[發明專利]基于先驗道路信息的雜波抑制方法

有效

• 申請號: 201410571382.3
• 申請日: 2014-10-23
• 公開（公告）號: CN104297735A
• 公開（公告）日: 2015-01-21
• 發明（設計）人: 王彤;王志林;吳建新;吳億峰;李春海
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G01S7/36
• 分類號: G01S7/36
• 代理公司: 西安睿通知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 61218
• 代理人: 惠文軒

技術領域

本發明屬于雷達雜波抑制技術領域，特別涉及基于先驗道路信息的雜波抑制方法，涉及非均勻雜波環境背景下的雜波抑制，具體是一種基于先驗道路信息的雜波抑制方法，用于解決在道路密集環境中車輛信號對空時自適應處理的影響，改善雜波抑制性能。

背景技術

在空時自適應處理(Space?time?adaptive?processing，STAP)計算自適應權值時需要雜波的協方差矩陣，該雜波的協方差矩陣通常是未知的，需要通過訓練樣本估計得到。為了估計雜波的協方差矩陣，通常選擇待處理單元附近的距離采樣數據作為訓練樣本。例如，如果需要L₀個訓練樣本(L₀為大于1的偶數)，那么在檢測單元前后(為了防止目標自相消和目標信號在距離維的擴展，需要剔除待處理單元及其附近的若干保護單元)各選擇L₀/2個訓練樣本來估計雜波的協方差矩陣。此時，我們假設這種使用滑窗方法挑選出的訓練樣本能夠代表待處理單元的雜波。然而，在非均勻雜波環境中，這種假設是不成立的。在服從高斯分布的雜波環境中，為了保證所估計的雜波協方差矩陣的性能，訓練樣本的數量要大于系統自由度的2倍。根據雷達系統參數和距離分辨率可以得知，采樣數據所跨越的地面長度可長達數百米甚至數千米。雷達實際工作環境中存在的離散雜波點、功率非均勻性以及海陸交界等地形差異使得不同距離門的雜波具有不同的統計特性，用如上方法選出的訓練樣本與待處理單元的雜波統計特性并不一定相同，由此估計的雜波協方差矩陣與待處理單元的實際的雜波協方差矩陣存在偏差，此時空時自適應處理抑制雜波的性能會下降；當訓練樣本中含有目標信號時，所估計的雜波協方差矩陣中包含目標信號(稱為奇異樣本)，由此得到自適應權值進行STAP時會造成目標相消，引起漏警。

為了改善非均勻雜波環境中STAP的性能，在估計雜波協方差矩陣的時候，必須剔除被目標信號污染的訓練樣本。由于含有目標信號的樣本的統計特性與僅含有雜波加噪聲的樣本的統計特性是不一樣的，我們一般用非均勻檢測器剔除奇異樣本。一些學者提出了基于廣義內積(GIP)的樣本挑選方法。在雜波協方差矩陣精確已知的情況下廣義內積法可以檢測出奇異樣本并剔除。然而，當訓練樣本中包含很強的奇異樣本時，GIP方法的性能會嚴重下降，此外，當訓練樣本中的奇異樣本很多的時候，GIP方法檢測并剔除奇異樣本的性能也會嚴重下降。為此有人提出了一種改進的GIP算法，該算法首先通過雷達系統參數等先驗信息計算理論的雜波協方差矩陣，然后用該理論協方差矩陣替換GIP中估計的雜波協方差矩陣，可以在一定程度上增加GIP的穩健性。然而，在雜波模型或者慣導數據不準的情況下，該方法所估計的理論協方差矩陣與實際協方差矩陣存在偏差，這會在一定程度上降低GIP挑選訓練樣本的性能。還有一些學者提出了基于先驗知識的STAP方法，并證明了先驗知識在STAP中的價值。基于知識的空時自適應處理用已有的雷達數據、地圖數據、跟蹤反饋和道路信息等來輔助空時自適應信號處理，可以改善STAP的性能。對于道路信息來說，道路上存在車輛，車輛的運動會引起多普勒的變化，主波束照射區域內道路上的車輛有可能與目標具有相同的多普勒頻率，如果用含有這種車輛回波的訓練樣本來估計雜波協方差矩陣，就相當于在協方差矩陣中加入了目標信號分量，STAP時會造成目標相消，降低實際目標的功率，因此，在挑選訓練樣本估計雜波協方差矩陣時需要剔除這種被主波束內車輛污染的訓練樣本。有人提出將所有包含道路的距離單元剔除，可以在一定程度上改進STAP性能，然而這種方法在道路密集的環境中會剔除大量訓練樣本，從而導致STAP的訓練樣本不夠而使其性能下降。

發明內容

本發明的目的在于提出基于先驗道路信息的雜波抑制方法，本發明可以剔除被主波束內車輛污染的訓練樣本解決在道路密集環境中車輛信號對空時自適應處理的影響，同時避免大量剔除訓練樣本，改善雜波抑制性能。