CN109407069B - 一种基于选通加权频率分集的弹载雷达角闪烁频率抑制方法 - Google Patents

一种基于选通加权频率分集的弹载雷达角闪烁频率抑制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种基于选通加权频率分集的弹载雷达角闪烁频率抑制方法，包括：跳频参数选取(1)、接收回波(2)、选通加权(3)、参数学习(4)、带入学习参数b(5)、抑制角闪烁误差(6)。首先根据目标尺寸和雷达自身性能进行跳频参数选取(1)；其次接收回波，经过传统角度测量方法(2)；利用选通加权方法进行角闪烁抑制处理(6)；其中，选通方法中的参数经过前期参数学习(4)获得。

Description

一种基于选通加权频率分集的弹载雷达角闪烁频率抑制方法
技术领域
本发明涉及一种角闪烁抑制方法，特别是一种基于选通加权频率分集的弹载雷达角闪烁抑制方法。
背景技术
频率分集方法在对多个频点测量得到的角误差进行加权处理，达到抑制目标角闪烁。目前该方法主要应用与地基或车载雷达等雷达资源较为丰富的雷达系统中。由于弹上资源有限，频率分集的多个频点信号只能通过跳频的方式实现。弹上雷达功率受限，每个频点处需要进行一定时间的相参积累才能达到检测门限，频率分集方法则需要多个跳频频点均进行相参积累，因此该方法在弹载雷达上应用存在耗时较长或者角闪烁抑制能力不强的问题。目前针对弹载雷达应用场景的频率分集方法研究较少。
发明内容
本发明的目的在于提供一种弹载雷达角闪烁抑制方法，提高角闪烁抑制能力。传统频率分集方法采用的加权因子主要包括平均加权、线性加权、平方加权等，这些加权方法需要较多的频点数是制约该方法在弹载雷达上应用的主要原因。
本发明的一种基于选通加权频率分集的弹载雷达角闪烁频率抑制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：跳频参数选取、接收回波、选通加权、参数学习、代入学习参数b、抑制角闪烁误差，其中，
第一步，针对不同的目标尺寸L，计算跳频频率间隔；
Figure BDA0001888958570000011
其中，C表示光速；
第二步，跳频信号经过混频、滤波、脉压、比幅测角得到N次测角结果，θi表示第i次的测角结果；
第三步，Ai为第i个脉冲回波和通道的幅度，Amax为N个脉冲回波和通道的最大幅度，W(Ai)为幅度加权因子，θm表示加权后的测角结果，则加权后的测角结果为式
Figure BDA0001888958570000021
选通加权，如式所示：
W(Ai)＝max((Ai/Amax-b),0) (3)
其中，b为一个可学习参数，不同的学习集的结果不相同；
第四步，收集某类目标的雷达回波数据和对应的角度信息K组，把每组雷达数据带入公式(2)中得到加权后的测量结果θm,k(b)，利用非线性最小二乘求解式(4)获得该类目标的最优参数b，
Figure BDA0001888958570000022
第五步针对不同种类目标，重复上述过程，把求解得到的b带回公式(4)中以完成该算法的学习过程；
第六步获取目标种类信息，把对应的可学习参数b代入到公式(4)抑制角闪烁误差。
本发明采用机器学习思想，提出的选通加权方法，与传统加权方法不同的是，该方法中存在两个可学习参数。通常情况下，弹载雷达的探测目标为几种或十几种。针对这些种类的目标，构建该目标的回波数据库，并用该数据库作为训练数据对学习参数加以训练，得到每种目标的选通加权参数并装订在最终的算法中。实际应用中，先通过地面雷达获得目标种类信息，之后弹载雷达把该种类的选通加权系数加载到最终的算法中。
采用频率捷变实现弹上雷达的频率分集。只有频差增大到一定值之后，才能有效去除脉间的相关性，即临界频差。对于飞机、导弹等这类形状较为规则的目标，其临界频差和目标的径向长度成反比。
附图说明
图1是本发明基于选通加权的角闪烁抑制方法示意图。
1.跳频参数选取 2.接收回波 3.选通加权 4.参数学习 5.代入学习参数b 6.抑制角闪烁误差
具体实施方式
本发明提供一种弹载雷达角闪烁抑制方法，提高角闪烁抑制能力。传统频率分集方法采用的加权因子主要包括平均加权、线性加权、平方加权等，这些加权方法需要较多的频点数是制约该方法在弹载雷达上应用的主要原因。
以下结合图1对本发明的实施方式做出详细描述。
本发明的弹载雷达角闪烁抑制方法包括以下步骤：
第一步，针对不同的目标尺寸L，计算跳频频率间隔
Figure BDA0001888958570000031
其中，C表示光速。
第二步，跳频信号经过混频、滤波、脉压、比幅测角得到N次测角结果，θi表示第i次的测角结果。
第三步，设Ai为第i个脉冲回波和通道的幅度，Amax为N个脉冲回波和通道的最大幅度,W(Ai)为幅度加权因子。θm表示加权后的测角结果，则加权后的结果可以表示为式
Figure BDA0001888958570000041
本发明专利借用神经网络中，神经元选通思想，提出一种选通加权，如式所示：
W(Ai)＝max((Ai/Amax-b),0) (3)
其中，b为可学习参数，不同的学习集的结果不相同，当Ai/Amax小于某一特定值时，该次脉冲的测量结果不被选入最终的加权结果中。
第四步，收集目标的雷达回波数据和对应的角度信息K组，把每组雷达数据带入公式(2)中得到加权后的测量结果θm,k(b)，利用非线性最小二乘求解式(4)即可获得该类目标的最优参数b。
Figure BDA0001888958570000042
第五步，针对不同种类目标，重复上述过程，得到每种类型的b，带回公式(4)中即完成该算法的学习过程。
第六步，获取目标种类信息，把对应的参数代入到公式(4)抑制角闪烁误差。
在实际应用中，直接利用学习后的公式(4)抑制角闪烁误差，无需经过第四、五步。
利用仿真实验与传统的加权方法进行比较。仿真参数：翼展7m，长度8m的气动目标，雷达捷变频率为20MHz，捷变次数4～6次。计算每种加权方式的测角误差与未加权的测角误差的比值，重复仿真100次,得到平均结果为表1:
表1
Figure BDA0001888958570000043
Figure BDA0001888958570000051
从表1中明显看出，经过学习的选通加权效果显著优于传统的加权方法，捷变频率4次的选通加权效果依然略好于6次捷变的平方加权。因此，本发明中的选通加权在捷变频次数减少1/3的条件下，仍然略好于传统加权方法。

Claims (1)

1.一种基于选通加权频率分集的弹载雷达角闪烁频率抑制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：跳频参数选取、接收回波、选通加权、参数学习、代入学习参数b、抑制角闪烁误差，其中，
第一步，针对不同的目标尺寸L，计算跳频频率间隔；
Figure FDA0003883423670000011
其中，C表示光速；
第二步，跳频信号经过混频、滤波、脉压、比幅测角得到N次测角结果，θi表示第i次的测角结果；
第三步，Ai为第i个脉冲回波和通道的幅度，Amax为N个脉冲回波和通道的最大幅度，W(Ai)为幅度加权因子，θm表示加权后的测角结果，则加权后的测角结果为式
Figure FDA0003883423670000012
选通加权，如式所示：
W(Ai)＝max((Ai/Amax-b),0) (3)
其中，b为一个可学习参数，不同的学习集的结果不相同；
第四步，收集某类目标的雷达回波数据和对应的角度信息θr,kK组，把每组雷达数据带入公式(2)中得到加权后的测量结果θm,k(b)，利用非线性最小二乘求解式(4)获得该类目标的最优参数b，
Figure FDA0003883423670000013
第五步 针对不同种类目标，重复上述过程，把求解得到的b带回公式(4)中以完成该算法的学习过程；
第六步 获取目标种类信息，把对应的可学习参数b代入到公式(4)抑制角闪烁误差。
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