[发明专利]基于幅相约束的目标信号稳健空时自适应处理方法

摘要

本发明公开了一种基于幅相约束的雷达目标信号稳健空时自适应处理方法，其思路是设定目标信号为雷达空时数据矩阵，并得到该雷达空时数据矩阵的第一空时自适应权值矩阵，进而得到最优化条件等式，然后根据该最优化条件等式，计算该雷达空时数据矩阵的第二空时自适应权值矩阵，并构建基于幅相约束的线性约束最小方差波束形成器的复响应矢量，进而计算得到基于幅相约束的波束形成器的空时自适应权值矩阵后，计算得到基于幅相约束的波束形成器的无约束代价函数，并分别计算稳健时间协方差矩阵和稳健空间协方差矩阵，再分别计算稳健校正空间导向矢量和稳健校正时间导向矢量，进而得到稳健校正空时导向矢量，最后计算得到经过空时处理的最终目标信号。

主权项

一种基于幅相约束的雷达目标信号稳健空时自适应处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，设定目标信号为雷达空时数据矩阵X，并设定该雷达空时数据矩阵X的第一空时自适应权值矩阵进而设定该雷达空时数据矩阵X的最优化条件等式，其具体表达式为：minu,vE{||uHXv*||2}s.t.uHa=1andvHb=1]]>其中，E{·}表示求取数学期望，u表示雷达空时数据矩阵X设定的N×1维空间权矢量，v表示雷达空时数据矩阵X设定的M×1维时间权矢量，v*表示雷达空时数据矩阵X设定的M×1维时间权矢量v的共轭，上标H表示共轭转置，X表示雷达空时数据矩阵，s.t.表示约束条件，min表示求取最小值，a表示空间导向矢量，b表示时间导向矢量；步骤2，根据步骤1设定的最优化条件等式，计算雷达空时数据矩阵X的第二空时自适应权值矩阵W，并构建基于幅相约束的线性约束最小方差波束形成器的复响应矢量进而计算得到基于幅相约束的线性约束最小方差波束形成器的空时自适应权值矩阵在步骤2中，所述计算得到基于幅相约束的波束形成器的空时自适应权值矩阵的子步骤为：3.1根据步骤1设定的最优化条件等式，计算雷达空时数据矩阵X的第二空时自适应权值矩阵W，并构建基于幅相约束的线性约束最小方差波束形成器的复响应矢量3.2计算得到基于幅相约束的线性约束最小方差波束形成器的空时自适应权值矩阵其表达式为：其中，C表示N×L维矩阵，表示基于幅相约束的线性约束最小方差波束形成器的复响应矢量，R表示基于线性约束最小方差波束形成器的协方差矩阵，上标H表示共轭转置；所述雷达空时数据矩阵X的第二空时自适应权值矩阵W可表示为：W＝R‑1C(CHR‑1C)‑1f其中，C表示N×L维矩阵，f表示不确定性约束方向上幅度响应单位化的L×1维矢量，R表示基于线性约束最小方差波束形成器的协方差矩阵，上标H表示共轭转置；步骤3，根据步骤2得到的基于幅相约束的线性约束最小方差波束形成器的空时自适应权值矩阵得到基于幅相约束的线性约束最小方差波束形成器的无约束代价函数L(u，v，λ1，λ2)，并分别计算稳健时间协方差矩阵和稳健空间协方差矩阵分别得到稳健校正空间导向矢量和稳健校正时间导向矢量进而得到稳健校正空时导向矢量s；其中，λ1和λ2均表示拉格朗日倍乘数，u表示雷达空时数据矩阵X设定的N×1维空间权矢量，v表示雷达空时数据矩阵X设定的M×1维时间权矢量；步骤4，将稳健校正空时导向矢量s与雷达空时数据矩阵X进行Kronecker积，得到经过空时处理的雷达空时数据矩阵，即得到经过空时处理的最终目标信号。