[發(fā)明專利]一種用于空時自適應(yīng)處理的干擾目標檢測方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201210223768.6 | 申請日: | 2012-06-28 |
| 公開(公告)號: | CN102879767A | 公開(公告)日: | 2013-01-16 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 楊小鵬;劉永旭;龍騰;曾濤 | 申請(專利權(quán))人: | 北京理工大學 |
| 主分類號: | G01S7/36 | 分類號: | G01S7/36 |
| 代理公司: | 北京理工大學專利中心 11120 | 代理人: | 高燕燕 |
| 地址: | 100081 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 用于 自適應(yīng) 處理 干擾 目標 檢測 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于機載相控陣雷達雜波抑制技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種非均勻雜波環(huán)境下空時自適應(yīng)處理中的干擾目標檢測方法。?
背景技術(shù)
機載相控陣雷達能實現(xiàn)對地面運動目標的有效檢測,不過處于下視工作狀態(tài)的機載相控陣雷達將面臨比地基雷達更為嚴重的地/海雜波問題。地/海雜波不僅分布范圍廣、強度大,而且呈現(xiàn)出很強的空時耦合特性。空時自適應(yīng)處理(STAP)技術(shù)能充分利用空域和時域信息,對目標信號進行相干積累的同時,將自適應(yīng)空域處理和自適應(yīng)多普勒處理兩者優(yōu)勢結(jié)合起來,在空時域聯(lián)合自適應(yīng)濾除雜波,能獲得更好的主瓣雜波抑制性能,改善對慢速目標的檢測;同時可以對受旁瓣雜波干擾的小目標進行有效的檢測。?
STAP技術(shù)的基礎(chǔ)是利用臨近待檢測距離門的多個訓練樣本對雜波協(xié)方差矩陣進行有效估計,然后計算自適應(yīng)權(quán)值。另外,至少需要大于兩倍系統(tǒng)自由度的均勻訓練樣本(與待檢測距離門數(shù)據(jù)相互獨立且同分布,即I.I.D條件)對協(xié)方差矩陣估計才能保證系統(tǒng)輸出信雜噪比(SINR)損失相對于最優(yōu)性能不超過3dB。但在非均勻雜波環(huán)境下,訓練樣本常常受到干擾目標的污染,從而造成協(xié)方差矩陣估計不準確,導(dǎo)致STAP雜波抑制性能嚴重下降。為了克服這種雜波非均勻性,在STAP中需要利用非均勻檢測器NHD(Nonhomogeneity?Detection)剔除訓練樣本集合中受干擾目標污染的非均勻樣本。廣義內(nèi)積GIP(Generalized?Inner?Products)準則是一種常用的NHD方法,并用于某些特定場景的干擾目標檢測。傳統(tǒng)GIP方法在樣本協(xié)方差矩陣估計準確的條件下,具有較強的干擾目標識別能力,能有效剔除含干擾目標的非均勻訓練樣本。不過目前的NHD算法對干擾目標的識別能力同樣受到干擾目標的影響,譬如當強干擾目標存在訓練樣本集合中時,協(xié)方差矩陣估計存在誤差,這將導(dǎo)致GIP方法性能急劇惡化;而且當多于一個干擾目標存在時,強干擾目標將會屏蔽GIP方法對弱干擾目標的檢測,從而影響剔除受弱干擾目標污染的訓練樣本。?
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提出一種用于非均勻雜波環(huán)境中空時自適應(yīng)處理的干擾目標檢測方法,解決傳統(tǒng)非均勻檢測器NHD剔除非均勻訓練樣本的性能受干擾目標影響的問題,從而提高非均勻雜波環(huán)境下STAP算法的目標檢測性能。?
本發(fā)明方法是通過下述技術(shù)方案實現(xiàn)的:?
一種用于空時自適應(yīng)處理的干擾目標檢測方法,包括以下步驟:?
步驟一、基于橢圓長球波函數(shù)的雜波協(xié)方差矩陣估計?
①接收空時雜波數(shù)據(jù)模型?
若將每個雜波距離環(huán)在方位角度θ上分成Nc個間隔為Δθ=2π/Nc的雜波散射單元,那么第n個陣元的第m個脈沖的第i個雜波散射單元的雜波回波數(shù)據(jù)表示為?
其中n=0,1,...,N-1,m=0,1,...,M-1,N為雷達天線陣元數(shù)目,M為發(fā)射脈沖數(shù)目;θ和?表示雜波散射單元的方位角和俯仰角;?和ft=βfs分別為歸一化空間頻率和多普勒頻率,其中β=2vTr/d為雜波譜的斜率,d為陣元間距,v為載機飛行速度,fr為脈沖重復(fù)頻率(PRF),Tr=1/fr為脈沖重復(fù)時間,ai(θ)為雜波散射單元的回波信號復(fù)幅度;?
每個距離環(huán)上的雜波回波為Nc個在空間上相互獨立的雜波散射源響應(yīng)之和?
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