[发明专利]基于多波位联合处理的最大似然目标DOA估计方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达技术领域，具体说是一种基于多波位联合处理的最大似然目标DOA估计方法，用于解决机载雷达在低信噪比、低阵元数下DOA估计精度较差的问题，并提高目标的DOA估计精度。

背景技术

机载雷达的核心任务就是在复杂的背景环境中发现目标并进行跟踪，因此对目标信号到达方向的估计十分重要。波达方向(Direction Of Arrival，DOA)估计技术的关键在于利用空间不同位置的天线阵列，接收来自不同方向的多个信号源发出的信号，运用现代信号处理技术估计出信号源的方向。最早的波达方向估计算法是基于傅里叶变换的线性谱估计的方法，但该方法由于受到瑞利限的限制，因而无法获得超高分辨的波达方向估计性能，且抗噪声能力差。

1967年，Burg提出了最大谱估计方法，主要包括最大熵法、AR模型参量法、MA模型参量法、ARMA模型参量法和正弦组合模型法等，这些方法都具有高分辨率的优点，但是这些方法的运算量大，且鲁棒性较差。Capon提出的高精度的最大似然算法理论上可以达到克拉美-罗界，但该方法的运算量过大，在系统自由度较大时不利于实现。1979年Schmidt提出了多重信号分类法(MUSIC算法)，该方法需要进行特征值分解运算，可以得到较高精度的参数估计，但是计算量太大。1985年Roy和Kailath提出了旋转不变技术的参数估计算法(ESPRIT算法)，但该算法忽略了信号的时间特性。

对于机载雷达，其接收数据包含了目标、杂波、干扰以及噪声，因此为了精确估计目标的波达方向，需要抑制杂波和干扰，即将目标波达方向的估计与空时自适应处理(space-time adaptive processing，STAP)相结合，这使得信号处理过程变得十分复杂。而大多数DOA估计算法都是在单波位背景下实现的，DOA估计精度受到阵列孔径和信噪比的影响，在低信噪比、低阵元数下DOA估计精度较差。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明的目的在于提出一种基于多波位联合处理的最大似然目标DOA估计方法，该方法采用多波位联合处理来提高目标的DOA估计精度，能够在改善目标的DOA估计精度的同时，降低运算量。

为了实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案予以实现。

一种基于多波位联合处理的最大似然目标DOA估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，获取M个波位的雷达回波数据，所述M个波位依次相邻；对M个波位的雷达回波数据分别进行脉冲多普勒处理，得到M个波位的目标所在多普勒通道的数据；

步骤2，根据M个波位的目标所在多普勒通道的数据，分别估计M个波位的协方差矩阵R¹，...，R^m，...，R^M；

步骤3，第个波位的主波束对应的角度范围为[θ₁，θ_K]，将第个波位的主波束对应的角度范围均匀划分为K-1份，得到K个目标方位角θ₁，...，θ_i，...，θ_K；计算第i个目标方位角θ_i的空域导向矢量S(θ_i)；其中，i＝1，2，...，K，表示向上取整；

步骤4，根据第m个波位的协方差矩阵R^m，以及第i个目标方位角θ_i的空域导向矢量S(θ_i)，计算第m个波位关于第i个目标方位角θ_i的权矢量W_i^m，进而得到所有M个波位关于第i个目标方位角θ_i的权矢量W_i¹，...，W_i^m，...，W_i^M；将所有M个波位关于第i个目标方位角θ_i的权矢量进行组合，得到第i个目标方位角θ_i的权矢量矩阵W_i，W_i＝diag{W_i¹，...，W_i^m，...，W_i^M}；其中，i＝1，2，...，K，diag{·}表示对角矩阵；