CN103969629A - 一种基于主瓣杂波配准的机载雷达杂波自适应抑制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于主瓣杂波配准的机载雷达杂波自适应抑制方法，针对机载非正侧视阵雷达杂波距离空变特性，研究基于主瓣杂波高效自适应配准的空时自适应处理（STAP）杂波抑制方法。为降低运算量，本发明采用级联方法首先精确估计主瓣杂波多普勒频率，然后采用稀疏重构技术估计主瓣杂波的空间角频率，进而对不同距离单元的主瓣杂波进行二维配准，最后采用降维STAP算法进行杂波抑制。仿真实验结果表明，经主瓣杂波配准后，降维STAP改善因子在主瓣杂波区提高了约18dB，显著提高了对慢动目标的检测性能。本发明方案运算量小，易于工程实施。

Description

一种基于主瓣杂波配准的机载雷达杂波自适应抑制方法

技术领域

本发明公开了一种基于主瓣杂波配准的机载雷达杂波自适应抑制方法，涉及机载雷达杂波抑制和空时自适应处理（STAP）技术领域。

背景技术

机载雷达是现代战场动目标探测的重要传感器。但机载雷达下视工作，杂波谱严重展宽，导致慢速目标检测性能下降。1973年，Reed和Brennan提出了在空时二维平面自适应抑制杂波的空时自适应处理（STAP）概念，能显著提高机载雷达对慢速目标的探测性能。近40年来，STAP一直是雷达信号处理领域的研究热点，也是新一代机载雷达杂波抑制的关键技术。

STAP技术的研究已由正侧视阵雷达逐渐转向其他各种阵面构型，比如前视阵，斜侧视阵和共形阵雷达。由于非正侧视阵雷达杂波特性明显不同于正侧视阵，因此基于正侧视阵提出的STAP算法就不一定适合非正侧视阵雷达。由于非正侧视阵雷达，其杂波在近程随距离严重非平稳，此时如果直接利用相邻距离单元来估计杂波协方差矩阵，必然导致STAP滤波器的凹口严重展宽。

解决机载非正侧视雷达杂波距离空变特性的主要方法是对杂波谱进行配准补偿，如多普勒频移(Doppler Warping,DW)，角度多普勒补偿(Angle DopplerCompensation,ADC)，自适应角度多普勒补偿(Adaptive Angle DopplerCompensation,A²DC)等。但上述算法的补偿参数一是根据雷达系统参数直接计算，误差下补偿性能比较差；二是采用基于空时子孔径平滑后的MVDR谱估计补偿系数，但子孔径平滑降低了MVDR谱分辨率且运算量极大。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：针对现有技术的缺陷，提供一种基于主瓣杂波配准的机载雷达杂波自适应抑制方法，采用时空级联方法对主瓣杂波所在多普勒单元采用稀疏重构技术，高效高精度估计主瓣杂波二维频谱坐标，然后进行自适应配准及后续的降维STAP杂波抑制。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种基于主瓣杂波配准的机载雷达杂波自适应抑制方法，具体包括以下步骤：

步骤一、主瓣杂波多普勒频率估计

设定机载雷达阵列天线为N个阵元的一维线阵，在一次相干积累时间内发射K个脉冲，由天线主波束指向决定主瓣杂波多普勒频率；

首先对各阵元的输出信号进行数字波束形成，得到接收和波束；

设定接收和波束权值为W_Σ，将第l个距离单元的接收信号逐脉冲排列，即：

$X_l^0=[S_{l\_1},S_{l\_2}...S_{l\_K}{]}_{N\×K}---\left(1\right)$

式中，S_{l_i}为上述距离单元在第i个脉冲各阵元接收信号矢量，i=1、2、3...K，和波束输出信号Σ_l为：

${\mathrm{\Σ}}_l=W_{\mathrm{\Σ}}{X}_l^0---\left(2\right)$

经发射、接收波束天线方向图双程调制后，对和波束信号Σ_l进行快速傅里叶变换：

$D_l={\mathrm{\Σ}}_l{F}_D^H=[D_{l\_1},D_{l\_2}...D_{l\_K}]---\left(3\right)$

式中，F_D为FFT变换矩阵，D_{l_k}为该距离单元第k个多普勒单元和波束输出信号，最大输出的多普勒单元对应主瓣杂波的多普勒频率；

步骤二、主瓣杂波空间频率估计

得到主瓣杂波的多普勒频率后，主瓣杂波空间频率对最大多普勒单元输出信号进行空域稀疏重构：

${\widehat{\mathrm{\σ}}}_{d\max \_l}=\arg \min {\left|\right|{\mathrm{\σ}}_{d\max \_l}\left|\right|}_1$

（4）

s.t.||A_{l_max}-M_sσ_{dmax_l}||₂≤ε_i

式中，||·||₁为l₁范数运算，||·||₂为l₂范数运算，M_s为由空域导引矢量构成的一组超完备基，A_{l_max}为第l个距离单元最大多普勒单元输出信号，σ_{dmax_l}为第l个距离单元主瓣杂波最大多普勒单元在空间频率域的幅度分布，ε_i为允许误差；

采用重心融合法提高对主瓣杂波空间频率的估计精度：

${\stackrel{\‾}{f}}_s=(\underset{j=1}{\overset{N_J}{\mathrm{\Σ}}}{\widehat{\mathrm{\σ}}}_{d\max \_l,j}\×f_{s,j})/\underset{j=1}{\overset{N_J}{\mathrm{\Σ}}}{\widehat{\mathrm{\σ}}}_{d\max \_l,j}---\left(5\right)$

式中，N_J为对第l个距离单元的最大多普勒单元A_{l_max}进行稀疏重构后获得的主瓣杂波散射单元个数；f_s,j为对A_{l_max}进行稀疏重构获得的第j个主瓣杂波散射单元的空间频率，为对A_{l_max}进行稀疏重构获得的空间频率为f_s,j的第j个主瓣杂波散射单元的幅度值；

步骤三、主瓣杂波二维自适应配准

将用于STAP权值计算的相邻距离单元以检测距离单元的主瓣杂波为基准，分别进行二维自适应配准：

设定以第l个检测距离单元为基准，其主瓣杂波的频谱中心为(f_s,l，f_d,l），第m个相邻距离单元主瓣杂波频谱中心为(f_s,m，f_d,m），则这两个距离单元主瓣杂波谱的多普勒频率偏移Δf_d,m和空间频率偏移Δf_s,m分别为：

Δf_d,m＝f_d,m-f_d,l （6）

Δf_s,m＝f_s,m-f_s,l （7）

第m个相邻距离单元的主瓣杂波多普勒频率补偿因子T_t,m和空间频率补偿因子T_s,m分别为：

T_t,m＝[1 exp(j2πΔf_d,m/f_r)…exp(j2π(K-1)Δf_d,m/f_r)]^T （8）

T_s,m＝[1exp(j2πΔf_s,m)…exp(j2π(N-1)Δf_s,m)] （9）

式中，f_r为脉冲重复频率；

第m个相邻距离单元逐脉冲排列的接收信号经主瓣杂波配准后，其输出信号C_m为：

$C_m=T_{s,m}{X}_m^0{T}_{t,m}---\left(10\right)$

步骤四、降维STAP抑制杂波

设定第l个检测距离单元其待检测目标的空时导引矢量为

$S_{\mathrm{\θ},f_0}=S_{\mathrm{\θ}}\⊗S_{f_0}---\left(11\right)$

式中， $S_{\mathrm{\θ}}={[1,e^{j2\mathrm{\π}\frac{d}{\mathrm{\λ}}\sin \mathrm{\θ}},...,e^{j2\mathrm{\π}\frac{d}{\mathrm{\λ}}\sin \mathrm{\θ}(N-1)}]}^T$ 为空域导引矢量，为时域导引矢量，d为阵元方位向间距，λ为雷达波长，f₀为目标多普勒频率，θ为目标方位入射角，T为雷达脉冲重复间隔，为Kronecker积；

降维STAP处理器采用多普勒3通道联合自适应处理方法，先将各阵元接收信号通过FFT由时域变换到多普勒域，然后联合待检测目标所在多普勒单元及两侧相邻多普勒单元进行自适应处理；

3通道联合自适应处理方法的自适应处理自由度为3N个距离单元，因此对第i个检测多普勒单元而言，对第l个检测距离单元采用邻近6N个距离单元以进行主瓣杂波配准后的距离单元样本来估计降维后的杂噪协方差矩阵R_i，即：

$R_i=[\underset{m=l-G-3N}{\overset{l-G-1}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{m\_i}{C}_{m\_i}^H+\underset{i=l+G+1}{\overset{l+G+3N}{\mathrm{\Σ}}}{G}_{m\_i}{G}_{m\_i}^H]/6N---\left(12\right)$

其中，C_{m_i}为相邻第m个距离单元经3DT方法降维变换后第i个多普勒单元而言输出信号矢量，G为第l个检测距离单元两侧的保护单元个数；

降维STAP的自适应权值为：

$W_i={\mathrm{\μ}}_i{R}_i^{-1}{S}_i---\left(13\right)$

式中，S_i为待检测目标导引矢量经3DT方法降维变换后对应第i个检测多普勒单元的输出信号，为归一化系数。

作为本发明的进一步优选方案，所述步骤一中，脉冲数K大于阵元数N。

作为本发明的进一步优选方案，在所述步骤四中，第l个检测距离单元两侧的保护单元个数G的取值为2。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：克服了机载非正侧视阵雷达杂波距离空变特性对空时自适应处理（STAP）算法性能的影响和STAP算法运算量大无法实时处理的难题。仿真实验结果表明，经主瓣杂波配准后，降维STAP改善因子在主瓣杂波区提高了约18dB，显著提高了对慢动目标的检测性能。本发明方案运算量小，易于工程实施。

附图说明

图1是机载雷达杂波几何关系示意图；

图2（a）是ψ＝30°时机载非正侧视阵雷达杂波谱分布轨迹示意图；

图2（b）是＝60°时机载非正侧视阵雷达杂波谱分布轨迹示意图；

图3是主瓣杂波高效自适应配准算法流程图；

图4（a）是斜距10.5Km杂波二维FFT获得的二维空时谱；

图4（b）是斜距10.5Km杂波空域稀疏重构获得的二维空时谱；

图5（a）是补偿前杂波谱中心随距离单元迁移图；

图5（b）是补偿后杂波谱中心随距离单元迁移图；

图6（a）是补偿前不同距离单元杂波空时谱；

图6（b）是补偿后不同距离单元杂波空时谱；

图7是补偿前后数据的降维STAP算法的改善因子示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：

机载雷达几何构型如图1所示。假定雷达天线为均匀线阵，载机以速度v沿X轴飞行，β、α分别为散射体P相对于天线轴向和速度v方向的夹角。考虑非正侧视阵，ψ为偏航角，θ和分别为方位角和俯仰角。载机飞行高度为H，天线阵元个数为N，一次相干处理间隔内时域脉冲数为K，则第l个距离单元接收杂噪信号为：

$X_l=\underset{i=1}{\overset{N_c}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\σ}}_i{S}_i+N_l---\left(1\right)$

式中σ_i为该距离环第i个独立杂波散射源的信号幅度，S_i为该散射源空时导引矢量，N_c为独立杂波散射源个数，N_l为系统噪声。对于第i个独立杂波散射源P，

$S_i=S_{\mathrm{si}}\⊗S_{\mathrm{di}}---\left(2\right)$

其中为Kronecker积，S_si、S_di分别对应时域导引矢量和空域导引矢量，即

$S_{\mathrm{si}}={\left[1\exp \right[j2\mathrm{\π}\frac{d}{\mathrm{\λ}}\cos \mathrm{\β}]...\exp [j2\mathrm{\π}(N-1)\frac{d}{\mathrm{\λ}}\cos \mathrm{\β}\left]\right]}^T$

$S_{\mathrm{di}}={\left[1\exp \right[j2\mathrm{\π}\frac{f_{\mathrm{di}}}{f_r}]...\exp [j2\mathrm{\π}(K-1)\frac{f_{\mathrm{di}}}{f_r}\left]\right]}^T---\left(3\right)$

式中d为阵元间距，λ为雷达波长，f_r为脉冲重复频率（PRF），为散射体P多普勒频率。

在非正侧视条件下，杂波空时分布轨迹为

$f_c^2-2f_c\cos \mathrm{\β}\cos \mathrm{\ψ}+{\cos }^2\mathrm{\β}={\sin }^2\mathrm{\ψ}{\cos }^2\mathrm{\θ}$

式中，正侧视条件下，即ψ＝0°时，杂波轨迹为f_c～cosβ平面内斜率为1的直线。前视条件下，即ψ＝90°时，杂波轨迹为f_c～cosβ平面内一簇半径为的同心圆。当0°＜ψ＜90°时，由公式(4)可知杂波谱为一簇斜椭圆。如果忽略天线后向辐射的影响，实际杂波谱是椭圆的一半。

假定载机高度H=8km，图2（a）和图2（b）分别给出了斜距为9km，10km，15km，100km和200km时杂波谱的二维分布轨迹。可见，机载非正侧视阵雷达杂波谱具有距离空变特性，且近距离单元变化快，远距离单元变化较慢。STAP要求训练样本具有独立同分布特性，因此机载非正侧视阵雷达的杂波距离空变特性必然引起STAP杂波抑制性能的下降

由前述分析可知：机载非正侧视阵雷达杂波的距离空变特性将导致相邻距离单元估计的二维杂波谱严重展宽和后续STAP对慢速目标检测性能的下降。对各距离单元主瓣杂波进行配准可有效改善近程杂波的距离空变性。考虑时域脉冲数K一般远大于空域阵元数N，本发明提出了时空级联主瓣杂波高效自适应配准方法，包括：多普勒频率估计、空间频率估计，二维自适应配准和降维STAP抑制杂波。图3给出了该算法的信号处理流程。

1.主瓣杂波多普勒频率估计

主瓣杂波多普勒频率与天线主波束指向紧密相关，因此，首先对各阵元输出信号进行数字波束形成（DBF），得到接收和波束。假定接收和波束权值W_Σ，将第l个距离单元接收信号逐脉冲排列，即

$X_l^0=[S_{l\_1},S_{l\_2}...S_{l\_K}{]}_{N\×K}---\left(5\right)$

式中为第l个距离单元逐脉冲排列后的接收信号，S_{l_i}为该距离单元在第i个脉冲各阵元接收信号矢量，则和波束输出信号为

${\mathrm{\Σ}}_l=W_{\mathrm{\Σ}}{X}_l^0---\left(6\right)$

经发射、接收波束天线方向图双程调制后，主瓣杂波就对应最大的多普勒单元输出。因此，对和波束信号进行快速傅里叶变换（FFT），即

$D_l={\mathrm{\Σ}}_l{F}_D^H=[D_{l\_1},D_{l\_2}...D_{l\_K}]---\left(7\right)$

式中F_D为FFT变换矩阵，D_{l_k}为该距离单元第k个多普勒单元和波束输出信号。最大输出的多普勒单元即对应主瓣杂波的多普勒频率。

2.主瓣杂波空间频率估计

在得到主瓣杂波多普勒频率后，需进一步估计其空间频率。由于空域阵元数远小于时域脉冲数，对空域信号也采用FFT获得的二维傅氏谱副瓣高、分辨率差，无法有效估计主瓣杂波的空间频率。为获得高分辨率频谱估计，稀疏重构技术被引入阵列DOA和STAP的二维杂波谱估计。对空时信号直接采用稀疏重构技术估计高分辨率二维空时谱，即：

$\widehat{\mathrm{\σ}}=\arg \min {\left|\right|\mathrm{\σ}\left|\right|}_0$

（8）

s.t.||X_l-Mσ||₂≤ε

式中，矢量σ为第l个距离单元X_l在角度-多普勒域的幅度分布,即对应二维空时谱，M为由空时导引矢量构成的一组超完备基，其维数为NK×N_sN_t，N_s、Nt分别为角度域和多普勒域的量化单元，ε为允许误差。在N_s×N_t二维平面稀疏重构角度-多普勒谱，其运算量约为O[(N_sN_t)(NK)²]。若取N_s＝6N、N_t＝6K，因此，在空时域直接稀疏重构二维空时谱运算量极其庞大，严重限制了实时处理。

主瓣杂波空间频率仅需对最大多普勒单元输出信号进行空域稀疏重构，即：

${\widehat{\mathrm{\σ}}}_{d\max \_l}=\arg \min {\left|\right|{\mathrm{\σ}}_{d\max \_l}\left|\right|}_1$

（9）

s.t.||A_{l_max}-M_sσ_{dmax_l}||₂≤ε_i

式中采用l₁范数约束主瓣杂波信号的空域稀疏性，M_s为由空域导引矢量构成的一组超完备基，A_{l_max}为第l个距离单元最大多普勒单元输出信号，σ_{dmax_l}为第l个距离单元主瓣杂波最大多普勒单元在空间频率域的幅度分布，ε_i为允许误差。将式（9）与式（8）相比，M_i的维数由NK×N_sN_t锐减为N×N_s，因此相比全空时域稀疏重构本发明算法运算量急剧下降。

逐多普勒单元进行空域稀疏重构即可获得杂波的二维空时谱。假定N＝16，K＝128，ψ＝30°。图4（a）和图4（b）给出了斜距10.5Km处距离单元的二维空时谱。可见，采用空域稀疏重构有效避免了空域傅氏谱的高副瓣和低分辨率，因此能准确估计主瓣杂波的空间频率。由于稀疏重构获得的空间谱存在不连续性，进一步采用重心融合法提高对主瓣杂波空间频率的估计精度，即：

${\stackrel{\‾}{f}}_s=(\underset{j=1}{\overset{N_J}{\mathrm{\Σ}}}{\widehat{\mathrm{\σ}}}_{d\max \_l,j}\×f_{s,j})/\underset{j=1}{\overset{N_J}{\mathrm{\Σ}}}{\widehat{\mathrm{\σ}}}_{d\max \_l,j}---\left(10\right)$

式中为重心融合法估计的主瓣杂波空间角频率，N_J为对第l个距离单元最大多普勒单元A_{l_max}进行稀疏重构获得的主瓣杂波散射单元个数。f_s,j为对A_{l_max}进行稀疏重构获得的第j个主瓣杂波散射单元的空间频率，为对A_{l_max}进行稀疏重构获得的空间频率为f_s,j的第j个主瓣杂波散射单元的幅度值

3.主瓣杂波二维自适应配准

采用前述时空级联算法可准确估计各距离单元主瓣杂波的多普勒频率和空间角频率。因此，可将用于STAP权值计算的相邻距离单元以检测距离单元的主瓣杂波为基准，分别进行二维自适应配准。

假定以第l个检测距离单元为基准，其主瓣杂波的频谱中心为(f_s,l，f_d,l），第m个相邻距离单元主瓣杂波频谱中心为(f_s,m，f_d,m），则两距离单元主瓣杂波谱的多普勒频率偏移和空间频率偏移分别为：

Δf_d,m＝f_d,m-f_d,l （11）

Δf_s,m＝f_s,m-f_s,l （12）

因此，对第m个相邻距离单元而言其主瓣杂波多普勒频率补偿因子和空间频率补偿因子分别为

T_t,m＝[1 exp(j2πΔf_d,m/f_r)…exp(j2π(K-1)Δf_d,m/f_r)]^T （13）

T_s,m＝[1 exp(j2πΔf_s,m)…exp(j2π(N-1)Δf_s,m)] （14）

式中f_r为脉冲重复频率（PRF），第m个相邻距离单元逐脉冲排列的接收信号经主瓣杂波配准后，其输出信号为

$C_m=T_{s,m}{X}_m^0{T}_{t,m}---\left(15\right)$

式中C_m为第m个相邻距离单元主瓣杂波配准后逐脉冲排列的输出信号，经主瓣杂波配准后，各距离单元杂波谱的空变性得到了有效改善。

4.降维STAP抑制杂波

降维STAP处理器采用多普勒3通道联合自适应处理（3DT）方法，即先将各阵元接收信号通过FFT由时域变换到多普勒域，然后联合待检测目标所在多普勒单元及两侧相邻多普勒单元进行自适应处理。3DT方法的自适应处理自由度为3N，因此对第i个检测多普勒单元而言，对第l个检测距离单元采用邻近6N个距离单元以进行主瓣杂波配准后的距离单元样本来估计降维后的杂噪协方差矩阵R_{m_i}，即：

$R_i=[\underset{m=l-G-3N}{\overset{l-G-1}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{m\_i}{C}_{m\_i}^H+\underset{i=l+G+1}{\overset{l+G+3N}{\mathrm{\Σ}}}{G}_{m\_i}{G}_{m\_i}^H]/6N---\left(16\right)$

其中C_{m_i}为相邻第m个距离单元经3DT方法降维变换后第i个多普勒单元而言输出信号矢量，G为第l个检测距离单元两侧的保护单元个数，可以取G＝2。

降维STAP的自适应权为：

$W_i={\mathrm{\μ}}_i{R}_i^{-1}{S}_i---\left(17\right)$

式中S_{m_i}为待检测目标导引矢量S_t经3DT方法降维变换后对应第i个检测多普勒单元的输出信号，为归一化系数。

综上，用于自适应权值估计的相邻距离单元经主瓣杂波配准后其距离空变性得到了显著改善，因此降维STAP处理器对检测单元的主瓣杂波抑制性能也相应提高。

表1雷达系统仿真参数

图5（a）和图5（b）分别给出了主瓣杂波配准前后各距离单元主瓣杂波空时频谱的中心位置。如图5（a）所示，由于非正侧视阵雷达杂波谱的距离空变性，各距离单元主瓣杂波频谱中心随距离发生迁移变换。采用上述方法经二维自适应配准后，如图5（b）所示各距离单元主瓣杂波频谱中心位于相同位置。

降维STAP由相邻距离单元估计检测单元的自适应权值。因此各距离单元二维空时谱分布越一致，其杂波距离非平稳性越小，降维STAP改善因子的凹口相应变窄。这里采用前述介绍的多普勒单元空域稀疏重构估计各距离单元的高分辨率二维空时谱。图6(a)中是未配准补偿前第301和350距离单元的二维空时谱，图6(b)为采用提出的方案进行主瓣杂波配准后第301和350距离单元的二维空时谱。相比图6(a)，配准后主瓣杂波区多普勒频谱带宽明显减小，因此估计的降维STAP权值相应具有更好的慢动目标检测性能。

定义改善因子（IF）为输出信杂噪比与输入信杂噪比的比值。图7分别给出了以第350个距离单元为中心，进行配准计算的改善因子曲线。计算结果表明：对各距离单元进行主瓣杂波配准后，有效改善了杂波谱距离空变性，主瓣杂波扩散区（取杂波中心多普勒单元前后12个多普勒单元进行统计），改善因子平均提高了约18dB。仿真参数下，本发明研究的主瓣杂波高效自适应配准算法运算量仅为降维STAP运算量的10%，运算效率显著优于MVDR谱估计。

上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (3)

1.一种基于主瓣杂波配准的机载雷达杂波自适应抑制方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤一、主瓣杂波多普勒频率估计，具体为：

设定机载雷达阵列天线为N个阵元的一维线阵，在一次相干积累时间内发射K个脉冲，由天线主波束指向决定主瓣杂波多普勒频率；

首先对各阵元的输出信号进行数字波束形成，得到接收和波束；

设定接收和波束权值为W_Σ，将第l个距离单元的接收信号逐脉冲排列，即：

$X_l^0=[S_{l\_1},S_{l\_2}...S_{l\_K}{]}_{N\×K}---\left(1\right)$

式中，S_{l_i}为上述距离单元在第i个脉冲各阵元接收信号矢量，i=1、2、3...K，和波束输出信号Σ_l为：

${\mathrm{\Σ}}_l=W_{\mathrm{\Σ}}{X}_l^0---\left(2\right)$

经发射、接收波束天线方向图双程调制后，对和波束信号Σ_l进行快速傅里叶变换：

$D_l={\mathrm{\Σ}}_l{F}_D^H=[D_{l\_1},D_{l\_2}...D_{l\_K}]---\left(3\right)$

式中，F_D为FFT变换矩阵，D_{l_k}为该距离单元第k个多普勒单元和波束输出信号，最大输出的多普勒单元对应主瓣杂波的多普勒频率，H表示转置；

步骤二、主瓣杂波空间频率估计，具体为：

得到主瓣杂波的多普勒频率后，主瓣杂波空间频率对最大多普勒单元输出信号进行空域稀疏重构：

${\widehat{\mathrm{\σ}}}_{d\max \_l}=\arg \min {\left|\right|{\mathrm{\σ}}_{d\max \_l}\left|\right|}_1$

（4）

s.t.||A_{l_max}-M_sσ_{dmax_l}||₂≤ε_i

式中，||·||₁为l₁范数运算，||·||₂为l₂范数运算，M_s为由空域导引矢量构成的一组超完备基，A_{l_max}为第l个距离单元最大多普勒单元输出信号，σ_{dmax_l}为第l个距离单元主瓣杂波最大多普勒单元在空间频率域的幅度分布，ε_i为允许误差；

采用重心融合法提高对主瓣杂波空间频率的估计精度：

${\stackrel{\‾}{f}}_s=(\underset{j=1}{\overset{N_J}{\mathrm{\Σ}}}{\widehat{\mathrm{\σ}}}_{d\max \_l,j}\×f_{s,j})/\underset{j=1}{\overset{N_J}{\mathrm{\Σ}}}{\widehat{\mathrm{\σ}}}_{d\max \_l,j}---\left(5\right)$

式中，N_J为对第l个距离单元的最大多普勒单元A_{l_max}进行稀疏重构后获得的主瓣杂波散射单元个数；f_s,j为对A_{l_max}进行稀疏重构获得的第j个主瓣杂波散射单元的空间频率，为对A_{l_max}进行稀疏重构获得的空间频率为f_s,j的第j个主瓣杂波散射单元的幅度值；

步骤三、主瓣杂波二维自适应配准，具体为：

将用于STAP权值计算的相邻距离单元以检测距离单元的主瓣杂波为基准，分别进行二维自适应配准：

设定以第l个检测距离单元为基准，其主瓣杂波的频谱中心为(f_s,l，f_d,l），第m个相邻距离单元主瓣杂波频谱中心为(f_s,m，f_d,m），则这两个距离单元主瓣杂波谱的多普勒频率偏移Δf_d,m和空间频率偏移Δf_s,m分别为：

Δf_d,m＝f_d,m-f_d,l （6）

Δf_s,m＝f_s,m-f_s,l （7）

第m个相邻距离单元的主瓣杂波多普勒频率补偿因子T_t,m和空间频率补偿因子T_s,m分别为：

T_t,m＝[1 exp(j2πΔf_d,m/f_r)…exp(j2π(K-1)Δf_d,m/f_r)]^T （8）

T_s,m＝[1 exp(j2πΔf_s,m)…exp(j2π(N-1)Δf_s,m)] （9）式中，f_r为脉冲重复频率；

第m个相邻距离单元逐脉冲排列的接收信号经主瓣杂波配准后，其输出信号C_m为：

$C_m=T_{s,m}{X}_m^0{T}_{t,m}---\left(10\right)$

步骤四、降维STAP抑制杂波，具体为：

设定第l个检测距离单元的待检测目标的空时导引矢量为

$S_{\mathrm{\θ},f_0}=S_{\mathrm{\θ}}\⊗S_{f_0}---\left(11\right)$

式中，为空域导引矢量，为时域导引矢量，d为阵元方位向间距，λ为雷达波长，f₀为目标多普勒频率，θ为目标方位入射角，T为雷达脉冲重复间隔，为Kronecker积；

降维STAP处理器采用多普勒3通道联合自适应处理方法，先将各阵元接收信号通过FFT由时域变换到多普勒域，然后联合待检测目标所在多普勒单元及两侧相邻多普勒单元进行自适应处理；

3通道联合自适应处理方法的自适应处理自由度为3N个距离单元，因此对第i个检测多普勒单元而言，对第l个检测距离单元采用邻近6N个距离单元以进行主瓣杂波配准后的距离单元样本来估计降维后的杂噪协方差矩阵R_i，即：

$R_i=[\underset{m=l-G-3N}{\overset{l-G-1}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{m\_i}{C}_{m\_i}^H+\underset{i=l+G+1}{\overset{l+G+3N}{\mathrm{\Σ}}}{G}_{m\_i}{G}_{m\_i}^H]/6N---\left(12\right)$

其中，C_{m_i}为相邻第m个距离单元经3DT方法降维变换后第i个多普勒单元而言输出信号矢量，G为第l个检测距离单元两侧的保护单元个数；

降维STAP的自适应权值为：

$W_i={\mathrm{\μ}}_i{R}_i^{-1}{S}_i---\left(13\right)$

式中，S_i为待检测目标导引矢量经多普勒3通道联合自适应处理方法降维变换后对应第i个检测多普勒单元的输出信号，为归一化系数。

2.如权利要求1所述的一种基于主瓣杂波配准的机载雷达杂波自适应抑制方法，其特征在于：所述步骤一中，脉冲数K大于阵元数N。

3.如权利要求1所述的一种基于主瓣杂波配准的机载雷达杂波自适应抑制方法，其特征在于：在所述步骤四中，第l个检测距离单元两侧的保护单元个数G的取值为2。