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[發(fā)明專利]基于滑窗多波束盲源分離的雷達抗干擾方法及系統(tǒng)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202211300949.4 申請日: 2022-10-24
公開(公告)號: CN115656934A 公開(公告)日: 2023-01-31
發(fā)明(設(shè)計)人: 王金峰;楊雪亞;郝慧軍;張學(xué)森;蔣千;劉仍莉;張永杭 申請(專利權(quán))人: 中國電子科技集團公司第三十八研究所
主分類號: G01S7/02 分類號: G01S7/02;G01S7/36;G01S7/41
代理公司: 合肥市浩智運專利代理事務(wù)所(普通合伙) 34124 代理人: 朱文振
地址: 230088 安徽省合*** 國省代碼: 安徽;34
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 滑窗多 波束 分離 雷達 抗干擾 方法 系統(tǒng)
【權(quán)利要求書】:

1.基于滑窗多波束盲源分離的雷達抗干擾方法,其特征在于,所述方法包括:

S1、獲取全陣數(shù)據(jù)及滑窗子陣數(shù)據(jù);

S2、根據(jù)所述全陣數(shù)據(jù)進行協(xié)方差估計,獲取信號特征值及信號特征矢量,據(jù)以利用MUSIC算法進行空間譜估計,得到所有信號源的角度分布,據(jù)以感知信號干擾;

S3、為每個所述信號干擾的方向構(gòu)建干擾波束合成導(dǎo)向矢量,利用所述干擾波束合成導(dǎo)向矢量對所述滑窗子陣數(shù)據(jù)進行干擾波束合成,為目標(biāo)方向構(gòu)建目標(biāo)波束合成導(dǎo)向矢量,利用所述目標(biāo)波束合成導(dǎo)向矢量,對所述滑窗子陣數(shù)據(jù)進行目標(biāo)波束合成,以構(gòu)建滑窗波束域數(shù)據(jù);

S4、對所述滑窗波束域數(shù)據(jù)進行聯(lián)合盲源分離,分別估計每次滑窗的信號,據(jù)以進行聯(lián)合預(yù)處理,得到聯(lián)合協(xié)方差矩陣,對所述聯(lián)合協(xié)方差矩陣進行特征分解,構(gòu)建白化矩陣,并進行白化預(yù)處理得到白化信號;

S5、根據(jù)所有所述白化信號構(gòu)建聯(lián)合累積量矩陣,據(jù)以獲取并特征分解聯(lián)合累積量矩陣,以得到聯(lián)合累積量特征值以及累積量特征矢量,據(jù)以處理得到聯(lián)合特征矩陣,對所述聯(lián)合特征矩陣進行聯(lián)合近似對角化處理,以得到滑窗聯(lián)合盲分離矩陣;

S6、利用所述滑窗聯(lián)合盲分離矩陣,對所述滑窗波束信號矢量進行信號分離,據(jù)以得到分離信號數(shù)據(jù),據(jù)以得到目標(biāo)信號及干擾信號;

S7、對所述分離出的信號數(shù)據(jù)路行進行恒虛警CFAR檢測,并對目標(biāo)所在的距離單元進行測角處理,并計算相控陣波程差,據(jù)以得到當(dāng)前相位角對應(yīng)的方向角。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于滑窗多波束盲源分離的雷達抗干擾方法,其特征在于,所述步驟S1包括:

S11、根據(jù)源信號與系統(tǒng)模型,利用下述邏輯表示全陣接收單元數(shù)量為N的陣列的信號:

X=[x1,x2,x3,...,xN]T

其中,M為天線接收到的所有信號源的數(shù)量,并滿足:

MN,

式中,為方向?qū)蚴噶浚琣表示方向矢量,e為自然常數(shù),d為接收通道的間距,θi,i=1,...,M為信號相對天線法線的角度,λ為波長,第m個分量jm∈C1×P,1≤m≤M為信號源,利用下述邏輯將所述信號源表示為:

jm=[1,exp(j2πfm/fs),...,exp(j2πfm(P-1)/fs)]

其中,fs為雷達采樣頻率,fm為信號源的頻率,全陣接收信號X為NXP的復(fù)數(shù)矩陣,其中,N為空間維數(shù),P為快時間采樣維數(shù),Γ為噪聲;

S12、將全陣信號矩陣,按照空間維進行滑窗,每個窗的陣元數(shù)為W,分為兩組空間上分集的信號矩陣:

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于滑窗多波束盲源分離的雷達抗干擾方法,其特征在于,所述步驟S2包括:

S21、利用下述邏輯對所述全陣數(shù)據(jù)進行協(xié)方差矩陣估計:RN×N=E{X*XH}

其中,H表示共軛轉(zhuǎn)置;

S22、利用下述邏輯表示所述信號特征值和信號特征矢量:

其中,特征值λi為正實數(shù),對應(yīng)于信號的能量,Vi對應(yīng)i個信號源的系統(tǒng)特性;

S23、將所述信號特征值按照下述邏輯降序排列:

其中,各所述信號特征值對應(yīng)的所述信號特征矢量分別為:

S24、根據(jù)所述信號特征矢量構(gòu)建信號子空間Sj和噪聲子空間Sn

據(jù)以得到MUSIC算法的空間譜估計值:

S25、根據(jù)空間譜估計值處理得到所有信號源的所述角度分布:

式中,表示第i個估計到的角度值。

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