[发明专利]网络化雷达极化对消抑制主瓣压制式干扰方法

摘要

本发明公开了一种网络化雷达极化对消抑制主瓣压制式干扰方法，主要解决现有的单极化雷达和双极化雷达技术不能直接用于网络化雷达的问题。其实现步骤是：1.计算各节点雷达接收回波信号；2.计算对第l部节点雷达加权的权系数；3.利用权系数对第l部节点雷达的回波信号加权，得到加权后的回波信号，并利用其对第1部节点雷达的回波信号进行极化对消，得到第1部和第l部节点雷达极化对消后的目标回波数据；4.分别用第1部和第l部节点雷达的发射信号对极化对消后的目标回波数据匹配滤波，分别得到第1部和第l部节点雷达干扰消除后的信号X₁(t)和X_l(t)。本发明能有效抑制主瓣压制式干扰，可用于网络化雷达系统。

主权项

一种网络化雷达极化对消抑制主瓣压制式干扰方法，包括如下步骤：(1)根据目标和干扰的特性，以及目标、干扰和网络化雷达的空间位置，计算各节点雷达接收到的回波信号r_l(t)：1a)根据各节点雷达的天线增益g_l、天线极化形式h_l、目标的极化散射矩阵S，计算各节点雷达接收到的目标回波信号r_l,T(t)：$r_{l,T}\left(t\right)=h_l\⊕\left(S^T{h}_l\right)\·A_l{g_l}^2\·u_l(t-{\mathrm{\τ}}_l)e^{j2{\mathrm{\πf}}_{dl}(t-{\mathrm{\τ}}_l)},$其中，l＝1,2,…,P，P是网络化雷达中节点雷达的个数，t表示时间，h_l＝[h_lH,h_lV]^T为第l部节点雷达的天线极化形式，h_lH和h_lV分别为归一化的水平极化分量和垂直极化分量，是雷达目标在当前姿态、当前频率下的极化散射矩阵，s_HH表示水平极化入射场产生水平极化散射场的散射系数，s_VH表示垂直极化入射场产生水平极化散射场的散射系数，s_HV表示水平极化入射场产生垂直极化散射场的散射系数，s_VV表示垂直极化入射场产生垂直极化散射场的散射系数，λ_l为第l部节点雷达发射信号的波长，R_l为目标与第l部节点雷达之间的距离，L_l为第l部节点雷达系统的功率损耗，g_l为第l部节点雷达发射天线在目标方向的幅度增益，与目标的方位角和俯仰角有关，u_l(t)为第l部节点雷达的发射信号，τ_l为目标相对于第l部节点雷达回波时延，f_dl为目标相对于第l部雷达的多普勒频率,表示矩阵中对应元素相乘，(·)^T表示转置运算；1b)根据干扰机发射的干扰信号J(t)，干扰天线的极化矢量为h_J＝[h_JH,h_JV]^T，干扰发射天线的幅度增益为g_J，计算各节点雷达接收到的干扰回波信号r_l,J(t)：$r_{l,J}\left(t\right)=h_l\⊕(c\×h_J)\·g_l{g}_J\·A_{lJ}\·J(t-{\mathrm{\τ}}_{lJ}),$其中，c是维数为2的全1阵，c＝[1,1]，×表示矩阵乘法运算，λ_J为干扰发射信号的波长，R_lJ为干扰机与第l部节点雷达之间的距离，L_lJ为干扰机到第l部节点雷达之间的系统功率损耗，τ_lJ为干扰信号到达第l部节点雷达接收天线的时延，h_JH为干扰天线归一化后的水平极化分量，h_JV为干扰天线归一化后的垂直极化分量；1c)根据各节点雷达接收到的目标回波信号r_l,T(t)和干扰回波信号r_l,J(t)，以及第l部节点雷达的噪声信号n_l(t)，得到各节点雷达接收到的回波信号r_l(t)：r_l(t)＝r_l,T(t)+r_l,J(t)+n_l(t)；(2)根据第1部节点雷达的天线极化矢量h₁和第l部节点雷达天线极化矢量h_l，计算对第l部节点雷达进行加权的权系数w_l：w_l＝αh₁./h_l，其中，./表示矩阵元素对元素的除法，α＝(g₁A_1J)/(g_lA_lJ)为第1部节点雷达与第l部节点雷达天线的增益之比，g₁是第1部节点雷达发射天线在目标方向的幅度增益，R_1J为干扰机与第1部节点雷达之间的距离，L_1J为干扰机到第1部节点雷达的系统功率损耗；(3)利用第l部节点雷达的权系数w_l，对第l部节点雷达的回波信号r_l(t)进行加权，得到加权后的回波信号为r′_l(t)：$r_l^{\′}\left(t\right)=w_l\⊕r_l\left(t\right);$(4)利用第l部节点雷达加权后的回波信号r′_l(t)，对第1部节点雷达的回波信号r₁(t)进行极化对消，得到第1部和第l部节点雷达极化对消后的目标回波数据r_1,l(t)：r_1,l(t)＝r₁(t)‑r′_l(t)；(5)设网络化雷达中各节点雷达的发射信号是相互正交的，对步骤(4)得到的第1部和第l部节点雷达极化对消后的目标回波数据r_1,l(t)，采用第1部雷达的发射信号u₁(t)对其进行匹配滤波，得到第1部节点雷达干扰消除之后的信号X₁(t)：$X_1\left(t\right)=r_{1,l}\left(t\right)\⊗u_1^{*}(-t),$其中，表示卷积运算，(·)^*表示取共轭；(6)对步骤(4)得到的第1部和第l部节点雷达极化对消后的目标回波数据r_1,l(t)，采用第l部雷达的发射信号u_l(t)对其进行匹配滤波，得到第l部节点雷达干扰消除之后的信号X_l(t)：$X_l\left(t\right)=r_{1,l}\left(t\right)\⊗u_l^{*}(-t).$