CN106338723B - 一种基于互质脉冲重复间隔的空时自适应处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于雷达信号处理与阵列信号处理技术领域，提供了一种基于互质脉冲重复间隔的空时自适应处理方法及装置，所述方法包括：步骤S1，接收利用互质方式发射的脉冲，并利用接收脉冲之间的延时来构造虚拟脉冲Ps；步骤S2，根据构造的虚拟脉冲来构造虚拟快拍xv；步骤S3，利用构造的虚拟快拍来估计杂波加噪声的协方差矩阵RCPRI‑SMI；步骤S4，利用得到的协方差矩阵设计空时滤波器来进行杂波抑制；本发明提供的方法及装置，可以在一定程度上解决距离和多普勒模糊，并且可以提高抗电子干扰的能力，同时能够提高系统的灵活度。
Description
技术领域
本发明属于雷达信号处理与阵列信号处理技术领域，尤其涉及一种基于互质脉冲重复间隔的空时自适应处理方法及装置。
背景技术
动目标显示(MTI)是一个著名的在脉冲多普勒机载雷达中用于杂波抑制的线性滤波器。通常，它发送具有恒定的脉冲重复间隔(PRI)的脉冲，并利用目标和杂波之间多普勒频率的差异来检测目标。然而，MTI仅在多普勒域进行杂波抑制，当目标由于杂波的多普勒频谱扩散而遮蔽时，会导致遭受性能的下降。不同于MTI，空时自适应处理(STAP)可以在多普勒域和空间域的同时进行杂波抑制，是在强杂波环境下对小型的或者慢速的目标进行检测的有效工具。
而传统的STAP方法大部分都采用均匀发射的方式，然后，对于均匀脉冲发射的方式，它存在一些固有的缺陷：(1)造成距离和多普勒模糊；(2)限制抗电子干扰的能力；(3)导致较高的采样率。而对于非均匀脉冲发射的方式，例如发射具有随机PRI的非均匀脉冲，然而，随机PRI在实际雷达系统中无法实现真正的随机性，因此在实际应用过程中会有一定的局限性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于互质脉冲重复间隔的空时自适应处理方法，旨在实现杂波抑制，并进而实现目标的检测。
本发明提供了一种基于互质脉冲重复间隔的空时自适应处理方法，包括：
步骤S1，接收以互质发射方式发射的脉冲，并利用接收脉冲之间的延时来构造虚拟脉冲Ps；
步骤S2，根据构造的虚拟脉冲Ps来构造虚拟快拍xv；
步骤S3，利用构造的虚拟快拍来估计杂波加噪声的协方差矩阵RCPRI-SMI；
步骤S4，利用得到的协方差矩阵设计空时滤波器来进行杂波抑制。
进一步地，所述步骤S1中，所述以互质发射方式发射的脉冲中，脉冲的发射时刻的集合满足下述三种方式中的一种：
方式一，脉冲的互质发射时刻由一对互质子脉冲对决定，其中，第一子脉冲序列发射脉冲间隔为N1T的N2个均匀脉冲，第二子脉冲序列发射脉冲间隔为N2T的N1个均匀脉冲；其中，N1和N2是一组互质数对；上述两个子脉冲序列共用第一个发射时刻，采用该互质发射方式共发射的脉冲数N3满足：N3＝N1+N2-1；这种互质发射方式对应的发射时刻的集合为：
S＝{nN1T,0≤n≤N2-1}∪{mN2T,0≤m≤N1-1}；
方式二，脉冲的互质发射时刻由一对互质子脉冲对决定，其中，第一子脉冲序列发射脉冲间隔为N'T的N2个均匀脉冲，其中，N1＝r*N'，r为引入的压缩系数，r和N'是两个正的整数；第二子脉冲序列发射脉冲间隔为N2T的N1个均匀脉冲；上述两个子脉冲序列共用第一个发射时刻，采用该互质发射方式共发射的脉冲数N3满足：N3＝N1+N2-1；这种互质发射方式对应的发射时刻的集合为：
S＝{nN'T,0≤n≤N2-1}∪{mN2T,0≤m≤N1-1}；
方式三，脉冲的互质发射时刻由一对互质子脉冲对决定，其中，第一子脉冲序列发射脉冲间隔为N'T的N2个均匀脉冲，第二子脉冲序列发射脉冲间隔为N2T的N1-1个均匀脉冲；第一子脉冲序列发射完毕，间隔时间为LT后，再发射第二子脉冲序列，其中，L≥min{N',N2}；采用该互质发射方式共发射的脉冲数N3满足：N3＝N1+N2-1；这种互质发射方式对应的发射时刻的集合为：
S＝{nN'T,0≤n≤N2-1}∪{(N2-1)N'T+LT+mN2T,0≤m≤N1-2}。
进一步地，所述步骤S1中，所述虚拟脉冲Ps满足：
Ps＝{z|z＝|f-g|,f∈S,g∈S}，
其中，S是互质发射方式对应的发射时刻的集合，f和g是接收脉冲的时刻，z是构造的虚拟脉冲的时刻；
若假设接收到的脉冲数是N3个，并且对应的可构造出的虚拟脉冲数是N4个，则将相应的虚拟脉冲的时刻表示为
进一步地，所述步骤S2中，所述虚拟快拍xv满足：
xv＝xvt+xvc+n；
其中，xvt、xvc、n分别代表目标的虚拟快拍、杂波的虚拟快拍、噪声；
而，
其中，κt代表目标的复幅度，vvt(ΘT,fT)代表由虚拟脉冲Ps构造出来的总的目标导向矢量，bv(fT)代表目标的虚拟时域导向矢量，a(ΘT)代表目标的空域导向矢量；
并且，虚拟时域导向矢量为：
空域导向矢量为：
其中，fT＝2vt/λc，代表目标的时域频率，代表目标的空域频率，vt为目标相对于雷达的径向速度，λc代表波长，d代表阵元之间的距离，φ为目标的到达角，M为接收机的阵元个数；
而，
其中，Nr和Nc分别表示杂波环和杂波块的个数，αi,k代表第i个杂波环中的第k个杂波块的随机复幅度，bv(fi,k)代表第i个杂波环中的第k个杂波块的虚拟时域导向矢量，a(Θi,k)代表第i个杂波环中的第k个杂波块的空域导向矢量；
而和分别是第i个杂波块的多普勒频率和空域频率，va是平台速度，φi是第i个杂波块的到达角；
所述步骤S3中，所述协方差矩阵RCPRI-SMI满足：
其中，代表第j个训练样本，G代表训练样本的个数。
进一步地，所述步骤S4中，所述空时滤波器的设计的准则是使输出信干噪比最大，描述为：
其中，R是杂波加噪声的协方差矩阵，vvt是目标的导向矢量；
进而得到最优滤波器的设计公式：
wopt＝μR-1vvt(ΘT,fT)
其中，μ＝((vvt(ΘT,fT))HR-1vvt(ΘT,fT))-1；
根据所述步骤S3中得到的RCPRI-SMI，并结合最优滤波器的设计公式得到权矢量的计算公式：
其中，CPRI-SMI为基于互质脉冲的采样矩阵求逆的STAP滤波器方法。
本发明还提供了一种基于互质脉冲重复间隔的空时自适应处理装置，包括：
虚拟脉冲构造模块，用于接收以互质发射方式发射的脉冲，并利用接收脉冲之间的延时来构造虚拟脉冲Ps；
虚拟快拍构造模块，用于根据构造的虚拟脉冲Ps来构造虚拟快拍xv；
协方差矩阵估计模块，用于利用构造的虚拟快拍来估计杂波加噪声的协方差矩阵RCPRI-SMI；
空时滤波器设计模块，用于利用得到的协方差矩阵设计空时滤波器来进行杂波抑制。
进一步地，所述虚拟脉冲构造模块中，以互质发射方式发射脉冲的发射时刻的集合满足下述三种方式中的一种：
方式一，脉冲的互质发射时刻由一对互质子脉冲对决定，其中，第一子脉冲序列发射脉冲间隔为N1T的N2个均匀脉冲，第二子脉冲序列发射脉冲间隔为N2T的N1个均匀脉冲；其中，N1和N2是一组互质数对；上述两个子脉冲序列共用第一个发射时刻，采用该互质发射方式共发射的脉冲数N3满足：N3＝N1+N2-1；这种互质发射方式对应的发射时刻的集合为：
S＝{nN1T,0≤n≤N2-1}∪{mN2T,0≤m≤N1-1}；
方式二，脉冲的互质发射时刻由一对互质子脉冲对决定，其中，第一子脉冲序列发射脉冲间隔为N'T的N2个均匀脉冲，其中，N1＝r*N'，r为引入的压缩系数，r和N'是两个正的整数；第二子脉冲序列发射脉冲间隔为N2T的N1个均匀脉冲；上述两个子脉冲序列共用第一个发射时刻，采用该互质发射方式共发射的脉冲数N3满足：N3＝N1+N2-1；这种互质发射方式对应的发射时刻的集合为：
S＝{nN'T,0≤n≤N2-1}∪{mN2T,0≤m≤N1-1}；
方式三，脉冲的互质发射时刻由一对互质子脉冲对决定，其中，第一子脉冲序列发射脉冲间隔为N'T的N2个均匀脉冲，第二子脉冲序列发射脉冲间隔为N2T的N1-1个均匀脉冲；第一子脉冲序列发射完毕，间隔时间为LT后，再发射第二子脉冲序列，其中，L≥min{N',N2}；采用该互质发射方式共发射的脉冲数N3满足：N3＝N1+N2-1；这种互质发射方式对应的发射时刻的集合为：
S＝{nN'T,0≤n≤N2-1}∪{(N2-1)N'T+LT+mN2T,0≤m≤N1-2}。
进一步地，所述虚拟脉冲构造模块中，所述虚拟脉冲Ps满足：
Ps＝{z|z＝|f-g|,f∈S,g∈S}，
其中，S是互质发射方式对应的发射时刻的集合，f和g是接收脉冲的时刻，z是构造的虚拟脉冲的时刻；
若假设接收到的脉冲数是N3个，并且对应的可构造出的虚拟脉冲数是N4个，则将相应的虚拟脉冲的时刻表示为
进一步地，所述虚拟快拍构造模块中，所述虚拟快拍xv满足：
xv＝xvt+xvc+n；
其中，xvt、xvc、n分别代表目标的虚拟快拍、杂波的虚拟快拍、噪声；
而，
其中，κt代表目标的复幅度，vvt(ΘT,fT)代表由虚拟脉冲Ps构造出来的总的目标导向矢量，bv(fT)代表目标的虚拟时域导向矢量，a(ΘT)代表目标的空域导向矢量；
并且，虚拟时域导向矢量为：
空域导向矢量为：
其中，fT＝2vt/λc，代表目标的时域频率，代表目标的空域频率，vt为目标相对于雷达的径向速度，λc代表波长，d代表阵元之间的距离，φ为目标的到达角，M为接收机的阵元个数；
而，
其中，Nr和Nc分别表示杂波环和杂波块的个数，αi,k代表第i个杂波环中的第k个杂波块的随机复幅度，bv(fi,k)代表第i个杂波环中的第k个杂波块的虚拟时域导向矢量，a(Θi,k)代表第i个杂波环中的第k个杂波块的空域导向矢量；
而和分别是第i个杂波块的多普勒频率和空域频率，va是平台速度，φi是第i个杂波块的到达角；
所述协方差矩阵估计模块中，所述协方差矩阵RCPRI-SMI满足：
其中，代表第j个训练样本，G代表训练样本的个数。
进一步地，所述空时滤波器设计模块中，所述空时滤波器的设计的准则是使输出信干噪比最大，描述为：
其中，R是杂波加噪声的协方差矩阵，vvt是目标的导向矢量；
进而得到最优滤波器的设计公式：
wopt＝μR-1vvt(ΘT,fT)
其中，μ＝((vvt(ΘT,fT))HR-1vvt(ΘT,fT))-1；
根据所述步骤S3中得到的RCPRI-SMI，并结合最优滤波器的设计公式得到权矢量的计算公式：
其中，CPRI-SMI为基于互质脉冲的采样矩阵求逆的STAP滤波器方法。
本发明与现有技术相比，有益效果在于：本发明提供的一种基于互质脉冲重复间隔的空时自适应处理方法及装置，采用互质发射方式来发射脉冲，通过接收回波并利用接收脉冲之间的延时来构造虚拟脉冲，进而形成虚拟快拍，再利用虚拟快拍来估计杂波和噪声的协方差矩阵，从而设计出空时滤波器来进行杂波抑制，并进而实现目标检测。本发明相较于现有的均匀发射方式，具有如下优势：
1、降低了发射的脉冲数量，能在相同的脉冲相干处理间隔内(CPI)发射其它雷达波形或者同时观测多个角度有效提高了雷达时间维的复用能力；
2、在相同的脉冲数量下，能有效提高多普勒分辨能力；
3、在相同的发射时长下，能够在保持性能的情况下有效地降低发射的脉冲个数，节省能量；
4、雷达波形的低截获能力、抗干扰能力更强；
5、具有一定的解多普勒模糊能力等。
附图说明
图1(a)是本发明实施例提供的均匀发射方式的示意图；
图1(b)是本发明实施例提供的传统互质PRI结构的示意图；
图1(c)是图1(b)所示的传统互质PRI结构对应的真实发射时刻的示意图；
图2是本发明实施例提供的互质PRI结构1的示意图；
图3是本发明实施例提供的互质PRI结构2的示意图；
图4是本发明实施例提供的一种基于互质脉冲重复间隔的空时自适应处理方法的实现流程示意图；
图5(a)是本发明实施例提供的采用均匀发射方式发射相同脉冲个数时，对应的自适应方向图；
图5(b)是本发明实施例提供的采用互质PRI结构1发射相同脉冲个数时，对应的自适应方向图；
图5(c)是本发明实施例提供的采用互质PRI结构2发射相同脉冲个数时，对应的自适应方向图；
图6是本发明实施例提供的发射相同脉冲个数时，采用均匀发射方式和互质发射方式的SINR性能对比示意图；
图7(a)是本发明实施例提供的采用均匀发射方式发射相同时长的情形时，对应的自适应方向图；
图7(b)是本发明实施例提供的采用互质PRI结构1发射相同时长的情形时，对应的自适应方向图；
图7(c)是本发明实施例提供的采用互质PRI结构2发射相同时长的情形时，对应的自适应方向图；
图8是本发明实施例提供的发射相同时长的情形时，采用均匀发射方式和互质发射方式的SINR性能对比示意图；
图9是本发明实施例提供的一种基于互质脉冲重复间隔的空时自适应处理装置的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明的主要实现思想为：本发明提供的一种基于互质脉冲重复间隔的空时自适应处理方法及装置，接收利用互质发射方式发射的脉冲，并利用接收脉冲之间的延时来构造虚拟脉冲，然后利用构造的虚拟脉冲来构造虚拟快拍，这个构造的虚拟快拍被用来估计杂波加噪声的协方差矩阵，最后再设计空时滤波器来实现杂波抑制，并进而实现目标的检测。
下面具体介绍这种基于互质脉冲重复间隔的空时自适应处理方法：
与传统机载雷达不同的是：本发明是利用互质发射方式发射脉冲，而传统的机载雷达通常发射的是均匀脉冲，具体地，传统的机载雷达通常发射脉冲重复间隔为T的N个均匀脉冲，设首个脉冲的发射时刻为T0＝0，则第m+1(m＝0,...,M-1)个脉冲的发射时刻为Tm+1＝mT，图1(a)示出了这种均匀发射方式。
如图1所示是均匀发射方式和传统的互质发射方式的对比示意图。在本发明的雷达体系下，我们选择发射非均匀互质的脉冲，典型的互质发射时刻由一对互质子脉冲对决定。正如图1(b)所示为传统的互质发射结构，其中第一子脉冲序列发射脉冲间隔为N1T的N2个均匀脉冲，第二子脉冲序列发射脉冲间隔为N2T的N1个均匀脉冲。假设N1<N2，其中，N1和N2是一组互质数对。由于两个子脉冲序列共用第一个发射时刻，则采用该互质发射方式共发射的脉冲数N3满足：N3＝N1+N2-1。图1(c)显示了这种互质发射方式对应的真实发射时刻。这种互质发射方式的发射时刻满足以下关系式：
S＝{nN1T,0≤n≤N2-1}∪{mN2T,0≤m≤N1-1}
为了描述方便，我们假设对应于互质发射的时刻，其中
下面我们再介绍两种互质PRI结构。在互质PRI结构1中，如图2所示，在第一子脉冲序列中引入压缩系数r，与传统互质PRI结构不同的是，第一子脉冲序列发射脉冲间隔为N'T的N2个脉冲，其中N1＝r*N'，r和N'是两个正的整数；第二子脉冲序列发射脉冲间隔为N2T的N1个均匀脉冲；上述两个子脉冲序列共用第一个发射时刻，采用该互质发射方式共发射的脉冲数N3满足：N3＝N1+N2-1；这种互质发射方式对应的发射时刻的集合为：
S＝{nN'T,0≤n≤N2-1}∪{mN2T,0≤m≤N1-1}。
在互质PRI结构2中，如图3所示，其中，第一子脉冲序列有脉冲间隔为N'T的N2个脉冲，而第二子脉冲序列有脉冲间隔为N2T的N1-1个脉冲。两个子脉冲序列被放置在同一条直线上，它们之间的间隔被设置为LT，即第一子脉冲序列发射完毕后，间隔时间LT后，发射第二子脉冲序列，其中L≥min{N',N2}。通常，我们选取L＝N'+N2。采用该互质发射方式共发射的脉冲数N3满足：N3＝N1+N2-1；这种互质发射方式对应的发射时刻的集合为：
S＝{nN'T,0≤n≤N2-1}∪{(N2-1)N'T+LT+mN2T,0≤m≤N1-2}。
关于互质PRI结构1和互质PRI结构2，通过选择合适的系数r和L，并利用接收脉冲之间的延时可以构造更多的虚拟脉冲。
如果采用如图1(c)所示的传统的互质PRI发射方式，我们能够获得一个N3M×1维的空时快拍x＝xt+xc+n。其中，xt、xc、n分别为目标分量、杂波分量、接收机热噪声分量，M为接收机的阵元个数。目标分量可以表示为：
其中，κt、vt(ΘT,fT)、a(ΘT)、b(fT)分别为目标的复幅度、目标导向矢量、空域导向矢量、时域导向矢量。而空域导向矢量和时域导向矢量可以表示为：
其中，fT＝2vt/λc和分别是目标的时域和空域频率，vt为目标相对于雷达的径向速度，φ为目标的到达角，λc为波长，d为阵元之间的距离。
而杂波分量可以表示为：
其中，Nr和Nc分别表示杂波环和杂波块的个数，αi,k、a(Θi,k)、b(fi,k)分别表示第i个杂波环中的第k个杂波块的随机复幅度、空域导向矢量和时域导向矢量，而和分别是第i个杂波环中的第k个杂波块的多普勒频率和空域频率，va为平台速度，d为阵元之间的距离，φi是第i个杂波块的到达角。
而对于N3M×1维的空时快拍，由于N3<N，因此获得的空时快拍的自由度会远小于采用均匀发射方式获得的自由度，从而会导致后端检测性能的下降。为了提高自由度，我们利用上述三种互质发射结构中的一种来发射脉冲，并接收以互质发射方式发射的脉冲之间的延时来构造虚拟脉冲。
下面具体介绍实现过程，如图4所示：
步骤S1：构造虚拟快拍。
利用上述三种互质发射结构中的一种来发射脉冲，并接收脉冲；特别地，假设第m个和第n个脉冲之间的延时是pm-pn。考虑所有可利用的m和n，其中0≤m≤N2-1和0≤n≤N1-1，我们可以通过下式来获得所有正的虚拟脉冲：
Ps＝{z|z＝|f-g|,f∈S,g∈S}
其中，S是上述三种互质发射方式中任一种方式对应的发射时刻的集合，f和g是接收脉冲的时刻，而z是构造的虚拟脉冲的时刻。假设我们可以通过接收到的N3个脉冲中构造出N4个虚拟脉冲，并且相应的虚拟脉冲的时刻是(其中，分别对应第1个虚拟脉冲的时刻，…，第N4个虚拟脉冲的时刻)，则我们可以构造出一个虚拟快拍xv＝xvt+xvc+n，其中，xvt、xvc、n分别代表目标的虚拟快拍、杂波的虚拟快拍、噪声。
具体地，
进一步地，κt代表目标的复幅度，vvt(ΘT,fT)代表由虚拟脉冲构造出来的总的目标导向矢量，bv(fT)代表目标的虚拟时域导向矢量，a(ΘT)代表目标的空域导向矢量。
并且虚拟时域导向矢量为：
空域导向矢量为：
其中，fT＝2vt/λc，代表目标的时域频率，代表目标的空域频率，vt为目标相对于雷达的径向速度，λc代表波长，d代表阵元之间的距离，φ为目标的到达角，M为接收机的阵元个数。
具体地，
其中，Nr和Nc分别表示杂波环和杂波块的个数，αi,k代表第i个杂波环中的第k个杂波块的随机复幅度，bv(fi,k)代表第i个杂波环中的第k个杂波块的虚拟时域导向矢量，a(Θi,k)代表第i个杂波环中的第k个杂波块的空域导向矢量。
而和分别是第i个杂波块的多普勒频率和空域频率，va是平台速度，φi是第i个杂波块的到达角。
步骤S2：根据构造的虚拟快拍来估计协方差矩阵。
在实际过程中，我们不可能获得真实的杂波加噪声的协方差矩阵。实际中，我们采用采样矩阵求逆算法来估计R:
其中，代表第j个训练样本，j＝1,2...,G；G代表训练样本的个数。
步骤S3：利用得到的协方差矩阵设计STAP滤波器来进行杂波抑制。
空时滤波器设计的准则是使输出信干噪比(SINR)最大，在数学上可以描述为：
其中，w是滤波器的权矢量，R是杂波加噪声的协方差矩阵，vvt是目标的导向矢量。
由Lagrange方法计算得到最优滤波器的设计公式：
wopt＝μR-1vvt(ΘT,fT)
其中，μ＝((vvt(ΘT,fT))HR-1vvt(ΘT,fT))-1。
进一步地，根据所述步骤S2中得到的RCPRI-SMI，并结合最优滤波器的设计公式得到权矢量的计算公式：
其中，我们把基于互质脉冲的采样矩阵求逆的STAP滤波器方法称为CPRI-SMI。
下面将从以下两点分析本发明中新提出的雷达体系的有益效果。首先，考虑发射相同脉冲数的时候，分析互质发射方式的性能；其次，考虑发射相同时长的时候，分析互质发射方式的性能。
1、考虑发射相同脉冲个数的情形：
考虑均匀发射方式和互质发射方式均发射12个脉冲，我们将分析它们的自适应方向图和SINR性能。
如图5所示为自适应方向图，其中，图5(a)均匀发射12个脉冲；图5(b)互质PRI结构1发射12个脉冲，其中，参数满足N1＝6，N2＝7，r＝2；图5(c)互质PRI结构2发射12个脉冲，其中，参数满足N1＝6，N2＝7，r＝2，L＝10。
从图中可以看出，图5(b)和图5(c)的互质发射方式的分辨率要比图5(a)均匀发射的要好。
如图6所示为发射相同脉冲个数时，采用均匀发射方式和互质发射方式的SINR性能对比示意图；以下为图6中英文缩写的含义：
UPRI SMI 12:Uniform Pulse Repetition Interval Sample Matrix Inversion12，发射均匀脉冲重复间隔的脉冲12个，采用采样矩阵求逆的方法；
UPRI Optimum 12:Uniform Pulse Repetition Interval Optimum 12:发射均匀脉冲重复间隔的脉冲12个，采用最优滤波器设计方法；
CPRI(I)Optimum 12:Coprime Pulse Repetition Interval Optimum 12：采用互质发射结构(I)发射互质脉冲重复间隔的脉冲12个，采用最优滤波器设计方法；
CPRI(I)SMI 12:Coprime Pulse Repetition Interval Sample MatrixInversion 12:采用互质发射结构(I)发射互质脉冲重复间隔的脉冲12个，采用采样矩阵求逆的方法；
CPRI(II)SMI 12:Coprime Pulse Repetition Interval Sample MatrixInversion 12:采用互质发射结构(II)发射互质脉冲重复间隔的脉冲12个，采用采样矩阵求逆的方法；
CPRI(II)Optimum 12:Coprime Pulse Repetition Interval Optimum 12：采用互质发射结构(II)发射互质脉冲重复间隔的脉冲12个，采用最优滤波器设计方法；
从图6中可以看出，考虑发射相同的脉冲个数，互质发射方式通过构造虚拟脉冲，从而获得更高互质发射方式，比均匀发射方式具有更高的SINR性能。
2、考虑发射相同时长的情形：
考虑均匀发射方式和互质发射方式均发射64T时长，分析它们的自适应方向图和SINR性能。
如图7所示为自适应方向图，其中，图7(a)均匀发射64个脉冲；图7(b)互质结构1发射16个脉冲，其中，参数满足N1＝6，N2＝11，r＝2；图7(c)互质结构2发射12个脉冲，其中，参数满足N1＝6，N2＝7，r＝2，L＝10。
从图中可以看出，图7(b)和7(c)的互质发射方式的分辨率比图7(a)均匀发射的要差一点，但是相对地，互质发射方式发射远少于均匀发射方式，采用互质PRI结构1和互质PRI结构2，只需要发射16和12个脉冲，而均匀发射情形下，需要发射64脉冲，从而大大地节省了发射功率，同时提高了发射端的系统灵活度。
如图8所示为发射相同时长的情形时，采用均匀发射方式和互质发射方式的SINR性能对比示意图；以下为图8中英文缩写的含义：
UPRI SMI 64:Uniform Pulse Repetition Interval Sample Matrix Inversion64，发射均匀脉冲重复间隔的脉冲64个，采用采样矩阵求逆的方法；
UPRI Optimum 64:Uniform Pulse Repetition Interval Optimum 64:发射均匀脉冲重复间隔的脉冲64个，采用最优滤波器设计方法；
CPRI(I)Optimum 16:Coprime Pulse Repetition Interval Optimum 16：采用互质发射结构(I)发射互质脉冲重复间隔的脉冲16个，采用最优滤波器设计方法；
CPRI(I)SMI 16:Coprime Pulse Repetition Interval Sample MatrixInversion 16:采用互质发射结构(I)发射互质脉冲重复间隔的脉冲16个，采用采样矩阵求逆的方法；
CPRI(II)Optimum 12:Coprime Pulse Repetition Interval Optimum 12：采用互质发射结构(II)发射互质脉冲重复间隔的脉冲12个，采用最优滤波器设计方法；
CPRI(II)SMI 12:Coprime Pulse Repetition Interval Sample MatrixInversion 12:采用互质发射结构(II)发射互质脉冲重复间隔的脉冲12个，采用采样矩阵求逆的方法；
从图8中可以看出，考虑相同发射时长时，互质发射方式的SINR性能和均匀发射方式的差不多，略低于均匀发射方式。
本发明还提供了一种基于互质脉冲重复间隔的空时自适应处理装置，如图9所示，包括：
虚拟脉冲构造模块1，用于接收以互质发射方式发射的脉冲，并利用接收脉冲之间的延时来构造虚拟脉冲Ps；
虚拟快拍构造模块2，用于根据构造的虚拟脉冲Ps来构造虚拟快拍xv；
协方差矩阵估计模块3，用于利用构造的虚拟快拍来估计杂波加噪声的协方差矩阵RCPRI-SMI；
空时滤波器设计模块4，用于利用得到的协方差矩阵设计空时滤波器来进行杂波抑制。
本发明属于机载雷达杂波抑制技术领域，涉及雷达信号处理以及地面运动目标检测，提出了一种基于压缩感知的互质脉冲多普勒阵列雷达体系，通过接收回波来构造虚拟脉冲，并通过构造虚拟快拍来估计杂波加噪声的协方差矩阵，进而设计空时滤波器，最后实现杂波抑制，并进而实现目标检测。与传统的脉冲多普勒雷达相比，由于发射的是稀疏的互质脉冲，从而降低了发射脉冲个数，提高了雷达波形抗截获能力，通过在一个CPI发射多组雷达波形或者同时观测多个角度，提高了雷达时间维的复用能力。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于互质脉冲重复间隔的空时自适应处理方法，其特征在于，包括：
步骤S1，接收以互质发射方式发射的脉冲，并利用接收脉冲之间的延时来构造虚拟脉冲Ps；
步骤S2，根据构造的虚拟脉冲Ps来构造虚拟快拍xv；
步骤S3，利用构造的虚拟快拍来估计杂波加噪声的协方差矩阵RCPRI-SMI；
步骤S4，利用得到的协方差矩阵设计空时滤波器来进行杂波抑制。
2.如权利要求1所述的空时自适应处理方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述以互质发射方式发射的脉冲中，脉冲的发射时刻的集合满足下述三种方式中的一种：
方式一，脉冲的互质发射时刻由一对互质子脉冲对决定，其中，第一子脉冲序列发射脉冲间隔为N1T的N2个均匀脉冲，第二子脉冲序列发射脉冲间隔为N2T的N1个均匀脉冲；其中，N1和N2是一组互质数对；上述两个子脉冲序列共用第一个发射时刻，采用该互质发射方式共发射的脉冲数N3满足：N3＝N1+N2-1；这种互质发射方式对应的发射时刻的集合为：
S＝{nN1T,0≤n≤N2-1}∪{mN2T,0≤m≤N1-1}；
方式二，脉冲的互质发射时刻由一对互质子脉冲对决定，其中，第一子脉冲序列发射脉冲间隔为N'T的N2个均匀脉冲，其中，N1＝r*N'，r为引入的压缩系数，r和N'是两个正的整数；第二子脉冲序列发射脉冲间隔为N2T的N1个均匀脉冲；上述两个子脉冲序列共用第一个发射时刻，采用该互质发射方式共发射的脉冲数N3满足：N3＝N1+N2-1；这种互质发射方式对应的发射时刻的集合为：
S＝{nN'T,0≤n≤N2-1}∪{mN2T,0≤m≤N1-1}；
方式三，脉冲的互质发射时刻由一对互质子脉冲对决定，其中，第一子脉冲序列发射脉冲间隔为N'T的N2个均匀脉冲，第二子脉冲序列发射脉冲间隔为N2T的N1-1个均匀脉冲；第一子脉冲序列发射完毕，间隔时间为LT后，再发射第二子脉冲序列，其中，L≥min{N',N2}；采用该互质发射方式共发射的脉冲数N3满足：N3＝N1+N2-1；这种互质发射方式对应的发射时刻的集合为：
S＝{nN'T,0≤n≤N2-1}∪{(N2-1)N'T+LT+mN2T,0≤m≤N1-2}。
3.如权利要求2所述的空时自适应处理方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述虚拟脉冲Ps满足：
Ps＝{z|z＝|f-g|,f∈S,g∈S}，
其中，S是互质发射方式对应的发射时刻的集合，f和g是接收脉冲的时刻，z是构造的虚拟脉冲的时刻；
若假设接收到的脉冲数是N3个，并且对应的可构造出的虚拟脉冲数是N4个，则将相应的虚拟脉冲的时刻表示为
4.如权利要求3所述的空时自适应处理方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述虚拟快拍xv满足：
xv＝xvt+xvc+n；
其中，xvt、xvc、n分别代表目标的虚拟快拍、杂波的虚拟快拍、噪声；
而，
其中，κt代表目标的复幅度，vvt(ΘT,fT)代表由虚拟脉冲Ps构造出来的总的目标导向矢量，bv(fT)代表目标的虚拟时域导向矢量，a(ΘT)代表目标的空域导向矢量；
并且，虚拟时域导向矢量为：
<mrow>
<msub>
<mi>b</mi>
<mi>v</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
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<mi>f</mi>
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<mn>2</mn>
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</mrow>
</msup>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mi>T</mi>
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</mrow>
空域导向矢量为：
<mrow>
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</msup>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，fT＝2vt/λc，代表目标的时域频率，代表目标的空域频率，vt为目标相对于雷达的径向速度，λc代表波长，d代表阵元之间的距离，φ为目标的到达角，M为接收机的阵元个数；
而，
其中，Nr和Nc分别表示杂波环和杂波块的个数，αi,k代表第i个杂波环中的第k个杂波块的随机复幅度，bv(fi,k)代表第i个杂波环中的第k个杂波块的虚拟时域导向矢量，a(Θi,k)代表第i个杂波环中的第k个杂波块的空域导向矢量；
而和分别是第i个杂波块的多普勒频率和空域频率，va是平台速度，φi是第i个杂波块的到达角；
所述步骤S3中，所述协方差矩阵RCPRI-SMI满足：
<mrow>
<msub>
<mi>R</mi>
<mrow>
<mi>C</mi>
<mi>P</mi>
<mi>R</mi>
<mi>I</mi>
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</mrow>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>H</mi>
</msup>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，代表第j个训练样本，G代表训练样本的个数。
5.如权利要求4所述的空时自适应处理方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述空时滤波器的设计的准则是使输出信干噪比最大，描述为：
<mfenced open = "" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<munder>
<mi>min</mi>
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</munder>
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</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
其中，w是所述空时滤波器的权矢量，R是杂波加噪声的协方差矩阵，vvt是目标的导向矢量；
进而得到最优滤波器的设计公式：
wopt＝μR-1vvt(ΘT,fT)
其中，μ＝((vvt(ΘT,fT))HR-1vvt(ΘT,fT))-1；
根据所述步骤S3中得到的RCPRI-SMI，并结合最优滤波器的设计公式得到权矢量的计算公式：
<mrow>
<msub>
<mi>w</mi>
<mrow>
<mi>C</mi>
<mi>P</mi>
<mi>R</mi>
<mi>I</mi>
<mo>-</mo>
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<mo>,</mo>
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<mi>f</mi>
<mi>T</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，CPRI-SMI为基于互质脉冲的采样矩阵求逆的STAP滤波器方法。
6.一种基于互质脉冲重复间隔的空时自适应处理装置，其特征在于，包括：
虚拟脉冲构造模块，用于接收以互质发射方式发射的脉冲，并利用接收脉冲之间的延时来构造虚拟脉冲Ps；
虚拟快拍构造模块，用于根据构造的虚拟脉冲Ps来构造虚拟快拍xv；
协方差矩阵估计模块，用于利用构造的虚拟快拍来估计杂波加噪声的协方差矩阵RCPRI-SMI；
空时滤波器设计模块，用于利用得到的协方差矩阵设计空时滤波器来进行杂波抑制。
7.如权利要求6所述的空时自适应处理装置，其特征在于，所述虚拟脉冲构造模块中，以互质发射方式发射脉冲的发射时刻的集合满足下述三种方式中的一种：
方式一，脉冲的互质发射时刻由一对互质子脉冲对决定，其中，第一子脉冲序列发射脉冲间隔为N1T的N2个均匀脉冲，第二子脉冲序列发射脉冲间隔为N2T的N1个均匀脉冲；其中，N1和N2是一组互质数对；上述两个子脉冲序列共用第一个发射时刻，采用该互质发射方式共发射的脉冲数N3满足：N3＝N1+N2-1；这种互质发射方式对应的发射时刻的集合为：
S＝{nN1T,0≤n≤N2-1}∪{mN2T,0≤m≤N1-1}；
方式二，脉冲的互质发射时刻由一对互质子脉冲对决定，其中，第一子脉冲序列发射脉冲间隔为N'T的N2个均匀脉冲，其中，N1＝r*N'，r为引入的压缩系数，r和N'是两个正的整数；第二子脉冲序列发射脉冲间隔为N2T的N1个均匀脉冲；上述两个子脉冲序列共用第一个发射时刻，采用该互质发射方式共发射的脉冲数N3满足：N3＝N1+N2-1；这种互质发射方式对应的发射时刻的集合为：
S＝{nN'T,0≤n≤N2-1}∪{mN2T,0≤m≤N1-1}；
方式三，脉冲的互质发射时刻由一对互质子脉冲对决定，其中，第一子脉冲序列发射脉冲间隔为N'T的N2个均匀脉冲，第二子脉冲序列发射脉冲间隔为N2T的N1-1个均匀脉冲；第一子脉冲序列发射完毕，间隔时间为LT后，再发射第二子脉冲序列，其中，L≥min{N',N2}；采用该互质发射方式共发射的脉冲数N3满足：N3＝N1+N2-1；这种互质发射方式对应的发射时刻的集合为：
S＝{nN'T,0≤n≤N2-1}∪{(N2-1)N'T+LT+mN2T,0≤m≤N1-2}。
8.如权利要求7所述的空时自适应处理装置，其特征在于，所述虚拟脉冲构造模块中，所述虚拟脉冲Ps满足：
Ps＝{z|z＝|f-g|,f∈S,g∈S}，
其中，S是互质发射方式对应的发射时刻的集合，f和g是接收脉冲的时刻，z是构造的虚拟脉冲的时刻；
若假设接收到的脉冲数是N3个，并且对应的可构造出的虚拟脉冲数是N4个，则将相应的虚拟脉冲的时刻表示为
9.如权利要求8所述的空时自适应处理装置，其特征在于，所述虚拟快拍构造模块中，所述虚拟快拍xv满足：
xv＝xvt+xvc+n；
其中，xvt、xvc、n分别代表目标的虚拟快拍、杂波的虚拟快拍、噪声；
而，
其中，κt代表目标的复幅度，vvt(ΘT,fT)代表由虚拟脉冲Ps构造出来的总的目标导向矢量，bv(fT)代表目标的虚拟时域导向矢量，a(ΘT)代表目标的空域导向矢量；
并且，虚拟时域导向矢量为：
<mrow>
<msub>
<mi>b</mi>
<mi>v</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
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空域导向矢量为：
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<mo>,</mo>
</mrow>
其中，fT＝2vt/λc，代表目标的时域频率，代表目标的空域频率，vt为目标相对于雷达的径向速度，λc代表波长，d代表阵元之间的距离，φ为目标的到达角，M为接收机的阵元个数；
而，
其中，Nr和Nc分别表示杂波环和杂波块的个数，αi,k代表第i个杂波环中的第k个杂波块的随机复幅度，bv(fi,k)代表第i个杂波环中的第k个杂波块的虚拟时域导向矢量，a(Θi,k)代表第i个杂波环中的第k个杂波块的空域导向矢量；
而和分别是第i个杂波块的多普勒频率和空域频率，va是平台速度，φi是第i个杂波块的到达角；
所述协方差矩阵估计模块中，所述协方差矩阵RCPRI-SMI满足：
<mrow>
<msub>
<mi>R</mi>
<mrow>
<mi>C</mi>
<mi>P</mi>
<mi>R</mi>
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<mo>-</mo>
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<mn>1</mn>
<mi>G</mi>
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</mrow>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>H</mi>
</msup>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，代表第j个训练样本，G代表训练样本的个数。
10.如权利要求9所述的空时自适应处理装置，其特征在于，所述空时滤波器设计模块中，所述空时滤波器的设计的准则是使输出信干噪比最大，描述为：
<mfenced open = "" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<munder>
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<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
其中，w是所述空时滤波器的权矢量，R是杂波加噪声的协方差矩阵，vvt是目标的导向矢量；
进而得到最优滤波器的设计公式：
wopt＝μR-1vvt(ΘT,fT)
其中，μ＝((vvt(ΘT,fT))HR-1vvt(ΘT,fT))-1；
根据所述步骤S3中得到的RCPRI-SMI，并结合最优滤波器的设计公式得到权矢量的计算公式：
<mrow>
<msub>
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其中，CPRI-SMI为基于互质脉冲的采样矩阵求逆的STAP滤波器方法。
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| CN105182313A (zh) * | 2015-04-09 | 2015-12-23 | 大连大学 | 一种基于不完全杂波先验知识的mimo-stap稳健波形设计方法 |
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