[发明专利]基于双重直积分解的机载雷达空时三维杂波抑制方法有效

专利信息
申请号: 201310374747.9 申请日: 2013-08-23
公开(公告)号: CN103412294A 公开(公告)日: 2013-11-27
发明(设计)人: 冯大政;虞泓波;么晓坤;肖宁;杨振伟;解虎 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: G01S7/41 分类号: G01S7/41
代理公司: 陕西电子工业专利中心 61205 代理人: 张问芬;王品华
地址: 710071*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 基于 双重 积分 机载 雷达 三维 抑制 方法
【权利要求书】:

1.一种基于双重直积分解的机载雷达空时三维杂波抑制方法,首先,将空时三维滤波器权矢量进行一次直积分解,得到空时三维滤波器权矢量关于时域权矢量组、空域权矢量组的直积构成形式;其次,将空域权矢量组进行二次直积分解,得到空域权矢量组关于空域方位维权矢量组、空域俯仰维权矢量组的直积构成形式;然后,截取多对时域权矢量组、空域方位维权矢量组及空域俯仰维权矢量组逼近空时三维滤波器权矢量;接着,利用双重双迭代算法求解截取的多对时域权矢量组、空域方位维权矢量组及空域俯仰维权矢量组;最后,由所求得的多对权矢量组恢复出空时三维滤波器权矢量,用来抑制杂波,具体实现过程如下:

假设机载雷达阵列为M×N矩形面阵,其中M表示面阵行数,N表示面阵列数,一个相干处理时间CPI内的脉冲数为K;

(1)对空时三维滤波器权矢量w进行一次直积分解

将w=[w1,1,1…wM,1,1…w1,2,1…wM,2,1…w1,N,K…wM,N,K]T排列成一个K×MN维的权矩阵W1,其中符号T表示转置,利用满秩分解方法将权矩阵W1分解为其中r1表示权矩阵W1的秩,un表示空域权矢量组,dn表示时域权矢量组,符号H表示共轭转置;将等式左右两边列矢量化,得到一次直积分解其中符号*表示取共轭,符号表示直积;

(2)对空域权矢量组un进行二次直积分解

将空域权矢量组un排成M×N维矩阵Un,利用满秩分解方法将权矩阵Un分解为其中r2表示Un的秩,θn表示空域俯仰维权矢量组,表示空域方位维权矢量组;将等式左右两边列矢量化,得到二次直积分解

(3)将步骤(1)中得到的权矢量w的一次直积分解和步骤(2)中得到的空域权矢量组un的二次直积分解进行截断处理,得到空时三维滤波器权矢量w的双重直积分解形式:D<<r1,符号<<表示远小于;

(4)分别将dn、和θn列矢量化,其中n=1,…,D,形成列矢量pd=[d1T,...,dDT]T,]]>pθ=[θ1T,...,θDT]T,]]>并利用双重双迭代算法,求解列矢量pd、和pθ

(5)根据求得的列矢量pd、和pθ恢复出空时三维滤波器权矢量w,进行杂波抑制。

2.根据权利要求1所述的基于双重直积分解的机载雷达空时三维杂波抑制方法,其特征在于所述步骤(4)利用双重双迭代算法求最优解,具体按如下步骤进行:

假设x=[x1,1,1…xM,1,1…x1,2,1…xM,2,1…x1,N,K…xM,N,K]T为空时三维接收采样数据矢量,目标时域导向矢量为ad,目标空域方位维导向矢量为目标空域俯仰维导向矢量为aθ,则目标导向矢量为

1)固定pd,求pθ的最优解,给定初值建立如下代价函数:

其中X=diag(reshape((d1HIMN)x,M,N),...,reshape((dDHIMN)x,M,N)),]]>符号E表示求期望,reshape((diHIMN)x,M,N),i=1,...,D]]>表示将矢量排成M×N矩阵,IMN表示MN维单位矩阵,符号diag表示对角化;

2)利用双迭代算法求解式(1),得到和pθ1,求解过程如下:

2.1)给定初始值对其进行归一化符号||||表示取模;

2.2)计算pθ0

其中L表示样本数,Xl表示第l个空时三维采样数据;

2.3)计算

2.4)判断迭代停止公式是否成立,其中ε表示给定的迭代停止参数,若成立,则迭代终止;若不成立,将更新为然后重复执行步骤2.2)和2.3),直到本内层迭代终止;输出最优权和pθ1=pθ0

3)固定权矢量和pθ1,求解权矢量pd1

令建立如下代价函数:

minE||pθ1HYpd1||2s.t.pθ1Hbpd1=1---(4)]]>

其中Y=diag(Y(1),…,Y(D)),利用拉格朗日乘子法求得:

pd1=(1LΣl=1L(YlHpθ1)(YlHpθ1)H)-1bHpθ1||(1LΣl=1L(YlHpθ1)(YlHpθ1)H)-1bHpθ1||---(5)]]>

其中Yi表示第l个训练样本;

4)判断迭代停止公式||pd1-pd0||<z,0<z<<1是否成立,其中z表示给定的迭代停止参数,若成立则迭代终止;若不成立,将pd0更新为pd1,重复执行步骤1)、2)、3)直到外层迭代终止,最后,输出最优解pd、和pθ

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