CN111913157B - 一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于雷达信号空‑时去相关模型的海杂波抑制方法，属于海杂波抑制技术领域；步骤一、雷达将回波信号处理成回波数据，并排列得到NK维的列数据矢量；步骤二、建立海杂波的空域、时域去相关模型；建立杂波加噪声协方差矩阵模型；步骤三、计算待检测单元投影矩阵；计算消除目标信号后的待检测单元数据矢量；步骤四、建立杂波加噪声协方差矩阵估计式，计算权系数的值，计算估计值；步骤五、根据最优自适应处理准则，计算自适应处理权矢量；步骤六、计算待检测单元自适应处理输出结果；本发明改善了小样本下杂波加噪声协方差矩阵估计精度，解决了现有海杂波抑制技术对慢速运动目标的输出损失大和海杂波抑制性能不稳健的问题。

Description

一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法

技术领域

本发明属于海杂波抑制技术领域，涉及一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法。

背景技术

运动平台多通道雷达观测范围广，空间自由度高，具备空-时二维场景杂波抑制能力，可实现动目标准确检测与精确定位，被广泛应用于城市交通监视与军事侦察预警领域。在对海监视模式下，运动平台多通道雷达需要抑制海杂波以显示感兴趣的动目标，从而实现动目标检测与定位。

目前，运动平台多通道雷达海杂波抑制技术主要分为时域滤波处理与空时自适应处理两类，其中，时域滤波处理主要利用海杂波与运动目标的多普勒分布差异设计滤波器实现杂波抑制。空时自适应处理通过感知海杂波背景的空间与时间二维分布特性来自适应调整空-时二维滤波器设计参数，能使目标输出信杂噪比最大和目标检测概率最高。

曹健，王兆袆，胡进峰以及何子述在其发表的论文“基于知识辅助的天波雷达海杂波抑制方法”(系统工程与电子技术)中提出一种基于知识辅助的天波雷达海杂波抑制方法。该方法利用脉冲重复周期、雷达工作频率、海平面风向、风速作为先验知识，结合海杂波谱模型及提出的基于知识的海杂波协方差矩阵估计方法，构造出基于知识的天波雷达海杂波协方差矩阵，实现海杂波抑制处理。该方法存在的不足之处是，仅利用雷达回波数据的时域信息，由于海杂波多普勒谱展宽导致海杂波抑制能力恶化，动目标最小可检测速度差。

南京航空航天大学在其申请的专利“一种基于局部相关性的改进子空间海杂波抑制方法”(申请号：201410346178.1，公开号：CN 104155632 A)中提出一种基于局部相关性的改进子空间海杂波抑制方法。该方法是一种空-时级联的准最优杂波抑制方法，首先，对回波数据进行数字波束形成，针对每个空间波束域的距离-慢时间数据进行自适应杂波抑制处理，通过计算待检测距离单元与相邻距离单元之间的相关系数，自适应地确定组成协方差矩阵的参考单元，接着，对构造的协方差矩阵进行奇异值分解得到海杂波所在的子空间，基于子空间投影技术实现海杂波抑制。该方法存在的不足之处是，海杂波空-时去相关，缺乏独立同分布训练样本，加之实际中动目标会污染样本，协方差矩阵估计精度将变差，海杂波子空间估计不准确，杂波抑制后动目标输出损失大，杂波抑制性能不稳健。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提出一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，改善了小样本下杂波加噪声协方差矩阵估计精度，解决了现有海杂波抑制技术对慢速运动目标的输出损失大和海杂波抑制性能不稳健的问题。

本发明解决技术的方案是：

一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，包括如下步骤：

步骤一、雷达设置有N个通道，每个通道生成K个脉冲，每个脉冲设置有L个距离门；雷达接收回波信号，对回波信号分别依次进行脉冲压缩、通道配准和误差校正处理，得到规范后的回波数据x_k,n(l)；x_k,n(l)为第l个距离门第k个脉冲第n个通道的回波数据；其中，l∈{1,2,……L},k∈{1,2,……K},n∈{1,2,……N}；将全部回波数据x_k,n(l)排列得到NK×1维的列数据矢量，记为X(l),则L个距离门的列数据矢量分别为X(1)，X(2)，……，X(L)；

步骤二、建立海杂波的空域去相关模型和海杂波的时域去相关模型；根据海杂波的空时去相关模型建立杂波加噪声协方差矩阵模型；

步骤三、计算待检测单元投影矩阵P(l,V_t,θ_t)；令步骤一中的NK×1维的列数据矢量X(l)为待检测单元数据矢量；计算消除目标信号后的待检测单元数据矢量X₀(l)；

步骤四、建立待检测单元的杂波加噪声协方差矩阵估计式：

式中，X(m)表示第m个样本数据矢量；

w_m为权系数，m∈{1,2,3,…M}；

计算权系数w_m的值，将w_m代入上式得到估计值

步骤五、根据最优自适应处理准则，计算自适应处理权矢量W_opt；

步骤六、根据自适应处理权矢量W_opt计算待检测单元自适应处理输出结果y，即为海杂波抑制完成后的输出结果。

在上述的一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，所述步骤二中，海杂波的空域去相关模型为：

式中，l为距离门序号；

θ为方位角；

n为通道序号；

ρ_s(l,θ,n)为第l个距离门方位角为θ时，第n个通道相对于第1个通道的海杂波相关系数；

d为相邻通道的物理间距；

V_a为雷达平台运动速度；

τ_e(l,θ)为第l个距离门方位角为θ对应的海杂波空间去相关时间；

β(l,θ)为第l个距离门方位角为θ对应的单通道杂噪比；

ρ_e为通道间误差相关系数，且0≤ρ_e≤1；

e为自然常数；

j为虚数单位，j²＝-1；

α_l为第l个距离门对应的入射角；

λ为雷达波长；

所述第l个距离门方位角为θ对应的海杂波空间去相关时间τ_e(l,θ)的计算方法为：

式中，σ_s(l,θ)表示第l个距离门方位角为θ分辨单元内海杂波沿雷达视线方向的速度起伏均方根。

在上述的一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，所述步骤二中，海杂波的时域去相关模型为：

式中，l为距离门序号；

θ为方位角；

k为脉冲序号；

ρ_s(l,θ,k)为第l个距离门方位角为θ的第k个脉冲的海杂波时域相关系数；

PRT为脉冲重复周期；

τ_t(l,θ)为第l个距离门方位角为θ对应的海杂波时域去相关时间；

β(l,θ)为第l个距离门方位角为θ对应的单通道杂噪比；

V_a为雷达平台运动速度；

α_l为第l个距离门对应的入射角；

v_c(l,θ)为第l个距离门方位角为θ对应的海杂波的平均径向速度；

所述第l个距离门方位角为θ对应的海杂波时域去相关时间τ_t(l,θ)的计算方法为：

式中，θ_3db表示雷达波束3dB波束宽度。

在上述的一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，所述步骤二中，杂波加噪声协方差矩阵模型的建立方法为：

式中，R_s-t(l)表示第l个距离门的杂波加噪声协方差矩阵；

θ_m表示第m个方位角，

其中，a为调整系数，0<a≤1；K为脉冲个数；V_a为雷达平台运动速度；PRT为脉冲重复周期；

M为方位角划分数,

σ_cn(l,θ_m)为第l个距离门方位角为θ_m的海杂波对应的杂波加噪声能量；

β(l,θ_m)为第l个距离门方位角为θ_m对应的单通道杂噪比；

ρ_t(l,θ_m)为第l个距离门方位角为θ_m的海杂波时域相关矩阵；

ρ_s(l,θ_m)为第l个距离门方位角为θ_m的海杂波空域相关矩阵；

为求Kronecker积；

σ_n为噪声功率；

I_NK为NK×NK维的对角单位矩阵。

在上述的一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，所述第l个距离门方位角为θ_m的海杂波时域相关矩阵ρ_t(l,θ_m)为：

所述第l个距离门方位角为θ_m的海杂波空域相关矩阵ρ_s(l,θ_m)为：

式中，*表示共轭。

在上述的一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，所述步骤三中，待检测单元投影矩阵P(l,V_t,θ_t)的计算方法为：

式中，V_t为动目标的径向速度；

θ_t为动目标的方位角；

I_NK为NK×NK维对角单位矩阵；

S_s-t(l,V_t,θ_t)为动目标的空时导向矢量；

*^H为共轭；

其中，动目标的空时导向矢量S_s-t(l,V_t,θ_t)的计算方法为：

在上述的一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，所述步骤三中，消除目标信号后的待检测单元数据矢量X₀(l)的计算方法为：

X₀(l)＝P(l,V_t,θ_t)X(l)。

在上述的一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，所述步骤四中，权系数w_m的计算方法为：

计算

的最大值，且w_m满足约束条件：

式中，S_s-t为动目标的空时导向矢量；

X₀(l)为消除目标信号后的待检测单元数据矢量。

在上述的一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，所述步骤五中，自适应处理权矢量W_opt的计算方法为：

式中，μ为归一化系数。

在上述的一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，所述步骤六中，待检测单元自适应处理输出结果y的计算方法为：

y＝W^H _optX(l)。

本发明与现有技术相比的有益效果是：

(1)本发明利用了雷达信号空时去相关模型来提高杂波加噪声协方差矩阵的估计精度，克服了现有样本最大似然估计技术在小样本下因杂波加噪声协方差矩阵估计精度变差而导致海杂波抑制性能恶化的问题，使得本发明具有对训练样本数量需求少，提高海杂波抑制性能的优点；

(2)本发明在建立杂波加噪声协方差矩阵模型的基础上，联合待检测单元与邻近距离门数据来优化估计杂波加噪声协方差矩阵，克服了现有基于模型的估计技术依赖于模型参数的准确性而导致海杂波抑制性能不稳健的问题，使得本发明能够提高时变环境下海杂波抑制的稳健性。

附图说明

图1为本发明海杂波抑制流程图；

图2为杂波抑制性能对比示意图；

图3为不同动目标径向速度下杂波抑制后输出信杂噪比对比示意图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步阐述。

本发明提供一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，可以更好地利用运动平台多通道雷达回波数据的空-时二维自由度提升海杂波抑制能力，并基于海杂波空-时去相关模型改善小样本下杂波加噪声协方差矩阵估计精度，以解决现有海杂波抑制技术对慢速运动目标的输出损失大和海杂波抑制性能不稳健的问题。

海杂波抑制方法如图1所示，具体包括如下步骤：

步骤一、雷达设置有N个通道，每个通道生成K个脉冲，每个脉冲设置有L个距离门；雷达接收回波信号，对回波信号分别依次进行脉冲压缩、通道配准和误差校正处理，得到规范后的回波数据x_k,n(l)；x_k,n(l)为第l个距离门第k个脉冲第n个通道的回波数据；其中，l∈{1,2,……L},k∈{1,2,……K},n∈{1,2,……N}；将全部回波数据x_k,n(l)排列得到NK×1维的列数据矢量，记为X(l),则L个距离门的列数据矢量分别为X(1)，X(2)，……，X(L)；

步骤二、建立海杂波的空域去相关模型和海杂波的时域去相关模型；

海杂波的空域去相关模型为：

式中，l为距离门序号；

θ为方位角；

n为通道序号；

ρ_s(l,θ,n)为第l个距离门方位角为θ时，第n个通道相对于第1个通道的海杂波相关系数；

d为相邻通道的物理间距；

V_a为雷达平台运动速度；

τ_e(l,θ)为第l个距离门方位角为θ对应的海杂波空间去相关时间；

β(l,θ)为第l个距离门方位角为θ对应的单通道杂噪比；

ρ_e为通道间误差相关系数，且0≤ρ_e≤1；

e为自然常数；

j为虚数单位，j²＝-1；

α_l为第l个距离门对应的入射角；

λ为雷达波长；

所述第l个距离门方位角为θ对应的海杂波空间去相关时间τ_e(l,θ)的计算方法为：

式中，σ_s(l,θ)表示第l个距离门方位角为θ分辨单元内海杂波沿雷达视线方向的速度起伏均方根。

海杂波的时域去相关模型为：

式中，l为距离门序号；

θ为方位角；

k为脉冲序号；

ρ_s(l,θ,k)为第l个距离门方位角为θ的第k个脉冲的海杂波时域相关系数；

PRT为脉冲重复周期；

τ_t(l,θ)为第l个距离门方位角为θ对应的海杂波时域去相关时间；

β(l,θ)为第l个距离门方位角为θ对应的单通道杂噪比；

V_a为雷达平台运动速度；

α_l为第l个距离门对应的入射角；

v_c(l,θ)为第l个距离门方位角为θ对应的海杂波的平均径向速度；

所述第l个距离门方位角为θ对应的海杂波时域去相关时间τ_t(l,θ)的计算方法为：

式中，θ_3db表示雷达波束3dB波束宽度。

根据海杂波的空时去相关模型建立杂波加噪声协方差矩阵模型；杂波加噪声协方差矩阵模型的建立方法为：

式中，R_s-t(l)表示第l个距离门的杂波加噪声协方差矩阵；

θ_m表示第m个方位角，

其中，a为调整系数，0<a≤1；K为脉冲个数；V_a为雷达平台运动速度；PRT为脉冲重复周期；

M为方位角划分数,

σ_cn(l,θ_m)为第l个距离门方位角为θ_m的海杂波对应的杂波加噪声能量；

β(l,θ_m)为第l个距离门方位角为θ_m对应的单通道杂噪比；

ρ_t(l,θ_m)为第l个距离门方位角为θ_m的海杂波时域相关矩阵；

ρ_s(l,θ_m)为第l个距离门方位角为θ_m的海杂波空域相关矩阵；

为求Kronecker积；

σ_n为噪声功率；

I_NK为NK×NK维的对角单位矩阵。

其中，第l个距离门方位角为θ_m的海杂波时域相关矩阵ρ_t(l,θ_m)为：

所述第l个距离门方位角为θ_m的海杂波空域相关矩阵ρ_s(l,θ_m)为：

式中，*表示共轭。

步骤三、计算待检测单元投影矩阵P(l,V_t,θ_t)；待检测单元投影矩阵P(l,V_t,θ_t)的计算方法为：

式中，V_t为动目标的径向速度；

θ_t为动目标的方位角；

I_NK为NK维的单位矩阵；

S_s-t(l,V_t,θ_t)为动目标的空时导向矢量；

*^H为共轭；

其中，动目标的空时导向矢量S_s-t(l,V_t,θ_t)的计算方法为：

令步骤一中的NK×1维的列数据矢量X(l)为待检测单元数据矢量；计算消除目标信号后的待检测单元数据矢量X₀(l)；消除目标信号后的待检测单元数据矢量X₀(l)的计算方法为：

X₀(l)＝P(l,V_t,θ_t)X(l)。

步骤四、建立待检测单元的杂波加噪声协方差矩阵估计式：

式中，X(m)表示第m个样本数据矢量；

w_m为权系数，m∈{1,2,3,…M}；

计算权系数w_m的值，将w_m代入上式得到估计值

权系数w_m的计算方法为：计算

的最大值，且w_m满足约束条件：/>

式中，S_s-t为动目标的空时导向矢量；

X₀(l)为消除目标信号后的待检测单元数据矢量。

步骤五、根据最优自适应处理准则，计算自适应处理权矢量W_opt；自适应处理权矢量W_opt的计算方法为：

式中，μ为归一化系数。

步骤六、根据自适应处理权矢量W_opt计算待检测单元自适应处理输出结果y，待检测单元自适应处理输出结果y的计算方法为：y＝W^H _optX(l)。y即为海杂波抑制完成后的输出结果。

下面通过仿真实验对本发明的效果做进一步说明：

实验参数设置如下：为了验证所提算法的有效性，采用L波段8通道机载实测数据进行实验，四级海况，飞机沿航迹速度为60m/s，正侧视工作模式，脉冲数目为40个，动目标的单脉冲单通道信噪比为5dB，海杂波的单脉冲单通道杂噪比为25dB，样本协方差矩阵杂波抑制方法采用900个样本数据，本发明所提方法仅采用10个样本数据。

图2是不同方法杂波抑制性能对比结果。图3是不同动目标径向速度下杂波抑制后输出信杂噪比对比。

实验结论：实测数据实验结果表明，相比于样本协方差杂波抑制方法，本发明所提方法需要样本数量小，杂波抑制性能较好，杂波抑制后动目标输出信杂噪比更高，验证了所提方法的有效性。

本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一、雷达设置有N个通道，每个通道生成K个脉冲，每个脉冲设置有L个距离门；雷达接收回波信号，对回波信号分别依次进行脉冲压缩、通道配准和误差校正处理，得到规范后的回波数据x_k,n(l)；x_k,n(l)为第l个距离门第k个脉冲第n个通道的回波数据；其中，l∈{1,2,……L},k∈{1,2,……K},n∈{1,2,……N}；将全部回波数据x_k,n(l)排列得到NK×1维的列数据矢量，记为X(l),则L个距离门的列数据矢量分别为X(1)，X(2)，……，X(L)；

步骤二、建立海杂波的空域去相关模型和海杂波的时域去相关模型；根据海杂波的空时去相关模型建立杂波加噪声协方差矩阵模型；

步骤三、计算待检测单元投影矩阵P(l,V_t,θ_t)；令步骤一中的NK×1维的列数据矢量X(l)为待检测单元数据矢量；计算消除目标信号后的待检测单元数据矢量X₀(l)；其中，V_t为动目标的径向速度；θ_t为动目标的方位角；

步骤四、建立待检测单元的杂波加噪声协方差矩阵估计式：

式中，X(m)表示第m个样本数据矢量；

w_m为权系数，m∈{1,2,3,…M}；

计算权系数w_m的值，将w_m代入上式得到估计值

R_s-t(l)表示第l个距离门的杂波加噪声协方差矩阵；

步骤五、根据最优自适应处理准则，计算自适应处理权矢量W_opt；

自适应处理权矢量W_opt的计算方法为：

式中，μ为归一化系数；

S_s-t为动目标的空时导向矢量；

步骤六、根据自适应处理权矢量W_opt计算待检测单元自适应处理输出结果y，即为海杂波抑制完成后的输出结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，其特征在于：所述步骤二中，海杂波的空域去相关模型为：

式中，l为距离门序号；

θ为方位角；

n为通道序号；

ρ_s(l,θ,n)为第l个距离门方位角为θ时，第n个通道相对于第1个通道的海杂波相关系数；

d为相邻通道的物理间距；

V_a为雷达平台运动速度；

τ_e(l,θ)为第l个距离门方位角为θ对应的海杂波空间去相关时间；

β(l,θ)为第l个距离门方位角为θ对应的单通道杂噪比；

ρ_e为通道间误差相关系数，且0≤ρ_e≤1；

e为自然常数；

j为虚数单位，j²＝-1；

α_l为第l个距离门对应的入射角；

λ为雷达波长；

所述第l个距离门方位角为θ对应的海杂波空间去相关时间τ_e(l,θ)的计算方法为：

式中，σ_s(l,θ)表示第l个距离门方位角为θ分辨单元内海杂波沿雷达视线方向的速度起伏均方根。

3.根据权利要求2所述的一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，其特征在于：所述步骤二中，海杂波的时域去相关模型为：

式中，l为距离门序号；

θ为方位角；

k为脉冲序号；

ρ_t(l,θ,k)为第l个距离门方位角为θ的第k个脉冲的海杂波时域相关系数；

PRT为脉冲重复周期；

τ_t(l,θ)为第l个距离门方位角为θ对应的海杂波时域去相关时间；

β(l,θ)为第l个距离门方位角为θ对应的单通道杂噪比；

V_a为雷达平台运动速度；

α_l为第l个距离门对应的入射角；

v_c(l,θ)为第l个距离门方位角为θ对应的海杂波的平均径向速度；

所述第l个距离门方位角为θ对应的海杂波时域去相关时间τ_t(l,θ)的计算方法为：

式中，θ_3db表示雷达波束3dB波束宽度。

4.根据权利要求3所述的一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，其特征在于：所述步骤二中，杂波加噪声协方差矩阵模型的建立方法为：

式中，R_s-t(l)表示第l个距离门的杂波加噪声协方差矩阵；

θ_m表示第m个方位角，

其中，a为调整系数，0<a≤1；K为脉冲个数；V_a为雷达平台运动速度；PRT为脉冲重复周期；

M为方位角划分数,

σ_cn(l,θ_m)为第l个距离门方位角为θ_m的海杂波对应的杂波加噪声能量；

β(l,θ_m)为第l个距离门方位角为θ_m对应的单通道杂噪比；

ρ_t(l,θ_m)为第l个距离门方位角为θ_m的海杂波时域相关矩阵；

ρ_s(l,θ_m)为第l个距离门方位角为θ_m的海杂波空域相关矩阵；

为求Kronecker积；

σ_n为噪声功率；

I_NK为NK×NK维的对角单位矩阵。

5.根据权利要求4所述的一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，其特征在于：所述第l个距离门方位角为θ_m的海杂波时域相关矩阵ρ_t(l,θ_m)为：

所述第l个距离门方位角为θ_m的海杂波空域相关矩阵ρ_s(l,θ_m)为：

式中，*表示共轭。

6.根据权利要求5所述的一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，其特征在于：所述步骤三中，待检测单元投影矩阵P(l,V_t,θ_t)的计算方法为：

式中，I_NK为NK×NK维对角单位矩阵；

S_s-t(l,V_t,θ_t)为动目标的空时导向矢量；

*^H为共轭；

其中，动目标的空时导向矢量S_s-t(l,V_t,θ_t)的计算方法为：

7.根据权利要求6所述的一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，其特征在于：所述步骤三中，消除目标信号后的待检测单元数据矢量X₀(l)的计算方法为：

X₀(l)＝P(l,V_t,θ_t)X(l)。

8.根据权利要求7所述的一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，其特征在于：所述步骤四中，权系数w_m的计算方法为：

计算

的最大值，且w_m满足约束条件：

式中，X₀(l)为消除目标信号后的待检测单元数据矢量。

9.根据权利要求8所述的一种基于雷达信号空-时去相关模型的海杂波抑制方法，其特征在于：所述步骤六中，待检测单元自适应处理输出结果y的计算方法为：

y＝W^H _optX(l)。

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