[发明专利]基于子阵特征矩阵联合对角化的单脉冲和差波束测角方法

说明书

本发明公开了一种基于子阵特征矩阵联合对角化的单脉冲和差波束测角方法，应用于雷达角度测量技术领域，针对现有技术存在的测角问题；本发明首先利用特征矩阵联合对角化方法分别对每个子阵的和差通道信号进行分离，估计出目标信号和干扰信号，实现主瓣干扰抑制；然后将各子阵估计得到的目标信号(或者干扰信号)联合构建和差波束；最后利用单脉冲和差波束测角算法将目标信号(或者干扰信号)的角度信息获取，从而实现目标信号(或者干扰信号)的角度测量；通过仿真表明了本发明所提这一方法的有效性。

技术领域

本发明属于雷达角度测量技术领域，特别涉及一种雷达测角技术。

背景技术

现代电磁环境复杂多变，雷达在复杂多变的电磁干扰环境中的角度测量精度受到严重的影响，如何使得雷达在复杂电磁干扰环境中保持角度测量精度是亟需解决的问题。目前有最大信号法、阵列扫描法、单脉冲和差波束测角法等角度测量方法；但是，当存在干扰信号，尤其是存在主瓣干扰时，将会严重影响雷达的角度测量精度，传统的一些抗干扰措施，如：超低旁瓣、旁瓣匿影、旁瓣对消等，对主瓣干扰难以奏效。因此，保证雷达在复杂电磁干扰环境中的角度测量精度具有重要的理论价值和实际意义。

单脉冲和差波束测角技术最早起源于1946年，贝尔实验室公布了“单脉冲”的定义，它是一种雷达测角技术。单脉冲和差波束测角技术是将同一平面内的两个或者多个天线波束所接收到的信号进行比较，就可以获得目标方向角度信息。这种技术只需要一个回波脉冲，避免了不同回波信号幅度波动引起的角度测量误差，并广泛用于测量和控制领域。但是在存在干扰时，尤其是主瓣干扰时，单脉冲和差波束测角技术测量的误差很大。

特征矩阵联合对角化技术功能强大，仅根据观测到的若干路混叠信号估计出原始的多路信号，广泛应用于生物医学信号处理、图像处理、阵列信号处理、语音识别及移动通信等领域。近年来特征矩阵联合对角化方法逐渐应用于雷达抗主瓣干扰。文献[王文涛,张剑云,刘兴华,李磊.JADE盲源分离算法应用于雷达抗主瓣干扰技术[J].火力与指挥控制,2015,40(09):104-108.]应用特征矩阵联合对角化技术成功恢复出目标信号，实现了主瓣干扰的抑制，但同时带来了无法测角的问题。文献[M.Ge,G.Cui,X.Yu and L.Kong,Mainlobe jamming suppression via blind source separation sparse signal recoverywith subarray configuration.in IET Radar,SonarNavigation,vol.14,no.3,pp.431-438,3 2020,doi:10.1049/iet-rsn.2019.0500.]利用子阵滑窗的方法，成功实现了角度测量，解决了特征矩阵联合对角化方法无法测角的问题，但该方法实际工程中实现起来比较复杂，且成本高，不利于实际工程使用。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出一种基于子阵特征矩阵联合对角化的单脉冲和差波束测角方法，相比于现有主瓣干扰环境下测角算法，本发明的方法不需要知道干扰的先验信息，可适用于多种类型的干扰，并且实现了对目标和干扰波达方向(Direction ofarrival,DOA)的精确估计。

本发明采用的技术方案为：基于子阵特征矩阵联合对角化的单脉冲和差波束测角方法，针对的工作场景为：空间远场中存在相互独立的一个目标信号和一个大功率干扰信号，并且目标信号与干扰信号的波达方向差异在主瓣范围之内，同时入射到空间一均匀线阵，将所述线阵的天线分为若干个结构相同的子阵；测量过程包括以下步骤：

S1、采用特征矩阵联合对角化方法分离目标信号与干扰信号；

S2、分别对每个子阵估计出来的目标信号、干扰信号构建和差波束；

S3、根据构建的目标信号、干扰信号各自的和差波束，利用振幅比法，分别测得目标信号角度与雷达波束指向角度的偏差、干扰信号角度与雷达波束指向角度的偏差；