[发明专利]机载MIMO雷达三维波束空间的部分联合杂波抑制方法

权利要求书

1.一种机载MIMO雷达三维波束空间的部分联合杂波抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1.利用机载MIMO雷达天线接收空时数据，得到空时数据矢量x表达式并且构建目标的空时二维导向矢量b(f_s,0,f_d,0)；

步骤2.利用三维离散傅里叶变换将空时数据矢量x由阵元-脉冲域变换到三维波束域；空时数据矢量x在三维波束域中称为三维波束；

步骤3.构造降维矩阵P，利用降维矩阵P对三维波束域中的三维波束进行部分联合自适应处理，得到降维后的空时数据矢量z和降维后的目标空时二维导向矢量c(f_s,0,f_d,0)；

步骤4.根据线性约束最小方差准则，即在保证目标信号增益一定的前提下最小化输出的杂波和噪声功率，利用降维后的空时数据矢量z和降维后的目标空时二维导向矢量c(f_s,0,f_d,0)构建降维空时自适应处理的代价函数；根据降维空时自适应处理的代价函数计算降维处理器的权矢量w；

步骤5.利用降维处理器的权矢量w对机载MIMO雷达天线接收的空时数据矢量x进行加权求和，得到经过杂波抑制的空时数据。

2.根据权利要求1所述的一种机载MIMO雷达三维波束空间的部分联合杂波抑制方法，其特征在于，步骤1包括以下子步骤：

1a)设定在一个相干处理间隔内，机载MIMO雷达天线的M个发射阵元同时辐射由K个脉冲组成的脉冲串波形，并且M个发射阵元发射的M个发射波形相互正交，在N个接收阵元的每一个接收阵元处，用M个参考发射信号对K个脉冲周期的回波数据进行匹配滤波，将所有匹配滤波器的输出排列成如下MNK×1维空时数据矢量，得到空时数据矢量x表达式为下式：

x=∫0πρ(θ)b(fs,fd)dθ+xw]]>

其中，空时数据矢量x的维数为MNK×1维，是服从零均值复高斯分布的杂波散射系数；表示归一化杂波多普勒频率，T_r为脉冲重复周期，λ为雷达天线工作波长，v为载机速度，θ表示观测地面的方位角，为俯仰角；表示归一化杂波空间频率；b(fs,fd)=ad(fd)⊗at(fs)⊗ar(fs)]]>为空时数据x中的杂波的空时二维导向矢量，其中a_t(f_s)＝[1 exp(j2πf_sα)…exp(j2πf_sα(M-1))]^T为M×1维发射阵列导向矢量，α＝d_T/d_R，M为发射阵元数，N为接收阵元数，K为发射脉冲数，d_T为发射阵元间距，d_R为接收阵元间距；a_r(f_s)＝[1 exp(j2πf_s)…exp(j2πf_s(N-1))]^T为N×1维接收阵列导向矢量，a_d(f_d)＝[1 exp(j2πf_d)…exp(j2πf_d(K-1))]^T为K×1维多普勒导向矢量；表示Kronecker积；是服从0均值，方差为的MNK×1维高斯白噪声向量，I_MNK代表MNK×MNK单位矩阵，和分别表示输入杂波功率和噪声功率，(·)^T表示向量转置；

1b)构建目标的空时二维导向矢量b(fs,0,fd,0)=ad(fd,0)⊗at(fs,0)⊗ar(fs,0);]]>

其中，a_d(f_d,0)为目标多普勒导向矢量，a_t(f_s,0)为发射阵列导向矢量，a_r(f_s,0)为接收阵列导向矢量，f_d,0为目标的多普勒频率，f_s,0为目标的归一化空间频率，表示Kronecker积。