[发明专利]一种基于特征斜投影协方差矩阵重构的主瓣干扰抑制方法

说明书

本发明提出一种基于特征斜投影协方差矩阵重构的主瓣干扰抑制方法，针对现有EMP算法及其改进算法EMP‑CMR使目标信号存在一定的损失问题，首先利用训练的快拍数求协方差矩阵，并对其进行特征分解，确定干扰信号子空间。然后通过目标信号导向矢量和干扰信号子空间构造斜投影矩阵的基础，进行自适应波束形成，可以对主瓣干扰进行有效的抑制。由于此算法在抑制主瓣干扰时，能减少目标信号的损失，同时本算法也不会损失系统的自由度。本发明应用于雷达抗干扰，提出的基于特征斜投影协方差矩阵重构(EOMP‑CMR)算法能有效解决目标信号的投影损失问题，从而获得更好的抗主瓣干扰效果，属于一种稳健的抗干扰方法。

技术领域

本发明属于导航、声纳和通信等信息系统领域，涉及一种基于特征斜投影协方差矩阵重构的主瓣干扰抑制方法。

背景技术

随着信息化水平的不断提升，现代信息系统的工作环境日益复杂，大量的干扰严重妨碍了信息系统的功能实现。在复杂电磁环境下，雷达采用低副瓣、副瓣对消、常规波束形成(CBF)算法、自适应波束形成(ABF)等抗干扰手段。常规的自适应波束形成算法都是针对干扰信号从旁瓣入射进来的场景，只有当空间中仅存在旁瓣干扰时可以有效抑制干扰。但对主瓣干扰而言，由于干扰信号和目标信号在空间上具有强相关性，空域抗干扰形成的主波束会发生畸变现象，导致目标信号方向增益受损，输出信干噪比增益下降，从而严重影响抗主瓣干扰性能。

为了有效地抑制主瓣干扰，国内外的学者提出了一系列解决办法，但是各个方法均有其应用条件。其中，自适应极化滤波算法无法抑制不同极化的宽带干扰信号或转发式干扰信号；辅助阵算法以增大天线尺寸为代价来获得窄的主瓣宽度，无法应用于雷达阵列天线尺寸的有限场景；阻塞矩阵(BMP)算法会降低阵列天线的系统自由度；特征投影(EMP)算法计算复杂度高且存在波峰偏移，当抑主瓣干扰时，目标信号依然存在一部分的损失，EMP改进算法虽然降低了计算量，但是依然无法解决目标信号损失的问题。

为了改善EMP算法中计算量大，波峰偏移的问题，有学者提出了特征投影协方差矩阵重构(EMP-CMR)算法。这种算法使得信号在主瓣内将不再产生零陷，目标增益得以保形。但目标信号经过特征投影处理后，存在一定的损失，且主瓣干扰与目标角度间隔越小，目标信号损失越大。

因此，目前亟需一种应用特征投影协方差矩阵重构(EMP-CMR)算法的方法，能够抑制主瓣干扰，减小算法处理后目标信号的损失。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种基于特征斜投影协方差矩阵重构的主瓣干扰抑制方法，针对现有EMP算法及其改进算法EMP-CMR使目标信号存在一定的损失问题，能够对主瓣干扰进行有效的抑制，并减少目标信号的损失。

为达到上述目的，本发明的技术方案为：

一种基于特征斜投影协方差矩阵重构的主瓣干扰抑制方法，包括如下步骤：

(1a.)对回波数据X的噪声协方差矩阵进行特征分解，输出主瓣干扰信号子空间U_m、旁瓣干扰信号子空间U_p和主瓣干扰信号的特征值λ_m。

(1b.)利用主瓣干扰信号子空间U_m和旁瓣干扰信号子空间U_p，构造斜投影矩阵O，再对回波数据X进行预处理，输出预处理后的目标信号X_o。

(1c.)利用主瓣干扰信号的特征值λ_m，重构目标干扰噪声协方差矩阵，剔除主瓣干扰和目标信号分量，输出修正后的协方差矩阵

(1d.)利用修正后的协方差矩阵求解最优权矢量W_opt并输出，将预处理后的目标信号X_o经过最优权矢量W_opt加权处理，获得输出信号Y。