CN111239719A - 基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于雷达技术领域，公开了一种基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法，该目标测高方法利用了直达波入射角和多径反射波入射角的关系降低了运算量、提高了测量精度；基于回波数据估计获得复合反射系数，使得本方法具有测量精度高、鲁棒性好和实用性强的优点，在不依赖地形条件下，提高雷达在多径环境中的高度测量精度和稳健性，实现在多径环境下对低空目标高度的高精度、稳定测量。

Description

基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法
技术领域
本发明涉及雷达技术领域，具体涉及一种基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法，可用于雷达在多径环境下的目标高度估计。
背景技术
在低空目标检测和跟踪中，雷达接收回波信号中除了有经目标反射直接回到雷达的回波信号；还有目标反射到地面，地面再反射或散射回到雷达的回波信号，这就是目标的多径反射回波。低空情况下，直达波信号与多径反射波信号难以在时域、频域和空域(波束域)进行分开，在接收端表现为相干叠加，使得雷达接收信号在幅度和相位上发生变化，严重情况下多径信号与直达信号会相消，造成严重的目标高度测量和跟踪误差。因此，在多径环境下低空目标测高估计问题是雷达亟待解决一个重要难题。
对于阵列雷达，阵列超分辨技术被广泛用于解决低空测高问题。低空目标跟踪本质上是相干源估计问题。多重信号分类算法(MUSIC)是一种用于波达角估计的传统子空间算法，该算法需要角度搜索，计算量大。为了避免进行角度搜索，研究人员提出了旋转不变技术(ESPRIT)。然而，多重信号分类算法和旋转不变技术这两种子空间算法均不能用于处理相干源。虽然空间平滑技术可以用于求解相干源问题，但空间平滑技术会造成孔径损失，并因此降低参数估计精度，且对信噪比要求较高，只有在信噪比较高时才能取得满意的结果。
最大似然估计算法(Maximum likelihood,ML)是一种常用的参数估计算法，该算法能够在不造成孔径损失的前提下分离相干目标，但最大似然算法需要关于目标信号的统计信息，并且计算量会随着目标个数的增加而急剧上升。为了提高最大似然估计算法的性能，有人提出了一种高确定最大似然估计算法，该算法在目标距离、雷达高度、镜面反射系数和海情等参数先验已知的假设下，建立了精确镜面多径传播模型，并通过对直达信号和反射信号的导向矢量进行线性组合，定义了单导向矢量，将信号子空间维度降低至一维。高确定最大似然估计算法在上述参数先验知识已知的情况下，具有很高的估计精度。但在实际中，地面反射系数无法提前获得；且该算法也没有考虑反射面高度，并认为反射面高度先验已知，实际上反射点是随着目标高度和距离实时变化的，当反射面高度有误差时，目标高度的测量性能会严重下降。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法，该目标测高方法利用了直达波入射角和多径反射波入射角的关系降低了运算量、提高了测量精度；基于回波数据估计获得复合反射系数，使得本方法具有测量精度高、鲁棒性好和实用性强的优点，在不依赖地形条件下，提高雷达在多径环境中的高度测量精度和稳健性，实现在多径环境下对低空目标高度的高精度、稳定测量。
实现本发明的技术思路是：首先基于阵列接收数据估计复合地面反射系数；然后基于平面多径反射模型，利用目标角度和多径镜像角度关系构建一维复合导向矢量；再采用极大似然法获得高精度、稳健的目标高度估计。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现。
基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法，包括以下步骤：
步骤1，根据平面多径反射模型，目标直达波入射角θd(ht)为：
Figure BDA0002375213210000031
其中，ht为目标高度，ha为雷达天线中心的高度，R0为目标与天线中心的直达距离，arcsin()指的是反正弦运算；
步骤2，反射波入射角度θr(ht)为：
Figure BDA0002375213210000032
其中，hg为反射面高度，arccos()指的是反余弦运算；
步骤3，根据所述直达波入射角θd(ht)和反射波入射角度θr(ht)，分别计算直达波的导向矢量A(θd(ht))和反射波的导向矢量A(θr(ht))；
步骤4，雷达发射信号为线性调频信号，雷达阵列含N个阵元，每个阵元共接收M个脉冲回波信号，雷达阵列接收回波数据为X(t)；
步骤5，对雷达阵列接收回波数据X(t)进行匹配滤波，得雷达接收的N个阵元M个脉冲数字匹配滤波后的回波信号X′(t)；
Figure BDA0002375213210000033
其中，τ0＝2R0/c为目标回波时间，c为光速，λ为发射信号波长，fd为目标多普勒频率，
Figure BDA0002375213210000034
为直达波与反射波之间的距离差，psf()为sinc函数，ρ为地面反射因子，γ是脉压后的目标信号复系数，W′(t)为噪声矢量，t是时间，
Figure BDA0002375213210000035
步骤6，构建复合反射系数
Figure BDA0002375213210000036
从雷达接收的N个阵元M个脉冲数字匹配滤波后的回波信号X′(t)中取出N个阵元相参积累时间内M个脉冲在τ0时刻处的数据，组成一个N×M维回波信号矩阵Y；
步骤7，基于回波信号矩阵Y进行最大似然估计，求得估计的复合反射系数
Figure BDA0002375213210000041
步骤8，根据估计的复合反射系数
Figure BDA0002375213210000042
采用最大似然法估计得到估计的目标高度
Figure BDA0002375213210000043
本发明技术方案的特点和进一步的改进为：
优选的，步骤3中，直达波的导向矢量A(θd(ht))为：
A(θd(ht))＝[a1(θd(ht)),...,an(θd(ht)),...,aN(θd(ht))]T
反射波的导向矢量A(θr(ht))为：
A(θr(ht))＝[a1(θr(ht)),...,an(θr(ht)),...,aN(θr(ht))]T
其中，
Figure BDA0002375213210000044
n＝1,…,N，
Figure BDA0002375213210000045
π为圆周率，[]T是向量转置运算，sin()是正弦运算，λ为发射信号波长，d为阵元间距，N为阵元数。
优选的，步骤4中，雷达阵列接收回波数据X(t)为：
Figure BDA0002375213210000046
其中，xnm(t)为第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号，t是时间，N为阵元数，M为脉冲数。
优选的，步骤5包含以下子步骤：
子步骤5.1，分别对雷达的发射脉冲信号s(t)和第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号xnm(t)做采样周期为T的数字采样，得采样后的雷达发射脉冲信号s(lT)和采样后的第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号xnm(pT)，其中l＝1,…,L、p＝1,…,P，L为发射脉冲信号数字采样的总点数，P为一个脉冲回波信号数字采样的总点数；
子步骤5.2，分别对采样后的雷达发射脉冲信号s(lT)和采样后的第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号xnm(pT)进行傅里叶变换，得傅里叶变换后的发射脉冲信号S(f)和傅里叶变换后的第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号
Figure BDA0002375213210000053
其中f＝1,…,P+L-1；
子步骤5.3，对傅里叶变换后的发射脉冲信号S(f)和傅里叶变换后的第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号
Figure BDA0002375213210000052
进行点乘后，再做傅里叶逆变换，得第n个阵元接收的第m个脉冲匹配滤波后的回波信号X'nm(t)；
子步骤5.5，令m依次增加1，直到m＝M，重复子步骤5.1至子步骤5.4，得到第n个阵元接收的第M个脉冲匹配滤波后的回波信号X'nM(t)。
子步骤5.6，令n依次增加1，直到n＝N，重复子步骤5.1至子步骤5.5，得到第N个阵元接收的第M个脉冲匹配滤波后的回波信号X'NM(t)；从而得到雷达接收的N个阵元M个脉冲数字匹配滤波后的回波信号X′(t)为：
Figure BDA0002375213210000051
优选的，步骤6包含以下子步骤：
子步骤6.1，从第n个阵元接收的第m个脉冲匹配滤波后的回波信号X'nm(t)中取出τ0时刻处即第k个采样点的数据X'nm(k)，其中，k∈(1,P+L-1)，k＝fix(τ0/T)，fix()为取整运算，P为一个脉冲回波信号数字采样的总点数，L为发射脉冲信号数字采样的总点数；
子步骤6.2，令m依次增加1，直到m＝M，重复子步骤6.1，从第n个阵元接收的第M个脉冲匹配滤波后的回波信号X'nM(t)中取出τ0时刻处即第k个采样点的数据X'nM(k)；
子步骤6.3，令n依次增加1，直到n＝N，重复子步骤6.1至子步骤6.2，从第N个阵元接收的第M个脉冲匹配滤波后的回波信号X'NM(t)中取出τ0时刻处即第k个采样点的数据X'NM(k)；
子步骤6.4，将从匹配滤波后的回波信号X′(t)中取出N个阵元相参积累时间内M个脉冲在τ0时刻处的数据组成N×M维矩阵Y。
Figure BDA0002375213210000061
其中，
Figure BDA0002375213210000062
令q＝(m-1)，则
Figure BDA0002375213210000063
其中，n＝1,…,N、q＝0,…,M-1，T0为脉冲重复周期。
优选的，步骤7包含以下子步骤：
子步骤7.1，令η＝[θd(ht),θr(ht)]，令F(θd(ht),θr(ht))＝[A(θd(ht)),A(θr(ht))]，则
Figure BDA0002375213210000071
Figure BDA0002375213210000072
子步骤7.2，根据F(η)和Y(τ0+qT0)采用最大似然法对复合反射系数进行估计，得估计的复合反射系数
Figure BDA0002375213210000073
为：
Figure BDA0002375213210000074
其中，E()指的是对数据进行期望运算。
优选的，步骤8中，估计的目标高度
Figure BDA0002375213210000075
为：
Figure BDA0002375213210000076
其中，
Figure BDA0002375213210000077
为函数最大时获得的目标高度
Figure BDA0002375213210000078
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
(1)现有的多径环境下目标高度估计方法大多没有考虑目标直达波入射角和多径反射波入射角之间的几何关系，测量精度不高、运算量大。而本发明充分利用目标直达波入射角和多径反射波入射角之间的几何关系，把反射面高度考虑在内，降低了运算量、提高了测量精度。
(2)现有的低空测高方法基于精确多径模型，需要精确知道雷达架高、目标多普勒、地面反射系数、反射面高度等参数，实际上反射点是时变的，反射面高度和反射系数无法提前精确获得，且雷达架高误差、目标多普勒误差、地面反射系数误差、反射面高度误差都会造成测量精度严重下降。本发明通过对接收回波数据估计获得复合反射系数，利用估计获得的复合反射系数
Figure BDA0002375213210000081
并采用最大似然法估计获得目标高度
Figure BDA0002375213210000082
虽然基于数字高程图查找获得的反射面高度存在2-3米的误差，但雷达架高误差、目标多普勒误差、目标加速度误差、地面反射系数误差、反射面高度误差等所有误差均体现到复合反射系数β中，基于回波数据估计获得复合反射系数使得本方法具有较高的测量精度、鲁棒性和实用性。
附图说明
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
图1是本发明的基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法的流程图；
图2是本发明的基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法的平面多径反射示意图；
图3是本发明通过蒙特卡罗实验获得的目标高度均方根误差随信噪比(SNR)变化曲线图；
图4是不同反射面高度误差下，本发明通过蒙特卡罗实验获得的目标高度均方根误差(RMSE)随信噪比(SNR)变化曲线图；
图5是不同地面反射系数相位误差下，本发明通过蒙特卡罗实验获得的目标高度均方根误差(RMSE)随信噪比(SNR)变化曲线图；
图6是不同地面反射系数幅度误差下，本发明通过蒙特卡罗实验获得的目标高度均方根误差(RMSE)随信噪比(SNR)变化曲线图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的实施方案进行详细描述，但是本领域的技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本发明，而不应视为限制本发明的范围。
参考图1的流程图，基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法，包括以下步骤：
步骤1，如图2所示，根据平面多径反射模型图，目标直达波入射角θd(ht)可用目标高度ht表示：
Figure BDA0002375213210000091
其中，ht为目标高度，ha为雷达天线中心的高度(即雷达架高)，R0为目标与天线中心的直达距离，arcsin()指的是反正弦运算。
由于在做目标高度估计时，对目标已完成检测，因此目标与雷达间的直达波距离R0为已知参数，雷达架高ha也可测量得到，所以目标直达波入射角θd(ht)可用目标高度ht的函数表示出来。
步骤2，同样根据平面多径反射模型图，可以求得直达波入射角度和反射波入射角度的关系，并将多径反射波入射角度θr(ht)用目标高度ht表示：
Figure BDA0002375213210000092
其中，hg为反射面高度，arccos()指的是反余弦运算。
目标与雷达间的直达波距离R0在目标检测阶段已经获得，雷达架高ha也可测量得到，反射面高度hg可通过查找数字高程图(DEM)获得，因此可以将反射波入射角θr(ht)用目标高度ht的函数表示出来。
步骤3，根据求得的θd(ht)计算直达波的导向矢量A(θd(ht))，根据求得的θr(ht)计算反射波的导向矢量A(θr(ht))，具体如下：
A(θd(ht))＝[a1(θd(ht)),...,an(θd(ht)),...,aN(θd(ht))]T
A(θr(ht))＝[a1(θr(ht)),...,an(θr(ht)),...,aN(θr(ht))]T
其中，
Figure BDA0002375213210000101
n＝1,…,N，
Figure BDA0002375213210000102
π为圆周率，[]T是向量转置运算，sin()是正弦运算，λ为发射信号波长，d为阵元间距，N为阵元数。
利用在步骤1和2中求得的直达波入射角θd(ht)和反射波入射角θr(ht)，将直达波的导向矢量A(θd(ht))和反射波的导向矢量A(θr(ht))也用ht的函数表示出来。
步骤4，雷达发射信号为线性调频信号，有N个阵元，阵列天线垂直放置、雷达天线中心的高度为ha，每个阵元共接收M个脉冲回波信号，整个雷达阵列接收回波数据记做矩阵X(t)：
Figure BDA0002375213210000103
其中，xnm(t)为第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号，t是时间，N为阵元数，M为脉冲数。
步骤5，对雷达阵列接收回波数据X(t)进行匹配滤波，得雷达接收的N个阵元M个脉冲数字匹配滤波后的回波信号X′(t)：
Figure BDA0002375213210000104
其中，τ0＝2R0/c为目标回波时间，c为光速，λ为发射信号波长，fd为目标多普勒频率，
Figure BDA0002375213210000105
为直达波与反射波之间的距离差，psf()为sinc函数，ρ为地面反射因子，γ是脉压后的目标信号复系数，W′(t)为噪声矢量。
具体的，步骤5包含以下子步骤：
子步骤5.1，分别对雷达的发射脉冲信号s(t)和第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号xnm(t)进行数字采样，得采样后的雷达发射脉冲信号s(lT)和采样后的第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号xnm(pT)；具体为：
1)已知雷达发射有效脉宽为Tp的窄带脉冲信号，即雷达的发射脉冲信号为s(t)，设数字采样周期为T，对雷达的发射脉冲信号s(t)进行数字采样，得采样后的雷达发射脉冲信号s(lT)；其中，t＝lT，l＝1,…,L,L＝fix(Tp/T)，fix()为取整运算，L为发射脉冲信号数字采样的总点数。
2)实际的雷达回波信号是经过AD数字采样后，才送到信号处理机进行后续的信号处理。设数字采样周期为T，对第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号xnm(t)进行数字采样，得采样后的第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号xnm(pT)；其中，t＝pT，p＝1,…,P、n＝1,…,N、m＝1,…,M,P为一个脉冲回波信号数字采样的总点数。
子步骤5.2，分别对采样后的雷达发射脉冲信号s(lT)和采样后的第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号xnm(pT)进行傅里叶变换，得傅里叶变换后的发射脉冲信号S(f)和傅里叶变换后的第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号
Figure BDA0002375213210000111
具体为：
1)对采样后的雷达发射脉冲信号s(lT)做P+L-1点的傅里叶变换，得傅里叶变换后的发射脉冲信号S(f)，S(f)＝fft(s(lT))；其中，f＝1,…,P+L-1、l＝1,…,L，fft()表示傅里叶变换运算。
2)对采样后的第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号xnm(pT)做P+L-1点的傅里叶变换，得傅里叶变换后的第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号
Figure BDA0002375213210000114
其中，f＝1,…,P+L-1、p＝1,…,P。
子步骤5.3，对傅里叶变换后的发射脉冲信号S(f)和傅里叶变换后的第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号
Figure BDA0002375213210000113
进行点乘后，再做P+L-1点傅里叶逆变换，得第n个阵元接收的第m个脉冲匹配滤波后的回波信号X'nm(t)，
Figure BDA0002375213210000125
即做
Figure BDA0002375213210000126
其中t＝fT、f＝1,…,P+L-1，ifft()表示傅里叶逆变换运算，.*表示向量点乘运算。
子步骤5.5，令m依次增加1，直到m＝M，重复子步骤5.1至子步骤5.4，得到第n个阵元接收的第M个脉冲匹配滤波后的回波信号X'nM(t)。
子步骤5.6，令n依次增加1，直到n＝N，重复子步骤5.1至子步骤5.5，得到第N个阵元接收的第M个脉冲匹配滤波后的回波信号X'NM(t)；从而得到雷达接收的N个阵元M个脉冲数字匹配滤波后的回波信号X′(t)：
Figure BDA0002375213210000121
即
Figure BDA0002375213210000122
简记为
Figure BDA0002375213210000123
其中，
Figure BDA0002375213210000124
步骤6，定义复合反射系数
Figure BDA0002375213210000131
从雷达接收的N个阵元M个脉冲数字匹配滤波后的回波信号X′(t)中取出N个阵元相参积累时间内M个脉冲在τ0时刻处的数据，组成一个N×M维回波信号矩阵Y。
Y＝[Y(τ0),…,Y(τ0+qT0),…,Y(τ0+(M-1)T0)](q＝0,…,M-1)
其中
Figure BDA0002375213210000132
其中，T0为脉冲重复周期。
具体的，步骤6包含以下子步骤：
子步骤6.1，从第n个阵元接收的第m个脉冲匹配滤波后的回波信号X'nm(t)中取出τ0时刻处即第k个采样点的数据X'nm(k)，其中，k∈(1,P+L-1)，k＝fix(τ0/T)，fix()为取整运算。
子步骤6.2，令m依次增加1，直到m＝M，重复子步骤6.1，从第n个阵元接收的第M个脉冲匹配滤波后的回波信号X'nM(t)中取出τ0时刻处即第k个采样点的数据X'nM(k)。
子步骤6.3，令n依次增加1，直到n＝N，重复子步骤6.1至子步骤6.2，从第N个阵元接收的第M个脉冲匹配滤波后的回波信号X'NM(t)中取出τ0时刻处即第k个采样点的数据X'NM(k)。
子步骤6.4，将从匹配滤波后的回波信号X′(t)中取出N个阵元相参积累时间内M个脉冲在τ0时刻处的数据组成N×M维矩阵Y。
Figure BDA0002375213210000141
其中，
Figure BDA0002375213210000142
令q＝(m-1)，则
Figure BDA0002375213210000143
其中，n＝1,…,N、q＝0,…,M-1，T0为脉冲重复周期。
步骤7，基于回波信号矩阵Y进行最大似然估计，求得估计的复合反射系数
Figure BDA0002375213210000146
具体的，步骤7包含以下子步骤：
子步骤7.1，令η＝[θd(ht),θr(ht)]，令F(θd(ht),θr(ht))＝[A(θd(ht)),A(θr(ht))]，则
Figure BDA0002375213210000144
Figure BDA0002375213210000145
子步骤7.2，根据F(η)和Y(τ0+qT0)采用最大似然法对复合反射系数进行估计，得估计的复合反射系数
Figure BDA0002375213210000151
为：
Figure BDA0002375213210000152
其中，E()指的是对数据进行期望运算，此时雷达架高误差、目标多普勒误差、目标加速度误差、地面反射系数误差等均体现到估计的复合反射系数
Figure BDA0002375213210000153
中，通过对接收回波数据估计获得复合反射系数β，因此本发明的算法对上述各种误差不敏感、具有较好的鲁棒性。
步骤8，根据估计的复合反射系数
Figure BDA0002375213210000154
采用最大似然法估计得到估计的目标高度
Figure BDA0002375213210000155
具体的，步骤8为:
将
Figure BDA0002375213210000156
和步骤7中估计的复合反射系数
Figure BDA0002375213210000157
带入到最大似然估计
Figure BDA0002375213210000158
中，通过一维最大似然搜索即可获得目标高度ht的最佳估值；其中
Figure BDA0002375213210000159
为函数最大时获得的目标高度
Figure BDA00023752132100001510
本发明的效果通过以下仿真试验进一步说明。
(1)仿真条件：
假设一个米波波段、水平极化、均匀线性结构的数字阵列雷达，该雷达垂直维有20个阵元，两个相邻阵元的间隔为半波长，目标到雷达的直接距离为15km，雷达阵列天线中心的高度为10m，反射面和目标高度分别为-10m和580m，快拍数为16，仿真中的蒙特卡罗试验次数均为500次，并用求根均方误差(root mean square error,RMSE)来表征目标高度的估计性能。均方根误差计算公式为：
Figure BDA0002375213210000161
其中，ht_real为目标真实高度，
Figure BDA0002375213210000162
表示第i次蒙特卡洛实验估计获得的目标高度值。
(2)仿真内容与结果：
利用本发明的基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法进行目标高度测量，进行500次蒙特卡罗实验得到目标高度估计值均方根误差随信噪比(SNR)变化的结果如图3所示。由该图可以看出本方法的性能较好，因为本方法利用了目标直达波和多径反射波之间的几何关系，精度较高。
图4分析了反射面高度误差对本方法的影响。反射面真实高度是-10米，该图比较了反射面高度误差在+/-6米范围内的目标高度求根均方误差随信噪比变化曲线，可以看出反射面高度误差对本章方法影响不大，本方法具有较好的鲁棒性。
图5和图6仿真分析了多径地面散射系数幅相误差对本方法性能的影响。可以看出地面反射系数幅度和相位误差对本方法影响都不大，因为本方法是利用回波数据对复合反射系数进行的估计，本方法对地面反射系数具有较好的鲁棒性。
综上所述，本发明提出的基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法，充分利用目标直达波入射角和多径反射波入射角之间的几何关系，降低了运算量、提高了测量精度；基于接收回波数据估计获得的复合反射系数后再估计获得目标高度值，使得本方法具有较好的鲁棒性和实用性。
虽然，本说明书中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (7)

1.基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，根据平面多径反射模型，目标直达波入射角θd(ht)为：
Figure FDA0002375213200000011
其中，ht为目标高度，ha为雷达天线中心的高度，R0为目标与天线中心的直达距离，arcsin()指的是反正弦运算；
步骤2，反射波入射角度θr(ht)为：
Figure FDA0002375213200000012
其中，hg为反射面高度，arccos()指的是反余弦运算；
步骤3，根据所述直达波入射角θd(ht)和反射波入射角度θr(ht)，分别计算直达波的导向矢量A(θd(ht))和反射波的导向矢量A(θr(ht))；
步骤4，雷达发射信号为线性调频信号，雷达阵列含N个阵元，每个阵元共接收M个脉冲回波信号，雷达阵列接收回波数据为X(t)；
步骤5，对雷达阵列接收回波数据X(t)进行匹配滤波，得雷达接收的N个阵元M个脉冲数字匹配滤波后的回波信号X′(t)；
Figure FDA0002375213200000013
其中，τ0＝2R0/c为目标回波时间，c为光速，λ为发射信号波长，fd为目标多普勒频率，
Figure FDA0002375213200000014
为直达波与反射波之间的距离差，psf()为sinc函数，ρ为地面反射因子，γ是脉压后的目标信号复系数，W′(t)为噪声矢量，t是时间，
Figure FDA0002375213200000015
步骤6，构建复合反射系数
Figure FDA0002375213200000021
从雷达接收的N个阵元M个脉冲数字匹配滤波后的回波信号X′(t)中取出N个阵元相参积累时间内M个脉冲在τ0时刻处的数据，组成一个N×M维回波信号矩阵Y；
步骤7，基于回波信号矩阵Y进行最大似然估计，求得估计的复合反射系数
Figure FDA0002375213200000022
步骤8，根据估计的复合反射系数
Figure FDA0002375213200000023
采用最大似然法估计得到估计的目标高度
Figure FDA0002375213200000024
2.根据权利要求1所述的基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法，其特征在于，步骤3中，直达波的导向矢量A(θd(ht))为：
A(θd(ht))＝[a1(θd(ht)),...,an(θd(ht)),...,aN(θd(ht))]T
反射波的导向矢量A(θr(ht))为：
A(θr(ht))＝[a1(θr(ht)),...,an(θr(ht)),...,aN(θr(ht))]T
其中，
Figure FDA0002375213200000025
π为圆周率，[]T是向量转置运算，sin()是正弦运算，λ为发射信号波长，d为阵元间距，N为阵元数。
3.根据权利要求1所述的基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法，其特征在于，步骤4中，雷达阵列接收回波数据X(t)为：
Figure FDA0002375213200000026
其中，xnm(t)为第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号，t是时间，N为阵元数，M为脉冲数。
4.根据权利要求1所述的基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法，其特征在于，步骤5包含以下子步骤：
子步骤5.1，分别对雷达的发射脉冲信号s(t)和第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号xnm(t)做采样周期为T的数字采样，得采样后的雷达发射脉冲信号s(lT)和采样后的第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号xnm(pT)，其中l＝1,…,L、p＝1,…,P，L为发射脉冲信号数字采样的总点数，P为一个脉冲回波信号数字采样的总点数；
子步骤5.2，分别对采样后的雷达发射脉冲信号s(lT)和采样后的第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号xnm(pT)进行傅里叶变换，得傅里叶变换后的发射脉冲信号S(f)和傅里叶变换后的第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号
Figure FDA0002375213200000033
其中f＝1,…,P+L-1；
子步骤5.3，对傅里叶变换后的发射脉冲信号S(f)和傅里叶变换后的第n个阵元接收的第m个脉冲回波信号
Figure FDA0002375213200000032
进行点乘后，再做傅里叶逆变换，得第n个阵元接收的第m个脉冲匹配滤波后的回波信号X'nm(t)；
子步骤5.5，令m依次增加1，直到m＝M，重复子步骤5.1至子步骤5.4，得到第n个阵元接收的第M个脉冲匹配滤波后的回波信号X'nM(t)。
子步骤5.6，令n依次增加1，直到n＝N，重复子步骤5.1至子步骤5.5，得到第N个阵元接收的第M个脉冲匹配滤波后的回波信号X'NM(t)；从而得到雷达接收的N个阵元M个脉冲数字匹配滤波后的回波信号X′(t)为：
Figure FDA0002375213200000031
5.根据权利要求4所述的基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法，其特征在于，步骤6包含以下子步骤：
子步骤6.1，从第n个阵元接收的第m个脉冲匹配滤波后的回波信号X'nm(t)中取出τ0时刻处即第k个采样点的数据X'nm(k)，其中，k∈(1,P+L-1)，k＝fix(τ0/T)，fix()为取整运算，P为一个脉冲回波信号数字采样的总点数，L为发射脉冲信号数字采样的总点数；
子步骤6.2，令m依次增加1，直到m＝M，重复子步骤6.1，从第n个阵元接收的第M个脉冲匹配滤波后的回波信号X'nM(t)中取出τ0时刻处即第k个采样点的数据X'nM(k)；
子步骤6.3，令n依次增加1，直到n＝N，重复子步骤6.1至子步骤6.2，从第N个阵元接收的第M个脉冲匹配滤波后的回波信号X'NM(t)中取出τ0时刻处即第k个采样点的数据X'NM(k)；
子步骤6.4，将从匹配滤波后的回波信号X′(t)中取出N个阵元相参积累时间内M个脉冲在τ0时刻处的数据组成N×M维矩阵Y。
Figure FDA0002375213200000041
其中，
Figure FDA0002375213200000042
令q＝m-1，则
Figure FDA0002375213200000051
其中，n＝1,…,N、q＝0,…,M-1，T0为脉冲重复周期。
6.根据权利要求5所述的基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法，其特征在于，步骤7包含以下子步骤：
子步骤7.1，令η＝[θd(ht),θr(ht)]，令F(θd(ht),θr(ht))＝[A(θd(ht)),A(θr(ht))]，则
Figure FDA0002375213200000052
Figure FDA0002375213200000053
子步骤7.2，根据F(η)和Y(τ0+qT0)采用最大似然法对复合反射系数进行估计，得估计的复合反射系数
Figure FDA0002375213200000054
为：
Figure FDA0002375213200000055
其中，E()指的是对数据进行期望运算。
7.根据权利要求6所述的基于复合反射系数估计的稳健的高精度低空目标测高方法，其特征在于，步骤8中，估计的目标高度
Figure FDA0002375213200000056
为：
Figure FDA0002375213200000057
其中，
Figure FDA0002375213200000058
为函数最大时获得的目标高度
Figure FDA0002375213200000059
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