[发明专利]空时二维阻塞窄带干扰方法

摘要

本发明公开了一种针对相控阵雷达的空时二维阻塞窄带干扰方法。常规的相控阵雷达通过自适应来抑制窄带干扰，先通过学习雷达接收机收到的干扰数据，然后在干扰方向形成零点。这种常规的自适应处理方法很容易产生信号相消、零点深度和宽度受阵列误差影响很严重，且不适应运动干扰或快变的间隙式干扰。采用超低副瓣天线是一条最有效的抗干扰的方法，但在当前技术和工艺水平下，对相控阵天线提出过高的副瓣要求是不切实际的。本发明首先通过空间谱估计技术来实现干扰参数的估计，从而得到干扰的方位和频率参数，然后利用相关的参数信息来构造空时二维阻塞矩阵，再通过空时二维阻塞矩阵和接收数据相乘，从而阻塞特定方位和特定频率的窄带干扰，实现空时二维抗窄带干扰。本发明的优点在于可用于相控阵雷达抗特定的旁瓣干扰和主瓣干扰，且具有运算量小，便于实现和推广等特点。

主权项

1.一种空时二维阻塞窄带干扰方法，包括如下技术步骤：(1)利用相控阵雷达固有的数字接收机将所有阵元数据进行接收，并将其送入信号处理系统；(2)对阵列的接收数据进行自适应均衡处理，均衡后数据X的维数为MK×L，M为阵元数，K为脉冲数，L为每个脉冲的距离门数；(3)抽取各个阵元通道均衡后的数据形成相控阵雷达的数据协方差矩阵，计算公式如下R1=X1X1HL1]]>其中，X₁为相控阵各阵元接收到的数据矩阵，其维数为MK×L₁，L₁为用于计算的快拍数，得到的协方差矩阵R₁的维数为MK×MK；(4)利用波达方向估计方法实现对干扰源角度和频率的估计，首先对数据协方差矩阵进行特征分解R₁＝UΛU^H其中Λ＝diag[λ₁，λ₂，…，λ_MK]为特征值组成的对角方阵，U＝[e₁，e₂，…，e_MK]为由特征向量组成的特征矩阵，这里的特征值从大到小排列，即λ₁>λ₂>…>λ_N>λ_N+1>…>λ_MK，采用AIC或MDL方法利用特征值判断出大特征值数，假设干扰源数为N，则特征值满足λ₁>λ₂>…>λ_N>>λ_N+1>…>λ_MK判断出干扰源数之后，则将特征矩阵分成两部分，即由大特征值对应的特征矢量组成的干扰子空间E_S＝[e₁，e₂，…，e_N]和由小特征矢量组成的噪声子空间E_N＝[e_N+1，e_N+2，…，e_MK]。利用MUSIC方法实现对干扰源的参数估计，估计公式如下P(θ,f)=1aH(θ,f)ENENHa(θ,f)]]>其中a(θ，f)为空时二维的导向矢量a(θ,f)=at(f)⊗as(θ)]]>时域导向矢量为a_t(f)＝[1，e^-j2πfτ，…，e^{-j(K-1)2πfτ}]^T空域导向矢量为as(θ)=[1,exp(-j2πfdsinθf0λ0),···,exp(-j(M-1)2πfdsinθf0λ0)]T]]>上式中f₀为载频，λ₀为发射波波长，τ为时延间隔。利用P(θ，f)就可以实现干扰角度的估计θ_p和频率参数估计f_p，p＝1，2，…，N，角度和频率估计的方法采用搜索法或多项式求根。(5)利用角度估计参数θ_p和频率参数估计f_p，p＝1，2，…，N，来构造如下的阻塞矩阵T=Πp=1NTp]]>上式中其中b_p＝exp{j2πf_p(τ+d sin θ_p/f₀λ₀)}，f_p，θ_p为第p信号源的频率和方位，N为干扰源数，I₁为单位矩阵，I₂为次对角线单位矩阵注意，阻塞矩阵T_p的维数为(K-p)(M-p)×(K-p+1)(M-p+1)，其中K为脉冲数，M为阵元数。(6)利用信号相消的原理对阵列接收数据进行干扰抑制，干扰抑制公式如下：Y(t)＝TX(t)其中，X为阵列的所有阵元接收数据，Y为阻塞干扰之后的输出数据矢量，此时的输出数据中已经抑制了空间的窄带干扰。