CN105403864A - 基于改进斜投影的二维船载高频地波雷达海杂波抑制方法 - Google Patents

Abstract

本发明是基于改进斜投影的二维船载高频地波雷达海杂波抑制方法，属于杂波抑制领域。本发明针对正交投影算法和斜投影算法海杂波抑制效果差的问题，进而提出基于改进斜投影的二维船载高频地波雷达海杂波抑制方法。本发明方法包括：步骤一：对任一天线阵元的高频地波雷达回波基带信号数据进行距离变换和多普勒变换形成距离单元数据和多普勒单元数据；步骤二：利用步骤一得到的数据，对任一距离单元和任一天线阵元进行多普勒域海杂波抑制；步骤三：利用步骤二得到的数据，对任一距离单元和任一多普勒单元的天线阵元数据进行斜投影处理抑制海杂波。本发明用于海杂波的抑制。

Description

基于改进斜投影的二维船载高频地波雷达海杂波抑制方法

技术领域

本发明涉及杂波抑制领域，具体涉及基于改进斜投影的二维船载高频地波雷达海杂波抑制方法。

背景技术

船载高频地波雷达对海面目标和低空目标具有超视距检测和跟踪的能力，船载高频地波雷达能够对海面目标和低空目标起到早期预警的作用。船载高频地波雷达主要作用在于海岸监测和低空防卫，而微波雷达和天波雷达难以实现海岸监测和低空防卫。

船载高频地波雷达具备更好的机动性和生存能力。随着平台的运动，一阶海杂波频谱展宽明显，当平台慢速运动时，两条一阶海杂波频率谱线展宽成两个通带；当平台快速运动时，两条一阶海杂波频率谱线融合成一个通带。对于位于一阶海杂波展宽普中的目标很难被检测。

目前，船载高频地波雷达海杂波抑制方面的研究比较有限。其中，正交投影算法OW是一种比较有效的基于一阶海杂波的空时分布的海杂波抑制方法。然而，当目标和一阶海杂波位于同一主瓣之内时，存在目标增益损失，而由于船载平台天线孔径有限，存在方位分辨率差的问题，使得目标和一阶海杂波位于同一主瓣的情况普遍存在。斜投影算法OP的提出克服正交投影的缺陷，对于特定的多普勒频率，斜投影算法能够在空域一阶海杂波位置形成很窄的凹口，解决了目标增益损失的问题。但是，正交投影和斜投影方法都只是在空域进行海杂波抑制，海杂波抑制性能有限。传统空时自适应处理方法是二维的处理方法，海杂波抑制性能得到改善，但是传统空时自适应处理方法的计算量相当大。为了解决传统空时自适应处理算法计算量大的问题，降维的空时自适应处理算法JDL(jointdomainlocalizedadaptiveprocessing)被提出，但是由于船载高频地波雷达比较差的方位分辨率和比较大的海杂波协方差矩阵估计误差，特定方位的海杂波抑制很有限，而且JDL算法的目标方位估计不准。

发明内容

本发明针对正交投影算法和斜投影算法海杂波抑制效果差的问题，进而提出基于改进斜投影的二维船载高频地波雷达海杂波抑制方法。本发明基于改进斜投影的二维船载高频地波雷达海杂波抑制方法按照以下步骤来实现：

步骤一：对任一天线阵元的高频地波雷达回波基带信号数据进行距离变换和多普勒变换形成距离单元数据和多普勒单元数据；

步骤二：利用步骤一得到的数据，对任一距离单元和任一天线阵元进行多普勒域海杂波抑制；

步骤三：利用步骤二得到的数据，对任一距离单元和任一多普勒单元的天线阵元数据进行斜投影处理抑制海杂波。

发明有益效果

1、本发明基于改进斜投影IOP的二维海杂波抑制方法与现有技术正交投影OW海杂波抑制方法和斜投影OP海杂波抑制方法相比，本发明方法增加了在多普勒域进行海杂波抑制，实现了在多普勒域和空域的二维级联处理，具有更好的海杂波抑制效果；

2、本发明基于改进斜投影IOP的二维海杂波抑制法，；对于目标和一阶海杂波在同一主瓣的情况，相比正交投影OW海杂波抑制方法，改进斜投影IOP方法不存在目标增益损失，海杂波抑制效果更好。

附图说明

图1为多普勒单元示意图；其中，LPR(localisedprocessingregion)是围绕一个感兴趣的信号点构成的长度为η_d个多普勒单元的局部处理域；

图2为95°目标方位正交投影OW、斜投影OP、改进斜投影IOP三种海杂波抑制方法的多普勒结果对比图。

具体实施方式

具体实施方式一、本实施方式基于改进斜投影的二维船载高频地波雷达海杂波抑制方法按照以下步骤来实现：

步骤一：对任一天线阵元的高频地波雷达回波基带信号数据进行距离变换和多普勒变换形成距离单元数据和多普勒单元数据；

步骤二：利用步骤一得到的数据，对任一距离单元和任一天线阵元进行多普勒域海杂波抑制；

步骤三：利用步骤二得到的数据，对任一距离单元和任一多普勒单元的天线阵元数据进行斜投影处理抑制海杂波。

具体实施方式二、本实施方式与具体实施方式一不同，其特征在于，所述的步骤二利用步骤一得到的数据，对任一距离单元和任一天线阵元进行多普勒域海杂波抑制；

对任一距离单元r，任一天线阵元n∈{1,2，···，N}，其中，N代表最大的天线阵元标号，任一多普勒频率f₀处海杂波抑制公式如下：

$y_n\left(f_0\right)=\left(w_n^H{x}_{LPRn}\right)/\sqrt{\left|w_n^H{s}_0\right|}---\left(1\right)$

其中，

$w_n=R_n^{-1}{s}_0---\left(2\right)$

R_n＝x_LPRnx_LPRn ^H(3)

x_LPRn＝T^Hx_n(4)

x_n＝[x_n1···x_nM]^T(5)

T＝[h⊙s_t(f_-1),h⊙s_t(f₀),h⊙s_t(f₁)](6)

s₀＝T^Hs_t(f₀)(7)

$s_t\left(f_0\right)=e^{j2{\mathrm{\πf}}_0{T}_r{\[0,1,\·\·\·,M-1\]}^T}---\left(8\right)$

其中，公式(1)中y_n(f₀)代表多普勒频率f₀处的多普勒域海杂波抑制结果，其中，n代表天线阵元的标号，w_n是多普勒域海杂波抑制的自适应权向量，其中，n代表天线阵元的标号，上角标H是矩阵的共轭转置，x_LPRn是LPR的长度为η_d的海杂波多普勒单元向量，其中，LPR是围绕一个感兴趣的信号点构成内长度为η_d个多普勒单元的局部处理域，s₀是LPR中自适应处理导向矢量；公式(2)中R_n是距离单元r处海杂波的协方差矩阵；公式(4)中x_n是时间采样向量，其中，n代表天线阵元的标号，T是雷达信号被转换到LPR的转换矩阵；公式(5)中M是相参积累周期数，上角标T是矩阵的转置；公式(6)中h是M×1的汉宁窗，f_-1、f₀、f₁是LPR内相邻多普勒单元对应的多普勒频率，多普勒频率等于多普勒单元乘以频率分辨率，多普勒域包含所有多普勒频率，s_t(f₀)是频率为f₀的时间导向矢量，⊙表示哈达玛乘积；公式(8)中T_r是雷达脉冲重复周期，j²＝-1。

具体实施方式三、本实施方式与具体实施方式二不同，其特征在于，所述的步骤三利用步骤二得到的数据，对任一距离单元和任一多普勒单元的天线阵元数据进行斜投影处理抑制海杂波如公式(9)；

对任一距离单元r和任一多普勒频率f₀的天线阵元数据进行斜投影处理抑制海杂波；

其中，

y(f₀)＝[[y₁(f₀),y₂(f₀)···y_N(f₀)]]^T(10)

其中，公式(9)中y(f₀)是任一距离单元r的多普勒域海杂波抑制结果，w1(f₀)是多普勒频率f₀处斜投影算法的权向量；公式(10)中y_N(f₀)代表第N个天线阵元，在多普勒频率f₀处的海杂波抑制结果，N≥1；设多普勒频率f₀处对应的一阶海杂波方位角是公式(11)中P^⊥＝(E_N-j₁j₁ ^H/j₁ ^Hj₁)是一阶海杂波的正交投影矩阵，其中，E_N是N×N的单位阵，公式(12)中是扫描向量，的范围是[0,π]，d是相邻天线阵元间距，λ是雷达波长。

实施例

为了验证改进斜投影IOP算法的有效性，利用实测数据，将改进斜投影IOP算法与正交投影OW和斜投影OP算法进行对比实验如图2。

实测数据来源于实际的船载雷达平台，真实目标的方位是95°，多普勒频率是-0.2044Hz，多普勒频率-0.2044Hz对应的一阶海杂波方位约为80°。η_d取3，海杂波协方差矩阵R_n通过样本进行估计，对于天线阵元n，R_n可通过对感兴趣距离单元左右相邻的距离单元数据取平均值进行估计，距离变换时，目标信息主要占据邻近的3个距离单元，通过样本估计R_n时，在感兴趣距离单元左右各保留一个距离警戒单元。

天线方位分辨率约为30°，实际的目标和一阶海杂波位于同一主瓣之内。通过实测数据文件比较改进斜投影IOP算法、正交投影OW算法、斜投影OP算法在多普勒域的海杂波抑制结果如图2。

海杂波抑制效果通过输出信杂噪比SCNR_out(outputsignal-to-clutter-noiseratio)进行比较，如式(15)

${\mathrm{SCNR}}_{out}=-\frac{1}{K}\underset{n=-L/2}{\overset{-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{K/2}{\mathrm{\Σ}}}{A}_n---\left(15\right)$

其中，K是所用数据窗的长度，A₀代表目标位置的幅度，A_n代表海杂波的幅度。

根据输出的信杂噪比判断三种算法的优劣，利用式(15)，由图2可以看出：改进斜投影IOP的二维海杂波抑制方法性能最好；对于目标和一阶海杂波在同一主瓣的情况，相比正交投影OW海杂波抑制方法，改进斜投影IOP方法不存在目标增益损失，海杂波抑制效果更好。

Claims (3)

1.基于改进斜投影的二维船载高频地波雷达海杂波抑制方法，其特征在于，所述的基于改进斜投影的二维船载高频地波雷达海杂波抑制方法按照以下步骤来实现：

步骤一：对任一天线阵元的高频地波雷达回波基带信号数据进行距离变换和多普勒变换形成距离单元数据和多普勒单元数据；

步骤二：利用步骤一得到的数据，对任一距离单元和任一天线阵元进行多普勒域海杂波抑制；

步骤三：利用步骤二得到的数据，对任一距离单元和任一多普勒单元的天线阵元数据进行斜投影处理抑制海杂波。

2.根据权利要求1基于改进斜投影的二维船载高频地波雷达海杂波抑制方法，其特征在于，所述的步骤二利用步骤一得到的数据，对任一距离单元和任一天线阵元进行多普勒域海杂波抑制；

对任一距离单元r，任一天线阵元n∈{1,2，···，N}，其中，N代表最大的天线阵元标号，任一多普勒频率f₀处海杂波抑制公式如下：

$y_n\left(f_0\right)=\left(w_n^H{x}_{LPRn}\right)/\sqrt{\left|w_n^H{s}_0\right|}---\left(1\right)$

其中，

$w_n=R_n^{-1}{s}_0---\left(2\right)$

R_n＝x_LPRnx_LPRn ^H(3)

x_LPRn＝T^Hx_n(4)

x_n＝[x_n1···x_nM]^T(5)

T＝[h⊙s_t(f_-1),h⊙s_t(f₀),h⊙s_t(f₁)](6)

s₀＝T^Hs_t(f₀)(7)

$s_t\left(f_0\right)=e^{j2{\mathrm{\πf}}_0{T}_r{\[0,1,...,M-1\]}^T}---\left(8\right)$

其中，公式(1)中y_n(f₀)代表多普勒频率f₀处的多普勒域海杂波抑制结果，其中，n代表天线阵元的标号，w_n是多普勒域海杂波抑制的自适应权向量，其中，n代表天线阵元的标号，上角标H是矩阵的共轭转置，x_LPRn是LPR内长度为η_d的海杂波多普勒单元向量，其中，LPR是围绕一个感兴趣的信号点构成的长度为η_d个多普勒单元的局部处理域，s₀是LPR中自适应处理导向矢量；公式(2)中R_n是距离单元r处海杂波的协方差矩阵；公式(4)中x_n是时间采样向量，其中，n代表天线阵元的标号，T是雷达信号被转换到LPR的转换矩阵；公式(5)中M是相参积累周期数，上角标T是矩阵的转置；公式(6)中h是M×1的汉宁窗，f_-1、f₀、f₁是LPR内相邻多普勒单元对应的多普勒频率，多普勒频率等于多普勒单元乘以频率分辨率，多普勒域包含所有多普勒频率，s_t(f₀)是频率为f₀的时间导向矢量，⊙表示哈达玛乘积；公式(8)中T_r是雷达脉冲重复周期，j²＝-1。

3.根据权利要求2基于改进斜投影的二维船载高频地波雷达海杂波抑制方法，其特征在于，所述的步骤三利用步骤二得到的数据，对任一距离单元和任一多普勒单元的天线阵元数据进行斜投影处理抑制海杂波如公式(9)；

对任一距离单元r和任一多普勒频率f₀的天线阵元数据进行斜投影处理抑制海杂波；

其中，

y(f₀)＝[y₁(f₀),y₂(f₀)···y_N(f₀)]^T(10)

其中，公式(9)中y(f₀)是任一距离单元r的多普勒域海杂波抑制结果，w1(f₀)是多普勒频率f₀处斜投影算法的权向量；公式(10)中y_N(f₀)代表第N个天线阵元，在多普勒频率f₀处的海杂波抑制结果，N≥1；设多普勒频率f₀处对应的一阶海杂波方位角是公式(11)中P^⊥＝(E_N-j₁j₁ ^H/j₁ ^Hj₁)是一阶海杂波的正交投影矩阵，其中，E_N是N×N的单位阵，公式(12)中是扫描向量，的范围是[0,π]，d是相邻天线阵元间距，λ是雷达波长。