CN112230215A - 未知极化参数的自适应单脉冲测向方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及雷达通信技术,公开了一种未知极化参数的自适应单脉冲测向方法,本发明利用了最大似然方法,在未知期望信号极化参数的情况下,避开了极化参数对测向结果的影响,使得该方法在任何极化条件下,都可以取得较为理想的结果,同时克服了传统单脉冲测向方法必须已知极化条件才能取得较好测向结果的难题。
Description
技术领域
本发明属于雷达通信技术领域,尤其涉及一种在未知极化参数条件下针对极化敏感阵列的自适应单脉冲测向方法。
背景技术
单脉冲雷达具有计算量小,反应速度快,系统简单易维护,抗干扰能力强,测角精度较高等一系列优点。而极化敏感阵列引入了极化域信息,使得原本在空域和时域上难以处理的数据可以在极化域上进行。
传统的单脉冲雷达中,一般采用的是电偶极子(或磁偶极子)天线,所有阵元的偶极子放置在同一个平面上,且摆放方向都是一致的,因此会将每个天线阵元当作全向理想天线来考虑,即对于任何极化模式以及任何入射方向的信号,其增益总是相同的,静态单脉冲测向方法对每个天线阵元设定静态的馈电权值,使其在波束指向处分别形成和波束与差波束。其中,要求和波束在该指向处形成峰值,而要求差波束在此处形成相应的零陷。在3dB主瓣宽度内,通常认为差波束与和波束的比值Δ/∑和偏离波束指向方向θ0的角度Δθ呈线性关系,然后通过曲线拟合的方法得到斜率k,再将其用于测向(参见文献:单脉冲和差波束及测角方法研究[J],孙海浪,侯庆禹,陈昌云,王宗凤,苏焕程,航天电子对抗,2012,28(01):42-44)。
极化敏感阵列可以采用双正交的电偶极子天线进行布阵,这样接收的信息更加多元化,即信号不仅可以在空域上进行处理,还可以在极化域上处理。双正交的电偶极子天线阵列中每个阵元都有两路通道同时接收水平极化信号与垂直极化信号,可分别处理两路数据,再进行数据融合得到最终测向结果。数据融合的方法可以在一定程度上抑制单极子模式的阵列与期望信号极化模式失配导致测向误差较大的情况,但由于该方法采取的是双通道加权融合,这使得在某些极端条件下,最终的测向误差往往是介于两通道独立测向的误差之间的,即该方法的性能总是比最好的那个通道要差一点(参见文献:极化相控阵雷达单脉冲技术研究[J],徐振海,黄坦,熊子源,肖顺平,现代雷达,2014,36(11):11-13+17)。为处理强主瓣干扰的问题,该方法假设只存在一个强主瓣干扰,并且假设干噪比远大于期望信号的信噪比,然后利用极化相干矩阵估计出干扰的极化参数,再设计极化滤波器滤除干扰,最后进行双通道融合的角度估计(参见文献:极化阵列雷达单脉冲测角技术研究[D],黄艳刚,国防科学技术大学,20 13)。当多个干扰同时入射到该阵列上,或者干扰的功率与信号的功率相当时,该方法由于无法正确的估计出干扰信号的极化参数而失效。
为了解决多干扰入射的问题,一些非极化阵列(全向天线构成的阵列)上的自适应测向方法逐渐被用于极化敏感阵列。由于其极化敏感阵列只采用了双正交偶极子天线作为阵列的阵元,即整个阵列只有两组偶极子(一般采用和x轴平行的偶极子与和y轴平行的偶极子构成交叉极化的双正交偶极子阵列),因此可以很容易的将其导向向量写为kronecker积的形式,然后将相移因子前的系数看作是信号复振幅的一部分,再利用传统自适应单脉冲测向方法进行测向(参见文献:"Monopulse estimation with adaptive arrays,"U.Nickel,in IEE Proceed ings F-Radar and Signal Processing,vol.140,no.5,pp.303-308,Oct.1993和"Adaptive Monopulse Approach With Joint LinearConstraints for Planar Array at Subarray Level,"Z. Cheng,Z.He,X.Duan,X.Zhangand B.Liao,in IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,vol.54,no.3,pp.1432-1441,June 2018)。这些自适应单脉冲测向方法解决了多干扰同时入射的问题,并且能够将其用于共形阵列,但该方法必须假定整个阵列的偶极子放置方式只有两种(如和x轴平行与和y轴平行)。在实际应用的过程中,偶极子天线可能会附着在非规则的曲面上(如圆柱面,如图2所示),这使得每个偶极子天线的放置方式可能是不同的,进而导致每个偶极子相移因子前的复系数不再相同,此时传统的单脉冲测向方法均会失效。为解决共形阵的极化敏感阵列自适应单脉冲测向问题,有必要对已有的方法进行改进和完善。
发明内容
针对现有的最大似然方法无法用于非规则曲面下共形阵的极化敏感阵列单脉冲测向的问题,提出了一种在未知极化参数条件下进行自适应单脉冲测向的方法。
本发明公开了一种分离极化向量与空域导向向量,并利用其特性改进原最大似然方法,用于解决原方法无法直接用于非规则曲面极化敏感阵列的问题。其具体包含以下步骤:
步骤3、利用阵列接收到的N个干扰叠加噪声的多快拍数据[xj(1),xj(2),…,xj(N)]计算出干扰叠加噪声的协方差矩阵Q=E{xxH};
本发明公开了一种在未知极化参数条件下针对圆柱表面极化敏感阵列的自适应单脉冲测向的方法,本发明巧妙的利用了最大似然方法,在未知期望信号极化参数的情况下,避开了极化参数对测向结果的影响,使得该方法在任何极化条件(完全极化)下,都可以取得较为理想的结果,同时克服了传统单脉冲测向方法必须已知极化条件才能取得较好测向结果的难题。
附图说明
图1为本发明的方法流程图
图2为本发明的圆柱面极化敏感阵列示意图
图3为本发明无干扰条件下与其余各方法的方位角均方根误差对比图
图4为本发明无干扰条件下与其余各方法的俯仰角均方根误差对比图
图5为存在入射角度为(25°,25°)的旁瓣干扰时各方法的方位角均方根误差对比图
图6为存在入射角度为(25°,25°)的旁瓣干扰时各方法的俯仰角均方根误差对比图
图7为期望信号极化辅助角γs=5°时各方法的方位角均方根误差对比图
图8为期望信号极化辅助角γs=5°时各方法的俯仰角均方根误差对比图
图9为期望信号极化辅助角γs=0时各方法的方位角均方根误差对比图
图10为期望信号极化辅助角γs=0时各方法的俯仰角均方根误差对比图
图11为极化辅助角γ的估计误差图
图12为极化相位差η的估计误差图
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式以及工作原理作进一步详细说明。
为了更好的描述,首先进行如下定义:
单脉冲雷达:单脉冲雷达一般指接收一个脉冲回波信号即可以完成角度估计的雷达,通常由两路天线阵列输出组成,利用接收信号在两路输出的信号差(可能是幅度差或是相位差) 进行信号入射角度的估计。
极化敏感阵列:阵列的每个阵元由电偶极子或磁偶极子天线构成,一个或多个电偶极子或磁偶极子天线构成阵列的阵元,偶极子的摆放方式,期望信号的入射角度以及期望信号的极化模式,都会影响该阵元实际接收到的信号复振幅。
圆柱面极化敏感阵列:阵元均匀的分布在圆柱表面(类似均匀圆阵),每个阵元由两个电偶极子天线构成,分别沿圆柱的轴线方向和圆柱表面的切线方向分布,示意图如图2所示;将轴线方向分布的电偶极子构成的均匀圆阵作为垂直通道,而沿圆柱表面切线方向分布的电偶极子构成的均匀圆阵作为水平通道。
主瓣干扰:入射角度在波束指向方向附近,功率较一般加性噪声强的干扰。
旁瓣干扰:入射角度在主瓣之外,功率比一般加性噪声强的干扰。
下面结合说明书附图详细说明本发明的具体实施方式,假设阵元个数为M(偶极子个数为2M),快拍数为N;角度θ为方位角,角度为俯仰角,阵列波束指向方向为极化辅助角为γ,极化相位差为η,极化向量为h(γ,η)=[cosγ,ejηsinγ]T;阵列的空域导向向量为水平通道的导向向量为垂直通道的导向向量为
如图1所示未知极化参数条件下的自适应单脉冲测向方法流程图,其具体包含以下步骤:
空域矩阵的定义如下
式(1.2)中,[·]m表示向量的第m个元素,φm为第m个阵元的方位角,R为圆柱半径,λ为入射信号的波长。矩阵βh和βv分别表示水平通道偶极子的摆放模式和垂直通道偶极子的摆放模式,定义如下:
上式中,αm表示切面方向的第m个电偶极子与x轴的夹角。令矩阵
而水平通道导向向量和垂直通道导向向量为
上式中
而二阶偏导数的定义如下
而矩阵∈的二阶偏导数为
步骤3、若考虑干扰叠加噪声的多快拍信号为
Xj=[xj(1),xj(2),…,xj(N)] (1.12)
xj=j+n (1.13)
xj并不包含希望信号,式中j为干扰向量,n为噪声向量。利用干扰叠加噪声的数据矩阵Xj,我们可以计算出干扰叠加噪声的协方差矩阵的估计值
步骤4、设期望信号的复振幅为bs,并且令
es=h(γs,ηs)bs (1.15)
γs,ηs分别表示极化辅助角和极化相位差。
若噪声n满足独立同分布的0均值高斯白噪声,那么数据x的联合概率密度函数可以写为
首先对上式中的es求偏导数得到其最大似然估计量
然后设
Wθ=Dθ-Wμθ (1.23)
同理可以得到权矩阵关于俯仰角的一阶偏导数
二阶偏导数的定义如下
上式中,
步骤6、构造出对数似然函数F=lnxHWWHx,然后求其一阶偏导数
同理得到对数似然函数关于俯仰角的一阶偏导数
进一步计算出对数似然函数的二阶偏导数
然后利用式(1.30)-(1.34)构造出对数似然函数F的雅可比矩阵
以及海森矩阵
步骤7、利用牛顿迭代公式,
步骤8、利用式(1.19),得到es的估计值
然后构造出极化相干矩阵
其中,E{·}表示求数学期望。
步骤9、将极化相干矩阵记为
然后对其做特征分解,特征向量为ξ1和ξ2,其分别对应的特征值满足
λ1≥λ2 (1.41)
极化相干矩阵的大特征值对应的特征向量即可作为极化向量的估计量
利用
可以得到两个极化参数的估计量
从式(1.42)的形式中可以看出,当γ趋近于0时,垂直通道h2≈0,这导致了极化相位差η被湮没,此时无法得到其准确的估计值。当γ趋近于π/2时,水平通道h1≈0,极化通道的相位差exp(jη)与期望信号的复振幅发生混叠,在未知期望信号复振幅的情况下,无法将其从中分离出来。因此在这两种特殊情况下,无法正确的估计出极化相位差η。
为使本发明的目的、技术方案和技术效果更加清楚,通过仿真实验对本发明作进一步地详细描述。
本次实验针对发明未知极化参数条件下的自适应单脉冲测向方法进行了仿真实验,以下仿真实验中,阵列均为极化敏感圆柱面阵列,如图2所示,圆柱半径R=1m,入射信号均为窄带信号,频率均为300MHz,阵元个数M=9(共2M个电偶极子),阵列波束指向方向期望信号入射方向为快拍数N=200。
用于对比的方法有双指向法和最大似然方法,最大似然方法只选取了垂直通道的偶极子 (即图2中与z轴平行的那些偶极子)进行角度估计,双指向法分别选取了水平通道的偶极子(圆柱表面切线方向的偶极子)和垂直通道的偶极子独立进行角度估计。
仿真实验条件一:本仿真中信噪比为15dB,无干扰,期望信号的极化相位差ηs=0,极化辅助角γs从0变化到π/2,各方法的方位角测角精度比较如图3所示,俯仰角测角精度比较如图4所示。
仿真实验条件二:在本仿真中信噪比为15dB,存在一个旁瓣干扰,其入射角度为干噪比为55dB,干扰信号的极化辅助角γj=40°,极化相位差ηj=30°,期望信号的极化相位差ηs=0,极化辅助角γs从0变化到π/2,各方法的方位角测角精度比较如图5所示,俯仰角测角精度比较如图6所示(此时,非自适应的双指向法已经完全失效)。
仿真实验条件三:在本仿真中,信噪比从5dB变化到25dB,无干扰,期望信号的极化相位差ηs=0,极化辅助角γs=5°,各方法的方位角测角精度比较如图7所示,俯仰角测角精度比较如图8所示。
仿真实验条件四:在本仿真中,信噪比从5dB变化到25dB,无干扰,期望信号的极化相位差ηs=0,极化辅助角γs=0,各方法的方位角测角精度比较如图9所示,俯仰角测角精度比较如图10所示。
仿真实验条件五:在本仿真中,信噪比为15dB,无干扰,期望信号的极化相位差ηs=0,极化辅助角γs从0变化到π/2,本方法的极化参数估计误差如图11和图12所示。当期望信号的极化辅助角γs靠近0或是π/2时,向量中有一个值趋近于0,因此难以得到正确的极化相位差的准确估计值
从上述这些仿真实验中可以看出,本发明的方法解决了极化辅助角γ过小时,传统单脉冲测向方法误差过大的问题。在现实场景下,往往很难知道期望信号的极化模式,传统单脉冲测向方法在某些极化条件下可能会完全失效,而本发明的方法在未知期望信号极化参数的情况下仍能保持较好的测向结果(15dB信噪比情况下,偏离阵列波束指向方向3°处测角误差小于1°),并能依据该结果进一步估计出信号的极化参数。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,本说明书中所公开的任一特征,除非特别叙述,均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换;所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤,除了互相排斥的特征和/或步骤以外,均可以任何方式组合;本领域的技术人员根据本发明技术方案的技术特征所做出的任何非本质的添加、替换,均属于本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种未知极化参数的自适应单脉冲测向方法,其特征在于,假设阵元个数为M,偶极子个数为2M,快拍数为N;角度θ为方位角,角度为俯仰角,阵列波束指向方向为极化辅助角为γ,极化相位差为η,极化向量为h(γ,η)=[cosγ,ejηsinγ]T;阵列的空域导向向量为水平通道的导向向量为垂直通道的导向向量为
该方法具体包括以下步骤:
式(1.2)中,[·]m表示向量的第m个元素,φm为第m个阵元的方位角,R为圆柱半径,λ为入射信号的波长,矩阵βh和βv分别表示水平通道偶极子的摆放模式和垂直通道偶极子的摆放模式,定义如下:
上式中,αm表示切面方向的第m个电偶极子与x轴的夹角,令矩阵
而水平通道导向向量和垂直通道导向向量为
上式中
而二阶偏导数的定义如下
而矩阵∈的二阶偏导数为
步骤3、若考虑干扰叠加噪声的多快拍信号为
Xj=[xj(1),xj(2),…,xj(N)] (1.12)
xj=j+n (1.13)
xj并不包含希望信号,式中j为干扰向量,n为噪声向量,利用干扰叠加噪声的数据矩阵Xj,我们可以计算出干扰叠加噪声的协方差矩阵的估计值
步骤4、设期望信号的复振幅为bs,并且令
es=h(γs,ηs)bs (1.15)
γs,ηs分别表示极化辅助角和极化相位差;
若噪声n满足独立同分布的0均值高斯白噪声,那么数据x的联合概率密度函数可以写为
首先对上式中的es求偏导数得到其最大似然估计量
然后设
Wθ=Dθ-Wμθ (1.23)
同理可以得到权矩阵关于俯仰角的一阶偏导数
二阶偏导数的定义如下
上式中,
步骤6、构造出对数似然函数F=lnxHWWHx,然后求其一阶偏导数
同理得到对数似然函数关于俯仰角的一阶偏导数
进一步计算出对数似然函数的二阶偏导数
然后利用式(1.30)-(1.34)构造出对数似然函数F的雅可比矩阵
以及海森矩阵
步骤7、利用牛顿迭代公式,
步骤8、利用式(1.19),得到es的估计值
然后构造出极化相干矩阵
其中,E{·}表示求数学期望;
步骤9、将极化相干矩阵记为
然后对其做特征分解,特征向量为ξ1和ξ2,其分别对应的特征值满足
λ1≥λ2 (1.41)
极化相干矩阵的大特征值对应的特征向量即可作为极化向量的估计量
利用
可以得到两个极化参数的估计量
2.根据权利要求1所述的未知极化参数的自适应单脉冲测向方法,其特征在于,从所述式(1.42)的形式中可以看出,当γ趋近于0时,垂直通道h2≈0,这导致了极化相位差η被湮没,此时无法得到其准确的估计值;当γ趋近于π/2时,水平通道h1≈0,极化通道的相位差exp(jη)与期望信号的复振幅发生混叠,在未知期望信号复振幅的情况下,无法将其从中分离出来;因此在这两种特殊情况下,无法正确的估计出极化相位差η。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114442032A (zh) * | 2022-04-07 | 2022-05-06 | 中国电子科技集团公司第二十九研究所 | 一种基于多极化矢量天线阵列压缩采样的测向方法及装置 |
CN117289202A (zh) * | 2023-11-27 | 2023-12-26 | 中国航天科工集团八五一一研究所 | 一种自适应相位差测量方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004226188A (ja) * | 2003-01-22 | 2004-08-12 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ目標高度推定装置 |
US20070222661A1 (en) * | 2006-03-22 | 2007-09-27 | Stagliano James J Jr | Phase shifted transmitted signals in a simultaneous dual polarization weather system |
US20120013500A1 (en) * | 2010-07-15 | 2012-01-19 | Evgeny Markin | Method of Automatic Target Angle Tracking by Monopulse Radar under Conditions of Interference Distorting Location Characteristic |
CN105445701A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-03-30 | 西安电子科技大学 | Ddma-mimo雷达目标的单脉冲角度估计方法 |
CN107561512A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-01-09 | 上海无线电设备研究所 | 一种脉冲多普勒雷达抗压制式拖曳干扰的极化对消方法 |
CN109444816A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-03-08 | 中国人民解放军63892部队 | 基于辅助通道的单脉冲雷达交叉眼干扰检测方法 |
CN110596692A (zh) * | 2019-08-19 | 2019-12-20 | 电子科技大学 | 基于联合约束的自适应单脉冲测向方法 |
CN111257863A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-06-09 | 电子科技大学 | 一种高精度多点线性约束的自适应单脉冲测向方法 |
-
2020
- 2020-09-22 CN CN202011002794.7A patent/CN112230215B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004226188A (ja) * | 2003-01-22 | 2004-08-12 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ目標高度推定装置 |
US20070222661A1 (en) * | 2006-03-22 | 2007-09-27 | Stagliano James J Jr | Phase shifted transmitted signals in a simultaneous dual polarization weather system |
US20120013500A1 (en) * | 2010-07-15 | 2012-01-19 | Evgeny Markin | Method of Automatic Target Angle Tracking by Monopulse Radar under Conditions of Interference Distorting Location Characteristic |
CN105445701A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-03-30 | 西安电子科技大学 | Ddma-mimo雷达目标的单脉冲角度估计方法 |
CN107561512A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-01-09 | 上海无线电设备研究所 | 一种脉冲多普勒雷达抗压制式拖曳干扰的极化对消方法 |
CN109444816A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-03-08 | 中国人民解放军63892部队 | 基于辅助通道的单脉冲雷达交叉眼干扰检测方法 |
CN110596692A (zh) * | 2019-08-19 | 2019-12-20 | 电子科技大学 | 基于联合约束的自适应单脉冲测向方法 |
CN111257863A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-06-09 | 电子科技大学 | 一种高精度多点线性约束的自适应单脉冲测向方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Q ZHANG: "Adaptive Countering Technique for Angle Deception Based on Dual Polarization Radar Seeker" * |
管金称: "宽带自适应和差波束形成与测角方法研究" * |
胡泽宾: "交叉极化抑制比对单脉冲比幅测向的影响研究" * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114442032A (zh) * | 2022-04-07 | 2022-05-06 | 中国电子科技集团公司第二十九研究所 | 一种基于多极化矢量天线阵列压缩采样的测向方法及装置 |
CN114442032B (zh) * | 2022-04-07 | 2022-06-14 | 中国电子科技集团公司第二十九研究所 | 一种基于多极化矢量天线阵列压缩采样的测向方法 |
CN117289202A (zh) * | 2023-11-27 | 2023-12-26 | 中国航天科工集团八五一一研究所 | 一种自适应相位差测量方法 |
CN117289202B (zh) * | 2023-11-27 | 2024-02-13 | 中国航天科工集团八五一一研究所 | 一种自适应相位差测量方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112230215B (zh) | 2023-03-10 |
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