CN107315169B - 基于二阶统计量相似度的杂波协方差矩阵估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及信号处理技术领域，具体提供了一种基于二阶统计量相似度的杂波协方差矩阵估计方法，用于空时自适应处理时杂波协方差矩阵的估计，首先通过滑窗方式在待处理单元附近取出原始的样本，然后估计每个样本的二阶统计量，接着，根据待处理单元与原始样本二阶统计量估计待处理单元与原始样本的相似度，在估计待处理单元协方差矩阵的时候，在每个训练样本前加上相似度的权值，如果某样本与待处理单元比较相似，则在估计待处理单元协方差矩阵的时候该训练样本所占比重较大，从而提高待处理单元杂波协方差矩阵估计的精度；该方法可以较精确地估计待处理单元的协方差矩阵，提高机载雷达的探测性能。

Description

基于二阶统计量相似度的杂波协方差矩阵估计方法
技术领域
本发明涉及信号处理技术领域，特别涉及基于二阶统计量相似度的杂波协方差矩阵估计方法。
背景技术
机载雷达工作于下视状态进行运动目标检测时会收到地面反射回来的杂波，强地杂波会淹没目标信号，降低雷达探测性能。空时自适应处理技术通过空域和时域的联合处理，可以很好地抑制杂波，提高机载雷达对地探测时的性能。空时自适应处理求自适应权值的时候需要估计杂波的协方差矩阵，通常是由待处理单元的附近距离单元估计得到。当雷达工作于非均匀杂波环境时，不同距离门的杂波统计特性可能会相差很大，通过附近距离门估计待处理单元杂波协方差矩阵的时候会导致所估计的杂波协方差矩阵不准确，使得空时自适应处理的性能下降。
对于杂波协方差矩阵的估计，现有的传统估计方法主要有两种：
1)将雷达回波数据均匀分为若干段，直接用所在段的样本估计该段所有距离单元的杂波协方差矩阵，但当雷达回波数据非均匀时，所估计的杂波协方差矩阵是不准确的；
2)将雷达回波数据均匀分为若干段，对每一段通过非均匀检测器剔除非均匀样本，然后用剩下的“均匀”样本估计待处理单元的杂波协方差矩阵，该方法虽然剔除了非均匀样本，但是有时剔除的效果并不好，并且，当待处理单元本身就是非均匀样本时，用均匀样本显然不能很好的估计待处理单元的杂波协方差矩阵，进而导致空时自适应处理的性能下降。
发明内容
为克服上述现有技术存在的至少一种缺陷，本发明提供了一种基于二阶统计量相似度的杂波协方差矩阵估计方法，包括如下步骤：
步骤一，将阵元-脉冲-距离门域的雷达回波数据在脉冲域做快速傅里叶变换，转换为阵元-多普勒-距离门域的数据，对于待处理的第k个多普勒通道，取出该多普勒通道对应的阵元-距离门域数据Xk，Xk为一个N×L维的矩阵，将第k个多普勒通道、第l个距离门的数据矢量记为Xk,l,l＝1,2,…,L，其中Xk,l为一个N×1维的列矢量，Xk,l中的元素为Xk的第l列的元素，得到Xk,l对应的二阶统计量
Figure BDA0001339149900000021
l＝1,2,…,L，记待处理单元所在的距离门为l0，第k个多普勒通道、第l0个距离门的数据矢量记为
Figure BDA0001339149900000022
Figure BDA0001339149900000023
对应的二阶统计量记为
Figure BDA0001339149900000024
步骤二，当处理第k个多普勒通道、第l0个距离门单元时，在距离门域内取出距离第k个多普勒通道、l0距离单元最近的2N个训练样本：
{Xk,l|l＝l0-N,l0-N+1,…,l0-1,l0+1,l0+2,…,l0+N}，
该2N个训练样本对应的二阶统计量记为：
{Pl|l＝l0-N,l0-N+1,…,l0-1,l0+1,l0+2,…,l0+N}；
步骤三，得到每个训练样本与
Figure BDA0001339149900000025
对应的二阶统计量的欧几里得距离，Pl和Pl0的欧几里得距离为dl＝||Pl0-Pl||2，式中||·||2表示矩阵元素的平方和；
步骤四，第l个距离门与待处理单元的相似度sl＝1/dl，当dl＝0时令sl＝1，得到第k个多普勒通道、第l0个距离门单元的杂波协方差矩阵
Figure BDA0001339149900000026
的估计值：
Figure BDA0001339149900000031
本发明提供的基于二阶统计量相似度的杂波协方差矩阵估计方法，具有如下有益效果：
1、本发明通过二阶统计量衡量待处理单元与训练样本的相似度，并根据二阶统计量的相似度调整训练样本在估计待处理单元协方差矩阵中的权重，与待处理单元相似的训练样本在估计杂波协方差矩阵时占的权重较大，从而可以较精确地估计待处理单元的协方差矩阵；
2、本发明可提高机载雷达在非均匀杂波环境下的探测性能，可以用于机载雷达空时自适应处理杂波抑制时的杂波协方差矩阵估计准确度，提高非均匀杂波环境中空时自适应处理的性能，从而提高机载雷达对非均匀杂波环境的抑制能力，提高机载雷达的探测性能。
附图说明
图1是基于二阶统计量相似度的杂波协方差矩阵估计方法的流程图；
图2是传统算法滤波结果的曲线图；
图3是本发明算法滤波结果的曲线图。
具体实施方式
为使本发明实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行更加详细的描述。
需要说明的是：下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提出了一种基于二阶统计量相似度的杂波协方差矩阵估计方法，用于空时自适应处理时杂波协方差矩阵的估计，该方法首先通过滑窗方式在待处理单元附近取出原始的样本，然后估计每个样本的二阶统计量，接着，根据待处理单元与原始样本二阶统计量估计待处理单元与原始样本的相似度，在估计待处理单元协方差矩阵的时候，在每个训练样本前加上相似度的权值，如果某样本与待处理单元比较相似，则在估计待处理单元协方差矩阵的时候该训练样本所占比重较大，从而提高待处理单元杂波协方差矩阵估计的精度。
如图1所示，该基于二阶统计量相似度的杂波协方差矩阵估计方法具体包括如下步骤：
步骤一，将阵元-脉冲-距离门域的雷达回波数据在脉冲域做快速傅里叶变换，转换为阵元-多普勒-距离门域的数据，对于待处理的第k个多普勒通道，取出该多普勒通道对应的阵元-距离门域数据Xk，Xk为一个N×L维的矩阵，将第k个多普勒通道、第l个距离门的数据矢量记为Xk,l,l＝1,2,…,L，其中Xk,l为一个N×1维的列矢量，Xk,l中的元素为Xk的第l列的元素，得到Xk,l对应的二阶统计量
Figure BDA0001339149900000041
l＝1,2,…,L，记待处理单元所在的距离门为l0，第k个多普勒通道、第l0个距离门的数据矢量记为
Figure BDA0001339149900000042
Figure BDA0001339149900000043
对应的二阶统计量记为
Figure BDA0001339149900000044
步骤二，当处理第k个多普勒通道、第l0个距离门单元时，在距离门域内取出距离第k个多普勒通道、l0距离单元最近的2N个训练样本：
{Xk,l|l＝l0-N,l0-N+1,…,l0-1,l0+1,l0+2,…,l0+N}，
该2N个训练样本对应的二阶统计量记为：
{Pl|l＝l0-N,l0-N+1,…,l0-1,l0+1,l0+2,…,l0+N}；
步骤三，得到每个训练样本与
Figure BDA0001339149900000051
对应的二阶统计量的欧几里得距离，Pl和Pl0的欧几里得距离为dl＝||||0-Pl||2，式中||·||2表示矩阵元素的平方和；
步骤四，第l个距离门与待处理单元的相似度sl＝1/dl，当dl＝0时令sl＝1，得到第k个多普勒通道、第l0个距离门单元的杂波协方差矩阵
Figure BDA0001339149900000052
的估计值：
Figure BDA0001339149900000053
本发明与传统算法的区别在于：
1、传统的非均匀检测器没有考虑待处理单元的统计特性，对于要处理的某一段数据所用的训练样本是一样的，而本发明的每个处理单元所用的训练样本都是不一样的；
2、在估计待处理单元杂波协方差矩阵的时候，根据训练样本和待处理单元的二阶统计特性量的相似度对训练样本进行加权，如果待处理单元与训练样本比较相似，则其在估计待处理单元协方差矩阵的时候所占比重较大，反之则占的比重较小，从而在一定程度上使得所估计的杂波协方差矩阵比传统方法要精确。
具体的，通过仿真实验对本发明进行验证，本实验中雷达采用1×8的正侧视均匀线阵，阵元间距为0.01m，相干处理间隔包含32个脉冲，对阵元脉冲域的数据在脉冲域做32点的FFT，目标所在的距离门为40，多普勒门为45；
为验证本发明的性能，本实施例采用空时自适应处理后的滤波结果来说明。与传统的广义内积法挑选训练样本估计协方差矩阵进行的空时自适应处理算法结果进行比较，如图2及图3所示，采用创投广义内积法的杂波剩余平均为1.337dB，本发明的杂波剩余平均为-4.372dB，本发明相比于传统方法可以将杂波抑制改进5.7dB，大大改进空时自适应处理的性能。试验结果表明本发明要比传统的广义内积法取得更好的杂波抑制性能。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (1)

1.一种基于二阶统计量相似度的杂波协方差矩阵估计方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一，将阵元-脉冲-距离门域的雷达回波数据在脉冲域做快速傅里叶变换，转换为阵元-多普勒-距离门域的数据，对于待处理的第k个多普勒通道，取出该多普勒通道对应的阵元-距离门域数据Xk，Xk为一个N×L维的矩阵，将第k个多普勒通道、第l个距离门的数据矢量记为Xk,l,l＝1,2,…,L，其中Xk,l为一个N×1维的列矢量，Xk,l中的元素为Xk的第l列的元素，得到Xk,l对应的二阶统计量
Figure FDA0001339149890000011
l＝1,2,…,L，记待处理单元所在的距离门为l0，第k个多普勒通道、第l0个距离门的数据矢量记为
Figure FDA0001339149890000012
Figure FDA0001339149890000013
对应的二阶统计量记为
Figure FDA0001339149890000014
步骤二，当处理第k个多普勒通道、第l0个距离门单元时，在距离门域内取出距离第k个多普勒通道、l0距离单元最近的2N个训练样本：
{Xk,l|l＝l0-N,l0-N+1,…,l0-1,l0+1,l0+2,…,l0+N}，
该2N个训练样本对应的二阶统计量记为：
{Pl|l＝l0-N,l0-N+1,…,l0-1,l0+1,l0+2,…,l0+N}；
步骤三，得到每个训练样本与
Figure FDA0001339149890000015
对应的二阶统计量的欧几里得距离，Pl和Pl0的欧几里得距离为dl＝||Pl0-Pl||2，式中||·||2表示矩阵元素的平方和；
步骤四，第l个距离门与待处理单元的相似度sl＝1/dl，当dl＝0时令sl＝1，得到第k个多普勒通道、第l0个距离门单元的杂波协方差矩阵
Figure FDA0001339149890000016
的估计值：
Figure FDA0001339149890000021
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109597034B (zh) * 2018-12-12 2021-08-31 哈尔滨工业大学 一种基于欧几里得距离的空时自适应处理方法
CN110426677A (zh) * 2019-06-19 2019-11-08 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 基于相关系数加权的杂波协方差矩阵估计方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102722732A (zh) * 2012-05-30 2012-10-10 清华大学 一种基于数据二阶统计量建模的图像集合匹配方法
CN105785339A (zh) * 2016-03-21 2016-07-20 西安电子科技大学 非均匀杂波环境下机载雷达杂波协方差矩阵的估计方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8907841B2 (en) * 2011-04-04 2014-12-09 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Method for detecting targets using space-time adaptive processing

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102722732A (zh) * 2012-05-30 2012-10-10 清华大学 一种基于数据二阶统计量建模的图像集合匹配方法
CN105785339A (zh) * 2016-03-21 2016-07-20 西安电子科技大学 非均匀杂波环境下机载雷达杂波协方差矩阵的估计方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Clutter space-time covariance matrix estimate based on multi-polarised data;Wentao Du等;《IET Radar, Sonar and Navigation》;20140930;第8卷(第9期);全文 *
空间非均匀海杂波的协方差矩阵估计新算法;时艳玲;《系统工程与电子技术》;20131130;第35卷(第11期);全文 *

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