一种基于样本累计抽样的抗密集假目标方法技术

本发明专利技术公开了一种基于样本累计抽样的抗密集假目标方法，包括：基于回波数据构建第一协方差矩阵，并进行特征分解之后，排列第一特征值及第一特征向量；基于最大相关系数，确定与预设的期望目标导向矢量v<subgt;s0</subgt;相关性最强的第一特征向量及其在排列结果中的位置ρ；比较最大相关系数与预设阈值η进行目标判决，并在存在目标时，从回波数据中选取大于抽样阈值的数据，进一步通过累计抽样，得到抽样数据；根据抽样数据构建第二协方差矩阵并进行特征分解，得到第二特征值及第二特征向量；根据ρ计算至少部分第二特征向量与预设的期望目标导向矢量之间的相关系数之和，并在相关系数之和满足预设条件时，确定目标所在的距离门，实现了抑制密集假目标的主瓣欺骗式干扰。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达信号处理，具体涉及一种基于样本累计抽样的抗密集假目标方法。

技术介绍

1、抑制干扰和目标定位在军用领域和民用领域都有着重要的应用。通常雷达接收到的回波信号中包含目标信号的角度及距离信息，但是由于存在欺骗式干扰等原因，真实目标往往会被假目标覆盖，无法直接获取目标信息。因此，解决主瓣欺骗式干扰的问题十分必要。

2、对于主瓣欺骗干扰抑制，可以利用波束的距离-角度耦合特性来识别收发维度内的真假目标，从而实现干扰抑制。此外，也可以采用盲源分离算法对不同信道中的距离欺骗干扰和目标进行分离，发射采用qpc(quadratic phase code，二次相位码)，通过解码和主值距离补偿可以区分干扰和目标。对于主瓣欺骗式干扰，可以通过空时双域算法或者基于斜投影算法来进行抑制。

3、但是，上述方法均是基于理想的抽样，并没有考虑到当密集假目标干扰样本包含真实目标时的问题，导致主瓣干扰抑制性能急剧下降。

技术实现思路

1、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样本累计抽样本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于样本累计抽样的抗密集假目标方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于样本累计抽样的抗密集假目标方法，其特征在于，基于接收的回波数据构建第一协方差矩阵，并对所述第一协方差矩阵进行特征分解之后，排列得到的第一特征值及其对应的第一特征向量的步骤，包括：

3.根据权利要求2所述的基于样本累计抽样的抗密集假目标方法，其特征在于，计算各个第一特征向量与预设的期望目标导向矢量之间的相关系数，并基于最大相关系数确定与预设期望目标导向矢量相关性最强的第一特征向量及其在排列结果中的位置的步骤，包括：

4.根据权利要求1所述的基于样本累计抽样的抗密集...

【技术特征摘要】

1.一种基于样本累计抽样的抗密集假目标方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于样本累计抽样的抗密集假目标方法，其特征在于，基于接收的回波数据构建第一协方差矩阵，并对所述第一协方差矩阵进行特征分解之后，排列得到的第一特征值及其对应的第一特征向量的步骤，包括：

3.根据权利要求2所述的基于样本累计抽样的抗密集假目标方法，其特征在于，计算各个第一特征向量与预设的期望目标导向矢量之间的相关系数，并基于最大相关系数确定与预设期望目标导向矢量相关性最强的第一特征向量及其在排列结果中的位置的步骤，包括：

4.根据权利要求1所述的基于样本累计抽样的抗密集假目标方法，其特征在于，通过比较所述最大相关系数与预设阈值η进行目标判决，并在存在目标时，从所述回波数据中选取大于抽样阈值的数据的步骤，包括：

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【专利技术属性】
技术研发人员：王华柯，蔡柏瑞，陈伟，张新潮，尚晓磊，王明明，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：