CN107490788A - 一种适于mimo机载雷达非平稳杂波抑制的空时自适应处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适于MIMO机载雷达非平稳杂波抑制的空时自适应处理方法。该方法结合MIMO体制雷达可形成虚拟阵列及天线俯仰维自由度可有效抑制非平稳杂波的特点，将发射天线和接收天线垂直放置，从而形成兼具方位和俯仰自由度的虚拟平面阵列，并利用STAP进行杂波抑制。本发明首先一水平放置均匀线阵和一垂直放置均匀线阵用于发射和接收信号，发射天线各阵元发射信号正交，接收天线各阵元进行匹配滤波处理，滤波后接收数据等效于垂直平面阵接收数据；再采取典型STAP方法完成对杂波的抑制；最后对处理后数据进行CFAR检测。该方法不仅具有MIMO体制机载雷达抗反辐射和抗干扰等优势，而且还可实现对强近程非平稳杂波的有效抑制。本发明方法可广泛应用于采用MIMO体制的机载预警雷达及其他相控阵机载PD雷达。

Description

一种适于MIMO机载雷达非平稳杂波抑制的空时自适应处理 方法

技术领域

本发明涉及机载MIMO雷达领域中的非平稳杂波抑制方法，特别适用于采用脉冲多普勒(PD)的机载预警雷达及其它机载雷达。

背景技术

在现代战争中，掌握制空权是战争制胜的关键，而全天时、全天候、超远程、高精度的机载雷达则是掌握制空权的根本保证，在预警、探测、警戒、侦察及精确打击等领域发挥了其它传感器不可替代的作用。因此，新一代高性能的机载雷达的研制与装备得到了世界各国的高度关注。而多输入多输出(MIMO)雷达是近几年来发展起来的一种新体制雷达，机载MIMO雷达因其具有优良的抗反辐射、抗干扰、反隐身和低慢速目标检测等性能，是未来新体制雷达发展的重要趋势，属于当前雷达技术研究的热点之一。

机载雷达普遍工作于中/高脉冲重复频率(PRF)模式，存在较为严重的距离模糊问题。距离模糊会导致强近程杂波和中远距离的回波(含目标与杂波)混叠在一起，增大了机载雷达杂波抑制的难度。由于进行全方位探测的需求，机载雷达的天线阵列摆放多为非正侧方式，导致杂波多普勒频率随距离变化而变化，也就是杂波非平稳问题，且在近程尤为严重。这样，采用空时自适应处理(STAP)技术进行杂波抑制时，用于估计待检测距离单元杂波协方差矩阵的独立同分布样本数严重短缺，杂波协方差矩阵的估计精度存在较大偏差，最终导致强非平稳杂波无法有效抑制。而相比于传统单输入多输出(SIMO)体制雷达，MIMO雷达拥有数倍的系统自由度，对独立同分布样本数的需求同样也增大数倍，因此在非平稳杂波环境下杂波抑制性能更加恶化，极大影响了机载雷达探测运动目标的性能。

机载预警雷达等天线阵列主波束俯仰角较小，强近程杂波主要由俯仰副瓣引入，天线阵列俯仰向维度能够参与自适应处理显得尤为重要。而传统MIMO体制雷达一般采用发射天线和接收天线均水平放置的方式，通过发射正交信号，接收匹配分离后可形成一等效虚拟线阵。显然，采用该类MIMO雷达无法获得俯仰向系统自由度，从而无法有效抑制非平稳杂波。因此，机载MIMO雷达要实现对强近程非平稳杂波的实时有效抑制，需要在基于更为灵活的天线放置形式下进行STAP处理。

发明内容

本发明的目的在于避免上述背景技术中的不足之处，通过方位天线和俯仰天线垂直放置形成虚拟平面阵列的方式，并结合STAP技术实现对非平稳杂波的有效抑制。本发明方案适用于存在距离模糊情况下的杂波环境，具有稳健性强、低速目标检测性能好、工程实现简便等特点。

为了实现上述的发明目的，本发明提供了一种适于MIMO机载雷达非平稳杂波抑制的空时自适应处理方法，包括以下技术步骤：

(1)将一水平放置均匀线阵和一垂直放置均匀线阵用于发射和接收多脉冲信号，发射天线各阵元发射信号正交，接收天线各阵元进行匹配滤波处理；

(2)根据线性约束最小输出功率准则，对各阵元所接收空时二维数据进行空时自适应处理，完成机载雷达对杂波的有效抑制；

(3)对杂波抑制后数据进行CFAR处理，完成对运动目标的检测。

其中，步骤(1)中可采用水平向放置N阵元发射天线，垂直向放置M阵元接收天线的方式；或采用水平向放置N阵元接收天线，垂直向放置M阵元发射天线的方式。其中，水平天线和垂直天线阵元间距均等于波长。各阵元发射信号完全正交，接收天线采用匹配滤波的方式进行滤波处理，因此可得到NM路的空域接收回波信号。

步骤(2)中根据线性约束最小输出功率准则，对接收到的回波数据进行STAP处理，STAP处理可在可以为阵元-脉冲域或阵元-多普勒域进行，进而实现机载雷达对杂波的有效抑制。

步骤(3)中根据杂波抑制结果，选择合适的CFAR检测算法，实现对运动目标的有效检测。

本发明的优点在于：

(1)本发明利用阵列俯仰向可形成自适应凹口抑制近程非平稳杂波的特点，给出可形成虚拟平面阵列的MIMO体制雷达形式，并基于STAP技术进行杂波抑制处理。这样，即保留了MIMO体制雷达的独特优势，又实现了其对非平稳杂波的有效抑制。

(2)本发明中的虚拟阵列在俯仰上具有较多自由度，后续的STAP处理过程中可在俯仰上形成自适应凹口来对付近程杂波。因此，后续STAP算法只需要采用较为简单实用的降维方法即可，硬件更易实现，有利于对运动目标的实时检测。

附图说明

图1是本发明的实施例的结构框图，图2是垂直天线发射、水平天线接收时所形成虚拟阵列示意图，图3是水平天线发射、垂直天线接收时所形成虚拟阵列示意图。参照图1，本发明的实施例由机载雷达空域发射单元1、空域接收单元2、模数转换单元3、STAP处理单元4和CFAR处理单元5组成。上述的空域发射、空域接收、模数转换、STAP处理和CFAR处理均可在通用可编程信号处理板上编程实现。

具体实施方式

实施本发明的原理如下：机载MIMO雷达首先通过垂直向天线发射正交信号，水平向天线经匹配滤波接收空域回波数据(见图2)，或通过水平向天线发射正交信号，垂直向天线经匹配滤波接收空域回波数据(见图3)；然后进行模数转换，实现回波数据的数字化；再对接收空时二维数据进行STAP处理，完成对杂波的有效抑制；最后对输出结果进行CFAR处理，进而完成对运动目标的检测。

假设机载MIMO雷达垂直发射天线阵元数为M，方位接收天线阵元数为N，一个相干脉冲重复间隔内接收到K个脉冲，实例中M＝4，N＝6，K＝128，接收天线阵元间距d_R和d_T均等于波长λ，下面结合图2和实例说明一下整个发明的详细步骤：

(1)空域发射单元1在垂直向天线发射M×1维正交信号，每个阵元发射K个相干脉冲；

(2)空域接收单元2在水平向天线N路利用匹配滤波器进行滤波处理，等效于形成虚拟平面阵列接收回波(见图2)，最终得到NMK×1维的回波数据信号X：

X^l＝C^l+N^l (1)

其中，l表示第l个距离门，N表示噪声信号，C表示杂波信号，且有

其中，N_c表示一个距离环内杂波块个数，L表示距离门个数，β_i表示杂波块对于幅度，θ_i和分别表示主波束方位角和俯仰角，表示杂波块对应多普勒频率，S_st和S_sr分别为发射天线和接收天线对应的空域导向矢量，S_t为时域导向矢量，为Kronecker积。

(3)由雷达所接收到的回波信号进行下变频处理，然后在模数转换单元3进行模数变换，并将数字化后的回波数据存储到系统中。

(4)STAP处理单元4对空时接收数据进行杂波抑制处理，STAP自适应权值可表示为

W＝μR_z ^-1S_z (6)

其中，表示权值的常系数，R_z＝T^HRT表示进行时域变换后的杂波协方差矩阵，R＝E[XX^H]，S_z＝T^HST表示时域变换后的空时导向矢量，T为时域变换矩阵，表示虚拟平面阵列对应的空时导向矢量。

(5)CFAR处理单元5对自适应处理后的数据进行CAFR处理，进而完成相控阵机载雷达对运动目 标的检测处理。处理完后的数据就可以输入到终端设备显示。

虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域普通技术人员可以在所附权利要求的范围内做出各种变形或修改。

Claims (3)

1.一种适于MIMO机载雷达非平稳杂波抑制的空时自适应处理方法，包括以下技术步骤：

(1)分别将一水平放置均匀线阵和一垂直放置均匀线阵用于发射和接收脉冲信号，发射天线各阵元发射信号正交，接收天线各阵元进行匹配滤波处理；

(2)根据线性约束最小输出功率准则，对各阵元所接收空时二维数据进行空时自适应处理，完成机载雷达对杂波的有效抑制；

(3)对杂波抑制后数据进行CFAR处理，完成对运动目标的检测。

2.根据权利要求1所述的一种适于MIMO机载雷达非平稳杂波抑制的空时自适应处理方法，其特征在于步骤(1)中的天线放置方式为在水平向放置包含N个阵元的均匀线阵天线，在垂直向放置包含M个阵元的均匀线阵天线；水平天线和垂直天线存在以下关系：一是水平天线作为发射天线，发射N个正交信号，垂直天线作为接收天线，进行匹配滤波处理；二是垂直天线作为发射天线，发射M个正交信号，水平天线作为接收天线，进行匹配滤波处理；其中，水平天线和垂直天线阵元间距均等于一个波长；经接收天线匹配滤波处理后，等效于形成一个虚拟平面阵天线，共接收到N×M路回波信号；N和M均大于等于2。

3.根据权利要求1所述的一种适于MIMO机载雷达非平稳杂波抑制的空时自适应处理方法，其特征在于步骤(2)中选择基于虚拟平面阵天线的空时自适应处理方法进行杂波抑制处理；其中，空时自适应处理方法可以在阵元-脉冲域处理，也可以在阵元-多普勒域处理；STAP自适应权值表示为：

W＝μR_z ^-1S_z

其中，表示权值的常系数，R_z＝T^HRT表示进行时域变换后的杂波协方差矩阵，S_z＝T^HST表示时域变换后的空时导向矢量，T为时域变换矩阵，表示虚拟平面阵列对应的空时导向矢量，S_t为时域导向矢量，S_sr和S_st分别为接收天线和发射天线对应的空域导向矢量，为Kronecker积。