CN112415469A - 一种两维数字阵列雷达快速干扰测向方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种两维数字阵列雷达快速干扰测向方法，通过增加雷达发射静默周期，侦听周围干扰，同时通过对接收的阵元数据进行分析，设置合理的门限阈值，判定是否有干扰进入，同时通过FFT的方法快速形成方向图，进行空域滤波搜索，从而快速获得方位及俯仰维度某一纬度的指向角度，之后通过对干扰入射方向的数据进行互相关估计，完成两个维度的干扰角度配对处理，获得配对后的干扰入射角的方位、俯仰两维角度。

Description

一种两维数字阵列雷达快速干扰测向方法

技术领域

本发明属于两维数字阵列雷达技术领域，具体涉及的技术包括方向图形成技术，波达方向估计技术，角度匹配技术。该发明可以快速测量来自空间的干扰方向，通过数字波束形成技术，形成指向干扰的波束，并测量干扰方向，为后续的干扰处理提供干扰指向作为先验知识。

背景技术

随着技术的发展，军用雷达工作的电磁环境日益复杂，不但有来自空间的敌方干扰，还有来自本方其他电子设备的电磁辐射，在检测目标的同时，需要高效的对抗空间干扰。于此同时，大规模数字处理器件的快速发展，更大规模的数字阵列雷达，越来越多的进入到了工程研制阶段，为干扰测向提供了更多的可能性。

干扰入射方向的估计，属于波达方向估计的范畴。传统的雷达，由于系统的自由度不够，能够采用的波达方向估计技术并不多。在数字阵列中对于波达方向的估计，如MUISC，ESPRIT等算法，这些算法虽然测角精度高，但是考虑到雷达工作的波束驻留时间很短，工程应用中受限于运算时间的要求难以实现，而对于两维数字阵列，其复杂度进一步提高。

对于干扰的处理，首先要获得干扰的方向，对于一维数字阵列，估计获得的干扰指向角θ₀，即可认为是干扰角度；对于两维数字阵列，如果有一个干扰时，获得干扰的方位指向角θ₀，干扰的俯仰指向角

那么

即为干扰指向。但是对于大于两个干扰的时候，情况就复杂了很多，假设两个干扰方位指向角θ₀，θ₁；两个干扰的俯仰指向角

那么对于最终的干扰角度就有了4种排列组合，

从4个可能的指向中匹配出正确的指向，即角度配对问题成了要解决的实际问题。而对于更多干扰的情况，复杂度进一步提升。

发明内容

要解决的技术问题

为了解决上述两维数字阵列雷达中干扰角度测量及角度配对在工程中的应用问题，从而避免复杂的计算，减少运算时间。本发明提出一种两维数字阵列雷达快速干扰测向方法。

技术方案

一种两维数字阵列雷达快速干扰测向方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：搭建数字阵列采样处理平台，获得每一个阵元完成采样及下变频后的基带信号，其全阵面接收的第n个采样快拍的数据矩阵为：

其中：

p，q为阵元坐标号，S(n)，N(n)，分别为采样信号与噪声，n＝0,1,2.....为采样快拍号，d_x，d_y为阵元间距；

步骤2：对两维子阵平面中，选取一个“十字架”，即中间的一行及一列，进行干扰测向；对于单个阵元，选取某一列的所有行，即：

则在方位维可近似认为全向波束，俯仰维为一维线阵，可以进行俯仰维干扰角度测向；

同样的，选取某一列的所有行，即

X_p(n)＝(X_0,p(n) X_1,p(n)...X_Q-1,p(n)) (3)

则在俯仰维可近似认为全向波束，方位维为一维线阵，可以进行方位维干扰角度测向；

步骤3：设计雷达系统工作时序，增加静默侦查区，所述的静默侦查区不辐射电磁信号，仅接收信号；

步骤4：在确定周围环境无干扰时，对行或列采样的快拍进行FFT，记录雷达正常工作时，雷达静默区的接收噪声，并设定适当门限为k；正常工作时，如雷达静默区侦听到的信号高于门限，判定为系统受到干扰，假设干扰的个数为M个；

步骤5：利用FFT对式2进行方向图形成，“列”单次采样快拍进行FFT运算，可以获得俯仰维指向干扰角度的FFT峰值点，记录其幅度是否大于接收系统噪声门限k；大于则记录干扰角度为：

FFT后第m个谱峰对应的空间采样点为k_m，n_FFT为FFT的点数；记录FFT后第m个谱峰的值

步骤6：利用FFT对式3进行方向图形成，对“行”单次采样快拍进行FFT运算，可以获得方位指向干扰方向角度的FFT峰值点，记录其幅度是否大于接收系统噪声门限k；大于则记录干扰角度为：

其中m＝0,1...M

FFT后第m个谱峰对应的空间采样点为k_m，n_FFT为FFT的点数。记录FFT后第m个谱峰的值A_θ(m)；

步骤7：假设共采样N个快拍，X_q(n),n＝0,1....N，为天线阵面“列”采样点，X_p(n),n＝0,1....N，为天线阵面“行”采样点；重复过程步骤5，计算获得俯仰维M个干扰方向的N次采样快拍的记录值，即M个干扰的入射角度为：

此外则测得的FFT后的峰值位置也应一致；N个快拍M个干扰入射对应的谱峰位置的信号为：

重复步骤6，计算获得方位维M个干扰方向的N次采样快拍的记录值：

θ_M＝[θ(0)θ(1) ... θ(M)] (7)

对应的谱峰位置的信号为：

步骤8：对俯仰维谱峰信号的矩阵

及方位维谱峰信号的矩阵

进行自相关运算；获得相关矩阵：

步骤9：构造与相关矩阵对应的角度匹配矩阵，该矩阵并不计算具体数值，而是通过对矩阵θ_1×M，

进行与R_M×M矩阵相同的矩阵运算过程，生成角度查找表；如下式：

即S(i,j)该点的方位角为θ(i)，俯仰角为

相关矩阵R_M×M幅度越大则表明相关性越大，即就是俯仰与方位角度配对程度越高；针对M个干扰通过对相关矩阵R_MXM幅度排序后，获得M个极值；通过M个极值在R_M×M矩阵中的获得该极值数据的下标(i,j)，对比相关矩阵R_M×M与查找表S_M×M的对应关系，从矩阵S_M×M中，根据坐标(i,j)，并找到M个配对的干扰角度

完成干扰角度配对。

有益效果

本发明提出的一种两维数字阵列雷达快速干扰测向方法，通过增加雷达发射静默周期，侦听周围干扰，同时通过对接收的阵元数据进行分析，设置合理的门限阈值，判定是否有干扰进入，同时通过FFT的方法快速形成方向图，进行空域滤波搜索，从而快速获得方位及俯仰维度某一纬度的指向角度，之后通过对干扰入射方向的数据进行互相关估计，完成两个维度的干扰角度配对处理，获得配对后的干扰入射角的方位、俯仰两维角度。

有益效果如下：

a)对两维数字阵列的所有行列阵元中选取一行和一列进行干扰指向估计，降低运算量；

b)利用FFT快速计算，可以获得空域结果，形成指向干扰的方向图，节省运算时间；

c)通过雷达接收数据互相关运算，快速匹配干扰的俯仰与方位角度；

d)运算过程中只涉及FFT与矩阵相关运算，可实现性高，算法时间短，雷达系统开销小。

附图说明

图1处理流程图

图2数字阵列雷达处理平台示意图

图3雷达干扰测向工作时序

图4角度配对示意图

具体实施方式

现结合实施例、附图对本发明作进一步描述：

本发明基于对雷达静默区数据的采样，分析获得干扰入射角度，实现快速的波达方向估计，具有较好的可实现性，处理流程如图1，具体的步骤如下：

步骤1，两维数字阵列处理的示意图如图2所示，搭建数字阵列采样处理平台，获得每一个阵元完成采样及下变频后的基带信号，用于分析及处理，其全阵面接收的第n个采样快拍的数据矩阵为：

其中：

p，q为阵元坐标号，S(n)，N(n)，分别为采样信号与噪声，n＝0,1,2.....为采样快拍号，d_x，d_y为阵元间距。

步骤2，本发明中所提到的干扰测向方法，首先需要进行接收数据的选取。需要对两维子阵平面中，选取一个“十字架”，见图2，即中间的一行及一列，进行干扰测向。对于单个阵元，阵元的辐射的特性可近似认为为全向天线。这样选取某一列的所有行，即：

则在方位维可近似认为全向波束，俯仰维为一维线阵，可以进行俯仰维干扰角度测向；

同样的，选取某一列的所有行，即

X_p(n)＝(X_0,p(n) X_1,p(n)...X_Q-1,p(n)) 式3

则在俯仰维可近似认为全向波束，方位维为一维线阵，可以进行方位维干扰角度测向。

步骤3，设计雷达系统工作时序，增加静默侦查区，如图3。干扰测向是为干扰对消提供角度先验知识，所以在干扰测量时，如果有己方雷达的辐射信号进入干扰测量的通道，在对消时就会消去己方有用信号。所以需要在雷达发射周期中增加静默区，此时不辐射电磁信号，仅接收信号(干扰)。此时雷达静默工作，雷达阵面处于不发射仅接收状态。

步骤4，在确定周围环境无干扰时(如天线暗室环境)，对行(或列)采样的快拍进行FFT，记录雷达正常工作时，雷达静默区的接收噪声，并设定适当门限为k。正常工作时，如雷达静默区侦听到的信号高于门限，判定为系统受到干扰。假设干扰的个数为M个。

步骤5，利用FFT对式2进行方向图形成，“列”单次采样快拍进行FFT运算，可以获得俯仰维指向干扰角度的FFT峰值点，记录其幅度是否大于接收系统噪声门限k。大于则记录干扰角度为：

FFT后第m个谱峰对应的空间采样点为k_m，n_FFT为FFT的点数。记录FFT后第m个谱峰的值

步骤6，与步骤5类似的利用FFT对式3进行方向图形成，对“行”单次采样快拍进行FFT运算，可以获得方位指向干扰方向角度的FFT峰值点，记录其幅度是否大于接收系统噪声门限k。大于则记录干扰角度为：

其中m＝0,1...M 式4

FFT后第m个谱峰对应的空间采样点为k_m，n_FFT为FFT的点数。记录FFT后第m个谱峰的值A_θ(m)。

步骤7，干扰估计需要对多次快拍进行处理，以提高估计的可信度。假设共采样N个快拍，X_q(n),n＝0,1....N，为天线阵面“列”采样点，X_p(n),n＝0,1....N，为天线阵面“行”采样点。重复过程步骤5，计算获得俯仰维M个干扰方向的N次采样快拍的记录值，通常情况下，由于快拍采样过程极短，入射干扰角度几乎没有变化，那么多次快拍之间干扰入射角度应该一致，即M个干扰的入射角度为：

此外则测得的FFT后的峰值位置也应一致。N个快拍M个干扰入射对应的谱峰位置的信号为：

重复步骤6，计算获得方位维M个干扰方向的N次采样快拍的记录值：

θ_M＝[θ(0)θ(1)...θ(M)] 式7

对应的谱峰位置的信号为：

步骤8，对俯仰维谱峰信号的矩阵

及方位维谱峰信号的矩阵

进行自相关运算。获得相关矩阵：

步骤9，构造与相关矩阵对应的角度匹配矩阵，该矩阵并不计算具体数值，而是通过对矩阵

进行与R_M×M矩阵相同的矩阵运算过程，生成角度查找表。如下式：

即S(i,j)该点的方位角为θ(i)，俯仰角为

相关矩阵R_M×M幅度越大则表明相关性越大，即就是俯仰与方位角度配对程度越高。针对M个干扰通过对相关矩阵R_MXM幅度排序后，获得M个极值。通过M个极值在R_M×M矩阵中的获得该极值数据的下标(i,j)，对比相关矩阵R_M×M与查找表S_M×M的对应关系，如图4，从矩阵S_M×M中，根据坐标(i,j)，并找到M个配对的干扰角度

完成干扰角度配对。

本方法对两维数字阵列雷达接收到的干扰数据进行“行”，“列”分解后，利用FFT的快速算法完成空域滤波，形成指向干扰的方向图，并将结果转换成为角度信息后，通过矩阵相关算法，完成角度配对，获得干扰指向。将全阵面数据只取一行，一列进行处理，大大缩小了运算量。对雷达静默区数据进行处理，获取干扰信号。使用FFT快速算法，完成空域滤波，获得指向干扰。对于测得的两维干扰指向，经行矩阵相关处理，完成对干扰指向的角度配对。

本发明方法并不限于上述实例。利用本发明的原理和方法本领域的技术人员可以作出各种修改或改型，但这些改进均在本发明的保护范围内。

Claims (1)

1.一种两维数字阵列雷达快速干扰测向方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：搭建数字阵列采样处理平台，获得每一个阵元完成采样及下变频后的基带信号，其全阵面接收的第n个采样快拍的数据矩阵为：

其中：

p，q为阵元坐标号，S(n)，N(n)，分别为采样信号与噪声，n＝0,1,2.....为采样快拍号，d_x，d_y为阵元间距；

步骤2：对两维子阵平面中，选取一个“十字架”，即中间的一行及一列，进行干扰测向；对于单个阵元，选取某一列的所有行，即：

则在方位维可近似认为全向波束，俯仰维为一维线阵，可以进行俯仰维干扰角度测向；

同样的，选取某一列的所有行，即

X_p(n)＝(X_0,p(n) X_1,p(n) ... X_Q-1,p(n)) (3)

则在俯仰维可近似认为全向波束，方位维为一维线阵，可以进行方位维干扰角度测向；

步骤3：设计雷达系统工作时序，增加静默侦查区，所述的静默侦查区不辐射电磁信号，仅接收信号；

步骤4：在确定周围环境无干扰时，对行或列采样的快拍进行FFT，记录雷达正常工作时，雷达静默区的接收噪声，并设定适当门限为k；正常工作时，如雷达静默区侦听到的信号高于门限，判定为系统受到干扰，假设干扰的个数为M个；

步骤5：利用FFT对式2进行方向图形成，“列”单次采样快拍进行FFT运算，可以获得俯仰维指向干扰角度的FFT峰值点，记录其幅度是否大于接收系统噪声门限k；大于则记录干扰角度为：

FFT后第m个谱峰对应的空间采样点为k_m，n_FFT为FFT的点数；记录FFT后第m个谱峰的值

步骤6：利用FFT对式3进行方向图形成，对“行”单次采样快拍进行FFT运算，可以获得方位指向干扰方向角度的FFT峰值点，记录其幅度是否大于接收系统噪声门限k；大于则记录干扰角度为：

其中m＝0,1...M

FFT后第m个谱峰对应的空间采样点为k_m，n_FFT为FFT的点数。记录FFT后第m个谱峰的值A_θ(m)；

步骤7：假设共采样N个快拍，X_q(n),n＝0,1....N，为天线阵面“列”采样点，X_p(n),n＝0,1....N，为天线阵面“行”采样点；重复过程步骤5，计算获得俯仰维M个干扰方向的N次采样快拍的记录值，即M个干扰的入射角度为：

此外则测得的FFT后的峰值位置也应一致；N个快拍M个干扰入射对应的谱峰位置的信号为：

重复步骤6，计算获得方位维M个干扰方向的N次采样快拍的记录值：

θ_M＝[θ(0) θ(1) ... θ(M)] (7)

对应的谱峰位置的信号为：

步骤8：对俯仰维谱峰信号的矩阵

及方位维谱峰信号的矩阵

进行自相关运算；获得相关矩阵：

步骤9：构造与相关矩阵对应的角度匹配矩阵，该矩阵并不计算具体数值，而是通过对矩阵θ_1×M，

进行与R_M×M矩阵相同的矩阵运算过程，生成角度查找表；如下式：

即S(i,j)该点的方位角为θ(i)，俯仰角为

相关矩阵R_M×M幅度越大则表明相关性越大，即就是俯仰与方位角度配对程度越高；针对M个干扰通过对相关矩阵R_MXM幅度排序后，获得M个极值；通过M个极值在R_M×M矩阵中的获得该极值数据的下标(i,j)，对比相关矩阵R_M×M与查找表S_M×M的对应关系，从矩阵S_M×M中，根据坐标(i,j)，并找到M个配对的干扰角度

完成干扰角度配对。

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