專(zhuān)利名稱(chēng)：基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于雷達(dá)信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
空中目標(biāo)的發(fā)展趨勢(shì)是機(jī)動(dòng)性能越來(lái)越好，加速機(jī)動(dòng)飛行已成為目標(biāo)突防的主要手段之一。機(jī)載相控陣預(yù)警雷達(dá)對(duì)要檢測(cè)的目標(biāo)，其可視距離要比地基雷達(dá)遠(yuǎn)得多，大大增加了雷達(dá)提供的預(yù)警時(shí)間；同時(shí)相控陣?yán)走_(dá)可同時(shí)形成能夠靈活控制的多波束，使機(jī)載雷達(dá)的目標(biāo)探測(cè)性能、可靠性大大提高。但是機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)與地基雷達(dá)相比，面臨著更復(fù)雜的地(海)雜波問(wèn)題。目前應(yīng)用最廣泛的機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)地雜波抑制技術(shù)是空時(shí)自適應(yīng)處理 (Space-Time Adaptive Processing, STAP)，它能夠形成與雜波匹配的斜凹口，有效地抑制雜波并大大改善系統(tǒng)的檢測(cè)性能。當(dāng)目標(biāo)進(jìn)行變速、轉(zhuǎn)彎等機(jī)動(dòng)飛行時(shí)，在一個(gè)相干處理時(shí)間(Coherent Processing Interval, CPI)內(nèi)目標(biāo)回波多普勒隨時(shí)間變化，即發(fā)生多普勒走動(dòng)，目標(biāo)能量擴(kuò)散到不同多普勒單元內(nèi)，不能再看作是平穩(wěn)信號(hào)。然而，目前應(yīng)用最廣泛的STAP是基于平穩(wěn)信號(hào)模型的，即假定在相干處理時(shí)間內(nèi)動(dòng)目標(biāo)回波多普勒頻率恒定(即目標(biāo)為勻速運(yùn)動(dòng))。機(jī)動(dòng)目標(biāo)的回波多普勒時(shí)變導(dǎo)致STAP難以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)能量的相參積累，從而導(dǎo)致目標(biāo)檢測(cè)性能下降。目前，在機(jī)動(dòng)情況下(即存在多普勒走動(dòng)情況下)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，大部分是基于超視距雷達(dá)和連續(xù)波雷達(dá)等地基雷達(dá)的。相對(duì)于機(jī)載雷達(dá)，地基雷達(dá)接收的雜波形式簡(jiǎn)單許多。地基雷達(dá)在檢測(cè)空中動(dòng)目標(biāo)時(shí)，雜波主要為建筑物、山、樹(shù)等固定雜波信號(hào)，固定雜波的中心頻率位于零頻，很容易設(shè)計(jì)濾波器將其消除，如目前經(jīng)典的雷達(dá)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)(MTD) 技術(shù)。然而，這些方法在機(jī)載雷達(dá)信號(hào)數(shù)據(jù)模型下不再適合。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明為解決公知技術(shù)中存在的技術(shù)問(wèn)題而提供一種基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。本發(fā)明的目的是提供一種具有方法簡(jiǎn)單，采用修正的導(dǎo)向矢量對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的初速度和加速度同時(shí)匹配實(shí)現(xiàn)相干積累，目標(biāo)能量重新聚集到一個(gè)多普勒分辨單元內(nèi)，具有目標(biāo)回波信噪比顯著提高，目標(biāo)檢測(cè)性能增強(qiáng)等特點(diǎn)的基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。本發(fā)明基于修正最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，充分考慮機(jī)動(dòng)目標(biāo)多普勒線(xiàn)性時(shí)變的特點(diǎn)，對(duì)最優(yōu)處理器中的目標(biāo)匹配導(dǎo)向矢量進(jìn)行修正，修正的最優(yōu)處理器能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的高效檢測(cè)。本發(fā)明基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法所采取的技術(shù)方案
一種基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特點(diǎn)是機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是基于STAP最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，通過(guò)修正STAP最優(yōu)處理器權(quán)矢量進(jìn)行機(jī)載雷達(dá)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)，包括以下步驟
(1)基于機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)雜波特性和機(jī)動(dòng)目標(biāo)特性，建立機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)接收的機(jī)動(dòng)目標(biāo)回波數(shù)據(jù)模型；
(2)利用與被檢測(cè)距離單元鄰近的風(fēng)個(gè)參考單元的數(shù)據(jù)估計(jì)雜波協(xié)方差矩陣；
(3)修正STAP最優(yōu)處理器中的目標(biāo)匹配導(dǎo)向矢量；
(4)利用修正的目標(biāo)匹配導(dǎo)向矢量計(jì)算修正最優(yōu)處理器的權(quán)矢量；
(5)利用修正的自適應(yīng)恒虛警檢測(cè)器檢測(cè)機(jī)動(dòng)目標(biāo)。本發(fā)明基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法還可以采取如下技術(shù)方案 所述的基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特點(diǎn)是機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)接收的機(jī)動(dòng)
目標(biāo)回波數(shù)據(jù)，包含多普勒走動(dòng)。所述的基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特點(diǎn)是參考單元的數(shù)據(jù)估計(jì)雜波協(xié)方差矩陣，是通過(guò)選取巧個(gè)相互獨(dú)立同分布的參考單元數(shù)據(jù)，按照統(tǒng)計(jì)方法估計(jì)得到的。所述的基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特點(diǎn)是修正STAP最優(yōu)處理器中的目標(biāo)匹配導(dǎo)向矢量，是將STAP最優(yōu)處理器中的目標(biāo)匹配導(dǎo)向矢量中加入加速度項(xiàng)，對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的初速度和加速度同時(shí)匹配實(shí)現(xiàn)相干積累。所述的基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特點(diǎn)是計(jì)算修正最優(yōu)處理器的權(quán)矢量，是將估計(jì)雜波協(xié)方差矩陣的逆矩陣與步驟C3)重構(gòu)出的目標(biāo)匹配導(dǎo)向矢量相乘計(jì)算得到的。所述的基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特點(diǎn)是利用修正的自適應(yīng)恒虛警檢測(cè)器檢測(cè)機(jī)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，恒虛警檢測(cè)器檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量相當(dāng)于修正STAP最優(yōu)處理器輸出模的平方對(duì)輸出剩余雜波和噪聲功率歸一化。本發(fā)明具有的優(yōu)點(diǎn)和積極效果是
基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法由于采用了本發(fā)明全新的技術(shù)方案，是針對(duì)常規(guī)的STAP最優(yōu)處理器對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)性能差而提出的一種目標(biāo)檢測(cè)方法；與現(xiàn)有技術(shù)相比， 本發(fā)明采用修正的導(dǎo)向矢量(在常規(guī)導(dǎo)向矢量中加入加速度項(xiàng))對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的初速度和加速度同時(shí)匹配實(shí)現(xiàn)相干積累，這樣由于加速度引起的多普勒走動(dòng)就得到補(bǔ)償，目標(biāo)能量重新聚集到一個(gè)多普勒分辨單元內(nèi)，目標(biāo)回波信噪比顯著提高，目標(biāo)檢測(cè)性能增強(qiáng)。


圖1是基于修正最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法流程圖； 圖2是機(jī)動(dòng)目標(biāo)功率譜圖3是修正最優(yōu)處理器補(bǔ)償后的機(jī)動(dòng)目標(biāo)功率譜圖4是理想最優(yōu)處理器(常規(guī)最優(yōu)處理器檢測(cè)勻速目標(biāo))、常規(guī)最優(yōu)處理器(常規(guī)最優(yōu)處理器檢測(cè)機(jī)動(dòng)目標(biāo))和修正最優(yōu)處理器的改善因子比較；
圖5是不同方法(即常規(guī)最優(yōu)處理器和修正最優(yōu)處理器)目標(biāo)速度估計(jì)性能隨加速度變化曲線(xiàn)圖；圖6是利用AMF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量直接對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行CFAR檢測(cè)的結(jié)果圖； 圖7是基于修正最優(yōu)處理器的AMF檢測(cè)器對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行CFAR檢測(cè)的結(jié)果圖； 圖8是不同方法(即常規(guī)最優(yōu)處理器和修正最優(yōu)處理器)速度估值均方根誤差隨信噪比變化曲線(xiàn)圖9是修正最優(yōu)處理器方法估計(jì)的加速度均方根誤差隨信噪比變化曲線(xiàn)與CRB比較結(jié)果示意圖。
具體實(shí)施例方式為能進(jìn)一步了解本發(fā)明的發(fā)明內(nèi)容、特點(diǎn)及功效，茲例舉以下實(shí)施例，并配合附圖詳細(xì)說(shuō)明如下
實(shí)施例1
參照附圖1至圖9。本發(fā)明的基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，是基于STAP最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，通過(guò)修正STAP最優(yōu)處理器權(quán)矢量來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)載雷達(dá)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)，包括有以下步驟
第一步基于機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)雜波特性和機(jī)動(dòng)目標(biāo)特性，建立機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)接收的機(jī)動(dòng)目標(biāo)回波數(shù)據(jù)模型；
本發(fā)明中雷達(dá)天線(xiàn)為均勻線(xiàn)陣結(jié)構(gòu)，也可以是面陣經(jīng)微波合成后的等效線(xiàn)陣，天線(xiàn)陣
元數(shù)目為Af，陣元間距為d = 0.5... , 表示雷達(dá)工作波長(zhǎng)，相干處理間隔內(nèi)有Γ個(gè)脈沖，
為第《個(gè)陣元在第λ個(gè)脈沖上對(duì)應(yīng)的復(fù)采樣值，則每一距離門(mén)上的接收數(shù)據(jù)可以寫(xiě)做一個(gè)
I^xI的矩陣如下式
X
% xU
^21 無(wú)22 … Χ2Κ
_xm %2x 」(l)
將(1)式中的數(shù)據(jù)矩陣X按列排成一個(gè)的列向量，可記為X=Mc(X)，就形成了一個(gè)空時(shí)快拍數(shù)據(jù)，它包含不需要的雜波、噪聲和待檢測(cè)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)，即
x = Wx,(I)
其中，Xjm , Xi和分別表示數(shù)據(jù)中的目標(biāo)、雜波和噪聲成份。機(jī)動(dòng)目標(biāo)的空時(shí)快拍數(shù)
據(jù)Xa 可以寫(xiě)成
l^Wt- D =衫嘩t)(1)
式中巧=cos&}/A為目標(biāo)的空間歸一化角頻率，由目標(biāo)所處的方位角錢(qián)、雷達(dá)波長(zhǎng) Λ決定。= 2π/Α/χ為目標(biāo)的時(shí)間歸一化角頻率，由機(jī)動(dòng)目標(biāo)多普勒頻率和系統(tǒng)脈沖重復(fù)頻率(Pulse R印etition Frequency, PRF) J；所決定。初速度為、加速度力，的機(jī)動(dòng)目標(biāo)多普勒頻率
權(quán)利要求
1.一種基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征是機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是基于STAP最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，通過(guò)修正STAP最優(yōu)處理器權(quán)矢量進(jìn)行機(jī)載雷達(dá)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)，包括以下步驟(1)基于機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)雜波特性和機(jī)動(dòng)目標(biāo)特性，建立機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)接收的機(jī)動(dòng)目標(biāo)回波數(shù)據(jù)模型；(2)禾I—郷_7^ 《個(gè)參考單元的數(shù)據(jù)估計(jì)雜波協(xié)方差矩陣；(3)修正STAP最優(yōu)處理器中的目標(biāo)匹配導(dǎo)向矢量；(4)利用修正的目標(biāo)匹配導(dǎo)向矢量計(jì)算修正最優(yōu)處理器的權(quán)矢量；(5)利用修正的自適應(yīng)恒虛警檢測(cè)器檢測(cè)機(jī)動(dòng)目標(biāo)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征是機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)接收的機(jī)動(dòng)目標(biāo)回波數(shù)據(jù)，包含多普勒走動(dòng)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征是參考單元的數(shù)據(jù)估計(jì)雜波協(xié)方差矩陣，是通過(guò)選取^個(gè)相互獨(dú)立同分布的參考單元數(shù)據(jù)，按照統(tǒng)計(jì)方法估計(jì)得到的。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征是修正STAP 最優(yōu)處理器中的目標(biāo)匹配導(dǎo)向矢量，是將STAP最優(yōu)處理器中的目標(biāo)匹配導(dǎo)向矢量中加入加速度項(xiàng)，對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的初速度和加速度同時(shí)匹配實(shí)現(xiàn)相干積累。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征是計(jì)算修正最優(yōu)處理器的權(quán)矢量，是將估計(jì)雜波協(xié)方差矩陣的逆矩陣與步驟C3)重構(gòu)出的目標(biāo)匹配導(dǎo)向矢量相乘計(jì)算得到的。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征是利用修正的自適應(yīng)恒虛警檢測(cè)器檢測(cè)機(jī)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，恒虛警檢測(cè)器檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量相當(dāng)于修正STAP最優(yōu)處理器輸出模的平方對(duì)輸出剩余雜波和噪聲功率歸一化。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。本發(fā)明屬于雷達(dá)信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域。一種基于最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，基于STAP最優(yōu)處理器的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，通過(guò)修正STAP最優(yōu)處理器權(quán)矢量進(jìn)行機(jī)載雷達(dá)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)，包括以下步驟(1)基于機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)雜波特性和機(jī)動(dòng)目標(biāo)特性，建立機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)接收的機(jī)動(dòng)目標(biāo)回波數(shù)據(jù)模型；(2)利用與被檢測(cè)距離單元鄰近的個(gè)參考單元的數(shù)據(jù)估計(jì)雜波協(xié)方差矩陣；(3)修正STAP最優(yōu)處理器中的目標(biāo)匹配導(dǎo)向矢量；(4)利用修正的目標(biāo)匹配導(dǎo)向矢量計(jì)算修正最優(yōu)處理器的權(quán)矢量；(5)利用修正的自適應(yīng)恒虛警檢測(cè)器檢測(cè)機(jī)動(dòng)目標(biāo)。本發(fā)明具有方法簡(jiǎn)單，目標(biāo)回波信噪比顯著提高，機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)性能增強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。
文檔編號(hào)G01S7/41GK102288949SQ20111012378
公開(kāi)日2011年12月21日 申請(qǐng)日期2011年5月13日 優(yōu)先權(quán)日2011年5月13日
發(fā)明者吳仁彪, 李海, 王冬梅 申請(qǐng)人:中國(guó)民航大學(xué)