CN113030875B - 基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法，涉及雷达抗干扰信息处理技术领域。包括：分别对雷达的主波束和辅助波束的IQ数据进行脉冲压缩和多普勒滤波处理；然后进行副瓣干扰判定；然后对每个多普勒通道存在副瓣干扰的全部距离单元进行干扰样本滑窗选取，从副瓣干扰数据中选取干扰样本；根据雷达的方位旋转速度设置对消滑窗，分别对每个多普勒通道沿距离向进行滑窗对消。本发明提供的副瓣干扰对消方法，适用于天线在方位上旋转工作的方位旋转雷达，能够使对消权值随着天线旋转自适应更新，保持副瓣干扰对消性能，实现了方位旋转雷达的副瓣干扰对消。

Description

基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法

技术领域

本发明涉及雷达抗干扰信息处理技术领域，尤其涉及基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法。

背景技术

现代雷达工作环境不可避免的存在着有源或无源干扰，副瓣对消作为一种有效的副瓣干扰抑制方法广泛地应用于现代雷达系统中。副瓣对消通过比较主波束和辅助波束中的回波数据特性，判别副瓣干扰并利用主波束和辅助波束干扰数据相关性计算对消权值，实现主波束干扰抑制。副瓣对消本质上是一种空域滤波方法，在干扰源相对于天线角度未发生变化时，利用雷达休止期采集的干扰样本数据可得到最佳对消权值。

然而，对于天线在方位上旋转工作的雷达，当天线转速较快时，在一个驻留周期内干扰源相对于雷达天线的角度不再是一个固定值，由于常规副瓣对消算法形成的空域滤波器凹口宽度很窄，无法覆盖由于天线旋转带来的角度偏差，导致现有的干扰对消方法无法适用于天线在方位上旋转工作的雷达。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供了基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法、存储介质及装置。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一种基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法，包括：

获取雷达的主波束IQ数据和辅助波束IQ数据，并分别进行脉冲压缩处理，得到第一主波束数据和第一辅助波束数据；

分别对所述第一主波束数据和所述第一辅助波束数据进行多普勒滤波处理，得到第二主波束数据和第二辅助波束数据；

根据所述第二主波束数据和所述第二辅助波束数据进行副瓣干扰判定，得到每个多普勒通道的第一距离单元集合，所述第一距离单元集合包括存在副瓣干扰数据的距离单元；

根据所述第一距离单元集合对每个所述多普勒通道存在副瓣干扰的全部距离单元进行干扰样本滑窗选取，从所述副瓣干扰数据中选取干扰样本，得到每个所述多普勒通道的第二距离单元集合，所述第二距离单元集合包括存在干扰样本的距离单元；

根据所述雷达的方位旋转速度设置对消滑窗，分别对每个所述多普勒通道沿距离向进行滑窗对消，根据所述第一距离单元集合判断当前距离窗内是否存在干扰数据，如果存在干扰数据，则根据所述第二距离单元集合判断所述当前距离窗内是否存在被选取的干扰样本，如果存在干扰样本，则计算所述当前距离窗的干扰对消权值，根据所述干扰对消权值对所述当前距离窗内的数据进行干扰对消处理。

本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：

一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如上述技术方案所述的基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法。

一种基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消装置，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序，实现如上述技术方案所述的基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法。

本发明的有益效果是：本发明提供的副瓣干扰对消方法，适用于天线在方位上旋转工作的方位旋转雷达，通过对脉压和多普勒滤波后的主波束和辅助波束的IQ数据在多普勒通道内进行干扰数据判定，消除了杂波对干扰样本选取的影响，在距离上进行分段滑窗计算对消权值，使对消权值随着天线旋转自适应更新，保持副瓣干扰对消性能，实现了方位旋转雷达的副瓣干扰对消。

本发明附加的方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明实践了解到。

附图说明

图1为本发明副瓣干扰对消方法的实施例提供的流程示意图；

图2为本发明副瓣干扰对消方法的实施例提供的仿真参数示意图；

图3为本发明副瓣干扰对消方法的实施例提供的仿真的主波束和辅助波束天线方向示意图；

图4为本发明副瓣干扰对消方法的实施例提供的仿真的主波束和辅助波束一个脉冲脉压后数据示意图；

图5为本发明副瓣干扰对消方法的实施例提供的仿真的采用常规方法和本发明方法对消处理结果对比示意图；

图6为本发明副瓣干扰对消方法的实施例提供的仿真的干扰对消比随天线旋转时间变化曲线示意图；

图7为本发明副瓣干扰对消装置的实施例提供的结构框架示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实施例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

需要说明的是，为了降低天线旁瓣的干扰，可以使用副瓣对消技术，通过辅助天线接收的干扰信号来压低通过主天线或相控阵天线副瓣方向进来的定向干扰，通常辅助天线的数量需要大于待抑制的干扰个数。

可以在雷达主接收天线附近安装若干个辅助天线，辅助天线的主瓣可以很宽，增益与主天线的平均副瓣相当，成为弱方向性或无方向性天线。当强干扰从天线副瓣进入时，主天线接收的干扰信号幅度应该与辅助天线接收的干扰信号幅度相当，由于各辅助天线的摆放空间位置不同，接收到的干扰信号的相位存在一定相位差，利用这种相位差，通过预设的求权算法求出相应的权值，再通过加权使辅助天线中的干扰幅度接近主通道中的干扰信号，从而实现干扰信号的对消。

例如，可以选择最小均方误差准则、最大信干噪比准则或最小噪声方差准则等求取最优权值。

然而，对于天线在方位上旋转工作的雷达，当天线转速较快时，在一个驻留周期内干扰源相对于雷达天线的角度不再是一个固定值，现有的干扰对消方法无法适用于天线在方位上旋转工作的雷达，基于此，本申请提出了一种适用于方位旋转雷达的副瓣干扰对消方法，具体说明如下。

如图1所示，为本发明副瓣干扰对消方法的实施例提供的流程示意图，该副瓣干扰对消方法基于滑窗变权值实现，适用于方位旋转雷达，包括：

S1，获取雷达的主波束IQ数据和辅助波束IQ数据，并分别进行脉冲压缩处理，得到第一主波束数据和第一辅助波束数据，假设距离采样单元的个数为N_Range，脉组相参脉冲个数为N_pulse，那么主波束IQ数据可以表示为Data_{IQ_main}，辅助波束IQ数据可以表示为Data_{IQ_aux}，数据矩阵的大小为N_Range×N_pulse。

需要说明的是，主波束IQ数据可以从雷达的主天线获取，辅助波束IQ数据可以从雷达的辅助天线获取。

在信号分析中，常把信号进行矢量分解，也就是将信号分解为频率相同、峰值幅度相同但相位相差90的两个分量。用矢量表述信号，可以完整地描述信号的幅度、频率和相位。矢量作为一个图解工具，是一个直角坐标系中的旋转的箭头，箭头的长度代表信号的峰值幅度。逆时针旋转方向为正方向，箭头与横轴正半轴的夹角为相位，信号周期对应于箭头旋转一周的时间，信号每秒钟完成旋转的次数对应于信号频率，信号矢量在纵轴上的投影长度等于信号的峰值幅度乘以相位正弦值，因此，如果信号是一个正弦波，该投影就对应于信号的瞬时幅度。

通常采用一个正弦信号和一个余弦信号描述这两个分量，其中余弦分量被称为同相分量，即I分量；正弦分量被称为正交分量，即Q分量。

优选地，可以通过构造脉压匹配函数，分别对主波束和辅助波束的IQ数据脉组内每个脉冲依次进行脉压，脉压后主波束脉组数据为Data_{PC_main}，即第一主波束数据，辅助波束脉组数据为Data_{PC_aux}，即第一辅助波束数据，此时数据矩阵大小为N_Range×N_pulse。

应理解，脉冲压缩为雷达信号的常规处理手段，本领域技术人员可以根据实际需求选择脉压匹配函数对主波束IQ数据和辅助波束IQ数据进行脉压处理，在此不再赘述。

S2，分别对第一主波束数据和第一辅助波束数据进行多普勒滤波处理，得到第二主波束数据和第二辅助波束数据。

假设多普勒滤波器系数矩阵为We_DF，大小为N_pulse×N_Doppler，其中N_Doppler为多普勒通道个数，分别对脉压后主波束和辅助波束脉组数据进行多普勒滤波处理，得到距离多普勒域第二主波束数据为Data_{RD_main}＝Data_{PC_main}×We_DF，第二辅助波束数据为Data_{RD_aux}＝Data_{PC_aux}×We_DF，数据矩阵大小为N_Range×N_Doppler。

应理解，多普勒滤波为雷达信号的常规处理手段，具体滤波过程在此不再赘述。

S3，根据第二主波束数据和第二辅助波束数据进行副瓣干扰判定，得到每个多普勒通道的第一距离单元集合，第一距离单元集合包括存在副瓣干扰数据的距离单元。

需要说明的是，副瓣干扰判定是对于每一个多普勒通道分别进行的，例如，可以从第一个多普勒通道开始，对第一个多普勒通道内的距离单元逐个进行副瓣干扰判定，第一个多普勒通道内的距离单元全部判定完成后，再对下一个多普勒通道进行副瓣干扰判定，直至全部的多普勒通道判定完成。

具体的副瓣干扰判定方式可以根据实际需求设置，例如，对于每一个距离单元N_{R_n}∈[1_,N_Range]，若Data_{RD_aux}(N_{R_n},N_{D_i})/Data_{RD_main}(N_{R_n},N_{D_i})＞Thr_sidelobe，则可以认为该距离单元N_{R_n}的数据为副瓣干扰数据，其中，Thr_sidelobe为预设的副瓣干扰判定门限。

每个多普勒通道的都有第一距离单元集合，例如，对于第N_{D_i}个多普勒通道而言，其副瓣干扰数据所在距离单元集合可以为N_{R_J_1}(N_{D_i})。

S4，根据第一距离单元集合对每个多普勒通道存在副瓣干扰的全部距离单元进行干扰样本滑窗选取，从副瓣干扰数据中选取干扰样本，得到每个多普勒通道的第二距离单元集合，第二距离单元集合包括存在干扰样本的距离单元。

需要说明的是，干扰样本的选取是对于每一个多普勒通道分别进行的，例如，可以从第一个多普勒通道开始，对第一个多普勒通道内的距离单元逐个选取干扰样本，第一个多普勒通道内的距离单元全部选取完成后，再对下一个多普勒通道进行干扰样本的选取，直至全部的多普勒通道的干扰样本选取完成。

具体的干扰样本选取方式可以根据实际需求设置，例如，可以计算主波束和辅助波束副瓣干扰数据互相关系数ρ_{main_aux}，将互相关系数判决门限设置为ρ_min，将满足ρ_{main_aux}＞ρ_min的干扰数据保留为干扰样本。

每个多普勒通道的都有第二距离单元集合，例如，对于第N_{D_i}个多普勒通道而言，其选取的干扰样本所在距离单元集合可以为N_{R_J_2}(N_{D_i})。

S5，根据雷达的方位旋转速度设置对消滑窗，分别对每个多普勒通道沿距离向进行滑窗对消，根据第一距离单元集合判断当前距离窗内是否存在干扰数据，如果存在干扰数据，则根据第二距离单元集合判断当前距离窗内是否存在被选取的干扰样本，如果存在干扰样本，则计算当前距离窗的干扰对消权值，根据干扰对消权值对当前距离窗内的数据进行干扰对消处理。

需要说明的是，为了使对消权值随着天线旋转自适应更新，对消滑窗的大小可以根据雷达的方位旋转速度进行设置，例如，可以预先设置雷达的方位旋转速度与对消滑窗的大小之间的比例关系，例如，假设雷达的方位旋转速度处于0～a之间时，可以将对消滑窗的大小设置为A；假设雷达的方位旋转速度处于a～b之间时，可以将对消滑窗的大小设置为B；假设雷达的方位旋转速度处于b～c之间时，可以将对消滑窗的大小设置为C，以此类推。

优选地，为了更好地消除雷达方位旋转的影响，可以设置为雷达的方位旋转速度越快，对消滑窗的大小越大。

例如，可以根据雷达方位旋转速度设定滑窗对消的滑窗大小为N_{R_SLC}，沿距离向可以划分为

个距离窗，其中，

为向上取整运算。

应理解，干扰对消权值的计算方式可以根据实际需求设置，例如，可以计算当前距离窗内辅助波束干扰样本协方差矩阵以及当前距离窗内主波束和辅助波束干扰样本互相关矢量，然后将二者相乘，作为干扰对消权值。

可选地，在完成每个多普勒通道副瓣对消后，对每个多普勒通道数据进行门限检测，对于每个距离单元，对多个多普勒通道过门限数据进行选大输出。

为说明本发明的效果，采用计算机仿真的方式对本发明提供的副瓣干扰对消方法进行仿真验证，使用的仿真参数如图2所示，使用64个天线阵元，4个辅助阵，雷达的方位旋转速度为180°/s，干扰源个数为2个，脉冲重复周期为1000us，干扰源方位为[10°，30°]，采样率为5M，干扰样式为噪声干扰，目标个数为4个，主波束噪声功率为20dB，目标信噪比为20dB，主波束干扰噪声比为30dB。

仿真的主波束和辅助波束天线方向图如图3所示，仿真生成的主波束和辅助波束脉组中一个脉冲脉压后数据如图4所示，采用常规方法和本发明方法对一个多普勒通道数据对消处理结果如图5所示，采用常规方法和本发明方法干扰对消比随天线旋转时间变化曲线如图6所示，从图5和图6中可以看出，天线在方位上快速旋转时本发明方法可以保持副瓣干扰对消比。

本实施例提供的副瓣干扰对消方法，适用于天线在方位上旋转工作的方位旋转雷达，通过对脉压和多普勒滤波后的主波束和辅助波束的IQ数据在多普勒通道内进行干扰数据判定，消除了杂波对干扰样本选取的影响，在距离上进行分段滑窗计算对消权值，使对消权值随着天线旋转自适应更新，保持副瓣干扰对消性能，实现了方位旋转雷达的副瓣干扰对消。

可选地，在一些可能的实施方式中，获取雷达的主波束IQ数据和辅助波束IQ数据，并分别进行脉冲压缩处理，得到第一主波束数据和第一辅助波束数据，具体包括：

构造脉压匹配函数，根据脉压匹配函数分别对主波束IQ数据Data_{IQ_main}和辅助波束IQ数据Data_{IQ_aux}的脉组内每个脉冲依次进行脉冲压缩处理，得到第一主波束数据Data_{PC_main}和第一辅助波束数据Data_{PC_aux}。

可选地，在一些可能的实施方式中，分别对第一主波束数据和第一辅助波束数据进行多普勒滤波处理，得到第二主波束数据和第二辅助波束数据，具体包括：

设定多普勒通道个数N_Doppler，根据多普勒通道个数N_Doppler设置多普勒滤波器系数矩阵We_DF，根据多普勒滤波器系数矩阵We_DF分别对第一主波束数据Data_{PC_main}和第一辅助波束数据Data_{PC_aux}进行多普勒滤波处理，得到距离多普勒域的第二主波束数据Data_{RD_main}＝Data_{PC_main}×We_DF和第二辅助波束数据Data_{RD_aux}＝Data_{PC_aux}×We_DF。

通过预先对雷达数据进行脉压和多普勒滤波处理，能够消除杂波对干扰样本选取的影响，提高后续干扰样本选取的精确度，使干扰样本的选取更加精准。

可选地，在一些可能的实施方式中，根据第二主波束数据和第二辅助波束数据进行副瓣干扰判定，得到每个多普勒通道的第一距离单元集合，具体包括：

计算第i个多普勒通道N_{D_i}∈[1,N_Doppler]的第n个距离单元N_{R_n}∈[1,N_Range]的第二辅助波束数据Data_{RD_aux}(N_{R_n},N_{D_i})与第二主波束数据Data_{RD_main}(N_{R_n},N_{D_i})的比值；

若比值大于副瓣干扰判定门限Thr_sidelobe，且第二主波束数据Data_{RD_main}(N_{R_n},N_{D_i})和第二辅助波束数据Data_{RD_aux}(N_{R_n},N_{D_i})均大于噪声门限Thr_noise，则判定第n个距离单元N_{R_n}的数据为副瓣干扰数据；

将第n个距离单元N_{R_n}加入到第i个多普勒通道N_{D_i}的第一距离单元集合N_{R_J_1}(N_{D_i})中；

其中，i＝1,2,…,I，I为多普勒通道的数量，n＝1,2,…,N，N为距离单元的数量。

应理解，副瓣干扰判定门限Thr_sidelobe与噪声门限Thr_noise可以根据实际需求设置。

可选地，在一些可能的实施方式中，根据第一距离单元集合对每个多普勒通道存在副瓣干扰的全部距离单元进行干扰样本滑窗选取，从副瓣干扰数据中选取干扰样本，得到每个多普勒通道的第二距离单元集合，具体包括：

设定干扰样本滑窗的大小N_select；

从第i个多普勒通道N_{D_i}∈[1,N_Doppler]的第一距离单元集合N_{R_J_1}(N_{D_i})中的第一个距离单元开始，根据干扰样本滑窗的大小N_select选取主波束的副瓣干扰数据和辅助波束的副瓣干扰数据，例如，可以依次选取N_select个副瓣干扰数据；

计算主波束的副瓣干扰数据和辅助波束的副瓣干扰数据的互相关系数ρ_{main_aux}；

若互相关系数ρ_{main_aux}大于互相关系数判决门限ρ_min，则将主波束的副瓣干扰数据和辅助波束的副瓣干扰数据选取为干扰样本，按照N_select步依次滑窗，直到遍历第i个多普勒通道N_{D_i}的第一距离单元集合N_{R_J_1}(N_{D_i})中的全部距离单元；

将干扰样本所在的距离单元加入到第i个多普勒通道N_{D_i}的第二距离单元集合N_{R_J_2}(N_{D_i})中。

通过在第一距离单元集合中使用互相关系数选取干扰样本，能够使干扰样本更加具有代表性，从而提高后续干扰对消的准确性。

需要说明的是，互相关系数判决门限ρ_min可以根据实际需求设置。相关系数ρ_{main_aux}的计算方法为现有技术，在此不再赘述。

可选地，在一些可能的实施方式中，根据以下公式计算当前距离窗的干扰对消权值：

其中，W_SLC为干扰对消权值，

为当前距离窗内辅助波束干扰样本的协方差矩阵，r_{main_aux}为当前距离窗内主波束干扰样本和辅助波束干扰样本的互相关矢量；

根据以下公式对当前距离窗内的数据进行干扰对消处理：

其中，Data_{RD_SLC}(N_{Win_SLC_i},N_{D_i})为对消处理后的第i个多普勒通道的当前距离窗内的数据，Data_{RD_main}(N_{Win_SLC_i},N_{D_i})为第i个多普勒通道的当前距离窗内的主波束数据，Data_{RD_aux}(N_{Win_SLC_i},N_{D_i})为第i个多普勒通道的当前距离窗内的辅助波束数据，H表示共轭转置运算。

可选地，在一些可能的实施方式中，还包括：

如果不存在干扰数据，则直接输出当前距离窗内的主波束数据。

可选地，在一些可能的实施方式中，还包括：

如果不存在干扰样本，则判断当前距离窗N_{Win_SLC_i}∈[1,N_{Win_SLC}]的前一个距离窗N_{Win_SLC_i-1}或后一个距离窗N_{Win_SLC_i+1}是否存在干扰样本；

如果前一个距离窗N_{Win_SLC_i-1}或后一个距离窗N_{Win_SLC_i+1}存在干扰样本，则根据前一个距离窗N_{Win_SLC_i-1}的干扰样本或后一个距离窗N_{Win_SLC_i+1}的干扰样本计算备选干扰对消权值；

如果前一个距离窗N_{Win_SLC_i-1}和后一个距离窗N_{Win_SLC_i-1}均不存在干扰样本，则根据当前距离窗N_{Win_SLC_i}内满足副瓣干扰判定门限Thr_sidelobe的副瓣干扰数据计算备选干扰对消权值；

根据备选干扰对消权值对当前距离窗N_{Win_SLC_i}内的数据进行干扰对消处理。

应理解，备选干扰对消权值的计算方法可以采用与上述实施例中计算干扰对消权值相同的方法，在此不再赘述。

通过在距离上进行分段滑窗计算对消权值，使对消权值随着天线旋转自适应更新，能够保持副瓣干扰对消性能。

可以理解，在一些实施例中，可以包含如上述各实施方式中的部分或全部。

本发明还提供一种存储介质，存储介质中存储有指令，当计算机读取指令时，使计算机执行如上述任意实施方式公开的基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法。

如图7所示，本发明还提供一种基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消装置，包括：

存储器1，用于存储计算机程序；

处理器2，用于执行计算机程序，实现如上述任意实施方式公开的基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法。

读者应理解，在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的方法实施例仅仅是示意性的，例如，步骤的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个步骤可以结合或者可以集成到另一个步骤，或一些特征可以忽略，或不执行。

上述方法如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法，其特征在于，包括：

获取雷达的主波束IQ数据和辅助波束IQ数据，并分别进行脉冲压缩处理，得到第一主波束数据和第一辅助波束数据；

分别对所述第一主波束数据和所述第一辅助波束数据进行多普勒滤波处理，得到第二主波束数据和第二辅助波束数据；

根据所述第二主波束数据和所述第二辅助波束数据进行副瓣干扰判定，得到每个多普勒通道的第一距离单元集合，所述第一距离单元集合包括存在副瓣干扰数据的距离单元；

根据所述第一距离单元集合对每个所述多普勒通道存在副瓣干扰的全部距离单元进行干扰样本滑窗选取，从所述副瓣干扰数据中选取干扰样本，得到每个所述多普勒通道的第二距离单元集合，所述第二距离单元集合包括存在干扰样本的距离单元；

根据所述雷达的方位旋转速度设置对消滑窗，分别对每个所述多普勒通道沿距离向进行滑窗对消，根据所述第一距离单元集合判断当前距离窗内是否存在干扰数据，如果存在干扰数据，则根据所述第二距离单元集合判断所述当前距离窗内是否存在被选取的干扰样本，如果存在干扰样本，则计算所述当前距离窗的干扰对消权值，根据所述干扰对消权值对所述当前距离窗内的数据进行干扰对消处理；

根据以下公式计算所述当前距离窗的干扰对消权值：

其中，W_SLC为干扰对消权值，

为当前距离窗内辅助波束干扰样本的协方差矩阵，r_{main_aux}为当前距离窗内主波束干扰样本和辅助波束干扰样本的互相关矢量；

根据以下公式对所述当前距离窗内的数据进行干扰对消处理：

其中，Data_{RD_SLC}(N_{Win_SLC_i},N_{D_i})为对消处理后的第i个多普勒通道的当前距离窗内的数据，Data_{RD_main}(N_{Win_SLC_i},N_{D_i})为第i个多普勒通道的当前距离窗内的主波束数据，Data_{RD_aux}(N_{Win_SLC_i},N_{D_i})为第i个多普勒通道的当前距离窗内的辅助波束数据，H表示共轭转置运算。

2.根据权利要求1所述的基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法，其特征在于，获取雷达的主波束IQ数据和辅助波束IQ数据，并分别进行脉冲压缩处理，得到第一主波束数据和第一辅助波束数据，具体包括：

构造脉压匹配函数，根据所述脉压匹配函数分别对所述主波束IQ数据和所述辅助波束IQ数据的脉组内每个脉冲依次进行脉冲压缩处理，得到第一主波束数据和第一辅助波束数据。

3.根据权利要求1所述的基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法，其特征在于，分别对所述第一主波束数据和所述第一辅助波束数据进行多普勒滤波处理，得到第二主波束数据和第二辅助波束数据，具体包括：

设定多普勒通道个数，根据所述多普勒通道个数设置多普勒滤波器系数矩阵，根据所述多普勒滤波器系数矩阵分别对所述第一主波束数据和所述第一辅助波束数据进行多普勒滤波处理，得到距离多普勒域的第二主波束数据和第二辅助波束数据。

4.根据权利要求1所述的基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法，其特征在于，根据所述第二主波束数据和所述第二辅助波束数据进行副瓣干扰判定，得到每个多普勒通道的第一距离单元集合，具体包括：

计算第i个多普勒通道的第n个距离单元的第二辅助波束数据与第二主波束数据的比值；

若所述比值大于副瓣干扰判定门限，且所述第二主波束数据和所述第二辅助波束数据均大于噪声门限，则判定所述第n个距离单元的数据为副瓣干扰数据；

将所述第n个距离单元加入到所述第i个多普勒通道的第一距离单元集合中；

其中，i＝1,2,…,I，I为多普勒通道的数量，n＝1,2,…,N，N为距离单元的数量。

5.根据权利要求4所述的基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法，其特征在于，根据所述第一距离单元集合对每个所述多普勒通道存在副瓣干扰的全部距离单元进行干扰样本滑窗选取，从所述副瓣干扰数据中选取干扰样本，得到每个所述多普勒通道的第二距离单元集合，具体包括：

设定干扰样本滑窗的大小；

从所述第i个多普勒通道的第一距离单元集合中的第一个距离单元开始，根据所述干扰样本滑窗的大小选取主波束的副瓣干扰数据和辅助波束的副瓣干扰数据；

计算所述主波束的副瓣干扰数据和所述辅助波束的副瓣干扰数据的互相关系数；

若所述互相关系数大于互相关系数判决门限，则将所述主波束的副瓣干扰数据和所述辅助波束的副瓣干扰数据选取为干扰样本，按照所述干扰样本滑窗的大小依次滑窗，直到遍历所述第i个多普勒通道的第一距离单元集合中的全部距离单元；

将所述干扰样本所在的距离单元加入到所述第i个多普勒通道的第二距离单元集合中。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法，其特征在于，还包括：

如果不存在干扰数据，则直接输出所述当前距离窗内的主波束数据。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法，其特征在于，还包括：

如果不存在干扰样本，则判断所述当前距离窗的前一个距离窗或后一个距离窗是否存在干扰样本；

如果所述前一个距离窗或所述后一个距离窗存在干扰样本，则根据所述前一个距离窗的干扰样本或所述后一个距离窗的干扰样本计算备选干扰对消权值；

如果所述前一个距离窗和所述后一个距离窗均不存在干扰样本，则根据所述当前距离窗内满足副瓣干扰判定门限的副瓣干扰数据计算备选干扰对消权值；

根据所述备选干扰对消权值对所述当前距离窗内的数据进行干扰对消处理。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如权利要求1至7中任一项所述的基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法。

9.一种基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消装置，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序，实现如权利要求1至7中任一项所述的基于滑窗变权值的方位旋转雷达副瓣干扰对消方法。

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