本發(fā)明涉及一種WAS-GMTI模式下基于Relax算法的雜波抑制和參數(shù)估計(jì)方法，屬于雷達(dá)目標(biāo)探測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

廣域監(jiān)視模式借助波束沿航跡方向的快速、周期性掃描，可實(shí)現(xiàn)大面積區(qū)域監(jiān)視。該模式重訪率較高，能夠從不同角度發(fā)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)，進(jìn)而提高動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)概率。此外，由于能夠在不同時(shí)刻多次掃描到動(dòng)目標(biāo)，使得對(duì)動(dòng)目標(biāo)軌跡的描述成為可能，可實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤。該工作模式可以快速提供存在于寬廣區(qū)域內(nèi)的動(dòng)目標(biāo)信息，因此在民用和軍事上都有巨大的應(yīng)用價(jià)值，已成為機(jī)載偵察雷達(dá)不可缺少的工作模式之一。

從廣域監(jiān)視模式的回波中提取動(dòng)目標(biāo)需要對(duì)回波中的雜波成分進(jìn)行有效的抑制。國(guó)外具有廣域監(jiān)視功能的雷達(dá)系統(tǒng)，其雜波抑制算法大多都處于保密狀態(tài)，已知的有美國(guó)的JSTARS系統(tǒng)采用的是雜波抑制干涉算法(CSI)和德國(guó)的PAMIR系統(tǒng)采用的是Scan-MTI算法。CSI算法本質(zhì)上是一種通道對(duì)消方法，其雜波抑制能力有限，而且在對(duì)消過(guò)程中，動(dòng)目標(biāo)的能量也會(huì)受到不同程度的對(duì)消(取決于動(dòng)目標(biāo)的徑向速度和方位角等)。Scan-MTI算法本質(zhì)上是降維STAP中的1-DT算法，其雜波抑制性能在非均勻雜波環(huán)境下會(huì)大大下降。這是因?yàn)镾TAP算法在實(shí)際應(yīng)用中需要借助鄰近單元的信息來(lái)估計(jì)本單元的雜波加噪聲協(xié)方差矩陣，在非均勻雜波環(huán)境下這種估計(jì)的協(xié)方差矩陣往往會(huì)存在較大的誤差，從而導(dǎo)致雜波濾波器的性能下降。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

發(fā)明目的：為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明提供一種WAS-GMTI模式下基于Relax算法的雜波抑制和參數(shù)估計(jì)方法，該方法不需要估計(jì)雜波加噪聲協(xié)方差矩陣，在非均勻環(huán)境下具有較優(yōu)的雜波抑制效果。同時(shí)在雜波抑制的基礎(chǔ)上，對(duì)檢測(cè)到動(dòng)目標(biāo)的距離-多普勒單元繼續(xù)使用Relax算法進(jìn)行迭代處理，還可以獲得動(dòng)目標(biāo)方位角度的精確估計(jì)。通過(guò)仿真數(shù)據(jù)的處理結(jié)果證明了該方法的有效性和可行性。

技術(shù)方案：為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

一種WAS-GMTI模式下基于Relax算法的雜波抑制和參數(shù)估計(jì)方法，包括以下步驟：

步驟1，數(shù)據(jù)預(yù)處理：將廣域監(jiān)視模式接收的回波分別進(jìn)行距離向脈壓、方位向FFT變換，得到距離-多普勒域的數(shù)據(jù)。

步驟2，基于Relax算法的雜波抑制：采用基于Relax算法的雜波抑制算法對(duì)步驟1得到的距離-多普勒域的數(shù)據(jù)中的每個(gè)距離-多普勒單元進(jìn)行雜波抑制，得到雜波抑制后的估計(jì)的動(dòng)目標(biāo)分量。

步驟3，恒虛警檢測(cè)：對(duì)步驟2得到的雜波抑制后的估計(jì)的動(dòng)目標(biāo)分量進(jìn)行單元平均恒虛警檢測(cè)，獲得檢測(cè)到的動(dòng)目標(biāo)的距離-多普勒單元編號(hào)。

步驟4，基于Relax算法的參數(shù)估計(jì)，對(duì)檢測(cè)到的動(dòng)目標(biāo)的距離-多普勒單元，使用Relax算法繼續(xù)進(jìn)行迭代以實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)方位斜視角的精確估計(jì)，直到動(dòng)目標(biāo)的方位斜視角保持不變后終止迭代。然后根據(jù)估計(jì)的動(dòng)目標(biāo)方位斜視角和動(dòng)目標(biāo)落入的多普勒單元，計(jì)算動(dòng)目標(biāo)的徑向速度，實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)。

優(yōu)選的：所述基于Relax算法的雜波抑制算法針對(duì)距離-多普勒域的每個(gè)距離-多普勒單元，采用兩個(gè)嵌套for循環(huán)完成遍歷，其中一個(gè)for循環(huán)遍歷所有多普勒單元，另一個(gè)for循環(huán)遍歷所有距離單元，這兩個(gè)for循環(huán)的嵌套順序可任意選擇。

所述步驟2中采用基于Relax算法的雜波抑制算法對(duì)步驟1得到的距離-多普勒域的數(shù)據(jù)中的每個(gè)距離-多普勒單元進(jìn)行雜波抑制的方法包括以下步驟：

步驟2-1，初始化，初始化即完成下面的運(yùn)算：

其中，C_e(m,n)表示估計(jì)的雜波分量，m表示多普勒單元的序號(hào)，n表示距離單元的序號(hào)，M表示多普勒單元的個(gè)數(shù)，N表示多距離單元的個(gè)數(shù)，a_c(θ_c(m))表示第m個(gè)多普勒單元對(duì)應(yīng)雜波的導(dǎo)向矢量，

d_k(k＝1,2,3...K)表示第k個(gè)通道和參考通道之間的距離(d₁＝0)，K表示接收通道的個(gè)數(shù)，θ_c(m)表示第m個(gè)多普勒單元對(duì)應(yīng)的方位角度，Z(m,n)表示第m個(gè)多普勒單元第n個(gè)距離單元對(duì)應(yīng)的回波矢量，H表示共軛轉(zhuǎn)置操作；

步驟2-2，動(dòng)目標(biāo)信息估計(jì)部分：即依次完成下述運(yùn)算：

Z_b(m,n)＝Z(m,n)-a_c(θ_c(m))C_e(m,n)

θ_te(m,n)＝arg max

其中，Z_b(m,n)表示剔除雜波分量后回波的殘余量，θ_te(m,n)表示通過(guò)搜索得到的動(dòng)目標(biāo)方位角，θ_s為波束的電掃角，θ_3dB為相應(yīng)掃描角的3dB主瓣寬度，θ_t(m,n)表示第m個(gè)多普勒單元第n個(gè)距離單元內(nèi)動(dòng)目標(biāo)的方位斜視角，T_e(m,n)表示估計(jì)的動(dòng)目標(biāo)分量,和分別表示雜波分量和動(dòng)目標(biāo)分量的空域?qū)蚴噶浚?/p>

步驟2-3，雜波信息估計(jì)部分：即依次完成下述運(yùn)算：

Z_c(m,n)＝Z(m,n)-a_t(θ_te(m,n))T_e(m,n)

其中，Z_c(m,n)表示剔除動(dòng)目標(biāo)分量后回波的殘余量，a_t(θ_te(m,n))表示估計(jì)的動(dòng)目標(biāo)空域?qū)蚴噶俊?/p>

優(yōu)選的：在完成步驟2-3后，再次返回步驟2-2進(jìn)行下一次迭代。通常完成1-2次迭代后，雜波就可以得到有效的抑制。

有益效果：本發(fā)明相比現(xiàn)有技術(shù)，具有以下有益效果：

本發(fā)明根據(jù)廣域監(jiān)視模式回波組成的特點(diǎn)，結(jié)合Relax算法，設(shè)計(jì)了進(jìn)行雜波抑制的迭代方法。然后提出在雜波抑制的基礎(chǔ)上，針對(duì)存在動(dòng)目標(biāo)的距離-多普勒單元繼續(xù)進(jìn)行迭代，可實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)的精確估計(jì)，該算法可充分利用已有的通道個(gè)數(shù)，而且不需要估計(jì)雜波加噪聲協(xié)方差矩陣，在非均勻環(huán)境下具有較優(yōu)的雜波抑制效果。同時(shí)在雜波抑制的基礎(chǔ)上，對(duì)檢測(cè)到動(dòng)目標(biāo)的距離-多普勒單元繼續(xù)使用Relax算法進(jìn)行迭代處理，可以獲得動(dòng)目標(biāo)方位角度的精確估計(jì)。因此在實(shí)際系統(tǒng)中可以得到有效的應(yīng)用。

附圖說(shuō)明

圖1為廣域監(jiān)視模式空間幾何關(guān)系圖。

圖2為基于Relax算法的雜波抑制和參數(shù)估計(jì)流程圖。

圖3為仿真場(chǎng)景的回波信息。圖3(a)仿真場(chǎng)景的CNR分布圖，圖3(b)回波幅度歸一化分布圖。

圖4為不存在通道誤差時(shí)的雜波抑制(幅度歸一化)及CFAR檢測(cè)結(jié)果圖。圖4(a)空時(shí)1DT-SAP算法雜波抑制結(jié)果圖，圖4(b)Relax算法第一次迭代結(jié)果圖，圖4(c)Relax算法第二次迭代結(jié)果圖，圖4(d)Relax算法雜波抑制后的CA-CFAR檢測(cè)結(jié)果圖。

圖5為存在通道誤差時(shí)的雜波抑制(幅度歸一化)及CFAR檢測(cè)結(jié)果圖。圖5(a)空時(shí)1DT-SAP算法雜波抑制結(jié)果圖，圖5(b)Relax算法第一次迭代結(jié)果圖，圖5(c)Relax算法第二次迭代結(jié)果圖，圖5(d)Relax算法雜波抑制后的CA-CFAR檢測(cè)結(jié)果圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例，進(jìn)一步闡明本發(fā)明，應(yīng)理解這些實(shí)例僅用于說(shuō)明本發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的范圍，在閱讀了本發(fā)明之后，本領(lǐng)域技術(shù)人員對(duì)本發(fā)明的各種等價(jià)形式的修改均落于本申請(qǐng)所附權(quán)利要求所限定的范圍。

一種WAS-GMTI(廣域監(jiān)視)模式下基于Relax算法的雜波抑制和參數(shù)估計(jì)方法，如圖1、2所示，包括以下步驟：

步驟1，數(shù)據(jù)預(yù)處理：將廣域監(jiān)視模式接收的回波分別進(jìn)行距離向脈壓、方位向FFT變換，即將數(shù)據(jù)變換到距離-多普勒域等待進(jìn)一步處理，得到距離-多普勒域的數(shù)據(jù)。

步驟2，基于Relax算法的雜波抑制：采用基于Relax算法的雜波抑制算法對(duì)步驟1得到的距離-多普勒域的數(shù)據(jù)中的每個(gè)距離-多普勒單元進(jìn)行雜波抑制，得到雜波抑制后的估計(jì)的動(dòng)目標(biāo)分量。

所述基于Relax算法的雜波抑制算法針對(duì)距離-多普勒域的每個(gè)距離-多普勒單元，采用兩個(gè)嵌套for循環(huán)完成遍歷，其中一個(gè)for循環(huán)遍歷所有多普勒單元，另一個(gè)for循環(huán)遍歷所有距離單元，這兩個(gè)for循環(huán)的嵌套順序可任意選擇。

采用基于Relax算法的雜波抑制算法對(duì)步驟1得到的距離-多普勒域的數(shù)據(jù)中的每個(gè)距離-多普勒單元進(jìn)行雜波抑制的方法包括以下步驟：

步驟2-1，初始化，初始化即完成下面的運(yùn)算：

其中，C_e(m,n)表示估計(jì)的雜波分量，m表示多普勒單元的序號(hào)，n表示距離單元的序號(hào)，M表示多普勒單元的個(gè)數(shù)，N表示多距離單元的個(gè)數(shù)，a_c(θ_c(m))表示第m個(gè)多普勒單元對(duì)應(yīng)雜波的導(dǎo)向矢量，

d_k(k＝1,2,3...K)表示第k個(gè)通道和參考通道之間的距離(d₁＝0)，K表示接收通道的個(gè)數(shù)，θ_c(m)表示第m個(gè)多普勒單元對(duì)應(yīng)的方位角度，Z(m,n)表示第m個(gè)多普勒單元第n個(gè)距離單元對(duì)應(yīng)的回波矢量，H表示共軛轉(zhuǎn)置操作；

步驟2-2，動(dòng)目標(biāo)信息估計(jì)部分：即依次完成下述運(yùn)算：

Z_b(m,n)＝Z(m,n)-a_c(θ_c(m))C_e(m,n)

θ_te(m,n)＝arg max

其中，Z_b(m,n)表示剔除雜波分量后回波的殘余量，θ_te(m,n)表示通過(guò)搜索得到的動(dòng)目標(biāo)方位角，θ_s為波束的電掃角，θ_3dB為相應(yīng)掃描角的3dB主瓣寬度，θ_t(m,n)表示第m個(gè)多普勒單元第n個(gè)距離單元內(nèi)動(dòng)目標(biāo)的方位斜視角，T_e(m,n)表示估計(jì)的動(dòng)目標(biāo)分量,和分別表示雜波分量和動(dòng)目標(biāo)分量的空域?qū)蚴噶浚?/p>

步驟2-3，雜波信息估計(jì)部分：即依次完成下述運(yùn)算：

Z_c(m,n)＝Z(m,n)-a_t(θ_te(m,n))T_e(m,n)

其中，Z_c(m,n)表示剔除動(dòng)目標(biāo)分量后回波的殘余量，a_t(θ_te(m,n))表示估計(jì)的動(dòng)目標(biāo)空域?qū)蚴噶?。在完成步驟2-3后，再次返回步驟2-2進(jìn)行下一次迭代。通常完成1-2次迭代后，雜波就可以得到有效的抑制。然后進(jìn)入步驟3。

步驟3，恒虛警檢測(cè)：對(duì)步驟2得到的雜波抑制后的估計(jì)的動(dòng)目標(biāo)分量進(jìn)行單元平均恒虛警檢測(cè)，獲得檢測(cè)到的動(dòng)目標(biāo)的距離-多普勒單元編號(hào)。

步驟4，基于Relax算法的參數(shù)估計(jì)，對(duì)檢測(cè)到的動(dòng)目標(biāo)的距離-多普勒單元，使用Relax算法繼續(xù)進(jìn)行迭代以實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)方位斜視角的精確估計(jì)。在進(jìn)行Relax迭代實(shí)現(xiàn)雜波抑制的過(guò)程中，有針對(duì)動(dòng)目標(biāo)的方位斜視角θ_te進(jìn)行估計(jì)的步驟。在進(jìn)行雜波抑制的Relax迭代過(guò)程中，對(duì)動(dòng)目標(biāo)方位斜視角的估計(jì)會(huì)比較粗略。如果對(duì)檢測(cè)到動(dòng)目標(biāo)的距離-多普勒單元，使用Relax算法繼續(xù)進(jìn)行迭代，可實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)方位斜視角的精確估計(jì)，直到動(dòng)目標(biāo)的方位斜視角保持不變后終止迭代。然后根據(jù)估計(jì)的動(dòng)目標(biāo)方位斜視角和動(dòng)目標(biāo)落入的多普勒單元，可以計(jì)算動(dòng)目標(biāo)的徑向速度，實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)。

需要說(shuō)明的是，在上述處理的過(guò)程中，如果某距離-多普勒單元不含有動(dòng)目標(biāo)的信息，則可以認(rèn)為與動(dòng)目標(biāo)相關(guān)的所有物理量均為零。

以上介紹了一種WAS-GMTI模式下基于Relax算法的雜波抑制和參數(shù)估計(jì)方法，這里利用仿真的廣域監(jiān)視模式回波數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證和分析。仿真的系統(tǒng)參數(shù)如下：載頻9.45GHz，脈沖重復(fù)頻率6kHz，平臺(tái)飛行速度100m/s，通道個(gè)數(shù)為5個(gè)，每個(gè)波位上發(fā)射的脈沖數(shù)為128個(gè)。為了簡(jiǎn)化問(wèn)題，這里仿真波束指向?yàn)?0°(正側(cè)視)情況下場(chǎng)景的回波(假設(shè)地面后向散射系數(shù)服從高斯分布)。利用多普勒單元和方位角度的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，在每個(gè)多普勒單元對(duì)應(yīng)的方位角上布置1個(gè)點(diǎn)目標(biāo)，所以在每個(gè)距離單元上都布置了128個(gè)點(diǎn)。同時(shí)，在回波中加入高斯分布的噪聲分量。仿真實(shí)驗(yàn)中截取300個(gè)距離單元(第1000-1299距離單元)的回波數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。為了模擬實(shí)際場(chǎng)景中雜波的非均勻性，仿真場(chǎng)景的CNR存在較大的波動(dòng)，其沿距離向的變化曲線如圖3(a)所示。為了驗(yàn)證所設(shè)計(jì)算法的穩(wěn)定性，這里分別對(duì)仿真的不存在通道誤差的回波和存在通道誤差的回波進(jìn)行處理。其中，存在通道誤差時(shí)的通道幅相誤差分布如表2所示。另外，在場(chǎng)景回波中加入了幅值相同的6個(gè)動(dòng)目標(biāo)，經(jīng)過(guò)距離壓縮和方位向FFT后的SNR≈23dB，他們的徑向速度、所處距離單元和方位斜視角分布如表1所示。

表1.回波中加入的動(dòng)目標(biāo)信息

表2.通道間的幅度和相位誤差分布

基于Relax算法的雜波抑制和參數(shù)估計(jì)實(shí)驗(yàn)：

首先進(jìn)行步驟1，即數(shù)據(jù)預(yù)處理。將仿真回波分別進(jìn)行距離向脈壓、方位向FFT，即將數(shù)據(jù)變換到距離-多普勒域后的結(jié)果如圖3(b)所示。

接著進(jìn)行步驟2，即采用Relax算法進(jìn)行雜波抑制。圖4(b)和圖4(c)分別為Relax算法進(jìn)行第一次和第二次迭代后的雜波抑制結(jié)果。為了便于和已有雜波抑制算法進(jìn)行比較，圖4(a)給出了采用空時(shí)1DT-SAP算法(STAP算法的一種)進(jìn)行雜波抑制的結(jié)果。從圖4(a)中可以看出，受到雜波非均勻性的影響，雜波加噪聲的協(xié)方差矩陣無(wú)法得到有效的估計(jì)，從而導(dǎo)致雜波抑制性能下降。相比圖4(a)，圖4(b)和圖4(c)中的雜波剩余大大減小，因此非均勻環(huán)境下基于Relax算法的雜波抑制結(jié)果要優(yōu)于空時(shí)處理結(jié)果。這要?dú)w因于基于Relax算法的雜波抑制過(guò)程不需要估計(jì)雜波加噪聲協(xié)方差矩陣，因而不會(huì)受到雜波非均勻性的影響。同時(shí)，對(duì)比圖4(b)和圖4(c)可以看出，這里提出的方法在第一次迭代已經(jīng)達(dá)到了比較好的雜波抑制效果，第二次迭代相比于第一次迭代的改進(jìn)非常小，因此在實(shí)際數(shù)據(jù)的處理過(guò)程中，基于Relax算法的雜波抑制過(guò)程通常進(jìn)行1-2次迭代即可。

步驟3進(jìn)行CA-CFAR處理。Relax算法雜波抑制后的CA-CFAR檢測(cè)結(jié)果圖如圖4(d)所示，圖中的六個(gè)動(dòng)目標(biāo)均得到有效檢測(cè)。

步驟4對(duì)檢測(cè)到動(dòng)目標(biāo)的距離-多普勒單元，采用Relax算法繼續(xù)進(jìn)行迭代，如果經(jīng)過(guò)若干次迭代后動(dòng)目標(biāo)的方位斜視角保持不變，則終止迭代。根據(jù)估計(jì)的動(dòng)目標(biāo)方位斜視角，結(jié)合動(dòng)目標(biāo)落入的多普勒單元可以計(jì)算出動(dòng)目標(biāo)的徑向速度。表3的仿真1中給出了采用Relax算法進(jìn)行動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)的結(jié)果，跟仿真中加入的動(dòng)目標(biāo)的真實(shí)參數(shù)誤差非常小。

表3.動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)結(jié)果

上述仿真結(jié)果證明了基于Relax算法進(jìn)行廣域監(jiān)視模式雜波抑制和參數(shù)估計(jì)的可行性和有效性。

對(duì)存在通道誤差的回波進(jìn)行處理，結(jié)果如圖5和表3中的仿真2所示。可以發(fā)現(xiàn)，即使在有通道誤差的情況下，雜波抑制效果良好，而且采用Relax算法估計(jì)的結(jié)果依然具有較高的精度，只是迭代次數(shù)要高于不存在通道誤差時(shí)的情況。從而證明了基于Relax算法進(jìn)行廣域監(jiān)視模式雜波抑制和參數(shù)估計(jì)的穩(wěn)健性。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出：對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。