CN103954960A - 基于杂波脊导向矢量的机载预警雷达动目标检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于杂波脊导向矢量的机载预警雷达动目标检测方法，涉及雷达技术。其步骤为：步骤1，利用机载预警雷达天线接收机载预警雷达的空时二维回波数据；步骤2，确定空时二维回波数据相关的杂波脊曲线位置所对应的归一化空时二维频点；步骤3，根据杂波脊曲线位置所对应的归一化空时二维频点构造杂波脊导向矢量基矩阵；步骤4，获取拟合后的剩余数据；步骤5，对剩余数据进行单元平均恒虚警检测。本发明主要解决了传统空时自适应处理在实际应用中，运算量巨大及独立同分布样本个数需求苛刻的问题。在机载预警雷达动目标检测性能改善上有较好的应用前景。

Description

基于杂波脊导向矢量的机载预警雷达动目标检测方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及雷达技术，特别涉及一种基于杂波脊导向矢量的机载预警雷达动目标检测方法，用于机载预警雷达信号处理。

背景技术

机载预警雷达的主要任务是在复杂杂波背景中探测目标并对其进行定位跟踪，而对杂波进行有效抑制是提高预警雷达工作性能的核心手段。空时自适应处理(space-time adaptiveprocessing，STAP)技术充分利用空域和时域信息，在对目标信号进行相干积累的同时，通过空时自适应处理滤除地面杂波，实现机载雷达对目标的有效检测。如美国的E2-D机载预警雷达就采用此技术。在实际应用中，STAP技术主要存在以下两方面问题：首先，在非均匀的杂波环境中，要获得足够多的用于估计协方差矩阵的独立同分布(independentand identically distributed，IID)训练样本非常困难；其次，即使训练样本的需求得到满足，全空时处理计算量过大的问题会导致实时性难以保证。为解决上述问题，推动STAP技术更加实用化，人们提出了许多改进措施或方法。

清华大学申请的发明专利“非均匀杂波环境下空时自适应处理方法”(专利申请号201010129723.3，公布号CN101819269A)公开了一种在非均匀杂波环境中超分辨估计杂波空时二维谱的超完备稀疏表示方法。该方法实现了在独立同分布样本数不足的情况下，利用单帧训练样本估计杂波协方差矩阵，从而避免强非均匀杂波环境对自适应处理效果的影响。但是，该方法仍然存在的主要不足是：对杂波谱进行稀疏表示的超完备基数目未定，但远大于系统自由度，而实际中系统自由度通常成千上万，这样在每一距离单元样本的协方差矩阵重构过程中所需要的运算量非常大，不利于实时处理，从而影响到它的实际工程应用效果。

北京理工大学申请的发明专利“一种基于协方差矩阵加权的降维空时自适应处理方法”(专利申请号201210251589.3，公布号CN102778669A)公开了一种利用协方差矩阵加权技术估计杂波协方差矩阵的方法。该方法实现了自适应地展宽杂波凹口来适应实际环境中的杂波脊，从而使得存在杂波泄露时，也能通过STAP方法有效地抑制杂波，提高了STAP在实际应用中的稳健性。但是，该方法仍然存在的不足是：为抑制杂波所设计的滤波器凹口宽度是人为设定的，不能自适应地感知实际数据中的杂波脊情况，当展宽量过大时，会造成最小可检测速度变大，对低速小目标的检测非常不利。

发明内容

针对上述现有STAP技术的不足，本发明目的在于提出一种基于杂波脊导向矢量的机载预警雷达动目标检测方法，能够改善自适应信号处理的杂波抑制性能，提高运动目标的检测概率。

为实现上述目的，本发明实现的具体步骤如下：

一种基于杂波脊导向矢量的机载预警雷达动目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，利用机载预警雷达天线接收机载预警雷达的空时二维回波数据；

步骤2，确定空时二维回波数据相关的杂波脊曲线位置所对应的归一化空时二维频点；

步骤3，根据杂波脊曲线位置所对应的归一化空时二维频点构造杂波脊导向矢量基矩阵ψ；

步骤4，利用杂波脊导向矢量基矩阵ψ对待检测距离单元的数据进行最小二乘拟合，获取拟合后的剩余数据；

步骤5，对拟合后的剩余数据进行单元平均恒虚警检测，并输出存在目标或不存在目标。

上述技术方案的特点和进一步改进在于：

(1)步骤1具体包括以下子步骤：

1a)设定机载预警雷达工作在正侧视模式下；

1b)利用均匀线性排列的N个机载预警雷达的天线阵元，在M个脉冲的相干积累时间内，接收地面反射的L个距离单元的空时二维回波数据。

(2)步骤2具体包括以下子步骤：

2a)在区间[0,1]上进行均匀离散化，离散点数设为num，得到归一化空间频率该离散点数num根据下式计算得到：

num＝N+β·(M-1)

其中，N表示机载预警雷达天线的阵元数，M表示脉冲数，β表示杂波脊曲线的斜率，杂波脊曲线的斜率β计算如下式：

β＝2vT_r/d

其中，v是机载预警雷达的机载平台的速度，T_r是脉冲重复周期，d是机载预警雷达的天线阵元间距；

2b)归一化多普勒频率与归一化空间频率在正侧视均匀线阵雷达中存在下式的线性关系：

${\stackrel{\‾}{f}}_d=\mathrm{\β}{\stackrel{\‾}{f}}_s$

根据上式线性关系确定相应的归一化多普勒频率

2c)将归一化多普勒频率和归一化空间频率确定为杂波脊曲线位置所对应的归一化空时二维频点。

(3)步骤3包括以下子步骤：

3a)根据杂波脊曲线位置所对应的归一化空时二维频点，得到相应的时域导向矢量及空域导向矢量如下式：

$\left\{\begin{array}{c}{s}_t\left({\stackrel{\‾}{f}}_d\right)={\left[\begin{array}{cccc}1& e^{j2\mathrm{\π}{\stackrel{\‾}{f}}_d}& \·\·\·& e^{j2\mathrm{\π}(M-1){\stackrel{\‾}{f}}_d}\end{array}\right]}^T\\ s_s\left({\stackrel{\‾}{f}}_s\right)={\left[\begin{array}{cccc}1& e^{j2\mathrm{\π}{\stackrel{\‾}{f}}_s}& \·\·\·& e^{j2\mathrm{\π}(N-1){\stackrel{\‾}{f}}_s}\end{array}\right]}^T\end{array}\right.$

其中，表示时域导向矢量，表示空域导向矢量，为归一化多普勒频率，为归一化空间频率，(·)^T表示转置操作；

3b)根据空时二维回波数据在空时两维上的耦合关系，求取相应空时频点的空时二维导向矢量

$s({\stackrel{\‾}{f}}_d,{\stackrel{\‾}{f}}_s)=s_t\left({\stackrel{\‾}{f}}_d\right)\⊗s_s\left({\stackrel{\‾}{f}}_s\right)$

其中，表示克罗内克积操作；空时二维导向矢量的维数为MN×1维；

3c)将离散点数num个所对应的空时二维导向矢量组合在一起，构成杂波脊导向矢量基矩阵ψ。

(4)步骤4包括以下子步骤：

4a)利用杂波脊导向矢量基矩阵ψ对待检测距离单元的数据进行最小二乘拟合，该待检测距离单元的数据依次取自步骤1中接收的空时二维回波数据；拟合公式如下式，

$y_l=\underset{{\mathrm{\α}}_l}{\min }{\left|\right|x_l-\mathrm{\ψ}{\mathrm{\α}}_l\left|\right|}_2$

其中，||·||₂表示求矢量或矩阵的2范数操作，x_l为第l个待检测距离单元的数据，α_l为第l个待检测距离单元的基矩阵拟合系数，y_l为第l个待检测距离单元的拟合误差范数，l表示待检测距离单元序号，为从1到总距离单元数L的自然数；

4b)通过求解上式得到待检测距离单元的数据的基矩阵最优拟合系数

4c)根据待检测距离单元的数据的基矩阵最优拟合系数求取拟合后的剩余数据，即其中，ψ表示杂波脊导向矢量基矩阵，x_l为第l个待检测距离单元的数据。

与现有技术相比，本发明具有突出的实质性特点和显著的进步。本发明与现有技术相比，本发明具有以下优点：

(1)本发明是基于杂波脊导向矢量的机载雷达空时自适应处理方法，根据雷达阵列流型及系统参数，选择杂波脊曲线位置上的空时频点所对应的空时导向矢量，构造数据用于表示基矩阵，对雷达回波数据进行拟合处理，从而实现对强地面杂波的充分拟合及抑制，大大提高了复杂背景下运动目标的检测能力。

(2)本发明中所使用的基矩阵是根据雷达的工作模式及系统参数所确定的，当雷达工作在正侧阵模式下时，回波数据中的杂波可由确定数目的导向矢量表示，且该数目远小于系统自由度。用这组导向矢量构造基矩阵，可使得本发明中优化算法的问题维数远小于已有的稀疏恢复方法中所需要的问题维数，大大降低了算法复杂度，有利于对数据的实时处理。

可见，现有STAP通常在高维数据空间中进行，其增加了运算复杂度和所需要的训练样本个数，本发明为了得到更好的性能，本发明主要用于解决在高维空间中，空时处理计算量巨大和训练样本个数要求苛刻的问题，本发明使用角度多普勒平面，在杂波脊曲线位置处所对应的空时导向矢量来拟合表示回波数据中的杂波分量，从而改善自适应信号处理的杂波抑制性能，提高运动目标的检测概率。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。

图1为本发明流程图；

图2为原始数据的脉冲多普勒PD处理结果图；

图3为恢复数据的脉冲多普勒PD处理结果图；

图4为各距离单元的表示误差图；

图5为剩余数据的脉冲多普勒PD处理结果图；

具体实施方式

参照图1，说明本发明的一种基于杂波脊导向矢量的机载预警雷达动目标检测方法，本发明用于机载预警雷达信号处理，其具体实施步骤如下：

步骤1，利用机载预警雷达天线接收机载预警雷达的空时二维回波数据；

步骤1具体包括以下子步骤：

1a)设定机载预警雷达工作在正侧视模式下；

1b)利用均匀线性排列的N个机载预警雷达的天线阵元，在M个脉冲的相干积累时间内，接收地面反射的L个距离单元的空时二维回波数据。

步骤2，确定空时二维回波数据相关的杂波脊曲线位置所对应的归一化空时二维频点；

步骤2具体包括以下子步骤：

2a)在区间[0,1]上进行均匀离散化，离散点数设为num，得到归一化空间频率该离散点数num根据下式计算得到：

num＝N+β·(M-1)

其中，N表示机载预警雷达天线的阵元数，M表示脉冲数，β表示杂波脊曲线的斜率，杂波脊曲线的斜率β计算如下式：

β＝2vT_r/d

其中，v是机载预警雷达的机载平台的速度，T_r是脉冲重复周期，d是机载预警雷达的天线阵元间距；

2b)归一化多普勒频率与归一化空间频率在正侧视均匀线阵雷达中存在下式的线性关系：

${\stackrel{\‾}{f}}_d=\mathrm{\β}{\stackrel{\‾}{f}}_s$

根据上式线性关系确定相应的归一化多普勒频率

2c)将归一化多普勒频率和归一化空间频率确定为杂波脊曲线位置所对应的归一化空时二维频点。

步骤3，根据杂波脊曲线位置所对应的归一化空时二维频点构造杂波脊导向矢量基矩阵ψ；

步骤3包括以下子步骤：

3a)根据杂波脊曲线位置所对应的归一化空时二维频点，得到相应的时域导向矢量及空域导向矢量如下式：

$\left\{\begin{array}{c}{s}_t\left({\stackrel{\‾}{f}}_d\right)={\left[\begin{array}{cccc}1& e^{j2\mathrm{\π}{\stackrel{\‾}{f}}_d}& \·\·\·& e^{j2\mathrm{\π}(M-1){\stackrel{\‾}{f}}_d}\end{array}\right]}^T\\ s_s\left({\stackrel{\‾}{f}}_s\right)={\left[\begin{array}{cccc}1& e^{j2\mathrm{\π}{\stackrel{\‾}{f}}_s}& \·\·\·& e^{j2\mathrm{\π}(N-1){\stackrel{\‾}{f}}_s}\end{array}\right]}^T\end{array}\right.$

其中，表示时域导向矢量，表示空域导向矢量，为归一化多普勒频率，为归一化空间频率，(·)^T表示转置操作；

3b)根据空时二维回波数据在空时两维上的耦合关系，求取相应空时频点的空时二维导向矢量

$s({\stackrel{\‾}{f}}_d,{\stackrel{\‾}{f}}_s)=s_t\left({\stackrel{\‾}{f}}_d\right)\⊗s_s\left({\stackrel{\‾}{f}}_s\right)$

其中，表示克罗内克积操作；空时二维导向矢量的维数为MN×1维；

3c)将离散点数num个所对应的空时二维导向矢量组合在一起，构成杂波脊导向矢量基矩阵ψ。

杂波脊导向矢量基矩阵ψ由杂波脊曲线位置处的num个空时频点所对应的空时二维导向矢量构成，空时二维导向矢量的维数为MN×1维，可知ψ的维数为MN×num。该杂波脊导向矢量基矩阵可完全由系统参数确定，无需训练样本，且不随待检测距离单元的变化而变化，从而便于实际应用。

步骤4，利用杂波脊导向矢量基矩阵ψ对待检测距离单元的数据进行最小二乘拟合，获取拟合后的剩余数据；

具体的，步骤4包括以下子步骤：

4a)利用杂波脊导向矢量基矩阵ψ对待检测距离单元的数据进行最小二乘拟合，该待检测距离单元的数据依次取自步骤1中接收的空时二维回波数据；拟合公式如下式，

$y_l=\underset{{\mathrm{\α}}_l}{\min }{\left|\right|x_l-\mathrm{\ψ}{\mathrm{\α}}_l\left|\right|}_2$

其中，||·||₂表示求矢量或矩阵的2范数操作，x_l为第l个待检测距离单元的数据，α_l为第l个待检测距离单元的基矩阵拟合系数，y_l为第l个待检测距离单元的拟合误差范数，l表示待检测距离单元序号，为从1到总距离单元数L的自然数；

4b)通过求解上式得到待检测距离单元的数据的基矩阵最优拟合系数

4c)根据待检测距离单元的数据的基矩阵最优拟合系数求取拟合后的剩余数据，即其中，ψ表示杂波脊导向矢量基矩阵，x_l为第l个待检测距离单元的数据；

杂波脊导向矢量基矩阵ψ的维数为MN×num，且有MN＞num，因此ψ在MN×1维的复数据矢量空间中不完备，即杂波脊导向矢量基矩阵ψ的所有列矢量不能完全表示所有MN×1维的复矢量。同时，该基矩阵是由杂波脊曲线位置处的空时导向矢量构成的，因此上述最小二乘拟合可对待检测距离单元的数据中的杂波分量进行完全拟合表示，而对不在杂波脊上的目标信号不能充分表示。当待检测距离单元数据中存在目标信号时，误差范数y_l将会有较大输出，即有较大的拟合误差存在。该剩余数据的主要的杂波分量已被所给基矩阵ψ及系数α_l充分拟合表示，从而使得杂波分量在剩余数据中得到有效滤除。

步骤5，对拟合后的剩余数据进行单元平均恒虚警检测，并输出存在目标或不存在目标。

对拟合后的剩余数据进行单元平均恒虚警检测(Cell-averaging constant falsealarm rate，CA-CFAR)，即将拟合后的剩余数据与待检测距离单元的周围的距离单元的数据的最小拟合误差的平均值比较，根据拟合后的剩余数据与平均值比值大小来判断是否有存在目标，最后将存在目标或不存在目标输出。

下面结合附图对本发明的效果做进一步说明。

(1)仿真条件：

本发明的仿真实验在MATLAB7.11软件下进行的。在本发明的仿真实验中，所设定的机载预警雷达工作在正侧视模式，机载预警雷达的天线为10个阵元均匀排列的线阵，阵元间距为半个波长。在本发明的仿真实验中，使用的回波数据是根据林肯实验室J.Ward提出的杂波模型仿真产生，详细的系统参数参照下表。

(2)仿真结果比较

附图2是空时二维回波数据的脉冲多普勒(PD)处理结果。横坐标表示多普勒通道，纵坐标表示距离单元，在本发明中距离单元也可称为距离门。从图2中可以看出，所仿真的空时二维回波数据中，杂波在距离多普勒图上的能量分布不仅与天线方向图有关，而且受到距离变化的调制，能够比较真实地反映实际数据情况。

附图3是恢复数据的脉冲多普勒(PD)处理结果。在本发明中，恢复数据指根据杂波脊导向矢量基矩阵ψ和待检测距离单元的数据的基矩阵最优拟合系数求取的数据横坐标表示多普勒通道，纵坐标表示距离单元。在本发明实施步骤中，对待检测距离单元的数据在杂波脊导向矢量基下的拟合系数进行优化计算，使得输出待检测距离单元的拟合误差范数最小，得到待检测距离单元的数据的基矩阵最优拟合系数从而得到一组新的恢复数据对新的恢复数据进行PD处理。结果如图3所示，从图3中可以看出，恢复数据与图2中的空时二维回波数据非常相似，基本能够完全反映空时二维回波数据中的杂波分量。

在仿真数据中第150号和第200号距离单元加入两个目标信号，目标信噪比都设置为0dB，分别位于第11号及第10号多普勒通道，对应速度为31.25m/s和15.63m/s。

附图4为各距离单元的表示误差。本发明中，表示误差指距离单元的数据的拟合误差范数；横坐标表示距离单元，纵坐标表示相应距离单元的数据的表示误差。经过杂波脊导向矢量基矩阵的优化拟合表示后，各距离单元的表示误差如图4所示。从中可以看出，所加入的两个目标信号都能够被明显检测到。

附图5为剩余数据的脉冲多普勒(PD)处理结果。横坐标表示多普勒通道，纵坐标表示距离单元。对拟合后的剩余数据，进行脉冲多普勒(PD)处理，相较于图2可知，杂波分量几乎完全被抑制掉，而目标信号能够得到很好保留，从而实现对运动目标的检测。

Claims (5)

1.一种基于杂波脊导向矢量的机载预警雷达动目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，利用机载预警雷达天线接收机载预警雷达的空时二维回波数据；

步骤2，确定空时二维回波数据相关的杂波脊曲线位置所对应的归一化空时二维频点；

步骤3，根据杂波脊曲线位置所对应的归一化空时二维频点构造杂波脊导向矢量基矩阵ψ；

步骤4，利用杂波脊导向矢量基矩阵ψ对待检测距离单元的数据进行最小二乘拟合，获取拟合后的剩余数据；

步骤5，对拟合后的剩余数据进行单元平均恒虚警检测，并输出存在目标或不存在目标。

2.根据权利要求1所述的基于杂波脊导向矢量的机载预警雷达动目标检测方法，其特征在于，步骤1具体包括以下子步骤：

1a)设定机载预警雷达工作在正侧视模式下；

1b)利用均匀线性排列的N个机载预警雷达的天线阵元，在M个脉冲的相干积累时间内，接收地面反射的L个距离单元的空时二维回波数据。

3.根据权利要求1所述的基于杂波脊导向矢量的机载预警雷达动目标检测方法，其特征在于，步骤2中具体包括以下子步骤：

2a)在区间[0,1]上进行均匀离散化，离散点数设为num，得到归一化空间频率该离散点数num根据下式计算得到：

num＝N+β·(M-1)

其中，N表示机载预警雷达天线的阵元数，M表示脉冲数，β表示杂波脊曲线的斜率，杂波脊曲线的斜率β计算如下式：

β＝2vT_r/d

其中，v是机载预警雷达的机载平台的速度，T_r是脉冲重复周期，d是机载预警雷达的天线阵元间距；

2b)归一化多普勒频率与归一化空间频率在正侧视均匀线阵雷达中存在下式的线性关系：

${\stackrel{\‾}{f}}_d=\mathrm{\β}{\stackrel{\‾}{f}}_s$

根据上式线性关系确定相应的归一化多普勒频率

2c)将归一化多普勒频率和归一化空间频率确定为杂波脊曲线位置所对应的归一化空时二维频点。

4.根据权利要求1所述的基于杂波脊导向矢量的机载预警雷达动目标检测方法，其特征在于，步骤3中具体包括以下子步骤：

3a)根据杂波脊曲线位置所对应的归一化空时二维频点，得到相应的时域导向矢量及空域导向矢量如下式：

$\left\{\begin{array}{c}{s}_t\left({\stackrel{\‾}{f}}_d\right)={\left[\begin{array}{cccc}1& e^{j2\mathrm{\π}{\stackrel{\‾}{f}}_d}& \·\·\·& e^{j2\mathrm{\π}(M-1){\stackrel{\‾}{f}}_d}\end{array}\right]}^T\\ s_s\left({\stackrel{\‾}{f}}_s\right)={\left[\begin{array}{cccc}1& e^{j2\mathrm{\π}{\stackrel{\‾}{f}}_s}& \·\·\·& e^{j2\mathrm{\π}(N-1){\stackrel{\‾}{f}}_s}\end{array}\right]}^T\end{array}\right.$

其中，表示时域导向矢量，表示空域导向矢量，为归一化多普勒频率，为归一化空间频率，(·)^T表示转置操作；

3b)根据空时二维回波数据在空时两维上的耦合关系，求取相应空时频点的空时二维导向矢量

$s({\stackrel{\‾}{f}}_d,{\stackrel{\‾}{f}}_s)=s_t\left({\stackrel{\‾}{f}}_d\right)\⊗s_s\left({\stackrel{\‾}{f}}_s\right)$

其中，表示克罗内克积操作；空时二维导向矢量的维数为MN×1维；

3c)将离散点数num个所对应的空时二维导向矢量组合在一起，构成杂波脊导向矢量基矩阵ψ。

5.根据权利要求1所述的基于杂波脊导向矢量的机载预警雷达动目标检测方法，其特征在于，步骤4具体包括：

4a)利用杂波脊导向矢量基矩阵ψ对待检测距离单元的数据进行最小二乘拟合，该待检测距离单元的数据依次取自步骤1中接收的空时二维回波数据；拟合公式如下式，

$y_l=\underset{{\mathrm{\α}}_l}{\min }{\left|\right|x_l-\mathrm{\ψ}{\mathrm{\α}}_l\left|\right|}_2$

其中，||·||₂表示求矢量或矩阵的2范数操作，x_l为第l个待检测距离单元的数据，α_l为第l个待检测距离单元的基矩阵拟合系数，y_l为第l个待检测距离单元的拟合误差范数，l表示待检测距离单元序号的自然数，为从1到总距离单元数L的自然数；

4b)通过求解上式得到待检测距离单元的数据的基矩阵最优拟合系数

4c)根据待检测距离单元的数据的基矩阵最优拟合系数求取拟合后的剩余数据，即其中，ψ表示杂波脊导向矢量基矩阵，x_l为第l个待检测距离单元的数据。