基于动态和差波束的米波雷达低仰角目标DOA估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于动态和差波束的米波雷达低仰角目标DOA估计方法，包括：步骤1估计米波雷达天线阵列的阵列中心仰角值；步骤2基于阵列中心仰角值，计算关于阵列中心仰角呈偶对称的和波束和差波束的最优权矢量；步骤3利用和波束的最优权矢量加权处理形成和波束，利用差波束的最优权矢量加权处理形成差波束并完成波束发射；步骤4基于米波雷达天线阵列的接收信号计算和差波束的误差信号；步骤5根据误差信号利用查表方式确定目标仰角；步骤6判断是否满足迭代终止条件；步骤7若否则基于目标仰角修正阵列中心仰角值，并返回执行步骤2～步骤6；步骤8若是则完成目标仰角估计。本发明专利技术能提高低仰角目标DOA估计精度，实现良好阵地适应性。地适应性。地适应性。

【技术实现步骤摘要】
基于动态和差波束的米波雷达低仰角目标DOA估计方法


[0001]本专利技术属于雷达领域，具体涉及一种基于动态和差波束的米波雷达低仰角目标DOA估计方法。

技术介绍

[0002]目前，在米波雷达领域中，对低仰角目标的DOA(Direction of Arrival，波达方向)估计精度和阵地适应性是亟待解决的重要难题，这是因为在探测低仰角目标时，由于米波雷达的波束较宽，回波信号会通过地面反射回来，雷达的主瓣将会同时接收到地面反射的多径信号和目标反射的直达信号，此时，直达信号特征将会带有幅相畸变，从而不再满足简单的远场平面波模型特征。
[0003]幅相畸变产生的原因就是雷达接收的多径信号。现有雷达DOA估计方法主要是超分辨DOA估计方法，主要包括特征子空间类超分辨算法和最大似然算法(Maximum Likelihood，ML)。
[0004]特征子空间类超分辨算法主要包括多重信号分类算法(Multiple Signal Classification，MUSIC)和旋转不变技术(Estimation of Signal Paramete本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态和差波束的米波雷达低仰角目标DOA估计方法，其特征在于，包括：步骤1，估计米波雷达天线阵列的阵列中心仰角值；步骤2，基于所述阵列中心仰角值，计算关于阵列中心仰角呈偶对称的和波束和差波束的最优权矢量；步骤3，利用所述和波束的最优权矢量加权处理形成和波束，以及利用所述差波束的最优权矢量加权处理形成差波束，并完成波束发射；步骤4，基于所述米波雷达天线阵列的接收信号计算和差波束的误差信号；步骤5，根据所述误差信号，利用查表方式确定目标仰角；步骤6，判断是否满足迭代终止条件；步骤7，若否，基于所述目标仰角修正阵列中心仰角值，并返回执行步骤2～步骤6；步骤8，若是，完成目标仰角估计。2.根据权利要求1所述的基于动态和差波束的米波雷达低仰角目标DOA估计方法，其特征在于，所述估计米波雷达天线阵列的阵列中心仰角值，包括：至少根据雷达架高、地面起伏高度信息，估计米波雷达天线阵列的阵列中心仰角值。3.根据权利要求1所述的基于动态和差波束的米波雷达低仰角目标DOA估计方法，其特征在于，计算关于阵列中心仰角呈偶对称的和波束的最优权矢量的过程，包括：基于所述阵列中心仰角值，根据传统自适应波束形成最佳权向量算法计算所述和波束的最优权矢量。4.根据权利要求1所述的基于动态和差波束的米波雷达低仰角目标DOA估计方法，其特征在于，计算关于阵列中心仰角呈偶对称的差波束的最优权矢量的过程，包括：基于所述阵列中心仰角值、所述米波雷达天线阵列的参数信息，以及预先构建的关于阵列中心仰角呈偶对称的差波束的权矢量的约束优化条件，得到差波束的初始权矢量；对所述初始权矢量进行优化得到所述差波束的最优权矢量。5.根据权利要求4所述的基于动态和差波束的米波雷达低仰角目标DOA估计方法，其特征在于，所述约束优化条件，包括：条件1：所述差波束的权矢量在所述阵列中心仰角θ
t
处的增益最小；所述条件1以公式表达为：条件2：所述差波束关于所述阵列中心仰角θ
t
呈偶对称，波束指向分别为θ
t
±
θ
q
，且所述权矢量在两个波束指向处具有相同的增益，所述条件2以公式表达为：在两个波束指向处具有相同的增益，所述条件2以公式表达为：其中，a(
·
)表示导向矢量；θ
q
表示目标回波偏离波束中心的角度；g
q
表示所述差波束在波束指向θ
t
±
θ
q
方向上的增益。6.根据权利要求5所述的基于动态和差波束的米波雷达低仰角目标DOA估计方法，其特征在于，得到差波束的初始权矢量的过程，包括：
令R＝[a(θ
t
‑
θ
q
) a(θ
t
) a(θ
t
+θ
q<...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈伯孝，郎思呈，徐赛琴，葛子珺，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：