[發(fā)明專利]基于MTD脈沖積累及模態(tài)分解的雷達(dá)目標(biāo)方位角估計(jì)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010543583.8
• 申請日: 2020-06-15
• 公開（公告）號: CN111812608B
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙永波;王帥;李嘉隆;韓若曦
• 申請（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41;G01S13/06
• 代理公司: 西安嘉思特知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61230
• 代理人: 李園園

發(fā)明公開了一種基于MTD脈沖積累及模態(tài)分解的雷達(dá)目標(biāo)方位角估計(jì)方法，本方法首先需要確定機(jī)掃雷達(dá)，機(jī)掃雷達(dá)在存在雷達(dá)目標(biāo)的檢測范圍內(nèi)進(jìn)行機(jī)械波束掃描得到雷達(dá)目標(biāo)的回波數(shù)據(jù)，并確定回波脈沖個(gè)數(shù)L；對L個(gè)回波脈沖進(jìn)行脈沖壓縮和動(dòng)目標(biāo)檢測處理，得到雷達(dá)目標(biāo)的距離信息和多普勒頻率，保留雷達(dá)目標(biāo)的距離信息和多普勒頻率為先驗(yàn)信息，從脈沖壓縮后的數(shù)據(jù)矩陣中提取目標(biāo)所在距離單元的信號序列，并對該序列做EMD分解，得到本征模態(tài)分量集，通過目標(biāo)的多普勒頻率對本征模態(tài)分量集篩選得到目標(biāo)的模態(tài)分量，用目標(biāo)的模態(tài)分量各點(diǎn)做相對角度估計(jì)，結(jié)合雷達(dá)天線指向的絕對方位角度得到目標(biāo)的絕對方位角度估計(jì)，通過本方法提高了方位角估計(jì)的精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)領(lǐng)域，具體涉及一種基于MTD脈沖積累及模態(tài)分解的雷達(dá)目標(biāo)方位角估計(jì)方法。

背景技術(shù)

雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)是通過對回波數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列信號處理來提取目標(biāo)信號信息、并抑制噪聲或雜波等干擾的過程。目標(biāo)參數(shù)信息包括距離、速度、方位角、俯仰角等。機(jī)械機(jī)掃雷達(dá)在掃描過程中，可以獲得回波數(shù)據(jù)隨方位變化的關(guān)系圖。當(dāng)背景環(huán)境較復(fù)雜時(shí)，回波信號受到噪聲和雜波的干擾較大，對目標(biāo)參數(shù)信息估計(jì)會(huì)產(chǎn)生很大的影響。對于兩坐標(biāo)雷達(dá)而言，雷達(dá)天線波束掃描在方位上是連續(xù)的，通過采用動(dòng)目標(biāo)檢測(MTD，Moving?targetsdetection)的脈組滑動(dòng)處理方法，可以在一定程度上抑制雜波分量，利用最大值法、質(zhì)心法等測角方法，即可得到目標(biāo)信號的方位角估計(jì)。

而現(xiàn)階段對于三坐標(biāo)機(jī)掃雷達(dá)，在方位維的掃描波束寬度范圍內(nèi)，由于俯仰維也存在波束掃描過程，因此在這種情況下，天線波束掃描過程在方位上并不是連續(xù)的，傳統(tǒng)的最大值法、滑窗處理法等方法的應(yīng)用受限，MTD積累的脈組滑動(dòng)處理方法能在一定程度上抑制雜波。

在多個(gè)脈沖積累的條件下，MTD積累的脈組滑動(dòng)處理方法只能提供一個(gè)目標(biāo)點(diǎn)信息，即只能輸出一個(gè)中心方位角度，對測角精度有較大的影響。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，本發(fā)明提供了一種基于MTD脈沖積累及模態(tài)分解的雷達(dá)目標(biāo)方位角估計(jì)方法。本發(fā)明要解決的技術(shù)問題通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

一種基于MTD脈沖積累及模態(tài)分解的雷達(dá)目標(biāo)方位角估計(jì)方法，包括：

確定機(jī)掃雷達(dá)，所述機(jī)掃雷達(dá)在目標(biāo)檢測范圍內(nèi)存在雷達(dá)目標(biāo)，所述機(jī)掃雷達(dá)在其檢測范圍內(nèi)進(jìn)行機(jī)械波束掃描得到所述雷達(dá)目標(biāo)的回波數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述雷達(dá)目標(biāo)的回波數(shù)據(jù)得到所述雷達(dá)目標(biāo)的角度范圍，在所述雷達(dá)目標(biāo)的角度范圍內(nèi)得到所述雷達(dá)目標(biāo)的回波脈沖的個(gè)數(shù)為L，所述機(jī)掃雷達(dá)的左半陣和右半陣分別得到的所述雷達(dá)目標(biāo)的L個(gè)回波脈沖的數(shù)據(jù)組成回波數(shù)據(jù)矩陣M₁；

對所述回波數(shù)據(jù)矩陣M₁進(jìn)行脈沖壓縮得到所述雷達(dá)目標(biāo)的距離信息，對脈沖壓縮后的所述回波數(shù)據(jù)矩陣M₁進(jìn)行MTD處理得到所述雷達(dá)目標(biāo)的多普勒頻率，將所述雷達(dá)目標(biāo)的距離信息和所述雷達(dá)目標(biāo)的多普勒頻率保留為先驗(yàn)信息；

從所述脈沖壓縮后的所述回波數(shù)據(jù)矩陣M₁中提取所述雷達(dá)目標(biāo)所在距離單元的信號序列，對所述信號序列做EMD分解得到本征模態(tài)分量集，對所述本征模態(tài)分量集進(jìn)行FFT處理得到所述本征模態(tài)分量集的頻域結(jié)果，利用所述雷達(dá)目標(biāo)的多普勒頻率對所述本征模態(tài)分量集進(jìn)行篩選得到目標(biāo)的模態(tài)分量；

對所述目標(biāo)的模態(tài)分量的各點(diǎn)做方位角度估計(jì)，得到所述雷達(dá)目標(biāo)與所述機(jī)掃雷達(dá)的天線方向的相對方位角度值，通過所述相對方位角度值與所述機(jī)掃雷達(dá)的天線波束指向?qū)?yīng)的絕對方位角度得到所述雷達(dá)目標(biāo)的絕對方位角度估計(jì)值，對目標(biāo)檢測范圍內(nèi)的全部雷達(dá)目標(biāo)的絕對方位角度估計(jì)值進(jìn)行融合平均得到所述雷達(dá)目標(biāo)的真實(shí)方位角度估計(jì)值。

在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述回波數(shù)據(jù)矩陣M₁的表達(dá)式為：