[发明专利]基于迭代自适应算法的相干MIMO雷达目标检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种MIMO雷达目标检测方法，更具体地说是一种基于迭代自适应算法的相干MIMO雷达目标检测方法。

背景技术

多输入多输出（MIMO）雷达相比相控阵雷达具有对弱目标更高的检测性能、良好的反隐身效果及良好的抗摧毁能力，吸引了越来越多的学者对其进行研究。MIMO雷达一般可以分为两类：第一类为统计MIMO雷达或非相干MIMO雷达，即天线阵元空间稀布，从而可获得空间分集增益，有效的克服目标RCS起伏对雷达检测性能的影响；第二类为相干MIMO,采用较少的天线阵列就可形成很大的虚拟阵列孔径，提高了雷达角度分辨率和干扰抑制能力。

空时自适应（STAP）是一种动目标检测方法，具有杂波抑制能力强，稳健性好、干扰抑制能力强的优势。杂波抑制能力强是因为STAP技术具有空时二维滤波特性。稳健性好是因为STAP技术通过自适应特性，可实现与复杂外界环境的有效匹配；同时，它还可一定程度地补偿多种不可避免的系统误差。干扰抑制能力强是因为STAP可实现对复杂电磁环境下的多种干扰的抑制。将STAP技术与相干MIMO雷达相结合，可以使系统即具有MIMO性能的优越性又具有STAP的优越性，更好的提高对杂波抑制性能，从而可以使的雷达系统获得较高的目标检测、动目标的跟踪性能、弱目标检测的性能及更强的信号截获的能力。

无论对于动目标还是静目标，只要得到目标的反射系数则可以知道动目标的位置参数（复幅度、距离、角度、多普勒）、静目标的位置参数（复幅度，距离、角度）。

现有技术中相干MIMO雷达空时自适应处理方法在复杂的电磁环境下由于压制性干扰造成了杂波自由度急剧增加，传统的自适应处理算法（STAP）的自由度无法满足杂波抑制要求；欺骗性干扰导致杂波的分布的严重非均匀，使得STAP算法无法获得足够的满足独立同分布条件的训练样本。另外，现存的STAP需要辅助数据去估计杂波和噪声谐波矩阵的基本数据，但是具有较高准确度的辅助数据是很难得到的，尤其对于非均匀的杂波环境。为了减少对于辅助数据的依赖，提出了不需要辅助数据的空时自适应算法，例如DAS法，但此类方法却面领着分辨率低高旁瓣的问题。因此本专利拟在现有空时自适应方法的基础上提出改进算法，克服现有STAP和DAS的缺点，更好的发挥相干MIMO雷达以及空时自适应方法的优点。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于迭代自适应算的相干MIMO雷达动目标检测方法，此方法通过分别对动目标和静目标的反射系数进行优化来获得其位置参数，具体为：

A、当观测目标为静目标时，不考虑多普勒效果

A1、确定第n个观测点观测到的第一个回波信号与发射信号、目标的反射系数和噪声干扰之间关系模型如下：

YH(n)=Σr=1PΣa=1Kαr,aba(n)aaT(n)S~HJr+EH(n)]]>