基于改进3D-P-ESPRIT算法的三维CP-GTD散射中心模型参数估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进3D

【技术实现步骤摘要】
基于改进3D
‑
P
‑
ESPRIT算法的三维CP
‑
GTD散射中心模型参数估计方法


[0001]本专利技术属于阵列信号处理
，具体涉及一种基于改进3D
‑
P
‑
ESPRIT算法的三维CP
‑
GTD散射中心模型参数估计方法。

技术介绍

[0002]随着现代化战争攻防对抗日益激烈，精确制导武器需要面对更为复杂的战场环境，因而对雷达导引头在抗干扰和目标选择攻击等方面的能力提出了更高的要求。面对战场上可能存在的多种不同类型的干扰目标，雷达导引头需要准确引导导弹在多种目标中选择待攻击目标，完成对特定目标的攻击任务，实现最大的作战效能。为了提升精确制导武器在复杂战场环境下对目标的检测识别能力，多维成像体制雷达导引头成为弹载精确制导技术的发展趋势。
[0003]散射中心是目标在光学区电磁散射的基本特征之一,它能够反映目标精细的物理结构，建立目标的散射中心模型对光学区目标电磁特征的描述与提取颇具指导意义。随着多维成像体制雷达导引技术的快速发展，散射中心模型也从一维发展到了三维。其中，CP
‑
GTD(全极化三维几何绕射理论)是一种常用的三维散射中心模型，其通常利用3D
‑
P
‑
ESPRIT(旋转不变子空间)进行散射中心提取，也即模型参数估计。
[0004]然而，现有的3D
‑
P
‑
ESPRIT方法在对三维CP
‑
GTD散射中心进行参数估计时，在低信噪比时参数估计性能不高。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于改进3D
‑
P
‑
ESPRIT算法的三维CP
‑
GTD散射中心模型参数估计方法。本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
[0006]一种基于改进3D
‑
P
‑
ESPRIT算法的三维CP
‑
GTD散射中心模型参数估计方法，包括：
[0007]获取雷达目标的原始回波数据；
[0008]对所述原始回波数据进行极化线性变换处理，得到变换后的回波矩阵；
[0009]对所述变换后的回波矩阵进行去相关处理，并利用共轭信息构建新的全极化协方差矩阵；
[0010]对所述协方差矩阵进行参数估计提取，以完成三维CP
‑
GTD散射中心模型参数估计。
[0011]在本专利技术的一个实施例中，对所述原始回波数据进行极化线性变换处理，得到变换后的回波矩阵，包括：
[0012]将所述原始回波数据表示为三维回波数据；
[0013]将多个极化通道下的所述三维回波数据变换为三组三维回波数据矩阵，以得到变换后的回波矩阵。
[0014]在本专利技术的一个实施例中，所述三维回波数据表示为：
[0015]E(m,n,k)＝[E
hh
(m,n,k)E
hv
(m,n,k)E
vh
(m,n,k)E
vv
(m,n,k)]；
[0016]其中，E(m,n,k)表示输入信号，m、n、k分别表示在雷达在频率维x、方位维y以及俯仰维z的采样点，hh、hv、vh、vv分别表示雷达系统的四种极化方式。
[0017]在本专利技术的一个实施例中，所述三组三维回波数据矩阵表示为：
[0018]Z＝[Z
1 Z
2 Z3]＝[E
hh E
hv
+E
vh E
vv
]；
[0019]其中，
[0020][0021]S表示散射强度，W表示噪声信号，A表示导向矢量矩阵。
[0022]在本专利技术的一个实施例中，对所述变换后的回波矩阵进行平滑处理，并利用共轭矩阵构建协方差矩阵，包括：
[0023]根据所述变换后的回波矩阵构造矩阵Y
e
；
[0024]对所述矩阵Y
e
进行置换操作，得到包括共轭数据信息的矩阵Y；
[0025]根据所述矩阵Y
e
和所述矩阵Y构建新的矩阵Y
′
，并计算其协方差矩阵R
′
。
[0026]在本专利技术的一个实施例中，所述矩阵Y
e
的表达式为：
[0027][0028]其中，
[0029][0030][0031]其中，Z(
·
)表示极化线性变换后的输入信号。
[0032]在本专利技术的一个实施例中，所述协方差矩阵R
′
的表达式为：
[0033][0034]其中，为矩阵Y
e
的协方差矩阵，R
Y
′
为矩阵Y
′
的协方差矩阵，且Y
′
＝[Y
e Y]，J表示置换矩阵，且为矩阵Y
e
的共轭矩阵。
[0035]在本专利技术的一个实施例中，对所述协方差矩阵进行参数估计提取，包括：
[0036]对所述协方差矩阵R进行特征分解，分别得到矩阵Y
e
的信号子空间；
[0037]对所述信号子空间进行计算处理，得到散射点的横向距离，纵向距离，垂直距离。
[0038]本专利技术的有益效果：
[0039]本专利技术通过对雷达目标的回波数据进行极化线性变换处理，将四组三维数据转化为三组三维数据，减少了数据存储量以及后续去相关处理的计算量，同时引入共轭信息来构建新的数据矩阵，并采用双向空间平滑方法来计算全极化协方差矩阵，更充分的利用了观测矩阵，提高了低信噪比时的参数估计性能。
[0040]以下将结合附图及实施例对本专利技术做进一步详细说明。
附图说明
[0041]图1是本专利技术实施例提供的一种基于改进3D
‑
P
‑
ESPRIT算法的三维CP
‑
GTD散射中心模型参数估计方法流程示意图；
[0042]图2a
‑
2e是仿真实验一通过两种方法提取的五个散射中心位置的均方根误差随信噪比的变化曲线图；
[0043]图3a
‑
3e是仿真实验二通过两种方法提取的五个散射中心位置的均方根误差随信噪比的变化曲线图。
具体实施方式
[0044]下面结合具体实施例对本专利技术做进一步详细的描述，但本专利技术的实施方式不限于此。
[0045]实施例一
[0046]请参见图1，图1是本专利技术实施例提供的一种基于改进3D
‑
P
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ESPRIT算法的三维CP
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GTD散射中心模型参数估计方法流程示意图，具体包括一下步骤：
[0047]S1：获取雷达目标的原始回波数据。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进3D
‑
P
‑
ESPRIT算法的三维CP
‑
GTD散射中心模型参数估计方法，其特征在于，包括：获取雷达目标的原始回波数据；对所述原始回波数据进行极化线性变换处理，得到变换后的回波矩阵；对所述变换后的回波矩阵进行去相关处理，并利用共轭信息构建新的全极化协方差矩阵；对所述协方差矩阵进行参数估计提取，以完成三维CP
‑
GTD散射中心模型参数估计。2.根据权利要求1所述的基于改进3D
‑
P
‑
ESPRIT算法的三维CP
‑
GTD散射中心模型参数估计方法，其特征在于，对所述原始回波数据进行极化线性变换处理，得到变换后的回波矩阵，包括：将所述原始回波数据表示为三维回波数据；将多个极化通道下的所述三维回波数据变换为三组三维回波数据矩阵，以得到变换后的回波矩阵。3.根据权利要求2所述的基于改进3D
‑
P
‑
ESPRIT算法的三维CP
‑
GTD散射中心模型参数估计方法，其特征在于，所述三维回波数据表示为：E(m,n,k)＝[E
hh
(m,n,k)E
hv
(m,n,k)E
vh
(m,n,k)E
vv
(m,n,k)]；其中，E(m,n,k)表示输入信号，m、n、k分别表示在雷达在频率维x、方位维y以及俯仰维z的采样点，hh、hv、vh、vv分别表示雷达系统的四种极化方式。4.根据权利要求3所述的基于改进3D
‑
P
‑
ESPRIT算法的三维CP
‑
GTD散射中心模型参数估计方法，其特征在于，所述三组三维回波数据矩阵表示为：Z＝[Z
1 Z
2 Z3]＝[E
hh E
hv
+E
vh E
vv
]；其中，S表示散射强度，W表示噪声信号，A表示导...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢荣，苏新璇，冉磊，刘峥，王晶晶，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：