[发明专利]基于MIMO的双基地雷达局域化降维杂波抑制方法

摘要

本发明公开了一种基于MIMO的双基地雷达局域化降维杂波抑制方法，主要解决现有双基地雷达距离依赖杂波抑制方法运算量大，且需要的独立同分布样本数目高的问题。其实现步骤为：（1）用发射波形对雷达的回波数据进行匹配滤波；（2）构造局域化降维矩阵并对接收数据进行降维处理；（3）用降维后的数据估计出杂波协方差矩阵；（4）根据空时自适应处理原理得到最优权矢量；（5）用最优权对降维后的数据加权，抑制背景杂波，检测出目标信号。本发明具有计算复杂度低，对独立同分布样本数目的要求低和抑制杂波性能好的优点，可应用于MIMO的双基地雷达地面目标检测。

主权项

1.一种基于MIMO的双基地雷达局域化降维杂波抑制方法，包括如下步骤：（1）利用正侧视双基地MIMO雷达模式，对雷达接收机端N个天线在一次相干处理间隔内接收到的回波数据分别用M个发射天线阵元的发射波形进行匹配滤波；将每个接收天线匹配滤波后的回波数据首尾相连，得到MNK×1维的空时数据矢量y：y=ρTbT(ft,T,fr,T,fd,T)+Σi=0Nc-1ρibi(ft,i,fr,i,fd,i)+yw,]]>其中，m=1,2,...,M，上标*表示共轭，K为一次相干处理间隔内的脉冲数，ρ_T为目标的反射系数，bT(ft,T,fr,T,fd,T)=at(ft,T)⊗ar(fr,T)⊗ad(fd,T)]]>为目标的导向矢量，a_t(f_t,T)为目标发射阵列导向矢量，a_r(f_r,T)为目标接受阵列导向矢量，a_d(f_d,T)为目标多普勒导向矢量，符号表示Kronecker积，N_c为杂波点源的个数，ρ_i为第i个杂波点的反射系数，为第i个杂波点的空时二维导向矢量，a_t(f_t,i)为目标的发射阵列导向矢量，a_r(f_r,i)为目标的接受阵列导向矢量，a_d(f_d,i)为目标的多普勒导向矢量，y_w为噪声的空时数据矢量；（2）构造MNK×r_Mr_Nr_K阶局域化降维矩阵T：T=GM⊗GN⊗GK,]]>其中，r_M，r_N，r_K为构造降维矩阵时选取的发射波束、接收波束以及多普勒通道的数目，GM=[at(ft,T-r~M),···,at(ft,T-1),at(ft,T),at(ft,T+1),···,at(ft,T+r~M)]]]>为降维矩阵在发射域的分量，为目标发射波束附近第个波束的发射阵列导向矢量，GN=[ar(fr,T-r~N),···,ar(fr,T-1),ar(fr,T),ar(fr,T+1),···,ar(fr,T+r~N)]]]>为该降维矩阵在接收域的分量，为目标接收波束附近第个波束的接收阵列导向矢量，GK=[ad(fd,T-r~K),···,ad(fd,T-1),ad(fd,T),ad(fd,T+1),···,ad(fd,T+r~K)]]]>为该降维矩阵在多普勒域的分量，为目标多普勒通道附近第个通道的多普勒导向矢量，r~N=1,2,···,(rN-1)/2,]]>r~M=1,2,···,(rM-1)/2,]]>r~K=1,2,···,(rK-1)/2;]]>（3）用上述降维矩阵T乘以空时数据矢量y和目标导向矢量b_T(f_t,T,f_r,T,f_d,T)，得到降维后的数据矢量z和降维后的目标导向矢量c_T(f_t,T,f_r,T,f_d,T)：z=T^Hy，c_T(f_t,T,f_r,T,f_d,T)=T^Hb_T(f_t,T,f_r,T,f_d,T)，其中，上标^H表示共轭转置；（4）利用一个距离门的数据矢量z计算回波协方差矩阵R：R=zz^H，并对2×r_Mr_Nr_K个距离门的协方差矩阵取平均，得到其估计值R^=12×rMrNrKΣk=02×rMrNrK-1zkzkH,]]>其中，z_k表示第k个距离门的降维后的数据矢量，距离门是指以接收机和发射机在地面的投影点为焦点，以地面杂波点到两个双基地的距离之和为固定值的一组椭圆环；（5）根据空时自适应处理原理，由上述回波协方差矩阵估计值得到最优权矢量：w=μR^-1cT(ft,T,fr,T,fd,T),]]>其中μ为一个标量，为回波协方差矩阵估计值的逆矩阵；（6）利用上述最优权矢量w对降维后的数据矢量z进行加权，得到针对目标位置抑制杂波的回波数据，检测出目标。