CN109061590B - 一种基于盲自适应斜投影的雷达参考信号提取方法 - Google Patents

一种基于盲自适应斜投影的雷达参考信号提取方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109061590B
CN109061590B CN201810796935.3A CN201810796935A CN109061590B CN 109061590 B CN109061590 B CN 109061590B CN 201810796935 A CN201810796935 A CN 201810796935A CN 109061590 B CN109061590 B CN 109061590B
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal
representing
polarization
clutter
reference signal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810796935.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109061590A (zh
Inventor
万显荣
易钰程
易建新
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhan University WHU
Original Assignee
Wuhan University WHU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhan University WHU filed Critical Wuhan University WHU
Priority to CN201810796935.3A priority Critical patent/CN109061590B/zh
Publication of CN109061590A publication Critical patent/CN109061590A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109061590B publication Critical patent/CN109061590B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G01S7/414—Discriminating targets with respect to background clutter
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/36—Means for anti-jamming, e.g. ECCM, i.e. electronic counter-counter measures

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明提出了一种基于盲自适应斜投影的雷达参考信号提取方法。本发明通过正交极化天线获取监测信号；通过合成杂波信号极化角进行估计得到杂波估计极化角，通过合成杂波信号极化相差进行估计得到杂波估计极化相差；构造盲自适应斜投影极化投影算子以及监测信号协方差矩阵，并根据极化盲斜投影方法滤除目标信号以提取参考信号；将参考信号与监测信号进行直达波抑制处理，通过抑制直达波和多径信号得到滤波后水平通道数据以及滤波后垂直通道数据；将滤波后水平通道以滤波后垂直通道及数据分别与参考信号进行匹配滤波处理得到水平通道信号距离多普勒谱以及垂直通道信号距离多普勒谱。

Description

一种基于盲自适应斜投影的雷达参考信号提取方法
技术领域
本发明涉及信号处理技术领域，具体涉及一种基于盲自适应斜投影的雷达参考信号提取方法。
背景技术
外辐射源雷达作为一种新体制雷达系统，因为其无辐射，低成本等特性，成为了近些年来的研究热点。外辐射源雷达顾名思义，其可利用的辐射源多为民用广播电视信号等外部辐射源，其发射源不可控。外辐射源雷达处理方法通常采用相干处理技术，在接收系统中至少要设置2个通道：参考通道和监测通道，分别用来接收参考信号和目标回波信号。民用数字广播电视信号系统大多数部署在城镇区域，传统单极化外辐射源雷达系统已经不能满足复杂城市环境下，对目标探测性能进一步提升的要求。极化外辐射源雷达，以极化分集技术为基础，有效结合时域、空域、频域等信号处理方法，能有效提升雷达系统性能。对于民用数字广播电视信号而言，极化外辐射源雷达参考信号获取主要方法为参考信号重构。但是城市信号传播环境复杂，参考信号获取与重构难度大。本发明基于盲自适应斜投影技术提出了一种全新的参考信号获取方法。本发明通过实验验证了该方法不需要参考天线，在信号无法满足重构条件下仍能提取出参考信号。
盲自适应斜投影技术，不需要参考天线，也不需要对信号进行重构，仅需要获取合成杂波信号极化状态与监测信号协方差矩阵就可以提取出参考信号，是一种有效的信号分离方法。本发明将盲自适应斜投影技术与外辐射源雷达相关技术相结合，对监测数据进行信号盲分离，滤除目标信号，提取参考信号。本发明所提方法作为一种对现有参考信号获取方法的补充，具有研究意义。根据合成杂波信号极化状态与监测信号协方差矩阵，可以构建盲自适应斜投影算子，通过算子可以滤除目标信号，提取参考信号。该方法提取参考信号，不需要额外参考天线，即使参考信号无法重构也可以获得较为理想的近似参考信号。
在极化外辐射源雷达接收信号中，目标信号与合成杂波信号极化状态未知。接收信号中近似直达信号远远强于目标信号，目标信号被合成信号淹没。传统斜投影技术需要同时获得目标与合成杂波信号极化状态参数，对于极化外辐射源雷达系统而言，合成杂波信号可以有效估计，但是目标信号微弱，无法通过估计方法得到目标信号极化状态参数。盲自适应斜投影技术，不需要知道目标信号极化状态，适用于极化外辐射源雷达系统。
参考信号获取一直是外辐射源雷达研究热点之一。极化外辐射源雷达系统同样也需要获取参考信号。传统参考信号获取方法需要额外参考天线或者需要满足重构条件，当不能满足上述要求时，参考信号无法获取，数据处理无法进行。因此，进一步完善和发展参考信号提取方法，将盲自适应斜投影技术与外辐射源处理技术相结合，找到一种简单、有效，适合于复杂条件下极化外辐射源雷达的参考信号提取方法是十分必要的。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于盲自适应斜投影的雷达参考信号提取方法。
本发明方法的技术方案为一种基于盲自适应斜投影技术的极化外辐射源雷达参考信号提取方法，具体包括以下步骤：
步骤1：通过正交极化天线获取监测信号；
步骤2：将监测信号表示为监测信号子载波，通过监测信号子载波提取合成杂波信号极化角以及合成杂波信号极化相差，通过对合成杂波信号极化角进行估计得到杂波估计极化角，通过对合成杂波信号极化相差进行估计得到杂波估计极化相差；
步骤3：构造盲自适应斜投影极化投影算子以及获取监测信号协方差矩阵，并根据极化盲斜投影方法滤除目标信号以提取参考信号；
步骤4：将步骤3中所述参考信号与步骤1中所述监测信号进行直达波抑制处理，通过抑制直达波和多径信号得到滤波后水平通道数据以及滤波后垂直通道数据；
步骤5：将步骤4中所述滤波后水平通道数据与步骤3中所述参考信号进行匹配滤波处理得到水平通道信号距离多普勒谱，将步骤4中所述滤波后垂直通道数据与步骤3中所述直达波信号进行匹配滤波处理得到垂直通道信号距离多普勒谱；
作为优选，步骤1中所述监测信号为：
Figure BDA0001736155100000031
其中，
Figure BDA0001736155100000032
表示监测信号水平分量，
Figure BDA0001736155100000033
表示监测信号垂直分量，c1，h表示水平通道直达波，c1，v表示垂直通道直达波。cn，h代表第n条多径信号的水平复幅度，cn，v代表第n条多径信号的垂直复幅度，αm，h表示目标信号水平复幅度，αm，v表示目标信号垂直复幅度，fk代表第k个载波频率，
Figure BDA0001736155100000034
表示第n条多径信号延时，c表示多径，
Figure BDA0001736155100000035
表示第m个目标多普勒频移，d表示多普勒，Mc表示杂波数目，Mt表示目标数目，Wk，h和Wk，v分别表示水平和垂直通道噪声；
作为优选，步骤2中所述监测信号子载波为：
Figure BDA0001736155100000036
其中，
Figure BDA0001736155100000037
表示监测信号水平分量，
Figure BDA0001736155100000038
表示监测信号垂直分量，c1，h表示水平通道直达波，c1，v表示垂直通道直达波，cn，h代表第n条多径信号的水平复幅度，cn，v代表第n条多径信号的垂直复幅度，αm，h表示目标信号水平复幅度，αm，v表示目标信号垂直复幅度，fk代表第k个载波频率，
Figure BDA0001736155100000039
表示第n条多径信号延时，c表示多径，
Figure BDA00017361551000000310
表示第m个目标多普勒频移，d表示多普勒，Mc表示杂波数目，Mt表示目标数目，Wk，h表示水平噪声，Ｗk，v表示垂直通道噪声，
Figure BDA0001736155100000041
代表合成杂波信号极化角，
Figure BDA0001736155100000042
代表合成杂波信号极化相差，
Figure BDA0001736155100000043
表示目标信号极化角，
Figure BDA0001736155100000044
表示目标信号极化相差，
Qk＝[C０，k，C1，k，…，CＬ－1，k]T
Figure BDA0001736155100000045
其中，CL，k表示第L个OFDM符号的第k个子载波；
步骤2中所述合成杂波信号极化角为
Figure BDA0001736155100000046
步骤2中所述合成杂波信号极化相差为
Figure BDA0001736155100000047
步骤2中所述对合成杂波信号极化角进行估计得到杂波估计极化角：
Figure BDA0001736155100000048
步骤2中所述对合成杂波信号极化相差进行估计得到杂波估计极化相差：
Figure BDA0001736155100000049
其中，
Figure BDA00017361551000000410
表示杂波估计极化角，
Figure BDA00017361551000000411
表示杂波估计极化相差。arctan(·)为求反正切运算，arg(·)为求相角运算，其中c1，h表示水平通道直达波，c1，v表示垂直通道直达波，cn，h代表第n条多径信号的水平复幅度，cn，v代表第n条多径信号的垂直复幅度，fk代表第k个载波频率，
Figure BDA00017361551000000412
表示第n条多径信号延时，c表示多径，Mc表示杂波数目，Wk，h和Wk，v分别表示水平和垂直通道噪声，
Qk＝[C0，k，C1，k，…，CL-1，k]T
Figure BDA0001736155100000051
CL，k表示第L个OFDM符号的第k个子载波；
作为优选，步骤3中所述盲自适应斜投影极化投影算子为：
Figure BDA0001736155100000052
步骤3中所述监测信号协方差矩阵为：
Figure BDA0001736155100000053
其中，Rds表示直达波及杂波信号与目标信号的协方差矩阵之和，σ2表示噪声方差，RD表示直达波及杂波信号协方差，RS表示目标信号协方差，D表示合成杂波信号极化状态矢量，S表示目标信号极化状态矢量；
估计出噪声协方差σ2后得到
Figure BDA0001736155100000054
Figure BDA0001736155100000055
Figure BDA0001736155100000056
其中，
Figure BDA0001736155100000057
表示合成杂波极化角，
Figure BDA0001736155100000058
表示合成杂波极化相差，
Figure BDA0001736155100000059
表示目标信号极化角，
Figure BDA00017361551000000510
表示目标信号极化相差；
步骤3中所述极化盲斜投影方法滤除目标信号以提取合成杂波信号具体过程为：
A＝[D S]
Figure BDA00017361551000000511
得到A的伪逆矩阵为
Figure BDA0001736155100000061
其中，
Figure BDA0001736155100000062
表示为目标信号极化状态矢量S的正交投影矩阵，
Figure BDA0001736155100000063
表示为合成杂波信号极化状态矢量D的正交投影矩阵；
则协方差矩阵伪逆矩阵可以表示为
Figure BDA0001736155100000064
Figure BDA0001736155100000065
从上式可以看出目标信号被完全抑制；
E′DS[D S]＝[D 0]
最后结果中只剩下直达波信号(参考信号)；
步骤3中所述直达波信号为将盲自适应斜投影算子表达式代入步骤1中所述监测信号进行计算；
Figure BDA0001736155100000066
其中，Ssurv，k表示监测信号，Sk，o表示输出信号，W′k，h＝E′DSWk，h，W′k，v＝E′DSWk，v，Wk，h表示水平噪声，Wk，v表示垂直通道噪声，
Figure BDA0001736155100000067
表示提取参考信号水平分量，
Figure BDA0001736155100000068
表示提取参考信号垂直分量；
因为本发明所提方法所依据的发射源为垂直极化发射方式，所以
Figure BDA0001736155100000071
以
Figure BDA0001736155100000072
为最终参考信号，对
Figure BDA0001736155100000073
根据步骤2中所述子载波数据进行离散傅里叶逆变换，将数据变换到时域，获得步骤3中所述直达波信号为
Figure BDA0001736155100000074
作为优选，步骤4中所述直达波抑制处理为：
对步骤1中所述监测信号Ssurv，k进行离散傅里叶逆变换，将数据变换到时域，分别获得时域水平监测通道数据
Figure BDA0001736155100000075
时域垂直监测通道数据
Figure BDA0001736155100000076
要抑制M个单元内的杂波，需构建N×M维的杂波空间矩阵X，X的第K列向量
Figure BDA0001736155100000077
表示第K个距离单元杂波的时间采样向量；
则
Figure BDA0001736155100000078
与
Figure BDA0001736155100000079
分别将
Figure BDA00017361551000000710
与
Figure BDA00017361551000000711
投影至与X正交的子空间；
步骤4中所述抑制直达波和多径信号为：
滤除直达波和多径后的水平通道目标信号和噪声，滤除直达波和多径后的垂直通道目标信号和噪声；
步骤4中所述滤波后水平通道数据为
Figure BDA00017361551000000712
步骤4中所述滤波后垂直数据为
Figure BDA00017361551000000713
作为优选，步骤5中所述水平通道信号距离多普勒谱为：
Figure BDA00017361551000000714
步骤5中所述垂直通道信号距离多普勒谱为：
Figure BDA00017361551000000715
其中，
Figure BDA00017361551000000716
为步骤4中所述滤波后水平通道数据，
Figure BDA00017361551000000717
为步骤4中所述滤波后垂直数据，
Figure BDA00017361551000000718
为步骤3中所述直达波信号取共轭，τ表示离散时间，v表示速度。
本发明的基于盲自适应斜投影技术的雷达参考信号提取方法，将极化外辐射源信号处理技术与盲自适应斜投影方法相结合，新的参考信号提取方法有效完善传统参考信号获取方法，弥补了无参考天线时，参考信号无法重构，信号无法进一步处理的问题。
与现有方法相比，本发明具有以下有点：无需参考天线，仅通过监测数据提取参考信号，降低系统成本；采用盲自适应斜投影技术，无需目标信号极化状态参数，适用于极化外辐射源雷达系统；无需进行参考信号重构处理，即使在传统重构方法失效条件下，仍能获取近似参考信号，进行后续信号处理；采用子载波处理技术，有效提高极化状态估计精度，使新参考信号提取方法更加有效。
附图说明
图1：本发明的步骤流程；
图2：本发明方法在无参考天线以及重构方法失效条件下垂直通道所获得的杂波抑制效果。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施示例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施方式中为无需参考天线的外辐射源雷达，本发明实施方式中所用辐射源为中国数字多媒体广播，其发射频率为714MHz，采用正交极化天线接收信号。
下面结合图1至图2介绍本发明实施方式，本发明实施方式包括以下步骤：
步骤1：通过正交极化天线获取监测信号；
步骤1中所述监测信号为：
Figure BDA0001736155100000081
其中，
Figure BDA0001736155100000082
表示监测信号水平分量，
Figure BDA0001736155100000083
表示监测信号垂直分量，c1，h表示水平通道直达波，c1，v表示垂直通道直达波。cn，h代表第n条多径信号的水平复幅度，cn，v代表第n条多径信号的垂直复幅度，αm，h表示目标信号水平复幅度，αm，v表示目标信号垂直复幅度，fk代表第k个载波频率，
Figure BDA0001736155100000091
表示第n条多径信号延时，c表示多径，
Figure BDA0001736155100000092
表示第m个目标多普勒频移，d表示多普勒，Mc表示杂波数目，Mt表示目标数目，Wk，h和Wk，v分别表示水平和垂直通道噪声；
步骤2：将监测信号表示为监测信号子载波，通过监测信号子载波提取合成杂波信号极化角以及合成杂波信号极化相差，通过对合成杂波信号极化角进行估计得到杂波估计极化角，通过对合成杂波信号极化相差进行估计得到杂波估计极化相差；
步骤2中所述监测信号子载波为：
Figure BDA0001736155100000093
其中，
Figure BDA0001736155100000094
表示监测信号水平分量，
Figure BDA0001736155100000095
表示监测信号垂直分量，c1，h表示水平通道直达波，c1，v表示垂直通道直达波，cn，h代表第n条多径信号的水平复幅度，cn，v代表第n条多径信号的垂直复幅度，αm，h表示目标信号水平复幅度，αm，v表示目标信号垂直复幅度，fk代表第k个载波频率，
Figure BDA0001736155100000096
表示第n条多径信号延时，c表示多径，
Figure BDA0001736155100000097
表示第m个目标多普勒频移，d表示多普勒，Mc表示杂波数目，Mt表示目标数目，Wk，h表示水平噪声，Wk，v表示垂直通道噪声，
Figure BDA0001736155100000101
代表合成杂波信号极化角，
Figure BDA0001736155100000102
代表合成杂波信号极化相差，
Figure BDA0001736155100000103
表示目标信号极化角，
Figure BDA0001736155100000104
表示目标信号极化相差，
Qk＝[C0，k，C1，k，…，CL-1，k]T
Figure BDA0001736155100000105
其中，CL，k表示第L个OFDM符号的第k个子载波；
步骤2中所述合成杂波信号极化角为
Figure BDA0001736155100000106
步骤2中所述合成杂波信号极化相差为
Figure BDA0001736155100000107
步骤2中所述对合成杂波信号极化角进行估计得到杂波估计极化角：
Figure BDA0001736155100000108
步骤2中所述对合成杂波信号极化相差进行估计得到杂波估计极化相差：
Figure BDA0001736155100000109
其中，
Figure BDA00017361551000001010
表示杂波估计极化角，
Figure BDA00017361551000001011
表示杂波估计极化相差。arctan(·)为求反正切运算，arg(·)为求相角运算，其中c1，h表示水平通道直达波，c1，v表示垂直通道直达波，cn，h代表第n条多径信号的水平复幅度，cn，v代表第n条多径信号的垂直复幅度，fk代表第k个载波频率，
Figure BDA00017361551000001012
表示第n条多径信号延时，c表示多径，Mc表示杂波数目，Wk，h和Wk，v分别表示水平和垂直通道噪声，
Qk＝[C0，k，C1，k，…，CL-1，k]T
Figure BDA00017361551000001013
CL，k表示第L个OFDM符号的第k个子载波；
步骤3：构造盲自适应斜投影极化投影算子以及监测信号协方差矩阵，并根据极化盲斜投影方法滤除目标信号以提取参考信号；
步骤3中所述盲自适应斜投影极化投影算子为：
Figure BDA0001736155100000111
步骤3中所述监测信号协方差矩阵为：
Figure BDA0001736155100000112
其中，Rds表示直达波及杂波信号与目标信号的协方差矩阵之和，σ2表示噪声方差，RD表示直达波及杂波信号协方差，RS表示目标信号协方差，D表示合成杂波信号极化状态矢量，S表示目标信号极化状态矢量；
估计出噪声协方差σ2后得到
Figure BDA0001736155100000113
Figure BDA0001736155100000119
Figure BDA00017361551000001110
其中，
Figure BDA0001736155100000114
表示合成杂波极化角，
Figure BDA0001736155100000115
表示合成杂波极化相差，
Figure BDA0001736155100000116
表示目标信号极化角，
Figure BDA0001736155100000117
表示目标信号极化相差；
步骤3中所述极化盲斜投影方法滤除目标信号以提取合成杂波信号具体过程为：
A＝[D S]
Figure BDA0001736155100000118
得到A的伪逆矩阵为
Figure BDA0001736155100000121
其中，
Figure BDA0001736155100000122
表示为目标信号极化状态矢量S的正交投影矩阵，
Figure BDA0001736155100000123
表示为合成杂波信号极化状态矢量D的正交投影矩阵；
则协方差矩阵伪逆矩阵可以表示为
Figure BDA0001736155100000124
Figure BDA0001736155100000125
从上式可以看出目标信号被完全抑制；
E′DS[D S]＝[D 0]
最后结果中只剩下直达波信号(参考信号)；
步骤3中所述直达波信号为将盲自适应斜投影算子表达式代入步骤1中所述监测信号进行计算；
Figure BDA0001736155100000126
其中，Ssurv，k表示监测信号，Sk，o表示输出信号，W′k，h＝E′DSWk，h，W′k，v＝E′DSWk，v，Wk，h表示水平噪声，Wk，v表示垂直通道噪声，
Figure BDA0001736155100000127
表示提取参考信号水平分量，
Figure BDA0001736155100000128
表示提取参考信号垂直分量；
因为本发明所提方法所依据的发射源为垂直极化发射方式，所以
Figure BDA0001736155100000131
以
Figure BDA0001736155100000132
为最终参考信号，对
Figure BDA0001736155100000133
根据步骤2中所述子载波数据进行离散傅里叶逆变换，将数据变换到时域，获得步骤3中所述直达波信号为
Figure BDA0001736155100000134
步骤4：将步骤3中听述直达波信号与步骤1中所述监测信号进行直达波抑制处理，通过抑制直达波和多径信号得到滤波后水平通道数据以及滤波后垂直通道数据；
步骤4中所述直达波抑制处理为：
对步骤1中所述监测信号Ssurv，k进行离散傅里叶逆变换，将数据变换到时域，分别获得时域水平监测通道数据
Figure BDA0001736155100000135
时域垂直监测通道数据
Figure BDA0001736155100000136
要抑制M个单元内的杂波，需构建N×M维的杂波空间矩阵X，X的第K列向量
Figure BDA0001736155100000137
表示第K个距离单元杂波的时间采样向量；
则
Figure BDA0001736155100000138
与
Figure BDA0001736155100000139
分别将
Figure BDA00017361551000001310
与
Figure BDA00017361551000001313
投影至与X正交的子空间；
步骤4中所述抑制直达波和多径信号为：
滤除直达波和多径后的水平通道目标信号和噪声，滤除直达波和多径后的垂直通道目标信号和噪声；
步骤4中所述滤波后水平通道数据为
Figure BDA00017361551000001311
步骤4中所述滤波后垂直数据为
Figure BDA00017361551000001312
步骤5：将步骤4中听述滤波后水平通道数据与步骤3中所述直达波信号进行匹配滤波处理得到水平通道信号距离多普勒谱，将步骤4中所述滤波后垂直通道数据与步骤3中所述直达波信号进行匹配滤波处理得到垂直通道信号距离多普勒谱；
步骤5中所述水平通道信号距离多普勒谱为：
Figure BDA0001736155100000141
步骤5中所述垂直通道信号距离多普勒谱为：
Figure BDA0001736155100000142
其中，
Figure BDA0001736155100000143
为步骤4中所述滤波后水平通道数据，
Figure BDA0001736155100000144
为步骤4中所述滤波后垂直数据，
Figure BDA0001736155100000145
为步骤3中所述直达波信号取共轭，τ表示离散时间，v表示速度。
本发明实施方式通过上述步骤得到实验结果，如图2所示。图2表明，发明方法不需要额外的参考天线，即使参考信号无法满足重构条件也能有效抑制目标信号，提取出参考信号，本发明方法能获得足够目标信噪比。
应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (4)

1.一种基于盲自适应斜投影的雷达参考信号提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：通过正交极化天线获取监测信号；
步骤2：将监测信号表示为监测信号子载波，通过监测信号子载波提取合成杂波信号极化角以及合成杂波信号极化相差，通过对合成杂波信号极化角进行估计得到杂波估计极化角，通过对合成杂波信号极化相差进行估计得到杂波估计极化相差；
步骤3：构造盲自适应斜投影极化投影算子以及获取监测信号协方差矩阵，并根据极化盲斜投影方法滤除目标信号以提取参考信号；
步骤4：将步骤3中所述参考信号与步骤1中所述监测信号进行直达波抑制处理，通过抑制直达波和多径信号得到滤波后水平通道数据以及滤波后垂直通道数据；
步骤5：将步骤4中所述滤波后水平通道数据与步骤3中所述参考信号进行匹配滤波处理得到水平通道信号距离多普勒谱，将步骤4中所述滤波后垂直通道数据与步骤3中所述参考信号进行匹配滤波处理得到垂直通道信号距离多普勒谱；
步骤2中所述监测信号子载波为：
Figure FDA0003539733740000011
其中,
Figure FDA0003539733740000012
表示监测信号水平分量，
Figure FDA0003539733740000013
表示监测信号垂直分量，c1,h表示水平通道直达波，c1,v表示垂直通道直达波，cn,h代表第n条多径信号的水平复幅度，cn,v代表第n条多径信号的垂直复幅度，αm,h表示目标信号水平复幅度，αm,v表示目标信号垂直复幅度，fk代表第k个载波频率，
Figure FDA0003539733740000021
表示第n条多径信号延时，c表示多径，
Figure FDA0003539733740000022
表示第m个目标多普勒频移,d表示多普勒，Mc表示杂波数目，Mt表示目标数目，Wk,h表示水平通道噪声，Wk,v表示垂直通道噪声，
Figure FDA0003539733740000023
代表合成杂波信号极化角，
Figure FDA0003539733740000024
代表合成杂波信号极化相差，
Figure FDA0003539733740000025
表示目标信号极化角，
Figure FDA0003539733740000026
表示目标信号极化相差，
Qk＝[C0,k,C1,k,…,CL-1,k]T
Figure FDA0003539733740000027
其中，Cl，k表示第l个OFDM符号的第k个子载波；
步骤2中所述合成杂波信号极化角为
Figure FDA0003539733740000028
步骤2中所述合成杂波信号极化相差为
Figure FDA0003539733740000029
步骤2中所述对合成杂波信号极化角进行估计得到杂波估计极化角：
Figure FDA00035397337400000210
步骤2中所述对合成杂波信号极化相差进行估计得到杂波估计极化相差：
Figure FDA00035397337400000211
其中，
Figure FDA00035397337400000212
表示杂波估计极化角，
Figure FDA00035397337400000213
表示杂波估计极化相差，arctan(·)为求反正切运算，arg(·)为求相角运算，其中c1,h表示水平通道直达波，c1,v表示垂直通道直达波，cn,h代表第n条多径信号的水平复幅度，cn,v代表第n条多径信号的垂直复幅度，fk代表第k个载波频率，
Figure FDA0003539733740000031
表示第n条多径信号延时，c表示多径，Mc表示杂波数目，Wk,h和Wk,v分别表示水平和垂直通道噪声，
Qk＝[C0,k,C1,k,…,CL-1,k]T
Figure FDA0003539733740000032
Cl，k表示第l个OFDM符号的第k个子载波；
步骤3中所述盲自适应斜投影极化投影算子为：
Figure FDA0003539733740000033
步骤3中所述监测信号协方差矩阵为：
Figure FDA0003539733740000034
其中，Rds表示近似直达波信号与目标信号的协方差矩阵之和，σ2表示噪声方差，RD表示近似直达波信号协方差，RS表示目标信号协方差，D表示合成杂波信号极化状态矢量，S表示目标信号极化状态矢量；
估计出噪声方差σ2后得到
Figure FDA0003539733740000035
Figure FDA0003539733740000036
Figure FDA0003539733740000037
其中，
Figure FDA0003539733740000038
表示合成杂波极化角，
Figure FDA0003539733740000039
表示合成杂波极化相差，
Figure FDA00035397337400000310
表示目标信号极化角，
Figure FDA00035397337400000311
表示目标信号极化相差；
步骤3中所述极化盲斜投影方法滤除目标信号以提取合成杂波信号具体过程为：
A＝[D S]
Figure FDA0003539733740000041
得到A的伪逆矩阵为
Figure FDA0003539733740000042
其中，
Figure FDA0003539733740000043
表示为目标信号极化状态矢量S的正交投影矩阵，
Figure FDA0003539733740000044
表示为合成杂波信号极化状态矢量D的正交投影矩阵；
则协方差矩阵伪逆矩阵表示为：
Figure FDA0003539733740000045
Figure FDA0003539733740000046
上式可以看出目标信号被完全抑制；
E'DS[D S]＝[D 0]
最后结果中只剩下参考信号；
步骤3中所述参考信号为将盲自适应斜投影极化投影算子表达式代入步骤1中所述监测信号进行计算；
Figure FDA0003539733740000047
其中，Ssurv,k表示监测信号，Sk,o表示输出信号，W′k,h＝E′DSWk,h，W′k,v＝E′DSWk,v，Wk,h表示水平通道噪声，Wk,v表示垂直通道噪声,
Figure FDA0003539733740000051
表示提取参考信号水平分量，
Figure FDA0003539733740000052
表示提取参考信号垂直分量；
所述雷达参考信号提取方法所依据的发射源为垂直极化发射方式，所以，
Figure FDA0003539733740000053
以
Figure FDA0003539733740000054
为最终参考信号，对
Figure FDA0003539733740000055
根据步骤2中所述监测信号子载波进行离散傅里叶逆变换，将数据变换到时域，获得步骤3中所述参考信号为
Figure FDA0003539733740000056
2.根据权利要求1所述的基于盲自适应斜投影的雷达参考信号提取方法，其特征在于：步骤1中所述监测信号为：
Figure FDA0003539733740000057
其中,
Figure FDA0003539733740000058
表示监测信号水平分量，
Figure FDA0003539733740000059
表示监测信号垂直分量，c1,h表示水平通道直达波，c1,v表示垂直通道直达波，cn,h代表第n条多径信号的水平复幅度，cn,v代表第n条多径信号的垂直复幅度，αm,h表示目标信号水平复幅度，αm,v表示目标信号垂直复幅度，fk代表第k个载波频率，
Figure FDA00035397337400000510
表示第n条多径信号延时，c表示多径，
Figure FDA00035397337400000511
表示第m个目标多普勒频移,d表示多普勒，Mc表示杂波数目，Mt表示目标数目，Wk,h和Wk,v分别表示水平和垂直通道噪声,Qk＝[C0,k,C1,k,…,CL-1,k]T，C1,k表示第1个OFDM符号第k个子载波，
Figure FDA00035397337400000512
3.根据权利要求1所述的基于盲自适应斜投影的雷达参考信号提取方法，其特征在于：步骤4中所述直达波抑制处理为：
对步骤1中所述监测信号Ssurv,k进行离散傅里叶逆变换，将数据变换到时域，分别获得时域水平监测通道数据
Figure FDA0003539733740000061
时域垂直监测通道数据
Figure FDA0003539733740000062
要抑制M个单元内的杂波，需构建N×M维的杂波空间矩阵X，X的第K列向量
Figure FDA0003539733740000063
表示第K个距离单元杂波的时间采样向量；则
Figure FDA0003539733740000064
与
Figure FDA0003539733740000065
分别将
Figure FDA0003539733740000066
与
Figure FDA0003539733740000067
投影至与X正交的子空间；
步骤4中所述抑制直达波和多径信号为：
滤除直达波和多径后的水平通道目标信号和噪声，滤除直达波和多径后的垂直通道目标信号和噪声；
步骤4中所述滤波后水平通道数据为
Figure FDA0003539733740000068
步骤4中所述滤波后垂直通道数据为
Figure FDA0003539733740000069
4.根据权利要求3所述的基于盲自适应斜投影的雷达参考信号提取方法，其特征在于：步骤5中所述水平通道信号距离多普勒谱为：
Figure FDA00035397337400000610
步骤5中所述垂直通道信号距离多普勒谱为：
Figure FDA00035397337400000611
其中，
Figure FDA00035397337400000612
为步骤4中所述滤波后水平通道数据，
Figure FDA00035397337400000613
为步骤4中所述滤波后垂直通道数据，
Figure FDA00035397337400000614
为步骤3中所述参考信号取共轭，τ表示离散时间，v表示速度。
CN201810796935.3A 2018-07-19 2018-07-19 一种基于盲自适应斜投影的雷达参考信号提取方法 Active CN109061590B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810796935.3A CN109061590B (zh) 2018-07-19 2018-07-19 一种基于盲自适应斜投影的雷达参考信号提取方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810796935.3A CN109061590B (zh) 2018-07-19 2018-07-19 一种基于盲自适应斜投影的雷达参考信号提取方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109061590A CN109061590A (zh) 2018-12-21
CN109061590B true CN109061590B (zh) 2022-06-07

Family

ID=64817331

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810796935.3A Active CN109061590B (zh) 2018-07-19 2018-07-19 一种基于盲自适应斜投影的雷达参考信号提取方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109061590B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109901131B (zh) * 2019-03-24 2022-12-02 西安电子科技大学 基于斜投影的多径利用相干波束形成方法
CN113504536B (zh) * 2021-07-08 2022-05-06 桂林电子科技大学 一种复杂探测环境下的外辐射源雷达基站直达波获取方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101388656B (zh) * 2008-09-19 2011-11-23 哈尔滨工业大学深圳研究生院 基于斜投影且无需干扰极化参数的极化滤波方法
CN101616106B (zh) * 2009-07-24 2012-02-22 哈尔滨工业大学深圳研究生院 基于斜投影盲自适应cdma接收机及其接收方法
CN103383448B (zh) * 2013-06-25 2015-06-17 西安电子科技大学 适用于hprf波形机载雷达的杂波抑制方法
CN104090274A (zh) * 2014-07-18 2014-10-08 武汉大学 一种基于多调频广播的外辐射源雷达系统与信号处理方法
CN104656063B (zh) * 2015-01-29 2021-01-08 中国人民武装警察部队工程大学 基于斜投影的mimo雷达部分相关波形检测处理方法
CN105403864B (zh) * 2015-12-30 2017-11-03 哈尔滨工业大学 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
CN107102318B (zh) * 2017-05-16 2019-09-10 武汉大学 一种数字音频广播外辐射源雷达目标探测系统与方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109061590A (zh) 2018-12-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhao et al. Multipath clutter rejection for digital radio mondiale-based HF passive bistatic radar with OFDM waveform
Zhao et al. An experimental study of HF passive bistatic radar via hybrid sky-surface wave mode
Poullin Passive detection using digital broadcasters (DAB, DVB) with COFDM modulation
CN109870684B (zh) 一种基于cp-ofdm的碎片频谱背景下雷达距离像重构方法
CN109061590B (zh) 一种基于盲自适应斜投影的雷达参考信号提取方法
CN110488285B (zh) 基于编码信号的非中断的双基sar相位同步信号处理方法
JP2003510579A (ja) 地上送信機のアレイによるデジタル・テレブロードキャスティング送信を使用した移動体検出システム
CN110632573A (zh) 一种机载宽带雷达空时二维keystone变换方法
CN108089159B (zh) 一种mimo雷达旁瓣抑制方法
CN116520261A (zh) 一种基于盲源分离的双基sar相位同步干扰抑制方法
CN105974409B (zh) 基于多频子带并发的星载滑动聚束mimo-sar成像方法
CN115412413A (zh) 一种基于5g ofdm信号的外辐射源雷达杂波抑制方法
CN108919206B (zh) 一种基于子载波处理的外辐射源雷达极化滤波方法
CN109061626B (zh) 一种步进频相参处理检测低信杂比动目标的方法
Xianrong et al. HF passive bistatic radar based on DRM illuminators
CN113221062B (zh) 一种小型无人机载BiSAR系统的高频运动误差补偿方法
CN109143235A (zh) 一种双基前视合成孔径雷达地面运动目标检测方法
CN116755044A (zh) 一种外辐射源雷达频域滑动扩展对消方法
CN111208511A (zh) 基于线性调频信号的超表面天线三维成像方法
Hoshino et al. Long-time integration by short-time cross-correlation and two-step Doppler processing for Passive Bistatic Radar
CN111398912B (zh) 基于张量低秩逼近的合成孔径雷达干扰抑制方法
CN115113159A (zh) 基于相位相消的频率步进信号雷达成像方法
Yu et al. A waveform with low intercept probability for OFDM SAR
Wang et al. A novel signal processing algorithm for staggered SAR with low oversampling factors
CN113945901A (zh) 一种压缩感知抑制射频干扰的工程实现方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant