[发明专利]一种WAS‑GMTI模式下基于Relax算法的杂波抑制和参数估计方法

权利要求书

1.一种WAS-GMTI模式下基于Relax算法的杂波抑制和参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，数据预处理：将广域监视模式接收的回波分别进行距离向脉压、方位向FFT变换，得到距离-多普勒域的数据；

步骤2，基于Relax算法的杂波抑制：采用基于Relax算法的杂波抑制算法对步骤1得到的距离-多普勒域的数据中的每个距离-多普勒单元进行杂波抑制，得到杂波抑制后的估计的动目标分量；

步骤3，恒虚警检测：对步骤2得到的杂波抑制后的估计的动目标分量进行单元平均恒虚警检测，获得检测到的动目标的距离-多普勒单元编号；

步骤4，基于Relax算法的参数估计，对检测到的动目标的距离-多普勒单元，使用Relax算法继续进行迭代以实现动目标方位斜视角的精确估计，直到动目标的方位斜视角保持不变后终止迭代；然后根据估计的动目标方位斜视角和动目标落入的多普勒单元，计算动目标的径向速度，实现动目标参数估计。

2.根据权利要求1所述的WAS-GMTI模式下基于Relax算法的杂波抑制和参数估计方法，其特征在于：所述基于Relax算法的杂波抑制算法针对距离-多普勒域的每个距离-多普勒单元，采用两个嵌套for循环完成遍历，其中一个for循环遍历所有多普勒单元，另一个for循环遍历所有距离单元，这两个for循环的嵌套顺序可任意选择。

3.根据权利要求1所述的WAS-GMTI模式下基于Relax算法的杂波抑制和参数估计方法，其特征在于：所述步骤2中采用基于Relax算法的杂波抑制算法对步骤1得到的距离-多普勒域的数据中的每个距离-多普勒单元进行杂波抑制的方法包括以下步骤：

步骤2-1，初始化，初始化即完成下面的运算：

$C_e(m,n)=\frac{{a_c}^H\left({\mathrm{\θ}}_c\right(m\left)\right)Z(m,n)}{M}$

其中，C_e(m,n)表示估计的杂波分量，m表示多普勒单元的序号，n表示距离单元的序号，M表示多普勒单元的个数，N表示多距离单元的个数，a_c(θ_c(m))表示第m个多普勒单元对应杂波的导向矢量，

$a_c\left({\mathrm{\θ}}_c\right(m\left)\right)=\left[\begin{array}{cc}1& \exp \{-\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\·d_2\·{\mathrm{cos\θ}}_c\left(m\right)\}\\ ...& \exp \{-\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\·d_K\·{\mathrm{cos\θ}}_c\left(m\right)\}\end{array}\right],$

d_k(k＝1,2,3...K)表示第k个通道和参考通道之间的距离(d₁＝0)，K表示接收通道的个数，θ_c(m)表示第m个多普勒单元对应的方位角度，Z(m,n)表示第m个多普勒单元第n个距离单元对应的回波矢量，H表示共轭转置操作；

步骤2-2，动目标信息估计部分：即依次完成下述运算：

Z_b(m,n)＝Z(m,n)-a_c(θ_c(m))C_e(m,n)

θ_te(m,n)＝arg max

$\begin{array}{c}{\mathrm{\θ}}_s+\frac{{\mathrm{\θ}}_{3dB}}{2}\\ {\mathrm{\θ}}_t\left(m,n\right)={\mathrm{\θ}}_s-\frac{{\mathrm{\θ}}_{3dB}}{2}\end{array}|{a_t}^H\left({\mathrm{\θ}}_t\right(m,n\left)\right)Z_b(m,n){|}^2$

$T_e(m,n)=\frac{{a_t}^H\left({\mathrm{\θ}}_{te}\right(m,n\left)\right)Z_b(m,n)}{K}$

其中，Z_b(m,n)表示剔除杂波分量后回波的残余量，θ_te(m,n)表示通过搜索得到的动目标方位角，θ_s为波束的电扫角，θ_3dB为相应扫描角的3dB主瓣宽度，θ_t(m,n)表示第m个多普勒单元第n个距离单元内动目标的方位斜视角，T_e(m,n)表示估计的动目标分量,和分别表示杂波分量和动目标分量的空域导向矢量，

步骤2-3，杂波信息估计部分：即依次完成下述运算：

Z_c(m,n)＝Z(m,n)-a_t(θ_te(m,n))T_e(m,n)

$C_e(m,n)=\frac{{a_c}^H\left({\mathrm{\θ}}_c\right(m\left)\right)Z_c(m,n)}{K}$

其中，Z_c(m,n)表示剔除动目标分量后回波的残余量，a_t(θ_te(m,n))表示估计的动目标空域导向矢量。

4.根据权利要求3所述的WAS-GMTI模式下基于Relax算法的杂波抑制和参数估计方法，其特征在于：在完成步骤2-3后，再次返回步骤2-2进行下一次迭代；通常完成1-2次迭代后，杂波就可以得到有效的抑制。