[发明专利]基于数据拟合的阵元多普勒域空时二维自适应处理方法

说明书

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及雷达技术，特别涉及一种基于数据拟合的阵元多普勒域空时二维自适应处理方法，用于机载预警雷达信号处理。

背景技术

机载预警雷达的主要任务是在复杂杂波背景中探测目标，并对其进行定位跟踪，而对杂波进行有效抑制是提高机载预警雷达工作性能的核心手段。空时自适应处理(space-time adaptive processing，STAP)技术充分利用空域和时域信息，在对目标信号进行相干积累的同时，通过空时自适应处理滤除地面杂波，实现机载预警雷达对目标的有效检测，如美国的E2-D机载预警雷达就采用此技术。

在实际应用中，STAP技术主要存在以下两方面问题：一方面，在非均匀的杂波环境中，要获得足够多的用于估计协方差矩阵的独立同分布(independent and identically distributed，IID)训练样本非常困难；另一方面，即使训练样本的需求得到满足，全空时处理计算量过大的问题会导致实时性难以保证。

为解决上述问题，推动STAP技术更加实用化，人们提出了许多改进措施或方法。清华大学申请的发明专利“非均匀杂波环境下空时自适应处理方法”(专利申请号201010129723.3，公布号CN101819269A)公开了一种在非均匀杂波环境中超分辨估计杂波空时二维谱的超完备稀疏表示方法。该方法实现了在独立同分布样本数不足的情况下，利用单帧训练样本估计杂波协方差矩阵，从而避免强非均匀杂波环境对自适应处理效果的影响。但是，该方法仍然存在以下主要不足是：一是运算量大的问题，对杂波谱进行稀疏表示的超完备基数目未定，但远大于系统自由度，而实际中系统自由度通常成千上万，这样在每一距离单元样本的协方差矩阵重构过程中所需要的运算量非常大，不利于实时处理，从而影响到在实际工程应用中的效果。二是基失配问题，该方法中使用的基实际上是一组插值离散傅里叶DFT矢量，而实际的回波数据因为存在误差等非理想因素，不能用所给的基矢量稀疏表示；另外，该方法需要对空时平面进行离散化表示，这样会使得不位于离散网格点中心的信号向所有网格点泄露，从而破坏了回波数据的稀疏性。

发明内容

针对上述在非均匀杂波环境中超分辨估计杂波空时二维谱的超完备稀疏表示方法的不足，本发明提出了一种基于数据拟合的阵元多普勒域空时二维自适应处理方法，实现对目标信号的检测，解决现有技术中运算量巨大和基失配的问题，同时相对于传统阵元脉冲域STAP方法，提高了动目标的检测概率，降低检测的虚警率。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案预以实现。

一种基于数据拟合的阵元多普勒域空时二维自适应处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，利用机载预警雷达天线接收机载预警雷达的空时二维回波数据x，对空时二维回波数据x进行扩展因子化EFA降维，得到阵元多普勒域的降维回波数据z和空时导向矢量s_z-EFA；

步骤2，构造待检测距离单元的数据基矩阵Φ_k；

步骤3，利用阵元多普勒域的降维空时导向矢量s_z-EFA导出阻塞矩阵B；利用阻塞矩阵B和待检测距离单元的数据z_k，获取目标阻塞以后的辅助回波数据该待检测距离单元的数据z_k依次取自步骤1中获得的阵元多普勒域的降维回波数据z；利用阻塞矩阵B和待检测距离单元的数据基矩阵Φ_k获取目标阻塞以后的数据基矩阵

步骤4，利用目标阻塞以后的数据基矩阵对辅助回波数据进行数据拟合，获取辅助回波数据的最优拟合系数

步骤5，利用待检测距离单元的数据基矩阵Φ_k和辅助回波数据的最优拟合系数对待检测距离单元的数据z_k进行数据拟合，获取待检测距离单元的数据的最小拟合误差y_k；该待检测距离单元的数据z_k依次取自步骤1中获得的阵元多普勒域的降维回波数据z；

步骤6，对待检测距离单元的数据的最小拟合误差y_k进行单元平均恒虚警检测，并输出存在目标或不存在目标。

上述技术方案的特点和进一步改进在于：

(1)步骤1具体包括以下子步骤：

1a)利用机载预警雷达天线，在相干积累时间内接收地面反射的空时二维回波数据x；空时二维回波数据x为MN维，其中M表示脉冲数，N表示机载预警雷达天线的阵元数；