1.一種復雜地形下的米波雷達低仰角目標測高方法，包括：
(1)利用陣列天線接收目標回波數據X，求取該接收數據的協方差矩陣RX：
1a)獲取雷達目標回波數據X:
假設雷達接收天線為一個垂直水平面放置的均勻線性陣列，其陣元數為M，陣元間距為半波長，令第m個接收天線在第l時刻接收信號為sml，則陣列接收信號矩陣可以表示為：
S＝[s1,…sl,…,sL]，
其中，sl＝[s1l,s2l,…,sML]T表示在第l次快拍時刻陣列接收信號矢量，L表示信號碼長，l∈[1,L]；
由于米波雷達在實際應用中存在多徑效應，故陣列天線接收到的目標回波信號應同時考慮直達波信號與反射波信號，設雷達系統得到的實際回波數據矩陣為X，其信號模型如下式所示：
X = β exp ( - j 2 πf 0 τ 0 ) ( a ( θ d ) + ρe j α a ( θ s ) ) S + N = β exp ( - j 2 πf 0 τ 0 ) a ~ · S + N ]]>
其中，為陣列接收信號矩陣，為噪聲信號矩陣，表示復數域，β為目標復散射系數，f0為載波頻率，τ0為參考陣元到目標的距離所產生的時延，ρ表示地面復散射系數，α表示多徑信號與直達波信號之間的波程差所引起的相位差，為目標復合導向矢量，θd為目標直達波方向，θs為多徑信號方向，a(θd)為目標直達波方向的導向矢量，a(θs)為多徑信號方向的導向矢量，a(θd)和a(θs)的具體形式分別為：
a(θd)＝[1,exp(j2πdsin(θd)/λ,…,exp(j2π(M-1)dsin(θd)/λ]T
a(θs)＝[1,exp(j2πdsin(θs)/λ,…,exp(j2π(M-1)dsin(θs)/λ]T，
其中，d表示陣元間距，λ表示載波波長，(·)T表示轉置運算；
1b)根據雷達目標回波數據X，估計接收數據的協方差矩陣:RX＝XXH，其中(·)H表示共軛轉置運算；
(2)對協方差矩陣RX進行奇異值分解，得到小特征值對應的特征向量vm，構成噪聲子空間：
Un＝[vK+1,…,vm,…,vM]T，
其中，m＝K+1,…,M，K為目標個數，M為天線個數，K＜M，(·)T表示轉置運算；
(3)假設地形平坦，根據噪聲子空間Un，利用廣義MUSIC算法得到目標仰角的粗估計值θ0；
(4)復雜地形情況下，對地面反射系數、反射面高度、目標仰角及鏡像角度進行聯合估計，得到目標仰角最終估計值：
(4a)將整個測量空間離散化為Q個觀測方向，并對第q個觀測方向，q＝1,2,…,Q，構造如下目標復合導向矢量：
a ‾ ( θ q d , θ q s , ρ , Δ R ) = a ( θ q d ) + ρe j 2 π Δ R λ a ( θ q s ) , ]]>
其中，表示第q個觀測方向對應的目標角度，表示第q個觀測方向對應的多徑信號角度，為目標直達波方向的導向矢量，為多徑信號方向的導向矢量，j表示虛數單位，λ表示載波波長，ρ表示地面復反射系數，ΔR表示多徑信號與直達波信號之間的波程差；
(4b)設定算法最大迭代次數I，令i＝1，并通過(4a)中的目標復合導向矢量和(2)中的噪聲子空間Un構造如下優化函數：
m i n θ q d , θ q s , ρ , Δ R | | a ‾ ( θ q d , θ q s , ρ , Δ R ) | | 2 2 a ‾ H ( θ q d , θ q s , ρ , Δ R ) U n U n H a ‾ ( θ q d , θ q s , ρ , Δ R ) , ]]>
其中，(·)H表示共軛轉置運算，||·||2表示二范數；
(4c)在反射面高度未知情況下，將(4b)中優化函數轉化為如下數學模型估計反射面高度：
min h g | | a ‾ ( θ q d , θ q s , ρ , Δ R ) | | 2 2 a ‾ H ( θ q d , θ q s , ρ , Δ R ) U n U n H a ‾ ( θ q d , θ q s , ρ , Δ R ) s . t . θ q d = θ 0 θ q s = - arcsin ( sin ( θ q d ) + 2 ( h c - h g ) / R d ) ρ = ρ 0 Δ R = R d ( cos ( θ q d ) / cos ( θ q s ) - 1 ) , ]]>
其中，ha為天線陣列參考點距地面的高度，hg為反射面高度，Rd為目標與天線陣列參考點之間的直線距離，ρ0為給定的初始地面復反射系數；
(4d)對(4c)中的優化函數進行一維譜峰搜索，得到第i次迭代反射面高度的估計值
(4e)利用(4d)中得到的反射面高度估計值將(4b)中優化函數轉化為如下數學模型估計地面復反射系數：
min ρ | | a ‾ ( θ q d , θ q s , ρ , Δ R ) | | 2 2 a ‾ H ( θ q d , θ q s , ρ , Δ R ) U n U n H a ‾ ( θ q d , θ q s , ρ , Δ R ) s . t . θ q d = θ d h g = h ^ g i θ q s = - arcsin ( sin ( θ q d ) + 2 ( h a - h g ) / R d ) Δ R = R d ( cos ( θ q d ) / cos ( θ q s ) - 1 ) ; ]]>
(4f)對(4e)中的優化函數進行一維譜峰搜索，得到第i次迭代地面復反射系數的估計值并更新初始地面復反射系數，即
(4g)利用(4d)中得到的反射面高度的估計值和(4f)中得到的地面復反射系數將(4b)中的優化函數轉化為如下數學模型估計目標仰角：
min θ q d | | a ‾ ( θ q d , θ q s , ρ , Δ R ) | | 2 2 a ‾ H ( θ q d , θ q s , ρ , Δ R ) U n U n H a ‾ ( θ q d , θ q s , ρ , Δ R ) s . t . θ q s = - arcsin ( sin ( θ q d ) + 2 ( h c - h g ) / R d ) ρ = ρ ^ i h g = h ^ g i Δ R = R d ( cos ( θ q d ) / cos ( θ q s ) - 1 ) , ]]>
(4h)對(4g)中的優化函數進行一維譜峰搜索，得到第i次迭代目標仰角的估計值更新當前目標仰角的估計值，即
(4i)判斷i＞I或是否成立，其中|·|表示取絕對值，ε為一較小的正實數：
若是，則利用最終估計得到的目標仰角得到目標高度的估計值:
h ^ t = h a + R d s i n ( θ ^ d i ) , ]]>
否則，令i＝i+1，返回步驟(4c)。
