一种基于功率特征值提取的改进块稀疏贝叶斯抗干扰方法技术

本发明专利技术涉及一种基于功率特征值提取的改进块稀疏贝叶斯抗干扰方法，属于雷达信号处理技术领域，特别涉及解决电子干扰中的压制式窄带干扰以及主瓣干扰问题。首先采集雷达中频回波数据并缓存，接着初始化块稀疏贝叶斯数据块大小、设置学习速率和最大收敛次数；然后构造优化函数并建立块稀疏贝叶斯数学模型，添加扰动项；接着根据特征功率门限判断是否是干扰信号特征功率，如果是则构造块稀疏恢复子字典进行相应迭代；最后判断如果达到最大迭代次数，则利用稀疏恢复反射系数进行数据恢复，从而抑制干扰信号，有效提高目标检测概率。本发明专利技术可以分离雷达有用回波和干扰信号，有效改善目标信号的信干噪比、抑制干扰信号，降低运算量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于功率特征值提取的改进块稀疏贝叶斯抗干扰方法
本专利技术属于雷达信号处理
，特别适用于电子干扰为窄带压制干扰进入雷达接收机影响雷达检测概率的场景。
技术介绍
现代电子战场电磁环境复杂多变，针对雷达的工作方式设计的电子干扰样式形态各异。尤其针对常规搜索雷达，窄带压制式干扰是敌方常用的一种电子攻击手段，针对压制式干扰典型主动抗干扰做法采用频率捷变、典型被动抗干扰做法采用副瓣对消和副瓣抑制结合信号和数据处理点、航迹质量评估等方法抑制干扰信号，但是这种主动抗干扰措施对于相控阵雷达有限的带宽资源负担过大、被动抗干扰措施势必带来目标检测概率的损失过大等不良影响、并且针对来自雷达主瓣的干扰无从下手。因此，针对窄带压制式干扰特别来自主瓣方向的干扰如何有效抑制干扰信号，降低信干比损失是雷达目标检测的关键技术之一。西安交通大学在其申请的专利技术专利文献“一种基于块稀疏特性的混合高斯频谱感知方法”(公开号：CN108880713A，申请号：CN201810490654.5)中公开了一种基于块稀疏特性的混合高斯频谱感知方法。该方法主要是构造高斯噪声本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于功率特征值提取的改进块稀疏贝叶斯抗干扰方法，其特征在于：/n1)采集雷达中频回波数据，构造稀疏恢复感知原理系统模型，雷达中频回波系统数学模型为：/nE

【技术特征摘要】
1.一种基于功率特征值提取的改进块稀疏贝叶斯抗干扰方法，其特征在于：
1)采集雷达中频回波数据，构造稀疏恢复感知原理系统模型，雷达中频回波系统数学模型为：
Echo'＝Φ'[Re(σIT)Re(σUT)Im(σIT)Im(σUT)]T+[εIU]T；
其中感知矩阵Φ'是一个2N×2M维度的矩阵，矩阵按照行展开的数学表达式可以表示为[Re(D)-Im(D)Im(D)Re(D)]，D表示复数字典；εIU表示回波信号除干扰之外的额外叠加；并假设实数部分和复数部分分别都为M维向量；待提取的回波信号表示为[Re(σIT)Re(σUT)Im(σIT)Im(σUT)]T并定义为2N×1的向量；
2)初始化感知矩阵相关参数、自适应学习类型adaptive、超参数pure_gama、分块矩阵元素大小Fg、其中干扰信号和有用回波信号的分块分别独立进行，并根据信号干扰噪声比SINR设置分块最小结构Fg的大小，同时需要判断如果信号干扰噪声比SINR＞TΔdB，就设定分块最小结构为Fg＝10；否则设定分块最小结构Fg＝6；TΔ根据实际雷达背景选择；按照上述设定块结构对采集得到的复数雷达回波信号进行复数分割成实数的对应划分，雷达受到干扰信号元素块结构为ΘI＝{[1:gI],[gI+gU+1:2gI+gU]}；有用目标回波信号元素块结构表示为ΘU＝{[gI+1:gI+gU],[2gI+gU+1:2gI+2gU]}；设置学习速率lea...

【专利技术属性】
技术研发人员：张海龙，张宁，李纪三，
申请(专利权)人：中国船舶重工集团公司第七二四研究所，
类型：发明
国别省市：江苏;32