[发明专利]基于循环常数模盲均衡的无源双基地雷达信号处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及雷达信号处理技术领域，尤其涉及一种基于循环常数模盲均衡的无源双基地雷达信号处理方法。

背景技术

直达波恢复是无源双基地雷达的目标检测技术的关键技术之一，直达波的纯度关系到其后的自适应滤波算法的收敛性能，以及匹配滤波的虚警情况。现有技术一般采用数字波束形成或者盲均衡算法来实现直达波信号恢复。数字波束形成技术，由于主瓣较宽，不利于在复杂多径环境下的直达波恢复。常数模盲均衡算法由于其反卷积特性，可以有效的抑制主瓣的杂波与副瓣的杂波，从而受到更多的重视。但是该算法的收敛速度较慢。对于一帧数据，较慢的收敛导致了输入其后的自适应滤波算法后导致自适应滤波算法收敛困难。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于循环常数模盲均衡的无源双基地雷达信号处理方法，其采用循环常数模盲均衡算法恢复直达波，可以降低常数模盲均衡算法的均方误差，提高了自适应收敛性能，从而提高了整个信号处理流程的目标检测能力。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于循环常数模盲均衡的无源双基地雷达信号处理方法，包括步骤：

S101：采用循环常数模盲均衡方法从无源双基地雷达的参考通道接收的信号中恢复直达波信号；

S102：根据无源双基地雷达的监测通道接收的信号，采用归一化最小均方误差算法对所述直达波信号进行多径自适应滤波处理；

S103：将经多径自适应滤波处理后得到的信号与所述直达波信号进行多普勒修正后的互相关模糊函数计算，得到互模糊函数，从而检测目标。

进一步的，所述S101具体包括：

S1011：计算无源双基地雷达的参考通道接收的信号x_R(k)，

其中，式中，表示卷积运算，为参考通道的多径杂波响应，L_ξ为多径杂波数量，a(k)为发射站的发射信号，n₂(k)为参考通道的噪声；

S1012：根据所述无源双基地雷达的参考通道接收的信号x_R(k)采用常数模盲均衡迭代公式进行N_x次迭代，获得直达波信号p(k)＝f^T(k)X_R(k)，

其中，常数模盲均衡迭代公式为f(k+1)＝f(k)+η·X_R^*(k)e(k)，式中，η为步长因子，f(k)为常数模盲均衡器的权向量，具体的X_R(k)为递归向量，X_R(k)＝[x_R(k) x_R(k-1) … x_R(k-N_f+1)]^T，[·]^*为共轭运算，e(k)＝p(k)[γ-p²(k)]为将常数模盲均衡器输出的直达波信号p(k)经非线性变换获得的，E{·}表示求取数学期望；

S1013：截取所述直达波信号的长度为N_s的后端样本点，并计算所述样本点的均方误差，

其中，

S1014：设置经验门限为δ，设置循环变量为j，最大循环迭代次数为N_m，取若ρ₀>δ且j，<N_m则完成本帧迭代后返回执行所述S1012，否则执行所述S102。

进一步的，所述S102具体包括：

S1021：计算无源双基地雷达的监测通道接收的信号x_S(k)，

其中，式中，为监测通道的多径杂波响应，L_λ为多径杂波数量，n₁(k)为监测通道的噪声，x_T(k)为目标信号，τ_m为双基地时延，f_dm为双基地多普勒，M为目标数量；

S1022：根据所述无源双基地雷达的监测通道接收的信号x_S(k)和所述直达波信号p(k)采用归一化最小均方误差算法对所述直达波信号进行多径自适应滤波处理，多径自适应滤波处理后得到的信号为y(k)，

其中，y(k)＝x_S(k)-P^H(k)F(k)，式中，F(k)为N_L×1滤波器系数，具体的α、β为小正数，P(k)＝[p(k) … p(k-i) …p(k-N_L+1)]^T。