[发明专利]基于双层次块稀疏性的空时自适应处理雷达杂波抑制方法

摘要

本发明提出一种基于双层次块稀疏性的空时自适应处理雷达杂波抑制方法，属于雷达技术领域。该方法首先对机载雷达一个相参处理间隔内采集的数据进行脉冲压缩并向量化处理，取待检测距离单元周围若干个距离单元的数据作为训练样本，该方法联合了杂波在空时平面中的成簇特性以及邻近距离单元的联合稀疏特性，也就是双层次块稀疏性来提高杂波谱的估计精度，从而获得更精确的杂波协方差矩阵的估计，然后计算得到空时自适应处理滤波器的权值；将待检测距离单元的数据通过空时自适应处理滤波器，实现对该距离单元雷达数据的杂波抑制。本发明方法在少量训练样本情况下可以获得更好的杂波抑制性能和低速目标检测性能，有很高的应用价值。

主权项

1.一种基于双层次块稀疏性的空时自适应处理雷达杂波抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对机载雷达一个相参处理间隔内采集的数据进行脉冲压缩并量化处理，在目标所在的待检测距离单元两边各取L/2个距离单元的数据得到矩阵X，X＝[x⁽¹⁾,x⁽²⁾,...,x^(L)]，其中，x^(l)为第l个距离单元的数据；将角度‑多普勒平面量化为N_d×N_s个网格点，其中N_d为多普勒域的量化点数，N_s为角度域的量化点数；设置指示函数表示角度多普勒平面中的支撑点i是否属于杂波区域Λ^(l)，当i∈Λ^(l)，τ_i＝1，否则τ_i＝‑1；2)用表示过完备字典矩阵，由角度‑多普勒平面所有可能的导向矢量构成，其中表示对应和的空时导向矢量，和分别表示在离散的角度‑多普勒平面中，多普勒域第m个点的归一化多普勒频率和角度域第n个点的归一化空间频率；以X为初始数据进行迭代，得到X中每个距离单元对应的杂波谱；具体步骤如下：2‑1)初始化每个距离单元的残差为该距离单元的数据，即r^(l,old)＝x^(l)，其中l＝1,2,...,L，r^(l,old)表示对应第l个距离单元的上一次迭代的残差，杂波谱初始化为全零向量，与杂波对应的支撑集为空集初始化指示函数迭代次数T置零；2‑2)在第l个距离单元，利用正交匹配追踪算法找到与该距离单元残差最匹配的K个杂波支撑点，组成支撑集Λ(l)，K表示杂波谱的稀疏度，即针对l＝1,2,...,L，Λ(l)＝OMP(r(l,old),K)；2‑3)根据步骤2‑2)得到的支撑集Λ(l)，选择在{Λ(l)|l＝1,2,...,L}中出现次数最高的K个支撑点组成投票支撑集Λvote，即Λvote＝majority_vote({Λ(l)|l＝1,2,...,L},K)；2‑4)将Λ_old和步骤2‑3)得到的投票支撑集Λ_vote合并形成总的支撑集Λ_total＝Λ_old∪Λ_vote，然后设置Λ_total中的支撑点对应的指示函数值为1，不在Λ_total中的支撑点对应的指示函数值为‑1，即然后利用最小二乘方法计算每个距离单元的临时杂波谱即针对l＝1,2,...,L，计算每个距离单元的临时杂波谱在总支撑集位置上的值剩余位置取值为0，得到其中表示伪逆操作；2‑5)根据步骤2‑4)的结果和其中N_i表示支撑点i的二阶邻域集合，对每个支撑点i∈{1,2,...,N_dN_s}根据下式计算Δ的值：根据Δ的值更新杂波对应的支撑点：如果Δ＞0，否则2‑6)根据步骤2‑5)的中取值为1的支撑点所对应的位置更新支撑集Λ_new；2‑7)对每个距离单元l＝1,2,...,L，利用最小二乘方法在支撑集Λ_new上更新对应的杂波谱把中最小的N_dN_s‑K个系数置为0；2‑8)对每个距离单元l＝1,2,...,L，计算每个距离单元对应的更新的残差和误差率2‑9)如果误差率η＞η_halt且T<T_max，其中η_halt为误差率阈值，T_max为最大迭代次数，则更新残差r^(l,old)＝r^(l,new)和支撑集Λ_old＝Λ_new，同时迭代次数T加1，重新返回步骤2‑2)；否则结束迭代，输出各个距离单元对应的杂波谱3)利用步骤2)得到的杂波谱，得到估计的协方差矩阵：其中，表示估计的杂波谱的第i个元素，σ²是与噪声水平相关的加载量，I是单位阵；4)计算空时自适应处理STAP滤波器的权值：得到STAP滤波器，其中v_t(f_d,t,f_s,t)为目标的空时导向矢量；5)将待检测距离单元的数据通过步骤4)形成的STAP滤波器，从而实现对该距离单元雷达数据的杂波抑制。