[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

说明书

技术领域

本发明属于雷达信号处理技术领域，具体涉及一种基于双重直积分解的机载雷达空时三维降维自适应杂波抑制方法，可用于提高对运动目标的检测性能。

背景技术

机载雷达被用来识别强杂波环境中的运动目标，杂波散射单元由于方向不同，对应的杂波多普率频率也不同，这一现象称之为空时耦合特性。寻找简单高效的杂波抑制方法，一直是机载雷达领域的研究重点之一。三维空时自适应处理（3D-STAP）是在空域二维和时域上自适应处理，能够充分利用俯仰维自由度，对阵元误差具有更好的稳健性。同时，在远射程和一定的脉冲重复频率（PRF）下，俯仰维自适应波束可以抑制距离模糊杂波，因此3D-STAP可以减轻距离模糊问题。尽管3D-STAP具有一些更好的性能，但随着加入俯仰维进行处理，全维自适应处理器维数更高，计算复杂度更大，难以实时处理，且随着处理器维数的增加，三维处理需要更多独立同分布的样本。为了降低计算复杂度和样本需求量，同时保证自适应损益最小，3D-STAP降维技术得到深入研究。

目前，在机载雷达3D-STAP中，经常用的方法有扩展因子化方法（EFA），该方法先在时域进行多普勒滤波，然后在空域俯仰维和方位维进行联合自适应处理，当存在阵元误差时，杂波谱在空域发生扩散，有更多的杂波进入时域多普勒通道，算法性能下降，且该方法还需对空域全维处理器求逆，计算复杂度高，不利于实时处理。此外，已经证明，为保证自适应损益小于3dB，EFA方法所需独立同分布样本数应大于空域全维处理器维数的2倍以上，而在实际快时变的杂波环境中，通常难以得到如此多的独立同分布样本。同样，现有的其他一些机载雷达3D-STAP方法，也会出现类似的问题。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种基于双重直积分解的机载雷达杂波抑制方法，降低计算复杂度和样本需求量，提高误差稳健性，改善动目标检测性能。

实现本发明目的的技术方案可以概括为：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（BBIA），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。

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。

具体实现过程如下：

（1）将空时三维滤波器权矢量w进行一次直积分解，将空时三维滤波器权矢量w=[w_1,1,1…w_M,1,1…w_1,2,1…w_M,2,1…w_1,N,K…w_M,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，u_n表示空域权矢量组，d_n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）将空域权矢量组u_n进行二次直积分解，将空域权矢量u_n排成M×N维矩阵U_n，利用满秩分解方法将权矩阵U_n分解为其中r₂表示U_n的秩，θ_n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）中权矢量w的一次直积分解和步骤（2）中空域权矢量组u_n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；