[发明专利]一种基于不确定先验知识的降维稀疏STAP方法及装置

权利要求书

1.一种基于不确定先验知识的降维稀疏STAP方法，其特征在于，包括：

利用离散傅里叶变换对雷达接收信号进行一阶降维，得到杂波一阶降维稀疏测量模型；

基于不确定的雷达参数先验知识构造二阶降维矩阵，并通过所述二阶降维矩阵对所述杂波一阶降维稀疏测量模型进行二阶降维，得到杂波二阶降维稀疏测量模型；

基于所述杂波二阶降维稀疏测量模型构建杂波子空间优化问题；

求解所述杂波子空间优化问题得到杂波子空间，并通过所述杂波子空间计算STAP滤波器的权重矢量；

其中，所述利用离散傅里叶变换对雷达接收信号进行一阶降维，得到杂波一阶降维稀疏测量模型包括：

基于降维转换矩阵，利用离散傅里叶变换对雷达接收信号进行降维，并获取降维信号中的干扰分量；所述降维信号表示为：

其中，(·)^H表示共轭转置运算，U为降维转换矩阵，a_t为目标未知的复振幅，表示空时导向矢量，x_u为接收信号的干扰分量；

所述降维信号中的干扰分量表示为：

x_r,u＝U^Hx_u＝U^Hx_c+U^Hn，

其中，x_c为杂波分量，n为噪声分量，U_t表示多普勒域M×m的转换矩阵，且是频率为的离散傅里叶变换系数向量，I为单位矩阵，m为选择的多普勒单元的数量；

确定所述降维信号中的干扰分量的协方差矩阵；所述协方差矩阵表示为：

其中，为接收信号的干扰分量x_u在对应频率为的傅里叶变换系数，为Toeplitz矩阵；

基于所述协方差矩阵构建降维虚拟空时快拍向量；所述降维虚拟空时快拍向量表示为：z_r＝Gz，且

其中，P为虚拟转换矩阵，F为N_νM_ν×N²M²的矩阵，表示伪逆操作，R为干扰分量的协方差矩阵，r为协方差向量，z为全维虚拟空时快拍向量；

基于所述降维虚拟空时快拍向量确定杂波一阶降维稀疏测量模型；所述杂波一阶降维稀疏测量模型表示为：

其中，Φ_r＝GΦ，Φ_r的维度为mN_ν，Φ_r各维度的元素个数为N_dN_s，为所述一阶降维稀疏测量模型中的杂波稀疏向量。

2.如权利要求1所述的降维稀疏STAP方法，其特征在于，所述基于不确定的雷达参数先验知识构造二阶降维矩阵包括：

将杂波的实际多普勒频率限制于区间并将所述区间均分为M_e等份得到误差情况下对应的归一化多普勒频率：

其中，为理论多普勒频率，为不确定量，ν_p为搭载雷达平台的速度，ψ为偏航角，为俯仰角，θ为方位角；

对所有方位角下的所述归一化多普勒频率进行归集得到：

其中，M_d为得到的离散多普勒频率点总数；

计算各方位角下对应的归一化空域频率，然后基于所述归一化空域频率以及所述离散多普勒频率点构造二阶降维矩阵。

3.如权利要求2所述的降维稀疏STAP方法，其特征在于，所述杂波二阶降维稀疏测量模型表示为：

其中，Ψ为二阶降维矩阵，为二阶降维稀疏模型中的杂波稀疏向量，为热噪声功率，ε为虚拟空时快拍的估计误差。

4.如权利要求3所述的降维稀疏STAP方法，其特征在于，所述杂波子空间优化问题表示为：

其中，s.t.表示约束条件，ζ₁表示虚拟空时快拍的估计误差ε的有关噪声容限。