一种基于子孔径平滑的辅助杂波样本筛选方法技术

本发明专利技术公开一种基于子孔径平滑的辅助杂波样本筛选方法，采用超低旁瓣子孔径滑窗方法大幅提升旁瓣区的信杂噪比，并结合拟合方差偏离的方法提取目标大信号能量，并予以剔除，从而改善初始杂波协方差矩阵的纯度；同时，结合子孔径平滑方法能够显著改善小目标的输出信杂噪比，结合GIP等算法剔除包含小目标的杂波样本，从而提高包含微动器件这类目标的弱离散分布检测点的输出信杂噪比，为后续基于检测输出的目标识别提供可能。克服了已有的非均匀杂波样本筛选方法面临的初始协方差矩阵包含目标信号而无法剔除目标信息的问题，能够大幅降低系统运算复杂度，提高系统应用效能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于子孔径平滑的辅助杂波样本筛选方法
本专利技术涉及一种基于子孔径平滑的辅助杂波样本筛选方法，属于雷达
，特别是一种自适应非均匀/受目标污染杂波样本剔除技术，适用于实际工程中30dB以上信杂噪比的强杂波背景下的自适应非均匀/受目标污染杂波样本剔除情况。
技术介绍
训练样本选取的基本思想是在给定的一组训练样本集中选择杂波统计特性相近的训练样本来估计杂波协方差矩阵并用于计算STAP滤波权矢量。传统的方法主要包括：采样协方差求逆(SampleMatrixInversion,SMI)法，该方法直接对原始样本集做STAP，然后剔除剩余功率较大的样本。内积法则主要根据杂波样本的功率将样本进行分组，然后对不同类别的样本进行组内STAP处理。基于广义内积(GeneralisedInnerProduct,GIP)的样本剔除方法，该方法根据样本的广义内积值对样本进行分类，通常的做法是剔除广义内积值偏离平均值较大和较小的样本，它不仅利用了功率信息，也利用了相位信息，因此可以获得比内积法更优的性能。自适应功率剩余(AdaptivePowerResidue,APR)迭代剔除法和迭代广义内积方法都是在SMI和GIP的基础上引入迭代思想，优化杂波协方差矩阵，从而剔除非均匀样本。自适应相干估计器(AdaptiveCoherenceEstimator,ACE)也是一种非均匀样本剔除方法，它估计的是白化后的数据矢量与期望目标矢量的夹角，以此来判别是否包含目标信号。上述基于样本协方差矩阵的样本筛选方法都假设初始训练样本集中并不包含目标样本，这一假设很难满足。目前国内外对基于子孔径滑窗的强目标/微动目标污染杂波样本剔除方法的研究未见公开，因此亟需一种能自适应剔除受目标污染的非均匀杂波样本剔除方法，这也是天基预警雷达杂波抑制工程化需考虑的重要问题之一。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提出了一种基于子孔径平滑的辅助杂波样本筛选方法，解决在实际工程中受信噪比高于20dB的强目标污染和部分包含自旋、进动和章动等微动目标污染引起的输出信杂噪比下降问题。本专利技术的技术方案是：一种基于子孔径平滑的辅助杂波样本筛选方法，包括步骤如下：1)接收到雷达系统N个通道的原始数据，对每个通道的原始数据沿着距离向做脉冲压缩处理，获得R个距离单元，再沿每个距离单元的方位向做傅里叶变换，获得M个多普勒单元，将所述原始数据处理获得N个通道的距离脉压-方位多普勒数据；其中，第n个通道第r个距离单元第m个多普勒单元的距离脉压-方位多普勒数据为Xn(r,m)；其中，n∈[1,N]，r∈[1,R]，m∈[1,M]，R为雷达系统每个通道单次脉冲采样窗对应的距离单元总数；M为雷达系统每个通道相干积累时间内发射的脉冲数；所述雷达系统为天基雷达或机载雷达；2)利用超低旁瓣加窗矢量，对步骤1)获得的所述N个通道的距离脉压-方位多普勒数据Xn(r,m)进行P组子孔径平滑处理，获得P组子孔径滑窗数据Xp(r,m)；3)根据步骤2)得到的所述P组子孔径滑窗数据Xp(r,m)，分别对每组子孔径滑窗数据的每个多普勒单元对应的距离样本数据Xp(:,m)采用最小二乘多项式进行三阶拟合，获得拟合数据Xp-poly(：,m)；同时，根据雷达观测场景的先验信息及雷达观测场景的杂波空间去相关系数，将每组子孔径滑窗数据中的每个多普勒单元的距离样本数据Xp(:,m)和拟合数据Xp-poly(:,m)分为J组，获得第p组第m个多普勒单元第j组的距离样本数据Xp,j(:,m)和拟合数据Xp-poly,j(:,m)，根据Xp,j(:,m)和Xp-poly,j(:,m)分别获得第p组第m个多普勒单元第j组的的均方差σp,m,j；其中，j∈[1,J]；4)根据步骤3)获得的所述Xp,j(:,m)和Xp-poly,j(:,m)，分别获得第p组第m个多普勒单元第j组距离样本数据Xp,j(:,m)与对应拟合数据Xp-poly,j(:,m)的偏移量ηp,m,j；ηp,m,j＝||Xp,j(:,m)|-|Xp-poly,j(:,m)||；5)根据步骤3)获得的第p组第m个多普勒单元第j组的均方差σp,m,j和步骤4)获得的第p组第m个多普勒单元第j组的偏移量ηp,m,j，从距离样本数据Xp,j(:,m)中筛选出不受强目标污染的杂波样本，作为空时二维数据YMP×T；6)根据步骤5)得到的空时二维数据YMP×T，确定所述空时二维数据YMP×T的采样协方差矩阵Ry，根据所述采样协方差矩阵Ry采用广义内积方法进一步剔除距离样本数据Xp(:,m)中的非均匀杂波样本，获得最终均匀杂波样本数据，获得所述最终均匀杂波样本数据对应的杂波协方差矩阵Rcn；7)根据步骤6)得到的杂波协方差矩阵Rcn，确定自适应权值wm；8)对原始数据构造的空时数据x，利用步骤7)所得自适应权值wm滤波处理，得到杂波抑制之后的输出信号y＝wmHx。本专利技术与现有技术相比有益效果为：本专利技术方法属于自适应非均匀杂波/受目标污染杂波样本剔除算法，相比经典的几种非均匀杂波剔除算法，所提算法对强目标信号进行了基于幅度最小二乘拟合的自适应剔除，从而避免了初始杂波样本协方差矩阵包含目标信息的问题。另外，联合子孔径超低旁瓣滑窗技术与GIP算法，能够进一步改善旁瓣区弱目标和非均匀杂波样本的剔除效果。同时，由于采用了子孔径滑窗技术，能够减少系统的自由度，从而降低系统对非均匀杂波样本的剔除复杂度。适用于实际工程中强目标、微动弱目标等条件下的空时自适应运动目标检测。附图说明图1为本专利技术方法处理流程图。图2为基于广义内积非均匀样本剔除方法并结合后多普勒域FSA算法得到的杂波抑制后的检测结果示意图。图3为采用本专利技术方法并结合后多普勒域FSA算法得到的杂波抑制后的检测结果示意图。具体实施方式本专利技术一种基于子孔径平滑的辅助杂波样本筛选方法，主要应用于天基和机载雷达动目标监视。本专利技术结合超低旁瓣加窗子孔径平滑与多项式拟合偏差的方式，先对样本中可能包含的运动目标进行剔除，再在此基础上利用子孔径平滑数据进行GIP估计从而进一步剔除非均匀样本。对于初始协方差矩阵做了一个修正，剔除了潜在的目标样本，并且能够降低训练样本中杂波的能量，从而提升GIP估计方法的精度，有利于筛选均匀样本，实际工程中对旁瓣区的目标检测性能改善明显，特别是对包含微动部件的目标特征提取。具备自适应旁瓣区强目标能量直接剔除和弱目标联合剔除能力，大幅降低目标自相消现象，改善输出信杂噪比，另外滑动子孔径方法降低了系统自由度，有利于降低动目标监视雷达系统的复杂度，具有实际工程应用价值。本专利技术一种基于子孔径平滑的辅助杂波样本筛选方法，包括步骤如下：1)接收到雷达系统N个通道的原始数据，对每个通道的原始数据沿着距离向做脉冲压缩处理，获得R个距离单元，再沿每个距离单元的方位向做傅里叶变换，获得M个多普勒单元，将所述原始数据处理获得N个通道的距离脉压-方位多普勒数据；其中，第n个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于子孔径平滑的辅助杂波样本筛选方法，其特征在于，包括步骤如下：/n1)接收到雷达系统N个通道的原始数据，对每个通道的原始数据沿着距离向做脉冲压缩处理，获得R个距离单元，再沿每个距离单元的方位向做傅里叶变换，获得M个多普勒单元，根据所述原始数据处理获得N个通道的距离脉压-方位多普勒数据；其中，第n个通道第r个距离单元第m个多普勒单元的距离脉压-方位多普勒数据为X

【技术特征摘要】
1.一种基于子孔径平滑的辅助杂波样本筛选方法，其特征在于，包括步骤如下：
1)接收到雷达系统N个通道的原始数据，对每个通道的原始数据沿着距离向做脉冲压缩处理，获得R个距离单元，再沿每个距离单元的方位向做傅里叶变换，获得M个多普勒单元，根据所述原始数据处理获得N个通道的距离脉压-方位多普勒数据；其中，第n个通道第r个距离单元第m个多普勒单元的距离脉压-方位多普勒数据为Xn(r,m)；其中，n∈[1,N]，r∈[1,R]，m∈[1,M]，R为雷达系统每个通道单次脉冲采样窗对应的距离单元总数；M为雷达系统每个通道相干积累时间内发射的脉冲数；所述雷达系统为天基雷达或机载雷达；
2)利用超低旁瓣加窗矢量，对步骤1)获得的所述N个通道的距离脉压-方位多普勒数据Xn(r,m)进行P组子孔径平滑处理，获得P组子孔径滑窗数据Xp(r,m)；
3)根据步骤2)得到的所述P组子孔径滑窗数据Xp(r,m)，分别对每组子孔径滑窗数据的每个多普勒单元对应的距离样本数据Xp(:,m)采用最小二乘多项式进行三阶拟合，获得拟合数据Xp-poly(：,m)；同时，根据雷达观测场景的先验信息及雷达观测场景的杂波空间去相关系数，将每组子孔径滑窗数据中的每个多普勒单元的距离样本数据Xp(:,m)和拟合数据Xp-poly(:,m)对应划分为J组，获得第p组第m个多普勒单元第j组的距离样本数据Xp,j(:,m)和拟合数据Xp-poly,j(:,m)，根据Xp,j(:,m)和Xp-poly,j(:,m)分别获得第p组第m个多普勒单元第j组的的均方差σp,m,j；其中，j∈[1,J]；
4)根据步骤3)获得的所述Xp,j(:,m)和Xp-poly,j(:,m)，分别获得第p组第m个多普勒单元第j组距离样本数据Xp,j(:,m)与对应拟合数据Xp-poly,j(:,m)的偏移量ηp,m,j；ηp,m,j＝||Xp,j(:,m)|-|Xp-poly,j(:,m)||；
5)根据步骤3)获得的第p组第m个多普勒单元第j组的均方差σp,m,j和步骤4)获得的第p组第m个多普勒单元第j组的偏移量ηp,m,j，从距离样本数据Xp,j(:,m)中筛选出不受强目标污染的杂波样本，作为空时二维数据YMP×T；
6)根据步骤5)得到的空时二维数据YMP×T，确定所述空时二维数据YMP×T的采样协方差矩阵Ry，根据所述采样协方差矩阵Ry采用广义内积方法进一步剔除距离样本数据Xp(:,m)中的非均匀杂波样本，获得最终均匀杂波样本数据，获得所述最终均匀杂波样本数据对应的杂波协方差矩阵Rcn；
7)根据步骤6)得到的杂波协方差矩阵Rcn，确定自适应权值wm；
8)根据原始数据构造的空时数据x，利用步骤7)所得自适应权值wm滤波处理，得到杂波抑制之后的输出信号y＝wmHx。


2.根据权利要求1所述的一种基于子孔径平...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱江，段崇棣，李渝，王伟伟，范一飞，杨晓超，黎薇萍，李奇，
申请(专利权)人：西安空间无线电技术研究所，
类型：发明
国别省市：陕西;61