[发明专利]机载前视阵雷达的空时自适应处理方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达动目标检测技术领域，特别涉及机载前视阵雷达的空时自适应处理方法，具体可以用于机载前视阵雷达近距离地面运动目标检测方法，适用于机载相控阵雷达进行杂波抑制及动目标检测。

背景技术

机载前视阵雷达的地面运动目标显示(Ground Moving Target Indication,GMTI)功能有着广泛的军事应用前景。例如在机载火控雷达中用于发现并引导机载武器攻击敌方的坦克、装甲车或移动导弹发射架，还能在一定程度上弥补远程机载监视系统在城市战环境中对地面运动目标检测和跟踪性能下降的缺陷(远程监视系统在探测城市中的地面运动目标时容易受到高大建筑物的遮挡)。机载雷达采用下视工作模式探测近距离地面运动目标时面临的主要问题是强大的地面杂波，这些在多普勒域上扩散的杂波很有可能将感兴趣的动目标淹没。空时自适应处理技术具有很强的抑制具有空时耦合特性的地杂波的能力。但是，当采用机载前视阵雷达探测近距离地面运动目标时，其杂波谱是随着距离的变化而变化的(在近距离变化尤其明显)，即杂波具有距离非平稳的特性(或称为距离依赖性)。然而，传统STAP(Space Time Adaptive Processing)处理器能获得较理想的杂波抑制性能的前提为存在足够多的独立同分布的训练样本，这限制了STAP技术在前视阵GMTI雷达中的直接应用。另外，当雷达的脉冲重复频率选得太高(比如大多数机载GMTI雷达中采用的中PRF(Mid PRF,MPRF))以至于杂波出现距离模糊，在检测近程目标时远程杂波将会带来额外的杂波凹口。这主要是由于远程主瓣杂波和近程主瓣杂波的多普勒频率不相同(因为他们的俯仰角不相同)。在这种情况下检测近距离运动目标时，远程杂波将带来额外的盲速。

为了能在距离非平稳的杂波环境下采用STAP技术，学者们提出了许多算法来补偿杂波的距离依赖性。例如多普勒平移(Doppler Wrapping,DW)算法通过对距离样本数据进行时域复加权，可以达到将杂波谱进行多普勒平移的目的，通过对不同距离样本赋以不同的多普勒平移，最终可以在一定程度上实现距离依赖性补偿。而角度多普勒补偿(Angle-Doppler Compensation,ADC)算法(或自适应角度多普勒补偿(Adaptive Angle-Doppler Compensation,AADC)算法)不仅对距离样本数据进行时域复加权，还进行了空域复加权。这样就可以将不同距离门的杂波谱的角度-多普勒中心进行配准，以达到削弱杂波距离依赖性的目的。上述算法在无距离模糊的时候具有很好的性能。但是当杂波存在距离模糊时，由于一个距离单元存在多条杂波脊，上述算法无法同时补偿来自不同距离的多条杂波谱。基于模型化的一类算法也具有处理距离依赖杂波的能力。例如基于导数更新的算法(Derivative-Based Updating,DBU)采用的模型是假设权矢量是随着距离线性变化的函数。而估计协方差矩阵的逆(Prediction of Inverse Covariance Matrix,PICM)算法直接估计的是协方差矩阵逆的元素，采用的模型是线性预测类模型。虽然这些算法不仅可以应用于距离不模糊的情况，还可以应用于距离模糊的情况，但是它们无法消除远程杂波带来的盲速。

为了消除由于距离模糊带来的额外盲速，利用平面相控阵雷达提供的俯仰自由度，学者们提出了一类俯仰预滤波算法，用于滤除距离模糊的杂波。例如非自适应的俯仰波束形成器可根据阵列流型和系统参数获得滤波权矢量，但是这些方法对误差很敏感(例如阵列误差和载机高度误差等)。因此人们又提出了数据自适应的俯仰波束形成器，统计波束形成(Beamformed Statistical,BS)方法的俯仰协方差矩阵由距离样本估计得到，俯仰鲁棒Capon波束形成(Elevation Robust Capon Beamforming,ERCB)方法的俯仰协方差矩阵由待检测单元的脉冲域数据估计得到。这两种方法的训练样本均受到了俯仰主瓣杂波信号的污染，容易导致波束方向图畸变和目标相消的情况。虽然ERCB算法采用了对角加载技术进行主波束保形，但是较大的加载因子会导致较大的杂波抑制性能的损失。三维STAP具有抑制距离模糊杂波的能力，但是在距离非平稳性比较严重的杂波环境下很难获取足够多的独立同分布的训练样本。

发明内容