專利名稱：用于機(jī)載雷達(dá)目標(biāo)檢測中最優(yōu)處理的最優(yōu)權(quán)值估計(jì)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及雷達(dá)領(lǐng)域，更具體地說，本發(fā)明涉及一種用于機(jī)載雷達(dá)目標(biāo)檢測中最優(yōu)處理的最優(yōu)權(quán)值估計(jì)方法。
背景技術(shù)：
機(jī)載雷達(dá)以預(yù)警機(jī)、偵察機(jī)或直升機(jī)等運(yùn)動(dòng)平臺為載體，可對地面、低空或超低空的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行有效的檢測、跟蹤和成像，并且其還具有全天時(shí)、全天候、穿透性等特點(diǎn)，在導(dǎo)航、測繪、偵察、警戒、火控等民用和軍事領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。
機(jī)載雷達(dá)在進(jìn)行目標(biāo)檢測的信號處理過程中需要盡量的抑制雜波。然而機(jī)載雷達(dá)往往工作于下視方式，其地面雜波的分布范圍廣、強(qiáng)度大。尤其在一些城市和山區(qū)地帶，雜波強(qiáng)度可達(dá)60～90dB；同時(shí)由于載機(jī)運(yùn)動(dòng)，致使雜波譜顯著擴(kuò)展，導(dǎo)致目標(biāo)淹沒在雜波中，使得目標(biāo)的檢測能力受到嚴(yán)重的影響(D.C.Schleher，“MTI andpulsed Doppler radar，”Artech House Inc.，London，1991)。基于最大輸出信干比準(zhǔn)則的自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)的最優(yōu)處理(AIOP)方法能夠?qū)崿F(xiàn)對雜波的極大抑制，顯著提高對目標(biāo)的檢測性能(Farina，F(xiàn).A.Studer.“Application of Scram-Schmidt algorithm to optimum radarsignal processing，”IEE Proceeding-F，vol.134，no.2，pp139～145，1984)，并被普遍應(yīng)用到許多雷達(dá)的檢測中。
在這里先給出機(jī)載雷達(dá)最優(yōu)處理的自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)(AIOP)的概念。對于雷達(dá)目標(biāo)檢測，機(jī)載雷達(dá)平臺運(yùn)動(dòng)造成的雜波譜展寬相當(dāng)于寬帶干擾，因此需要對各個(gè)延遲脈沖加權(quán)求和以補(bǔ)償平臺運(yùn)動(dòng)效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)干擾環(huán)境的最佳抑制。機(jī)載雷達(dá)實(shí)際工作時(shí)，由于平臺運(yùn)動(dòng)、非均勻背景等影響，雜波的統(tǒng)計(jì)特性是變化的。為了取得最大的改善因子(IF)，需要自適應(yīng)地對在一個(gè)CPI(相干處理間隔)內(nèi)的脈沖采樣給予一定的權(quán)值，以跟蹤雜波瞬態(tài)統(tǒng)計(jì)特性變化。如圖1所示，x(t)＝[x1，x2，…，xM]T表示機(jī)載雷達(dá)在一個(gè)CPI內(nèi)的M個(gè)脈沖采樣，采用最優(yōu)的權(quán)值矢量w＝{ωi}，i＝1，2，…M，分別對M個(gè)脈沖采樣進(jìn)行自適應(yīng)的最優(yōu)處理，最后輸出處理結(jié)果。這個(gè)獲得最優(yōu)權(quán)值矢量的處理過程也被稱為自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)的最優(yōu)處理(AIOP)。由最優(yōu)檢測理論可得AIOP的加權(quán)矢量
wopt＝μR-1s (1)式中，R＝E[xxH]為干擾數(shù)據(jù)矢量形成的協(xié)方差矩陣，μ是一個(gè)常數(shù)，而已知待檢測的目標(biāo)信號矢量s=a(fT)=[1,ej2πfsΔ,···,ej2πfi(M-1)Δ]T.]]>這樣AIOP后續(xù)的檢測器可描述為 也就是將AIOP的輸出與一設(shè)定的門限進(jìn)行比較，當(dāng)AIOP輸出值大于門限時(shí)判定有目標(biāo)，反之則無目標(biāo)，其中判決門限通常根據(jù)恒虛警準(zhǔn)則確定。
從上述描述可知，在AIOP過程中，最關(guān)鍵的部分在于如何獲得最優(yōu)權(quán)值。顯然，AIOP為得到自適應(yīng)權(quán)值，需要對M×M的雜波協(xié)方差矩陣R進(jìn)行估計(jì)和求逆?，F(xiàn)有技術(shù)中，R一般需由L個(gè)獨(dú)立同分布(i.i.d)干擾樣本來估計(jì)。在實(shí)際應(yīng)用中，通常利用待檢測距離單元附近L個(gè)單元內(nèi)的數(shù)據(jù)構(gòu)成樣本協(xié)方差矩陣作為R的估計(jì)，其中R的最大似然估計(jì)(ML)R^=1LΣi=1LxixiH---(3)]]>為了AIOP性能損失不超過3dB，要求L≥2M。因此可見當(dāng)M增大時(shí)，對i.i.d樣本數(shù)的要求會(huì)明顯增加。AIOP在具體實(shí)現(xiàn)中，需要大量的獨(dú)立同分布(i.i.d)的干擾樣本以估計(jì)干擾協(xié)方差矩陣和獲取最優(yōu)權(quán)值。然而，由于機(jī)載雷達(dá)雜波環(huán)境是非均勻和時(shí)變的，樣本的獨(dú)立同分布性難以滿足，也就是說，AIOP在實(shí)際機(jī)載雷達(dá)中實(shí)現(xiàn)時(shí)，i.i.d樣本數(shù)通常是難以滿足要求的。因此，就需要有一種新方法，能夠在有限樣本下實(shí)現(xiàn)最優(yōu)權(quán)值的估計(jì)問題。另外， 與R-1估計(jì)的復(fù)雜度分別為O[M2]和O[M3]，即隨著M呈指數(shù)增加。因此，要求新方法要保持適當(dāng)?shù)膹?fù)雜度。
本發(fā)明人在中國專利申請?zhí)枮椤?3160052.2”的專利“一種機(jī)載雷達(dá)的模型化雜波多普勒參數(shù)估計(jì)方法”中，提出了一種機(jī)載雷達(dá)的“多普勒分布式雜波模型(DDC)”，雜波多普勒信號可以由一個(gè)非相干分布源模型來建模。其中，高斯型DDC模型的協(xié)方差矩陣的解析表達(dá)式如下式所示[R]m,n=1M=σc2ej2πfcΔe(-(2π(m-n)ρfΔ)22)+σv2δmn---(4)]]>其中M為雜波信號的采樣點(diǎn)數(shù)，Δ為雷達(dá)的脈沖重復(fù)間隔，fc和ρf為DDC模型的多普勒中心和多普勒擴(kuò)展參數(shù)，且 而σc2和σv2代表雜波和噪聲的散射強(qiáng)度。該專利所提供的方法可利用DDC模型，在i.i.d樣本數(shù)較少的情況下得到模型中[fc，ρf，σc2，σv2]的參數(shù)估計(jì)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于通過多普勒分布式雜波(DDC)模型來進(jìn)行最優(yōu)權(quán)值的估計(jì)，通過利用雜波模型所包含的對雜波的先驗(yàn)認(rèn)識來降低對i.i.d樣本數(shù)的要求，從而提供一種用于機(jī)載雷達(dá)目標(biāo)檢測中最優(yōu)處理的最優(yōu)權(quán)值估計(jì)方法。
為了實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明的用于機(jī)載雷達(dá)目標(biāo)檢測中最優(yōu)處理的最優(yōu)權(quán)值估計(jì)方法，包括如下步驟(1)估計(jì)多普勒分布式雜波模型(DDC)中的未知多普勒參數(shù)，所述未知的多普勒參數(shù)包括多普勒中心fc和多普勒譜寬擴(kuò)展系數(shù)ρf，雜波和噪聲的散射強(qiáng)度ρc2和σv2；對于未知的多普勒參數(shù)的估計(jì)，可采用兩種方法，一種是樣本數(shù)據(jù)和模型擬和的方法，包括如下步驟(a)機(jī)載雷達(dá)通過發(fā)射機(jī)和天線系統(tǒng)向探測區(qū)域發(fā)射脈沖信號；(b)機(jī)載雷達(dá)通過天線系統(tǒng)和接收機(jī)接收由探測區(qū)域的后向散射信號，所述的后向散射信號包括目標(biāo)回波、雜波信號以及系統(tǒng)噪聲；(c)機(jī)載雷達(dá)將接收信號經(jīng)混頻和A/D轉(zhuǎn)換后送入信號處理系統(tǒng)，信號處理系統(tǒng)將數(shù)字化的接收信號構(gòu)成樣本的干擾協(xié)方差矩陣；(d)信號處理系統(tǒng)通過樣本的干擾協(xié)方差矩陣和多普勒分布式雜波模型估計(jì)該雜波模型中未知的多普勒參數(shù)。
未知多普勒參數(shù)還可以通過機(jī)載雷達(dá)的采樣信號直接得到，其中，fc=12π(M-3)ΔΣk=1M-3angle(xk+22-xk+1xk+3xk+12-xkxk+2)]]>ρf=12.355π(M-4)ΔΣk=1M-4cos-1(12|xk+22-xk2xk+1xk+22-xk+1xx+3|),]]>x＝[x1，x2，…，xM]T表示機(jī)載雷達(dá)在一個(gè)相干處理間隔內(nèi)的M個(gè)脈沖的干擾采樣，angle(*)表示復(fù)數(shù)的相位算子，Δ是雷達(dá)脈沖重復(fù)間隔。在高雜噪比的機(jī)載雷達(dá)應(yīng)用中σv2的影響可以忽略，而σc2對于最優(yōu)權(quán)值的作用可以歸納到μ中，因此實(shí)際應(yīng)用中只需要估計(jì)多普勒參數(shù)即可以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)權(quán)值的計(jì)算。
(2)根據(jù)步驟(1)所估計(jì)的多普勒參數(shù)，得到具有確定參數(shù)的多普勒分布式雜波模型；同時(shí)得到該模型描述的雜波協(xié)方差矩陣R；(3)根據(jù)雜波協(xié)方差矩陣R獲得最優(yōu)權(quán)值矢量wopt，所述最優(yōu)權(quán)值矢量wopt＝μR-1s，其中，R-1為雜波協(xié)方差矩陣R的逆矩陣，μ為常數(shù)，s為待檢測的目標(biāo)信號矢量。
本發(fā)明將最優(yōu)權(quán)值的計(jì)算問題轉(zhuǎn)換為DDC模型的參數(shù)估計(jì)問題，從而利用模型的先驗(yàn)知識，顯著降低了對i.i.d樣本數(shù)的要求。本發(fā)明采用一種低復(fù)雜度的非線性能量算子實(shí)現(xiàn)上述參數(shù)的估計(jì)，通過理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)表明新方法對i.i.d樣本數(shù)的要求顯著下降，并具有運(yùn)算量小、易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。


圖1是機(jī)載雷達(dá)自適應(yīng)最優(yōu)處理(AIOP)的原理框圖；圖2是機(jī)載雷達(dá)的結(jié)構(gòu)示意圖；圖3是機(jī)載雷達(dá)的工作示意圖；圖4是本發(fā)明所提供的方法的流程圖；圖5(a)是在同i.i.d樣本數(shù)的情況下，采用NLOP、S-ESPRIT和ML三種方法對R估計(jì)的誤差比較；圖5(b)是在同雜噪比的情況下，采用NLOP、S-ESPRIT和ML三種方法對R估計(jì)的誤差比較。
圖6是采用NLOP、S-ESPRIT和ML三種AIOP方法的改善因子曲線。
具體實(shí)施例方式
下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)描述。
圖2示出了常規(guī)的機(jī)載雷達(dá)的結(jié)構(gòu)示意圖，主要由收發(fā)系統(tǒng)1、信號處理系統(tǒng)2和終端顯示系統(tǒng)等部分組成。收發(fā)系統(tǒng)又由發(fā)射機(jī)、接收機(jī)及天線系統(tǒng)組成。發(fā)射機(jī)將特定形式的脈沖信號調(diào)制到射頻載波上通過天線系統(tǒng)發(fā)射到空間中。發(fā)射信號經(jīng)探測區(qū)域中的目標(biāo)及地物反射后，其后向散射信號被機(jī)載雷達(dá)天線系統(tǒng)接收，通過接收機(jī)將射頻信號混頻后得到中頻信號，該中頻信號再經(jīng)過多級的混頻后變換到適合采集的信號，然后送到后繼的信號處理系統(tǒng)中。
信號處理系統(tǒng)的A/D轉(zhuǎn)換器將模擬的接受信號變換為數(shù)字信號，再由由多塊DSP處理板數(shù)字信號進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測、參數(shù)估計(jì)、成像識別等多種功能。
終端顯示系統(tǒng)通過二次處理(數(shù)據(jù)處理)、多種形式的顯示器、人機(jī)接口等動(dòng)態(tài)、交互、直觀地將處理結(jié)果顯示出來。
圖3示出了機(jī)載雷達(dá)的工作示意圖，機(jī)載雷達(dá)通常采用脈沖-多普勒體制，即通過不斷地發(fā)射和接收相參的脈沖信號實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的檢測或成像。其中，機(jī)載雷達(dá)雜波的多普勒信號與雜波源的位置、平臺運(yùn)動(dòng)速度和雷達(dá)波束等諸多因素有關(guān)。此處為方位角；u()表示對應(yīng)的雜波單元，V為載機(jī)速度；fp和Δ＝1/fp分別表示雷達(dá)重復(fù)頻率(PRF)和雷達(dá)重復(fù)間隔(PRT)；Rl和αl分別為第l個(gè)距離環(huán)對應(yīng)的雷達(dá)斜距和高低角；F(，αl)則是由雷達(dá)天線雙向電壓方向圖。
圖4示出了本發(fā)明的流程圖，從中可知本發(fā)明為了降低對i.i.d樣本數(shù)的要求，采用了一種描述雜波性質(zhì)的多普勒分布式雜波(DDC)模型，本發(fā)明在DDC模型基礎(chǔ)上，提出了一種參數(shù)化的最優(yōu)處理方法。區(qū)別于現(xiàn)有方法，新方法將最優(yōu)權(quán)值計(jì)算轉(zhuǎn)換為對DDC模型的參數(shù)估計(jì)，即估計(jì)多普勒頻率中心fc和多普勒頻率擴(kuò)展系數(shù)ρf。從圖4可知，本發(fā)明的方法通過如下步驟進(jìn)行。
步驟1機(jī)載雷達(dá)通過發(fā)射機(jī)和天線系統(tǒng)向探測區(qū)域發(fā)射脈沖信號；步驟2機(jī)載雷達(dá)通過天線系統(tǒng)和接收機(jī)接收由探測區(qū)域的后向散射信號，所述的后向散射信號包括目標(biāo)回波、雜波信號以及系統(tǒng)噪聲；機(jī)載雷達(dá)從反射信號中獲得獨(dú)立同分布的N個(gè)干擾采樣。該N個(gè)干擾采樣構(gòu)成矢量X＝[x(t1)，…，x(tN)]。實(shí)際應(yīng)用中，X可用包含待處理距離單元附近的N個(gè)單元中的采樣矢量構(gòu)成。
步驟3將機(jī)載雷達(dá)的接收信號經(jīng)混頻和A/D轉(zhuǎn)換后送入信號處理系統(tǒng)。
步驟4該信號處理系統(tǒng)用轉(zhuǎn)換后的接收信號來估計(jì)雜波模型中的多普勒參數(shù)。一種方法是將接收信號構(gòu)成樣本的干擾協(xié)方差矩陣，即R^=XXH/N,]]>根據(jù)樣本的干擾協(xié)方差矩陣來聯(lián)合估計(jì)前述所得到的雜波模型的未知多普勒參數(shù)x＝[fc，ρf，σc2，σv2]。這里可用的參數(shù)估計(jì)方法包括基于協(xié)方差矩陣逼近的方法、基于協(xié)方差矩陣的子空間分析的方法等。
本發(fā)明還提供了一種非線性能量算子(NLOP)的方法，顯著地降低了對最優(yōu)權(quán)值的計(jì)算復(fù)雜度。下面介紹NLOP，由DDC模型可知多普勒譜寬擴(kuò)展系數(shù) 其與機(jī)載雷達(dá)及平臺的運(yùn)動(dòng)參數(shù)有關(guān)，通過已知的參數(shù)可預(yù)估多普勒譜寬擴(kuò)展系數(shù)ρf的范圍，當(dāng)ρf相對于脈沖重復(fù)頻率較小時(shí)(如小于典型值0.2)，多普勒中心fc和多普勒譜寬擴(kuò)展系數(shù)ρf可以近似為2個(gè)多普勒頻率分別為f1和f2的點(diǎn)信號的疊加。因此，可由
fc=f1+f22---(5)]]>ρf=f1-f22---(6)]]>根據(jù)以上思路，將其近似推廣到單個(gè)距離單元采樣數(shù)據(jù)，得 進(jìn)而針對(7)式，運(yùn)用NLOP可能夠直接得到fc=12π(M-3)ΔΣk=1M-3angle(xk+22-xk+1xk+3xk+12-xkxk+2)---(8)]]>ρf≈12.355π(M-4)ΔΣk=1M-4cos-1(12xk+22-xk2xk+1xk+22-xk+1xk+3)---(9)]]>式中，x＝[x1，x2，…，xM]T表示CPI內(nèi)M個(gè)脈沖的干擾采樣，angle(*)表示復(fù)數(shù)的相位算子。通過(8)、(9)式的閉式解，可以直接利用簡單的運(yùn)算(復(fù)雜度為O[M])得到DDC模型參數(shù)的估計(jì)。在高雜噪比的機(jī)載雷達(dá)應(yīng)用中σv2的影響可以忽略，而σc2對于最優(yōu)權(quán)值的作用可以歸納到μ中，因此實(shí)際應(yīng)用中只需要估計(jì)多普勒參數(shù)即可以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)權(quán)值的計(jì)算。
步驟5將步驟4中得到的DDC模型的多普勒參數(shù)帶入DDC模型中，即可得到具有確定參數(shù)的DDC模型，同時(shí)也就獲得了DDC模型描述的雜波協(xié)方差矩陣R。
步驟6根據(jù)雜波協(xié)方差矩陣R獲得最優(yōu)權(quán)值矢量wopt，最優(yōu)權(quán)值矢量wopt＝μR-1s，其中，R-1為雜波協(xié)方差矩陣R的逆矩陣，μ為常數(shù)，s為待檢測的目標(biāo)信號矢量。
以上最優(yōu)權(quán)值的計(jì)算方法通過引入DDC模型這一參數(shù)化的先驗(yàn)信息，可以將AIOP對i.i.d樣本的要求降到極低。
下面就NLOP、S-ESPRIT(擴(kuò)展的旋轉(zhuǎn)不變信號參數(shù)估計(jì)法)和ML(最大似然估計(jì))三種方法在i.i.d樣本數(shù)要求、實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度和改善因子三方面進(jìn)行性能比較(1)i.i.d樣本數(shù)應(yīng)該指出在上述的步驟4中，對fc和ρf的估計(jì)精度是與i.i.d樣本數(shù)有關(guān)的。但在強(qiáng)雜波背景的機(jī)載雷達(dá)應(yīng)用中，利用對R的結(jié)構(gòu)的先驗(yàn)知識，是可以在少量、甚至單個(gè)距離單元采樣矢量上完成對R的準(zhǔn)確估計(jì)，因此其可以顯著降低對i.i.d采樣量的要求。首先根據(jù)雷達(dá)參數(shù)產(chǎn)生滿足高斯型DDC模型的多普勒信號，進(jìn)而三種方法在設(shè)定的仿真條件下，在不同的i.i.d樣本數(shù)、雜噪比(CNR)條件實(shí)現(xiàn)R的估計(jì)(如圖5(a)和圖5(b)所示)。其中，ML方法是利用公式(3)式直接計(jì)算R；NLOP采用(8)和(9)獲取DDC參數(shù)，然后代入(4)式得到R的估計(jì)，定義估計(jì)協(xié)方差矩陣的均方根誤差如下RMSE=Σi=1MΣj=1M|R~(i,j)-R(i,j)|2---(16)]]>圖5(a)是設(shè)定CNR＝35dB，不同i.i.d樣本數(shù)下對R估計(jì)的性能曲線；圖5(b)則是在單個(gè)距離單元采樣，不同CNR的估計(jì)性能曲線。由圖5可知雖然NLOP與S-ESPRIT不是R的漸近一致估計(jì)，但它們基于單個(gè)距離樣采樣數(shù)據(jù)的估計(jì)性能要超過對R結(jié)構(gòu)“盲”的ML方法在大樣本數(shù)量(＞2M)下的估計(jì)性能。因此，基于DDC模型的先驗(yàn)知識，新方法對i.i.d樣本數(shù)要求可以降到最低。
(2)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度首先給出三種方法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度如表1所示?？梢娙N方法的總體復(fù)雜度均為O[M3]，但在估計(jì)R估計(jì)的復(fù)雜度方面，采用NLOP方法較傳統(tǒng)ML方法的有一個(gè)數(shù)量級的改善。
表1三種算法復(fù)雜度比較(M1＝9)

(3)AIOP性能下面采用信干比改善因子(IF)作為指標(biāo)比較以上三種方法在機(jī)載雷達(dá)AIOP方面的性能。其中IF的定義為輸出信干比SIRoutput與輸入信干比SIRinput的比值，IF＝10log(SIRonput/SIRinput) (17)設(shè)定系統(tǒng)的CNR＝35dB，NLOP和S-ESPRIT采用單個(gè)距離單元的雜波矢量估計(jì)自適應(yīng)權(quán)值實(shí)現(xiàn)AIOP；ML方法則采用8個(gè)距離單元的雜波矢量。三種方法的性能曲線如圖6所示。其中“optimal”表示直接采用仿真設(shè)定的R得到的最優(yōu)權(quán)值實(shí)現(xiàn)AIOP得到的性能曲線；可見NLOP與S-ESPRIT的方法在單個(gè)i.i.d樣本數(shù)條件下，仍然能夠較好地逼近最優(yōu)處理；而ML方法由于對i.i.d樣本數(shù)有強(qiáng)烈的依賴，因此在小樣本的應(yīng)用中，性能嚴(yán)重惡化。
權(quán)利要求
1.一種用于機(jī)載雷達(dá)目標(biāo)檢測最優(yōu)處理的最優(yōu)權(quán)值估計(jì)方法，包括如下步驟(1)通過記載雷達(dá)采集的雜波樣本數(shù)據(jù)估計(jì)多普勒分布式雜波模型中的未知多普勒參數(shù)，所述未知的多普勒參數(shù)包括多普勒中心fc和多普勒譜寬擴(kuò)展系數(shù)ρf；(2)根據(jù)步驟(1)所估計(jì)的多普勒參數(shù)，得到具有確定參數(shù)的多普勒分布式雜波模型；同時(shí)得到該模型描述的雜波協(xié)方差矩陣R；(3)根據(jù)雜波協(xié)方差矩陣R獲得最優(yōu)權(quán)值矢量Wopt，所述最優(yōu)權(quán)值矢量wopt＝μR-1s，其中，R-1為雜波協(xié)方差矩陣R的逆矩陣，μ為常數(shù)，s為待檢測的目標(biāo)信號矢量。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的最優(yōu)權(quán)值估計(jì)方法，其特征在于，步驟(1)中所述未知多普勒參數(shù)的估計(jì)通過如下步驟得到(a)機(jī)載雷達(dá)通過發(fā)射機(jī)和天線系統(tǒng)向探測區(qū)域發(fā)射脈沖信號；(b)機(jī)載雷達(dá)通過天線系統(tǒng)和接收機(jī)接收由探測區(qū)域的后向散射信號，所述的后向散射信號包括目標(biāo)回波、雜波信號以及系統(tǒng)噪聲；(c)機(jī)載雷達(dá)將接收信號經(jīng)混頻和A/D轉(zhuǎn)換后送入信號處理系統(tǒng)，信號處理系統(tǒng)將數(shù)字化的接收信號構(gòu)成樣本的干擾協(xié)方差矩陣；(d)信號處理系統(tǒng)通過樣本的干擾協(xié)方差矩陣和多普勒分布式雜波模型估計(jì)該雜波模型中未知的多普勒參數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的最優(yōu)權(quán)值估計(jì)方法，其特征在于，在多普勒譜寬擴(kuò)展系數(shù)ρf小于0.2時(shí)，步驟(1)中所述未知多普勒參數(shù)可直接通過機(jī)載雷達(dá)的采樣信號得到，fc=12π(M-3)ΔΣk=1M-3angle(xk+22-xk+1xk+3xk+12-xkxk+2)]]>ρf=12.355π(M-4)ΔΣk=1M-4cos-1(12|xk+22-xk2xk+1xk+22-xk+1xk+3|),]]>其中，x＝[x1，x2，…，xM]T表示機(jī)載雷達(dá)在一個(gè)相干處理間隔內(nèi)的M個(gè)脈沖的干擾采樣，angle(*)表示復(fù)數(shù)的相位算子，Δ是雷達(dá)脈沖重復(fù)間隔。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種用于機(jī)載雷達(dá)目標(biāo)檢測中最優(yōu)處理的最優(yōu)權(quán)值估計(jì)方法，包括如下步驟(1)通過采集的雜波樣本數(shù)據(jù)估計(jì)多普勒分布式雜波模型中的未知多普勒參數(shù)；(2)得到具有確定參數(shù)的多普勒分布式雜波模型，同時(shí)獲得雜波協(xié)方差矩陣R；(3)根據(jù)雜波協(xié)方差矩陣R獲得最優(yōu)權(quán)值矢量w
文檔編號G01S13/00GK1603858SQ0315447
公開日2005年4月6日 申請日期2003年9月30日 優(yōu)先權(quán)日2003年9月30日
發(fā)明者許稼, 彭應(yīng)寧, 夏香根, 張瓅玶 申請人:清華大學(xué)