CN112612005A - 基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法 - Google Patents

基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法，包括：仿真构建接收信号模型，利用接收信号模型的协方差矩阵集合求取初始空间谱数据；将接收信号模型对应不同主瓣干扰来向和目标来向集合作为标签；构建神经网络，将初始空间谱数据作为神经网络的输入数据，将标签作为神经网络的输出数据，对神经网络进行训练；将雷达阵列实际接收回波数据基于似然估计得到干扰协方差矩阵，然后经数学变换处理后得到初始空间谱；将初始空间谱输入神经网络，得到雷达信号空间谱，实现主瓣干扰和目标在空域上的有效分离。本发明通过构建深度学习神经网络对阵列信号来向进行方向分类的方式，实现主瓣干扰和目标在空域的有效分离，从而实现对目标进行有效的检测。

Description

基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法
技术领域
本发明涉及雷达信号处理技术领域，更具体的，涉及一种基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法。
背景技术
随着现代空间电磁环境的日益复杂，主瓣干扰成为当前影响雷达探测性能的一种主要干扰样式。与传统旁瓣干扰不同，主瓣干扰信号从雷达波束主瓣进入，因此可获得与目标信号相当的天线增益，从而使干扰信号能量大幅增加，引起信干比急剧下降，对后续信号处理造成困难。
当前，雷达领域中对抗主瓣干扰的方式主要是采用阵列自适应波束形成技术，其能够自适应地对空间变换的干扰环境做出反应，在干扰方向自适应形成零陷，进而有效滤除干扰。然而，由于主瓣干扰条件下，干扰和目标均位于主瓣波束内，自适应波束形成技术在干扰方向形成零陷时导致主波束发生畸变，同时引起旁瓣电平增高，进而导致目标损失严重，输出信号信干噪比急剧下降。因此，传统阵列自适应波束形成技术目前无法有效对抗自卫式或支援式主瓣干扰。
此外，近几年提出一种基于稀疏超分辨的方法在空域将主瓣内干扰和目标进行分离，从而在无需抑制干扰的情况下实现对目标的有效检测。
相较于传统高分辨方法，稀疏恢复类超分辨方法基于各类稀疏重构算法可实现阵列空间分辨率的大幅提升，进而可实现目标与主瓣干扰的有效分离。然而，在实际应用中，当干扰角度域目标较为接近，即干扰位于主波束3dB宽度以内时，干扰与目标的空域相关性较强，导致稀疏恢复类超分辨算法性能下降严重，无法实现干扰和目标的有效分离；此外，主瓣干扰功率往往远大于目标回波功率，导致在稀疏恢复方法只能将干扰有效恢复，而目标则由于功率太小无法恢复得到。因此，尽管已有稀疏恢复类主瓣干扰条件下目标检测方法，但在实际应用中受限于干扰目标相关性和低信干噪比而往往无法有效工作。
发明内容
本发明为了解决现有技术无法在主瓣干扰的情况下对目标进行有效检测的问题，提供了一种基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法，其通过构建深度学习神经网络对阵列信号来向进行方向分类的方式，实现主瓣干扰和目标在空域的有效分离，从而实现对目标进行有效的检测。
为实现上述本发明目的，采用的技术方案如下：一种基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法，所述的方法包括步骤如下：
S1：仿真构建不同主瓣干扰来向和不同信干噪比情况下的接收信号模型，并利用接收信号模型的协方差矩阵集合求取初始空间谱数据；将接收信号模型对应不同主瓣干扰来向和目标来向集合作为标签；
S2：构建神经网络，将步骤S1得到的初始空间谱数据作为神经网络的输入数据，将得到标签作为神经网络的输出数据，对神经网络进行训练直至收敛；
S3：将雷达阵列实际接收回波数据基于似然估计得到干扰协方差矩阵，然后经数学变换处理后得到初始空间谱；
S4：将步骤S3得到的初始空间谱输入步骤S2训练好的神经网络，得到雷达信号空间谱，从而实现主瓣干扰和目标在空域上的有效分离。
优选地，在步骤S4之后，可将雷达阵列实际接收回波数据中的各距离门输入步骤S2训练好的神经网络，得到目标的距离-方位域，再进行恒虚警检测处理，实现获得目标的距离和方位角信息。
进一步，步骤S1，具体地，基于阵列信号仿真模型，仿真不同主瓣干扰来向和不同信干噪比情况下的接收信号模型，将接收信号模型作为训练数据集；其中，所述的阵列信号仿真模型与真实阵列的参数一致。
再进一步地，不同主瓣干扰来向为主瓣干扰进入天线阵列方位由3dB波束主瓣处遍历至四分之一3dB波束主瓣处，即-7.5°～7.5°范围，角度间隔为0.1度。
再进一步地，信干噪比从-10dB以1dB间隔遍历至-40dB。
再进一步地，P个接收信号模型的数学表达式如下：
Figure BDA0002803147360000021
其中，
Figure BDA0002803147360000022
T表示转置，m表示接收信号经数字化后的时域离散点数，n(m)表示复高斯噪声矢量；θp表示第p个信号来向角；sp表示第p个信号；N表示阵元的数量。
再进一步地，所述的神经网络采用深度卷积神经网络，其卷积层共4层，卷积窗口大小分别为23×16、13×8、7×3和3×1，激活函数选择ReLU函数：
ReLU(x1)＝max{x1,0}；
式中，x1表示任一自变量。
再进一步地，步骤S3，所述的雷达阵列实际接收回波数据均为经模数转换后存储数据，利用待检测距离门相邻距离门数据作为训练样本，基于似然估计得到干扰协方差矩阵并将转换为矢量协方差矩阵，然后将空域导向矢量与矢量协方差矩阵相乘得到初始空间谱。
再进一步地，所述的初始空间谱的表达式如下：
Figure BDA0002803147360000031
其中，其中，
Figure BDA0002803147360000032
表示矢量协方差矩阵集合，
An＝[a(θ1)aH(θ1)en,a(θ2)aH(θ2)en,,…；a(θL)aH(θL)en,]矢量协方差矩阵，en是第n个元素为1，其它元素为零的N×1维矢量；L为空间角度离散个数；
Figure BDA0002803147360000033
表示将协方差矩阵矢量后的数据，yn＝Ren表示协方差矩阵第n列因素，R＝E{xxH}，H表示共轭转置；E{}表示取希望，R表示回波数据的协方差矩阵。
本发明的有益效果如下：
本发明利用深度学习实现目标分类的优势，将其应用于雷达阵列信号主瓣干扰和目标的空域分离，通过仿真各类条件下主瓣干扰和目标信息构造神经网络输入数据集和输出数据集，并以此训练神经网络，然后将雷达阵列实测数据输入已训练神经网络实现干扰和目标的有效分离。本发明适用于采用全数字体制的各类平面多通道相控阵雷达，如地面雷达、机载雷达、星载雷达及舰载雷达。
附图说明
图1是本实施例所述的雷达抗主瓣干扰方法。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做详细描述。
实施例1
如图1所示，一种基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法，所述的方法包括步骤如下：
S1：仿真构建不同主瓣干扰来向和不同信干噪比情况下的接收信号模型，并利用接收信号模型的协方差矩阵集合求取初始空间谱数据；将接收信号模型对应不同主瓣干扰来向和目标来向集合作为标签；
S2：构建神经网络，将步骤S1得到的初始空间谱数据作为神经网络的输入数据，将得到标签作为神经网络的输出数据，对神经网络进行训练直至收敛；
S3：将雷达阵列实际接收回波数据基于似然估计得到干扰协方差矩阵，然后经数学变换处理后得到初始空间谱；
S4：将步骤S3得到的初始空间谱输入步骤S2训练好的神经网络，得到雷达信号空间谱，从而实现主瓣干扰和目标在空域上的有效分离。
假设多通道相控阵雷达为一均匀线阵，共N个阵元，实例中N＝16，接收天线阵元间距d等于波长λ的一半，下面结合附图和实例说明一下整个发明的详细步骤：
步骤S1，具体地，基于阵列信号仿真模型，仿真不同主瓣干扰来向和不同信干噪比情况下的接收信号模型，将接收信号模型作为训练数据集；其中，所述的阵列信号仿真模型与真实阵列的参数一致。不同主瓣干扰来向为主瓣干扰进入天线阵列方位由3dB波束主瓣处遍历至四分之一3dB波束主瓣处，即-7.5°～7.5°范围，角度间隔为0.1度。信干噪比从-10dB以1dB间隔遍历至-40dB。
构建P个接收信号模型的数学表达式如下：
Figure BDA0002803147360000041
其中，
Figure BDA0002803147360000042
T表示转置，m表示接收信号经数字化后的时域离散点数，n(m)表示复高斯噪声矢量；θp表示第p个信号来向角；sp表示第p个信号；N表示阵元的数量。
步骤S2，构建神经网络，所述的神经网络采用深度卷积神经网络，其卷积层共4层，卷积窗口大小分别为23×16、13×8、7×3和3×1，激活函数选择ReLU函数：
ReLU(x1)＝max{x1,0}；
式中，x1表示任一自变量。
将步骤S1得到的初始空间谱数据作为神经网络的输入数据，将得到标签作为神经网络的输出数据，对神经网络进行训练直至收敛；本实施例训练神经网络的训练批尺寸为12样本，所有数据样本共训练200次。
步骤S3，所述的雷达阵列的接收数据单元实际接收N×1路回波数据，所述的雷达阵列的模数变换单元将N×1路回波数据进行模数转换，实现接收回波数据的数字化并进行存储；利用待检测距离门相邻距离门数据作为训练样本，基于似然估计得到干扰协方差矩阵并将转换为矢量协方差矩阵，然后将空域导向矢量与矢量协方差矩阵相乘得到初始空间谱。
其中，利用空域导向矢量和矢量协方差矩阵求取信号初始空间谱的表达式如下：
Figure BDA0002803147360000051
其中，
Figure BDA0002803147360000052
表示矢量协方差矩阵集合，An＝[a(θ1)aH(θ1)en,a(θ2)aH(θ2)en,,…；a(θL)aH(θL)en,]矢量协方差矩阵，en是第n个元素为1，其它元素为零的N×1维矢量；L为空间角度离散个数；
Figure BDA0002803147360000053
表示将协方差矩阵矢量后的数据，yn＝Ren表示协方差矩阵第n列因素，R＝E{xxH}，H表示共轭转置；E{}表示取希望，R表示回波数据的协方差矩阵。
S4：将步骤S3得到的初始空间谱输入步骤S2训练好的神经网络，在神经网络输出端得到雷达信号空间谱，该雷达信号空间谱为高分辨的空间谱，从而实现主瓣干扰和目标在空域上的有效分离。
本实施例还可以在步骤S4之后，可将雷达阵列实际接收回波数据中的各距离门输入步骤S2训练好的神经网络，得到目标的距离-方位域，再进行恒虚警检测处理，实现获得目标的距离和方位角信息。因此本实施例所述的方法可实现对目标检测的同时，获取获得目标的距离和方位角信息。
最好将上述处理得到的目标、目标方位角及距离信息输入终端设备显示。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法，其特征在于：所述的方法包括步骤如下：
S1：仿真构建不同主瓣干扰来向和不同信干噪比情况下的接收信号模型，并利用接收信号模型的协方差矩阵集合求取初始空间谱数据；将接收信号模型对应不同主瓣干扰来向和目标来向集合作为标签；
S2：构建神经网络，将步骤S1得到的初始空间谱数据作为神经网络的输入数据，将得到标签作为神经网络的输出数据，对神经网络进行训练直至收敛；
S3：将雷达阵列实际接收回波数据基于似然估计得到干扰协方差矩阵，然后经数学变换处理后得到初始空间谱；
S4：将步骤S3得到的初始空间谱输入步骤S2训练好的神经网络，得到雷达信号空间谱，从而实现主瓣干扰和目标在空域上的有效分离。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法，其特征在于：在步骤S4之后，可将雷达阵列实际接收回波数据中的各距离门输入步骤S2训练好的神经网络，得到目标的距离-方位域，再进行恒虚警检测处理，实现获得目标的距离和方位角信息。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法，其特征在于：步骤S1，具体地，基于阵列信号仿真模型，仿真不同主瓣干扰来向和不同信干噪比情况下的接收信号模型，将接收信号模型作为训练数据集；其中，所述的阵列信号仿真模型与真实阵列的参数一致。
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法，其特征在于：不同主瓣干扰来向为主瓣干扰进入天线阵列方位由3dB波束主瓣处遍历至四分之一3dB波束主瓣处，即-7.5°～7.5°范围，角度间隔为0.1度。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法，其特征在于：信干噪比从-10dB以1dB间隔遍历至-40dB。
6.根据权利要求5所述的基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法，其特征在于：P个接收信号模型的数学表达式如下：
Figure FDA0002803147350000011
其中，
Figure FDA0002803147350000021
T表示转置，m表示接收信号经数字化后的时域离散点数，n(m)表示复高斯噪声矢量；θp表示第p个信号来向角；sp表示第p个信号；N表示阵元的数量。
7.根据权利要求6所述的基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法，其特征在于：所述的神经网络采用深度卷积神经网络，其卷积层共4层，卷积窗口大小分别为23×16、13×8、7×3和3×1，激活函数选择ReLU函数：
ReLU(x1)＝max{x1,0}；
式中，x1表示任一自变量。
8.根据权利要求7所述的基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法，其特征在于：步骤S3，所述的雷达阵列实际接收回波数据均为经模数转换后存储数据，利用待检测距离门相邻距离门数据作为训练样本，基于似然估计得到干扰协方差矩阵并将转换为矢量协方差矩阵，然后将空域导向矢量与矢量协方差矩阵相乘得到初始空间谱。
9.根据权利要求8所述的基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法，其特征在于：所述的初始空间谱的表达式如下：
Figure FDA0002803147350000022
其中，
Figure FDA0002803147350000023
表示矢量协方差矩阵集合，An＝[a(θ1)aH(θ1)en,a(θ2)aH(θ2)en,,…；a(θL)aH(θL)en,]矢量协方差矩阵，en是第n个元素为1，其它元素为零的N×1维矢量；L为空间角度离散个数；
Figure FDA0002803147350000024
表示将协方差矩阵矢量后的数据，yn＝Ren表示协方差矩阵第n列因素，R＝E{xxH}，H表示共轭转置；E{}表示取希望，R表示回波数据的协方差矩阵。
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