[发明专利]一种基于EMP-CMR算法的分布式雷达主瓣干扰抑制方法

权利要求书

1.一种基于EMP-CMR算法的分布式雷达主瓣干扰抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、对分布式雷达接收回波信号进行特征分解，获取主瓣干扰对应的特征矢量；

步骤二、根据主瓣干扰对应的特征矢量构造特征投影矩阵，并对回波数据进行预处理从而对消主瓣干扰分量；

步骤三、对特征值矩阵和协方差矩阵进行重新构造，即使用噪声信号对应特征值的均值来替代主瓣干扰特征值和协方差矩阵中的小特征值；

步骤四、求解自适应权矢量，对预处理后信号进行自适应波束形成，得到分布式雷达系统输出信号。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤一，具体包括如下步骤：

入射信号中包含一个期望信号和P个干扰信号；

其中期望信号入射角度为θ₀，干扰信号入射角度为θ_k，k＝1,2,…P；

对分布式雷达接收回波数据协方差矩阵进行特征分解获得期望信号和干扰信号的特征矢量；

分别计算期望信号方向导向矢量a_D(θ₀)与分解得到的各特征矢量的相关系数，其中相关系数数值最大者对应的特征矢量为主瓣干扰对应的特征矢量。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤二，具体包括如下步骤：

步骤一中得到的主瓣干扰抑制对应的特征矢量记为

利用建立特征投影预处理矩阵表达式为

通过预处理消除回波信号中主瓣干扰成分，预处理过程表示为

其中x_b(k)为消除主瓣干扰的信号，x(k)为原始回波信号。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤三，具体包括如下步骤：

对特征值矩阵中的特征值按照从大到小进行排列，顺次为λ₁、λ₂…λ_N，排序在后(N-P-1)个的小特征值λ_P+2、…、λ_N为噪声信号对应的特征值；使用噪声信号对应特征值的均值来替代主瓣干扰特征值和协方差矩阵中的小特征值，得到重构完成后的特征值矩阵及协方差矩阵

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤四，具体包括如下步骤：

分布式雷达系统下EMP-CMR算法权矢量计算公式为

计算分布式雷达系统输出结果为