基于多波位聯(lián)合處理的單脈沖目標(biāo)doa估計(jì)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，具體說是一種基于多波位聯(lián)合處理的單脈沖目標(biāo)D0A 估計(jì)方法，用于解決機(jī)載雷達(dá)在低信噪比、低陣元數(shù)下D0A估計(jì)精度較差的問題，并提高目 標(biāo)的D0A估計(jì)精度。
【背景技術(shù)】
[0002] 機(jī)載雷達(dá)的核心任務(wù)是在復(fù)雜的環(huán)境中發(fā)現(xiàn)目標(biāo)并對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，因此對(duì)目標(biāo) 信號(hào)到達(dá)方向的估計(jì)十分重要。波達(dá)方向（Direction Of Arrival，D0A)估計(jì)技術(shù)的關(guān)鍵在 于利用空間不同位置的天線陣列，接收來自不同方向的多個(gè)信號(hào)源發(fā)出的信號(hào)，運(yùn)用現(xiàn)代 信號(hào)處理技術(shù)估計(jì)出信號(hào)源的方向。最早的波達(dá)方向估計(jì)算法是基于傅里葉變換的線性譜 估計(jì)的方法，但該方法由于受到瑞利限的限制，因而無法獲得超高分辨的波達(dá)方向估計(jì)性 能，且抗噪聲能力差。
[0003] 1967年，Burg提出了最大譜估計(jì)方法，主要包括最大熵法、AR模型參量法、MA模型 參量法、ARMA模型參量法和正弦組合模型法等，這些方法都具有高分辨率的優(yōu)點(diǎn)，但是這些 方法的運(yùn)算量大，且魯棒性較差。Capon提出的高精度的最大似然算法理論上可以達(dá)到克拉 美-羅界，但該方法的運(yùn)算量過大，在系統(tǒng)自由度較大時(shí)不利于實(shí)現(xiàn)。1979年Schmidt提出了 多重信號(hào)分類法(MUSIC算法），該方法需要進(jìn)行特征值分解運(yùn)算，可以得到較高精度的參數(shù) 估計(jì)，但是計(jì)算量太大。1985年Roy和Kailath提出了旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)的參數(shù)估計(jì)算法(ESPRIT 算法），但該算法忽略了信號(hào)的時(shí)間特性。
[0004] 對(duì)于機(jī)載雷達(dá)，其接收數(shù)據(jù)包含了目標(biāo)、雜波、干擾以及噪聲，因此為了精確估計(jì) 目標(biāo)的波達(dá)方向，需要抑制雜波和干擾，即將目標(biāo)波達(dá)方向的估計(jì)與空時(shí)自適應(yīng)處理 (space-time adaptive processing，STAP)相結(jié)合，這使得信號(hào)處理過程變得十分復(fù)雜。而 大多數(shù)D0A估計(jì)算法都是在單波位背景下實(shí)現(xiàn)的，D0A估計(jì)精度受到陣列孔徑和信噪比的影 響，在低信噪比、低陣元數(shù)下D0A估計(jì)精度較差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提出一種基于多波位聯(lián)合處理的單 脈沖目標(biāo)D0A估計(jì)方法，該方法采用多波位聯(lián)合處理來提高目標(biāo)的D0A估計(jì)精度，能夠在改 善目標(biāo)的D0A估計(jì)精度的同時(shí)，降低運(yùn)算量。
[0006] 為了實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)。
[0007] 一種基于多波位聯(lián)合處理的單脈沖目標(biāo)D0A估計(jì)方法，其特征在于，包括以下步 驟：
[0008] 步驟1，獲取Μ個(gè)波位的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)，所述Μ個(gè)波位依次相鄰;對(duì)Μ個(gè)波位的雷達(dá)回 波數(shù)據(jù)分別進(jìn)行脈沖多普勒處理，得到Μ個(gè)波位的目標(biāo)所在多普勒通道的數(shù)據(jù)；
[0009] 步驟2,根據(jù)Μ個(gè)波位的目標(biāo)所在多普勒通道的數(shù)據(jù)，分別估計(jì)Μ個(gè)波位的協(xié)方差矩 陣 R1，···，!^，···，^;
[0010] 步驟3,根據(jù)第m個(gè)波位的協(xié)方差矩陣Rm，計(jì)算第m個(gè)波位的主波束權(quán)矢量舊，進(jìn)而得 到所有Μ個(gè)波位的主波束權(quán)矢量W 1，…，Wm，…，WM;將所有Μ個(gè)波位的主波束權(quán)矢量進(jìn)行組合， 得到主波束權(quán)矢量矩陣1，1=乜 &8{11，"_，？％"_，14;其中，虹&8{>}表示對(duì)角矩陣；
[0011] 步驟4，根據(jù)主波束權(quán)矢量矩陣W，計(jì)算差波束的權(quán)矢量Wu;
[0012] 步驟5,根據(jù)主波束權(quán)矢量矩陣W和差波束的權(quán)矢量Wu，計(jì)算差波束濾波輸出功率 與和波束濾波輸出功率之比F u，并將Fu的絕對(duì)值為最小時(shí)所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)方位角作為最終的 目標(biāo)方位角θ'。
[0013] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比所具有的優(yōu)點(diǎn)：本發(fā)明在陣元數(shù)有限的情況下，聯(lián)合相鄰 多波位的雷達(dá)回波信息進(jìn)行目標(biāo)能量累積，抑制了雜波和干擾，并改善了信噪比，從而提高 了目標(biāo)的D0A估計(jì)精度，同時(shí)減少了運(yùn)算量。
【附圖說明】
[0014] 圖1是本發(fā)明的流程圖；
[0015] 圖2、圖3、圖4分別是噪聲背景下，單波位、雙波位以及三波位情況下目標(biāo)方位角的 均方根誤差(RMSE)隨波達(dá)方向（D0A)、信噪比（SNR)和陣元數(shù)Ν的變化曲線圖；
[0016] 圖5、圖6、圖7分別是干擾背景下，單波位、雙波位以及三波位情況下目標(biāo)方位角的 均方根誤差(RMSE)隨波達(dá)方向（D0A)、信噪比（SNR)和陣元數(shù)Ν的變化曲線圖。
【具體實(shí)施方式】：
[0017] 參照?qǐng)D1，本發(fā)明的基于多波位聯(lián)合處理的單脈沖目標(biāo)D0A估計(jì)方法，具體實(shí)現(xiàn)步 驟如下：
[0018] 步驟1，獲取Μ個(gè)波位的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)，所述Μ個(gè)波位依次相鄰;對(duì)Μ個(gè)波位的雷達(dá)回 波數(shù)據(jù)分別進(jìn)行脈沖多普勒處理，得到Μ個(gè)波位的目標(biāo)所在多普勒通道的數(shù)據(jù)。
[0019] 步驟2,根據(jù)Μ個(gè)波位的目標(biāo)所在多普勒通道的數(shù)據(jù)，分別估計(jì)Μ個(gè)波位的協(xié)方差矩 陣 R1，···，!^，···，^。
[0020] 其中，第m個(gè)波位的協(xié)方差矩陣Rms:
[0022] 其中，￡「為Μ個(gè)波位的目標(biāo)所在多普勒通道的數(shù)據(jù)中，第m個(gè)波位的目標(biāo)所在多普 勒通道在第1個(gè)距離門的數(shù)據(jù)，<的維數(shù)為NX1，N為陣元數(shù)，m=l，2,…，M，M為波位的個(gè)數(shù)， 1 = 1，2，…，L，L為距離單元個(gè)數(shù)，1〇為目標(biāo)所在的距離門，上標(biāo)Η表示共輒轉(zhuǎn)置。
[0023] 步驟3,根據(jù)第m個(gè)波位的協(xié)方差矩陣Rm，計(jì)算第m個(gè)波位的主波束權(quán)矢量舊，進(jìn)而得 到所有Μ個(gè)波位的主波束權(quán)矢量W 1，…，Wm，…，WM;將所有Μ個(gè)波位的主波束權(quán)矢量進(jìn)行組合， 得到主波束權(quán)矢量矩陣1，1=乜 &8{11，"_，？％"_，14;其中，虹&8{>}表示對(duì)角矩陣。
[0024]所述第m個(gè)波位的主波束權(quán)矢量，為：
[0026]其中，上標(biāo)Η表示共輒轉(zhuǎn)置，S為第
個(gè)波位的主波束導(dǎo)向矢量，其表達(dá)式為：
[0028] 其中，d為陣元間距，λ為波長(zhǎng)，Θ為目標(biāo)方位角，N為陣元數(shù)，上標(biāo)T表示轉(zhuǎn)置，「·]表 示向上取整。
[0029] 步驟4,根據(jù)主波束權(quán)矢量矩陣W，計(jì)算差波束的權(quán)矢量Wu。
[0030] 所述差波束的權(quán)矢量Wu，其表達(dá)式為：
[0032]

個(gè)波位的主波束導(dǎo)向矢量，u為目標(biāo)方位