[发明专利]非均匀杂波环境下空时自适应处理方法无效
申请号: | 201010129723.3 | 申请日: | 2010-03-19 |
公开(公告)号: | CN101819269A | 公开(公告)日: | 2010-09-01 |
发明(设计)人: | 张颢;李刚;孟华东;王希勤;孙珂 | 申请(专利权)人: | 清华大学 |
主分类号: | G01S7/36 | 分类号: | G01S7/36;G06F19/00 |
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地址: | 100084 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 非均匀杂波环境下空时自适应处理方法,属于机载雷达杂波抑制技术领域。沿距离向抽取一个快拍训练样本xl,求解杂波空时二维谱,将稀疏解带入得预估的杂波协方差矩阵;对预估的杂波协方差矩阵加权;根据估计的协方差矩阵,计算相应的空时自适应滤波器,并在输出端做动目标有无的判决。本发明针对非均匀杂波环境出现的IID训练样本缺乏,用超完备稀疏表示的方法超分辨估计杂波空时二维谱,进而实现单帧训练样本估计杂波协方差矩阵。本发明能有效避免因离散杂波源、地形快变影响,同时对杂波内部运动和通道不一致等因素造成的空时谱扩散也较为鲁棒。Mountaintop实际数据证明了此方法能保持很好杂波抑制性能,非常适用于强非均匀杂波环境。 | ||
搜索关键词: | 均匀 环境 下空时 自适应 处理 方法 | ||
【主权项】:
1.非均匀杂波环境下空时自适应处理方法,其特征在于,该方法步骤如下:步骤一:基于稀疏性的杂波空时谱估计(1.1)单帧模型(SMV)首先将STAP三维数据(阵元维N,脉冲维M和距离维L)沿距离向抽取一个快拍数据并将其向量化为x,表示对应距离单元上的所有杂波源回波总和,即杂波回波模型为:x = Σ i = 1 Q c γ i · φ ( θ s , i , f d , i ) , - - - ( 1 ) ]]> 其中维度为NM×1的x表示向量化后的快拍数据,Qc表示相互独立的杂波源个数,γi,θs,i和fd,i分别代表了第i个杂波源所对应的复幅度、空间角度和多普勒频率,而φ(θs,i,fd,i)表示维度为NM×1的空时导引矢量;对多普勒和空间角度离散化,则(2)式可改写矩阵形式x = Σ n = 1 N s N d α ( n ) · φ ( n ) = Ψα , - - - ( 2 ) ]]> 这里Ns,Nd分别代表划分角度和多普勒频率的量化单元数(格子数),其中Ψ=[φ(1),…φ(Ns),…φ(NsNd)],(3)α = [ γ 1 , . . . γ N s . . . , γ N d N s ] T , - - - ( 4 ) ]]> 分别代表所有杂波源所对应的空时导引矢量集合和对应的杂波源复幅度;根据超完备基恢复和稀疏采样恢复的理论,在求解欠定方程时加入先验稀疏的约束,得到近似实际分布的解,即真实杂波场景的空时二维幅度分布,公式如下α ^ = arg min | | α | | 1 subject to x = Ψα , - - - ( 5 ) ]]> 理想情况下稀疏度的定义为||·||0范数(即向量中非零元素个数),使用||·||1来近似||·||0范数最优解;在实际场景中由于噪声的影响,(3)式中的理想模型修改为x=Ψα+e,(6)其中e代表噪声,设||e||2≤ε,ε代表噪声功率;用||·||1范数逼近实际稀疏解,即| | α ^ - α 0 | | 2 ≤ Λ ( Q , S ) · ϵ , - - - ( 7 ) ]]> 其中,是(7)式的最小||·||1范数解,α0是不含噪声的理想稀疏解,Λ(Q,S)是稳定性参数;(1.2)空时谱扩散的影响存在空时误差时(3)式中回波模型修改为其中ts-t(θs,i,fd,i)是对应的空时误差加权,进一步展开为t s - t ( θ s , i , f d , i ) = t s ( θ s , i , f d , i ) ⊗ t i ( θ s , i , f d , i ) - - - ( 9 ) ]]> 其中ts(θs,i,fd,i)和tt(θs,i,fd,i)分别代表通道不一致和杂波内部运动所导致的随机误差;杂波空时谱有所扩散,这样理想稀疏度||α||0(非零元素的个数)将变大,这里我们定义相对稀疏度,即显著分量的个数;步骤二:估计杂波协方差矩阵及设计空时滤波器一旦获得高分辨的杂波空时谱分布,杂波协方差的估计公式进一步简化为R ^ CS = E [ xx H ] = E ( ( Ψ α ^ ) ( Ψ α ^ ) H ) ]]>= Σ p Σ q E ( α ^ ( p ) α ^ * ( q ) ) Ψ ( p ) Ψ ( q ) H , - - - ( 10 ) ]]> 其中1≤p≤NsNd,1≤q≤NsNd代表分辨单元下标,Ψ(p)代表第p个杂波源对应的空时导引矢量;设各个杂波源之间互不相关,E ( α ^ ( p ) α ^ ( q ) ‾ ) = 0 , p ≠ q . - - - ( 11 ) ]]> 这样预估的杂波协方差矩阵简化为R ^ CS = Σ p E ( | α ^ ( p ) | 2 ) Ψ ( p ) Ψ ( p ) H , - - - ( 12 ) ]]> 其中E(·)代表多帧求期望;如果只有单帧训练样本,则利用瞬时样本代替期望(多帧场景可类似处理)R ^ CS = Σ p | α ^ ( p ) | 2 Ψ ( p ) Ψ ( p ) H , - - - ( 13 ) ]]> 由于欠定方程稀疏恢复中小分量估计存在误差,所以这里对(18)中的下标p需要进行筛选,忽略中小分量对杂波分布的贡献;最后为了提高估计自相关矩阵的数值稳定性,对其进行对角加载,即R ^ CS = R ^ CS + βI , - - ( 14 ) ]]> 这里β代表对角加载的大小,可事先根据预估的噪声功率给出;这样就得到了备选的杂波自相关矩阵的估计;最后带入到最优滤波器形式w = γ R ^ CS - 1 v t - - - ( 15 ) . ]]>
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