CN112800497A - 基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法，包括步骤：建立机载三维异构阵的几何模型，并获取机载三维异构阵接收的杂波模型；建立对应的完备字典矩阵；通过压缩感知算法进行杂波谱恢复，再引入联合稀疏模型，对恢复的杂波空时谱进行优化；通过协方差矩阵和杂波分布特性间的等价关系，估计协方差矩阵，进而构造相应的自适应滤波器。本发明将稀疏恢复模型引入到机载三维异构阵的杂波抑制，在正确构建压缩感知模型后，稀疏恢复的过程则是单纯的角度、多普勒求解问题，并不会受到杂波的空变影响，十分契合机载三维异构阵的杂波抑制。

Description

基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法
技术领域
本发明涉及雷达信号处理技术领域，具体涉及一种基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法。
背景技术
机载三维异构阵是由多个不同的曲面阵构成的三维复杂阵列，它具有与载机外形相一致的空气动力外形，可以有效减小载机雷达反射截面积、降低载机负荷及增大有效发射孔径，能够满足复杂战场环境下雷达对目标探测的需求。相比于传统的二维平面阵，三维异构阵是一种更加广义的构型，可以看作是多个共形阵的组合阵。其杂波特性十分复杂，使得现有的以平面阵或共形阵为基础的杂波抑制已不再适用，需要从更高维度、更广义视角去研究机载三维异构阵的杂波抑制方法，建立具有普适性的任意阵列统一杂波模型。由于其杂波的复杂性，其杂波抑制也是一个难题。
基于稀疏谱恢复的杂波抑制方法是近些年提出的一种新方法，它利用杂波分布所具有的稀疏性，通过稀疏恢复算法有效恢复杂波空时谱。
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稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法，本发明聚焦于机载三维异构体制下杂波分布稀疏性的不同点，将稀疏恢复模型引入到机载三维异构阵的杂波抑制，在正确构建压缩感知模型后，稀疏恢复的过程则是单纯的角度、多普勒求解问题，并不会受到杂波的空变影响，十分契合机载三维异构阵的杂波抑制。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现。
基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法，包括以下步骤：
步骤1，建立机载三维异构阵的几何模型，并获取机载三维异构阵接收的杂波模型；
步骤2，根据机载三维异构阵接收的杂波模型，建立对应的完备字典矩阵；通过压缩感知算法进行杂波谱恢复，得到对应的杂波空时谱；再引入联合稀疏模型，对恢复的杂波空时谱进行优化，得到对应的优化后的高分辨杂波空时谱；
步骤3，在获得优化后的高分辨杂波空时谱的基础上，通过协方差矩阵和杂波分布特性间的等价关系，估计协方差矩阵，进而构造相应的自适应滤波器，对机载三维异构阵接收的杂波进行有效抑制。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
(1)本发明提出了基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法，构建了机载三维异构阵的压缩感知模型，再将压缩感知引入到机载三维异构阵的杂波抑制上，在正确构建压缩感知模型后，稀疏恢复的过程则是单纯的角度、多普勒求解问题，并不会受到杂波的空变影响，十分契合机载三维异构阵的杂波抑制，获得了较好的杂波抑制效果。在传统方法无法适用于机载三维异构阵的情况下，本发明方法的杂波抑制方面有着不错的抑制效果，为后续的机载三维异构阵的研究提供了一种新的思路。
(2)本发明方法有效应对了机载三维异构阵的复杂的杂波特性；且可以应用于独立同分布(IDD)训练样本缺乏的情况。
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是本发明提供一种基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的机载三维异构阵示意图；
图3是本发明与图2对应的机载三维异构阵的几何特性示意图；
图4是本发明与图2对应的机载三维异构阵的阵元坐标图；
图5是本发明实施例提供的机载圆柱-圆锥异构阵几何特性示意图；
图6是本发明实施例提供的三维圆柱-圆锥异构阵的阵元坐标图；
图7是本发明实施例提供的点仿的稀疏恢复结果图；
图8(a)是本发明实施例提供的单帧正侧视稀疏谱恢复结果图；
图8(b)是本发明实施例提供的多帧快拍稀疏谱恢复的结果图；
图9(a)是本发明提供的非正侧视情况下机载三维异构阵的实际杂波谱；
图9(b)是本发明实施例提供的非正侧视的稀疏恢复的杂波谱；
图9(c)是本发明实施例提供的采用稀疏谱方法估计得到的空时滤波器的凹口示意图。
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，本发明提供的一种基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法，包括以下步骤：
步骤1，建立机载三维异构阵的几何模型，并获取机载三维异构阵接收的杂波模型；
(一)建立机载三维异构阵的几何模型；实际上，整体的机载三维异构阵的几何特性示意图和阵元坐标图分别如图3、图4所示；
首先，为了简化建模工作，首先做如下假设：
(1)载机保持匀速直线飞行；
(2)各杂波单元满足独立同分布(IID)条件，在某一距离环内垂直极化和水平极化的杂波极化空时数据服从复正态分布；
(3)在一个相干处理时间(CPI)内，雷达的相位中心与杂波单元的相对几何关系不变；
(4)噪声假设为零均值的高斯白噪声；
(5)考虑经过下变频和匹配滤波后的杂波信号；
(6)发射信号为窄带信号，即相对时延很小，因此基带信号在各个接收阵元上的幅度变化很小；
(7)杂波和噪声相互独立。
基于以上假设，机载三维异构阵的几何模型如图2所示，包括机头共形阵、机身圆柱共形阵、两侧机翼共形阵和机身圆台共形阵，可以看出，其阵列包括多种形式，较为复杂，需要建立一个普适性的杂波模型。
阵列接收的杂波信号为波束照射范围内所有散射点回波的叠加。在机载雷达杂波信号建模中，常用散射单元的划分方法是将波束照射区域根据距离分辨率和多普勒分辨率划分为相互独立的杂波单元，将每个杂波单元当作一个散射点来处理。
首先，以圆柱-圆锥阵为例进行杂波建模，参考图3，以圆柱阵第1个圆环阵的中心点的正下方地面点为参考点即坐标原点，以载机飞行方向为y轴正方向，y轴正方向顺时针转90°为x轴正方向，竖直向上为z轴正方向，建立空间直角坐标系。
其次，载机沿y正轴飞行，速度矢量为v，飞行高度为H。以机载圆柱-圆锥阵结合的三维异构阵为例，其几何关系示意图、阵元坐标图分别如图5、图6所示。圆柱阵部分：由M1个等半径的圆环阵组成，每个圆环阵由关于圆心对称的N1个天线阵元组成，阵元间距为d。M1个圆环阵彼此平行，间距也为d，且共同垂直于y轴。每个圆环阵半径为r；
圆锥阵部分：由M2个半径按比例降低的圆环阵组成(圆锥顶部为单点阵)，圆锥底层(最大)半径与圆柱底层(第一个)半径相同，阵元数相等；以底层为第一次，往上排序，则圆锥阵的第m层圆环阵上的阵元个数为Nm。
则圆柱阵上第m1层阵列环上第n1个阵元的空间坐标
Figure BDA0002865651730000051
为：
Figure BDA0002865651730000052
以圆环阵上Z轴正向上的阵元为第1个阵元，阵元序号为逆时针排序，则圆柱阵对应的阵元位置的坐标为：
Figure BDA0002865651730000053
相应的圆锥阵的第m2层阵列环上第n2个阵元位置空间坐标
Figure BDA0002865651730000054
为：
Figure BDA0002865651730000055
其中，
Figure BDA0002865651730000056
Figure BDA0002865651730000057
则整个机载三维异构阵的位置坐标矢量为：
Figure BDA0002865651730000061
其中，
Figure BDA0002865651730000062
Ntotal为圆柱-圆锥阵的阵元总数。
如果再加入其他共形阵，以同样形式表示，最后将整个异构阵看成一个整体即可，
Figure BDA0002865651730000063
就是整个异构阵的第mtotal个阵元的位置坐标，
Figure BDA0002865651730000064
为位置坐标矢量p的第mtotal列，mtotal＝1，2，...，Ntotal。
最后，将第l个距离环按方位均匀划分为Nc个杂波单元，并且第l个距离环上第c个杂波单元在整个球面坐标系中对应的方位角和俯仰角分别记为φ和θ。第c个杂波散射单元在空间的单位坐标矢量为
Figure BDA0002865651730000065
则：
Figure BDA0002865651730000066
对应的阵列波数矢量
Figure BDA0002865651730000067
可写为：
Figure BDA0002865651730000068
其中，
Figure BDA0002865651730000069
称为电磁波的波数，λ表示波长。
那么第mtotal个阵元相对于参考点的相位差为：
Figure BDA00028656517300000610
其中，上标T表示矩阵的转置，则对应的空域导向矢量为：
Figure BDA00028656517300000611
同时，可定义多普勒导向矢量以描述由于平台自身运动和目标运动所造成的不同脉冲间的相位变化，考虑位于角度(φ，θ)方向的地面静止散射点，其对应的多普勒导引矢量可定义为：
Figure BDA00028656517300000612
其中，T为脉冲重复间隔，P为脉冲数，fd为杂波的归一化多普勒频率，可表示为：
Figure BDA0002865651730000071
其中，
Figure BDA0002865651730000072
为平台飞行速度，由于平台沿y轴正向飞行，所以
Figure BDA0002865651730000073
那么，第l个距离门内第c个杂波散射单元对应的空时导向矢量可写为：
Figure BDA0002865651730000074
其中，
Figure BDA0002865651730000075
为Kronecker积，
Figure BDA0002865651730000076
rl，c为第l个距离门内第c个杂波散射单元的入射方向，则机载三维异构阵接收的L个距离环的杂波的信号模型可表示为：
Figure BDA0002865651730000077
其中，
Figure BDA0002865651730000078
表示所有距离单元的空时快拍采样信号，
Figure BDA0002865651730000079
表示复高斯噪声矢量，a(rl，c)表示第l个距离门内第c个杂波散射单元幅度。
虽然杂波建模时，采用的是圆柱-圆锥阵进行分析，实际上，这个阵列的阵元排布可以是任意方式的，只需要对阵元位置坐标矢量p进行更改即可，例如需要增加其他共形阵时，只需将其对应的坐标加入异构阵的位置坐标矢量即可。所以上述信号模型在不考虑极化、互耦时是具有普适性的。
步骤2，根据机载三维异构阵接收的杂波模型，建立对应的完备字典矩阵；通过压缩感知算法进行杂波谱恢复，得到对应的杂波空时谱；再引入联合稀疏模型，对恢复的杂波空时谱进行优化，得到对应的优化后的高分辨杂波空时谱；
实际上，机载三维异构阵的回波信号是由一系列杂波源叠加构成的，且从上述机载三维异构阵接收的杂波模型的信号形式看，其上与均匀线阵很接近，可以参考均匀线阵的压缩感知模型建立稀疏模型。但与均匀线阵不同的是，此时空时导引矢量不仅取决于空间角度，还和杂波所在的距离单元l有关，也就是说，杂波空时特性随距离向变化。因此，需要对原先稀疏恢复算法中固定的超完备矩阵进行适当扩展，以适合距离向变化的杂波特性。
具体地，在角度-多普勒二维域，分别将角度轴和多普勒频率轴量化为Ns×Nd个网格，Ns＝ρsNM，Nd＝ρtP，参数ρs，ρt分别为沿角度和多普勒轴的缩放因子；均匀量化后的方位角度φi＝2πi/Ns，1≤i≤Ns，多普勒频率fd，j＝j/Nd，1≤j≤Nd。则对应的第l帧距离单元的角度矢量表示为：
Ψc，l＝[φc，θl]
其中，俯仰角θl跟距离单元l有关，而φi为均匀量化的方位角范围。在此基础上不考虑噪声，则第l帧时的距离回波的快拍数据表示为：
Figure BDA0002865651730000081
其中，矩阵Φl的维度为NtotalP×NsNd，是由特定量化程度下所有空时导引矢量所组成的超完备字典矩阵，即
Figure BDA0002865651730000082
向量al代表第l帧的空时快拍数据在方位角-多普勒域的谱分布。
以上的第l帧时的距离回波的快拍数据的方程等价于已知观测快拍数据xl和预先构造的矩阵Φl来求解方程。从方程本身而言，由于矩阵Φl是超完备的，所以方程的求解是一欠定问题。根据稀疏恢复理论，当待求解项具有稀疏性时，此欠定问题可通过压缩感知算法有效求解。从杂波谱本身的稀疏性而言，由于STAP(空时自适应)体制下杂波场景通常由较高的杂噪比，所以回波二维频域中显著分离主有杂波贡献。由于杂波源方位角和多普勒频率的耦合关系，频域的主要分量只集中在杂波脊线上，而其他空时位置很少。因此杂波谱在方位角-多普勒频率具有稀疏性，即只有少数元素显著，其他大多数元素值很小。这一点与平面阵一致。此时虽然杂波脊线在方位角上覆盖范围更大，但是显著分量还是集中在耦合关系所决定的脊线上，对应整个二维空时域，稀疏性仍然成立。需要注意的是每个距离单元的回波数据都需要单独构建超完备矩阵用于稀疏恢复来估计空时谱。
下面给出基于稀疏恢复的机载三维异构阵的杂波谱估计问题：
Figure BDA0002865651730000091
其中，ε为表示数据拟合程度，其值为非常小的常数；||·||0表示向量的L0范数，||·||2表示向量的L2范数，
Figure BDA0002865651730000092
为对应的杂波空时谱估计。
该杂波谱估计问题是一个NP(非确定性多项式)难问题，可以用稀疏恢复类算法进行求解。
联合稀疏模型：实际环境中，当有多帧数据可获得时，并且数据对应的稀疏结构完全一致，定义这些观测数据为联合稀疏。将这样多帧具有相同稀疏结构的数据进行联合稀疏恢复的模型称为联合稀疏模型。
由于单帧杂波快拍数据恢复的结果会受到L1范数的制约，杂波谱恢复的结果往往是因为稀疏性是离散的，使得恢复性能不佳。但是该约束并不会施加在多帧快拍之间，通过将多帧快拍分别稀疏恢复后再对恢复的结果进行累加，可以得到优化后的高分辨空时谱。能够很好的改善稀疏恢复的杂波谱的离散问题，提高恢复性能。
步骤3，在获得优化后的高分辨杂波空时谱的基础上，通过协方差矩阵和杂波分布特性间的等价关系，估计协方差矩阵，进而构造相应的自适应滤波器，对机载三维异构阵接收的杂波进行有效抑制。
杂波空时谱与协方差矩阵的关系为：
Figure BDA0002865651730000101
Figure BDA0002865651730000102
其中，
Figure BDA0002865651730000103
E表示求期望，
Figure BDA0002865651730000104
为第l帧杂波空时谱估计
Figure BDA0002865651730000105
的第i′个元素，上标H为共轭转置。
在获得协方差矩阵的估计值后，获得对应的SR-STAP(稀疏空时自适应)的空时自适应滤波器为：
w＝μR-1s
其中，μ为常系数，s为杂波的空时导向矢量。
仿真实验
以下通过仿真实验验证本发明的有效性，仿真参数如表1所示：
(1)仿真条件
在本节的仿真实验中，机载三维异构阵采用圆锥-圆柱阵进行仿真。为了简化起见，假设不存在距离模糊，对应的雷达平台参数见表1。
表1系统仿真参数
Figure BDA0002865651730000106
Figure BDA0002865651730000111
(2)仿真实验
仿真分为两个部分，第一部分是联合稀疏结果与单帧稀疏结果的对比，并分析提出的稀疏谱恢复方法的性能，验证本发明方法的有效性；第二部分是验证机载正侧视、非正侧视不同情况下，本发明方法的通用性。
第一部分仿真结果如图7所示，为了验证本发明方法恢复的准确性，假设只有3个杂波散射点的回波来进行稀疏恢复。该假设并不具有实际意义，仅为了验证角度多普勒恢复正确与否，第一部分仿真，三个点的角度-多普勒值分别为(-0.4，0.4)，(0.1，0.1)，(0.3，0.3)。通过仿真验证，误差为本身网格点划分误差，处于允许范围之内，可以证明本发明方法恢复出的杂波的角度-多普勒结果的正确性。通过验证，证明本发明方法稀疏恢复出的杂波的角度-多普勒结果的正确性。
第二部分仿真结果如图8(a)、8(b)所示，由于单帧杂波快拍数据恢复的结果会受到L1范数的制约，杂波谱恢复的结果往往是因为稀疏性是离散的，使得恢复性能不佳。这一结论可以从图8(a)中看出。图8(b)为多帧快拍分别求稀疏恢复后累加结果，可以看出该方法很好的改善稀疏恢复的杂波谱的离散问题，提高了恢复性能。
第三部分仿真结果如图9所示，其中9(a)非正侧视情况下机载三维异构阵的实际杂波谱，9(b)为非正侧视情况下稀疏恢复的杂波谱，可以看出本发明方法正确的恢复出了非正侧视情况下的杂波谱，与图8的正侧视的结果一起可以验证本发明方法可以在正侧视的均匀杂波以及非正侧视的非均匀杂波的杂波抑制中均可得到良好的杂波谱恢复结果。9(c)为采用稀疏谱方法最终估计的空时滤波器的凹口示意图，可以看出凹口滤波器的凹口位置与杂波谱中的杂波位置吻合，并且形成了很深的凹口，证明了通过结果分析该方法设计出的滤波器可以很好的抑制三维异构阵的杂波。
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 (9)

1.基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，建立机载三维异构阵的几何模型，并获取机载三维异构阵接收的杂波模型；
步骤2，根据机载三维异构阵接收的杂波模型，建立对应的完备字典矩阵；通过压缩感知算法进行杂波谱恢复，得到对应的杂波空时谱；再引入联合稀疏模型，对恢复的杂波空时谱进行优化，得到对应的优化后的高分辨杂波空时谱；
步骤3，在获得优化后的高分辨杂波空时谱的基础上，通过协方差矩阵和杂波分布特性间的等价关系，估计协方差矩阵，进而构造相应的自适应滤波器，对机载三维异构阵接收的杂波进行有效抑制。
2.根据权利要求1所述的一种基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法，其特征在于，所述机载三维异构阵的几何模型包括机头共形阵、机身圆柱共形阵、两侧机翼共形阵和机身圆台共形阵中的一种或多种。
3.根据权利要求2所述的基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法，其特征在于，所述建立机载三维异构阵的几何模型，具体为：
首先，以圆柱-圆锥阵为例进行杂波建模，以圆柱阵第1个圆环阵的中心点的正下方地面点为参考点即坐标原点，以载机飞行方向为y轴正方向，y轴正方向顺时针转90°为x轴正方向，竖直向上为z轴正方向，建立空间直角坐标系；
其次，载机速度矢量为v，飞行高度为H；圆柱阵部分：由M1个等半径的圆环阵组成，每个圆环阵由关于圆心对称的N1个天线阵元组成，阵元间距为d。M1个圆环阵彼此平行，间距也为d，且共同垂直于y轴；每个圆环阵半径为r；
圆锥阵部分：由M2个半径按比例降低的圆环阵组成，圆锥顶部为单点阵，圆锥底层半径与圆柱底层半径相同，阵元数相等；以底层为第一层，依次排序，则圆锥阵的第m层圆环阵上的阵元个数为Nm；
则圆柱阵上第m1层阵列环上第n1个阵元的空间坐标
Figure FDA0002865651720000021
为：
Figure FDA0002865651720000022
以圆环阵上Z轴正向上的阵元为第1个阵元，阵元序号为逆时针排序，则圆柱阵对应的阵元位置的坐标为：
Figure FDA0002865651720000023
相应的圆锥阵的第m2层阵列环上第n2个阵元位置空间坐标
Figure FDA0002865651720000024
为：
Figure FDA0002865651720000025
其中，
Figure FDA0002865651720000026
Figure FDA0002865651720000027
则整个机载三维异构阵的位置坐标矢量为：
Figure FDA0002865651720000028
其中，
Figure FDA0002865651720000029
Ntotal为圆柱-圆锥阵的阵元总数。
4.根据权利要求1所述的基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法，其特征在于，所述获取机载三维异构阵接收的杂波模型，具体为：
将第l个距离环按方位均匀划分为Nc个杂波单元，并且第l个距离环上第c个杂波单元在整个球面坐标系中对应的方位角和俯仰角分别记为φ和θ；第c个杂波散射单元在空间的单位坐标矢量为
Figure FDA00028656517200000310
Figure FDA0002865651720000031
对应的阵列波数矢量
Figure FDA0002865651720000032
写为：
Figure FDA0002865651720000033
其中，
Figure FDA0002865651720000034
为电磁波的波数，λ表示波长；
那么第mtotal个阵元相对于参考点的相位差为：
Figure FDA0002865651720000035
其中，
Figure FDA0002865651720000036
表示整个机载三维异构阵的位置坐标矢量p的第mtotal列，上标T表示矩阵的转置；
则对应的空域导向矢量为：
Figure FDA0002865651720000037
同时，定义多普勒导向矢量以描述由于平台自身运动和目标运动所造成的不同脉冲间的相位变化；位于角度(φ，θ)方向的地面静止散射点，其对应的多普勒导引矢量定义为：
Figure FDA0002865651720000038
其中，T为脉冲重复间隔，P为脉冲数，fd为杂波的归一化多普勒频率，表示为：
Figure FDA0002865651720000039
其中，
Figure FDA0002865651720000041
为平台飞行速度，由于平台沿y轴正向飞行，所以
Figure FDA0002865651720000042
那么，第l个距离门内第c个杂波散射单元对应的空时导向矢量写为：
Figure FDA0002865651720000043
其中，
Figure FDA0002865651720000044
为Kronecker积，
Figure FDA0002865651720000045
rl，c为第l个距离门内第c个杂波散射单元的入射方向，则机载三维异构阵接收的L个距离环的杂波的信号模型表示为：
Figure FDA0002865651720000046
其中，
Figure FDA0002865651720000047
表示所有距离单元的空时快拍采样信号，
Figure FDA0002865651720000048
表示复高斯噪声矢量，a(rl，c)表示第l个距离门内第c个杂波散射单元幅度。
5.根据权利要求1所述的基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法，其特征在于，所述根据机载三维异构阵接收的杂波模型，建立对应的完备字典矩阵，具体为：
在角度-多普勒二维域，分别将角度轴和多普勒频率轴量化为Ns×Nd个网格，Ns＝ρsNM，Nd＝ρtP，参数ρs，ρt分别为沿角度和多普勒轴的缩放因子；均匀量化后的方位角度φi＝2πi/Ns，1≤i≤Ns，多普勒频率fd，j＝j/Nd，1≤j≤Nd；则对应的第l帧距离单元的角度矢量表示为：
Ψc，l＝[φc，θl]
其中，俯仰角θl跟距离单元l有关，而φi为均匀量化的方位角范围；在此基础上不考虑噪声，则第l帧时的距离回波的快拍数据表示为：
Figure FDA0002865651720000049
其中，矩阵Φl的维度为NtotalP×NsNd，是由特定量化程度下所有空时导引矢量所组成的超完备字典矩阵，即
Figure FDA0002865651720000051
al代表第l帧的空时快拍数据在方位角-多普勒域的谱分布。
6.根据权利要求5所述的基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法，其特征在于，所述通过压缩感知算法进行杂波谱恢复，具体为：
首先，每个距离单元的杂波数据都需要单独构建超完备矩阵用于稀疏恢复来估计空时谱；
其次，给出基于稀疏恢复的机载三维异构阵的杂波谱估计问题：
Figure FDA0002865651720000052
其中，ε为非常小的常数；||·||0表示向量的L0范数，||·||2表示向量的L2范数，
Figure FDA0002865651720000053
为对应的杂波空时谱估计；
最后，该杂波谱估计问题是一个NP难问题，采用稀疏恢复算法求解该杂波谱估计问题即可。
7.根据权利要求1所述的基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法，其特征在于，所述引入联合稀疏模型，对恢复的杂波空时谱进行优化，具体为：由于单帧杂波快拍数据恢复结果受到L1范数的制约，杂波谱恢复结果因为稀疏性是离散的，但是该约束并不会施加在多帧快拍之间；因此，通过将多帧杂波快拍数据分别稀疏恢复后，再对所有恢复结果进行累加，即可得到优化后的高分辨杂波空时谱。
8.根据权利要求1所述的基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法，其特征在于，所述协方差矩阵和杂波分布特性间的等价关系为：
Figure FDA0002865651720000061
Figure FDA0002865651720000062
其中，R为协方差矩阵，
Figure FDA0002865651720000063
E表示求期望，
Figure FDA0002865651720000064
为第l帧杂波空时谱估计
Figure FDA0002865651720000065
的第i′个元素，上标H为共轭转置，L为距离环总数。
9.根据权利要求8所述的基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法，其特征在于，所述自适应滤波器为：
w＝μR-1s
其中，上标-1表示矩阵求逆，w为滤波器的权值，μ为常系数，s为杂波的空时导向矢量。
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