差矩阵进行特征分解并提取有限个特征波束构造特征空间。


5.根据权利要求4所述的杂波抑制降维方法，其特征在于，所述协方差矩阵的计算公式为：









其中，R0(k)表示不滑窗数据对应的协方差矩阵，R1(k)表示滑动一个脉冲数据对应的协方差矩阵，R2(k)表示滑动...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨志伟，李婧雅，田敏，雷赫，黄帅，
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