CN113325385A - 一种相控阵-mimo雷达模式收发波束形成抗干扰方法 - Google Patents

一种相控阵-mimo雷达模式收发波束形成抗干扰方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种相控阵‑MIMO雷达模式收发波束形成抗干扰方法，通过将子阵级阵列结构特点与FPMIMO雷达工作模式相结合，对于一维阵列采用均匀重叠子阵划分方式，在信号收发过程中各个子阵以相控阵方式形成信号接收和发射波束，所有子阵的接收信号可等效为一个子阵级ULA的接收信号，基于该子阵级ULA进行INCM重构和导向矢量估计，通过将导向矢量进行虚拟扩展估计FPMIMO雷达的收发波束形成导向矢量，利用重构的INCM的主特征向量和特征值进行虚拟重构，获取FPMIMO雷达的虚拟扩展INCM，从而实现一维均匀重叠子阵的FPMIMO雷达稳健收发波束形成。本发明增强了对期望信号的接收能力，提高了对干扰信号的抑制性能，具有旁瓣低、零陷深、稳健性好等特点。

Description

一种相控阵-MIMO雷达模式收发波束形成抗干扰方法
技术领域
本发明属于阵列天线波束形成领域，具体涉及一种相控阵-MIMO雷达模式收发波束形成抗干扰方法。
背景技术
在收发波束形成领域，现有技术已经存在大量研究。HPMIMO(Hybrid Phased-Multiple-Input-Multiple-Output)是一种混合相控阵-多输入多输出雷达的工作模式。中国专利CN103605122A提出了一种HPMIMO雷达的降维自适应DBF方法，该方法利用双迭代方法计算收发波束形成所需的最优权矢量，降低了权矢量求取过程的计算复杂度。邹佳龙等研究了基于满重叠子阵划分方式的HPMIMO雷达收发波束形成，分析了阵列子阵数对性能的影响，从而得到基于不同准则的最佳子阵数确定方案。黄俊生等提出了一种基于二维HPMIMO雷达的联合发射子阵划分和波束形成设计方法，将发射阵列等分为一定数目非重叠子阵，在约束条件下以最大化输出SINR为准则建立关于子阵结构、发射波束权矢量和接收波束权矢量的联合优化模型，采用循环迭代方式求解。然而，该方法需要多次迭代寻优过程，导致灵活性和适应性不足。2019年，Tahcfulloh等将发射和接收阵列划分为具有相同阵元数的重叠子阵，通过在子阵的信号发射和接收时均采用相控阵方式，提出了一种全相控阵-多输入多输出(Full Phased-Multiple-Input-Multiple-Output , FPMIMO)雷达的工作模式，采用收/发共置方式，利用多个子阵发射各种波形组合，有效提高相干增益、波形分集增益和系统灵活性。但是，对FPMIMO雷达在空域滤波算法方面的研究不够深入，缺乏算法稳健性设计。
对以上算法进行分析后可以得出，目前，HPMIMO雷达收发波束形成算法研究以设计子阵划分方法为主，由于HPMIMO雷达没有考虑接收信号时的相干增益，其输出信号的SINR低于FPMIMO雷达，并且现阶段对FPMIMO雷达收发波束形成算法的研究成果极少，对算法稳健性和子阵级阵列FPMIMO雷达收发波束形成算法的研究还需要进一步改进和提升。同时已经产生的相关的工程应用背景需求，为开展FPMIMO雷达稳健收发波束形成算法研究提供了有力牵引。
发明内容
本发明的目的在于提供一种相控阵-MIMO雷达模式收发波束形成抗干扰方法，用以解决现有技术中的对FPMIMO雷达在空域滤波算法方面的研究不够深入，缺乏算法稳健性设计的问题。
为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案：
一种相控阵-MIMO雷达模式收发波束形成抗干扰方法，该方法通过收发共置天线生成接收信号矢量Z后，利用式1获得相控阵-MIMO雷达收发波束yMIMO，所述的相控阵-MIMO雷达包括M个子阵，M为正整数；
所述的式1为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
为重构的干扰加噪声协方差矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
表示 目标信号的虚拟扩展导向矢量，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示M个子阵的导向矢量，θ 0表示目标方向，i表示干扰，n 表示噪声；
所述的重构的干扰加噪声协方差矩阵
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
采用式2获得；
所述的式2为：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
；
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
表示
Figure DEST_PATH_IMAGE009
的特征值矢量λ i 中的第q个值，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE010
表示子阵级干扰加噪 声协方差矩阵，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
表示干扰信号的虚拟扩展的导向矢量，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
表示噪声功率，I M 是一个M ×M的单位矩阵；
所述的接收信号矩阵Z采用式3获得；
所述的式3为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE013
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
表示第m个经过MF处理的通道信号，1≤m≤M。
进一步的，所述的
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE015
采用式4计算获得；
所述的式4为：
Figure DEST_PATH_IMAGE016
；
其中，fft()表示FFT运算，ifft()表示逆FFT运算，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE017
表示通道信号的MF系数。
本发明与现有技术相比具有以下技术特点：
（1）本发明通过一维均匀重叠子阵划分方式，提出了一种相控阵-MIMO雷达稳健收发波束形成方法。在相控阵-MIMO雷达中，采用收/发共置天线方式，采用子阵方式，各个子阵内部通过移相处理实现发射和接收波束形成。
（2）本发明将子阵级接收信号等效为一个均匀阵列接收信号进行导向矢量估计并利用Capon空间谱估计进行干扰加噪声协方差矩阵(INCM)重构。所有子阵的接收信号可等效为一个子阵级的ULA。基于该子阵级ULA，通过估计其导向矢量，可扩展为一个高维的虚拟导向矢量，通过特征分解重构的INCM，可重构一个高维的虚拟阵列的INCM，从而实现相控阵-MIMO雷达的收发波束形成。
（3）本发明通过对阵元的重叠使用有效减少了物理阵元个数，同时采样通道数与子阵数相同，大幅降低了系统硬件成本，通过虚拟扩展方式，提高了算法自由度，抗干扰性能得到显著增强。
附图说明
图1为均匀重叠子阵划分的阵列结构示意图；
图2为实施例中信号DOA和INCM已知条件下的性能仿真图；
图3为实施例中信号DOA已知而INCM未知条件下的性能仿真图；
图4为实施例中信号DOA误差而INCM已知条件下的性能仿真图。
具体实施方式
首先对本发明中出现的技术词语进行解释说明，以帮助更好的理解本申请的技术内容：
波束：由卫星天线发射出来的电磁波在地球表面上形成的形状。
均匀线阵(Uniform linear array, ULA)：任意两个相邻天线阵元之间都以相同的间隔均匀地排列在一条直线上所形成的阵列天线。
信号加噪声协方差矩阵（SNCM）：
Figure DEST_PATH_IMAGE018
式中，X s+n (t)表示阵列接收的期望信号和噪声，E{}表示数据期望，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
表示期 望信号的阵列导向矢量，s(t)表示期望信号矢量，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
表示子阵级导 向矢量，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
，1≤m≤M，d 0表示各个子阵的参考阵元间距，本发明 采用均匀重叠子阵划分方式，因此，d 0为信号半波长，c表示光速，
Figure 903530DEST_PATH_IMAGE012
表示噪声功率，IM是一 个M×M的单位矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE022
表示期望信号所在的角度区间。
干扰加噪声协方差矩阵（INCM）：
Figure DEST_PATH_IMAGE023
式中，X i+n (t)表示阵列接收的干扰信号和噪声，E{}表示数据期望，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
表示由 干扰信号方向对应的导向矢量构成的阵列流型矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
表示入射的干扰信号矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
表示阵列噪声信号，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
表示干扰信号所在的角度区间，是期望信号角度区间
Figure 335518DEST_PATH_IMAGE022
的 补集。
Capon空间谱估计：
Figure DEST_PATH_IMAGE028
式中，R表示阵列接收信号的协方差矩阵。
MF（Matched Filter），一种匹配滤波器，输出端的信号瞬时功率与噪声平均功率的比值最大即具有最大输出SNR滤波器。
导向矢量：阵列天线的所有阵元对具有单位能量窄带信源的响应组成的行向量，由于阵列响应在不同角度上是不同的，导向矢量在不同信源的方向角度下的值是不同的。
权矢量：分组通信网络中，发送或接收数据分组时，定向天线必须获得与目标节点对应的权矢量以进行波束形成。
在本实施例中公开了一种相控阵-MIMO雷达模式收发波束形成抗干扰方法，该方法通过收发共置天线生成接收信号矢量Z后，利用式1获得相控阵-MIMO雷达收发波束yMIMO，所述的相控阵-MIMO雷达包括M个子阵，M为正整数；
所述的式1为：
Figure DEST_PATH_IMAGE029
；
其中，
Figure 505468DEST_PATH_IMAGE002
为重构的干扰加噪声协方差矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
表示 目标信号的虚拟扩展导向矢量，
Figure 290890DEST_PATH_IMAGE005
表示M个子阵的导向矢量，θ 0表示目标方向，i表示干扰，n 表示噪声；
所述的重构的干扰加噪声协方差矩阵
Figure 574104DEST_PATH_IMAGE006
采用式2获得；
所述的式2为：
Figure 865408DEST_PATH_IMAGE007
；
其中，
Figure 601283DEST_PATH_IMAGE008
表示
Figure 252713DEST_PATH_IMAGE009
的特征值矢量λ i 中的第q个值，
Figure 390433DEST_PATH_IMAGE010
表示子阵级干扰加噪 声协方差矩阵，
Figure 852638DEST_PATH_IMAGE011
表示干扰信号的虚拟扩展的导向矢量，
Figure 325077DEST_PATH_IMAGE012
表示噪声功率，I M 是一个M ×M的单位矩阵；
所述的接收信号矩阵Z采用式3获得；
所述的式3为：
Figure 530930DEST_PATH_IMAGE013
；
其中，
Figure 257578DEST_PATH_IMAGE014
表示第m个经过MF处理的通道信号，1≤m≤M。
具体的，所述的重构的干扰加噪声协方差矩阵采用如下子步骤获得：
步骤a：获取M个子阵级ULA接收信号，根据子阵级ULA接收信号获取子阵级阵列的 INCM
Figure DEST_PATH_IMAGE032
；
Figure DEST_PATH_IMAGE033
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE034
表示在θ l 方向上的信号功率；
步骤b：对子阵级阵列INCM进行特征分解获得
Figure DEST_PATH_IMAGE035
；
Figure DEST_PATH_IMAGE036
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE037
表示一个由特征值矢量
Figure DEST_PATH_IMAGE038
组成的对角矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
表示由Q个较大特征值构成的特征值矢量，V i 代表与较大特征值
Figure 123640DEST_PATH_IMAGE039
相对应的特征矢量矩 阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE040
是由M-Q个较小特征值构成的特征值矢量，V n 是与较小特征值
Figure 302949DEST_PATH_IMAGE040
对应的特征矢量矩 阵；
Figure DEST_PATH_IMAGE041
还可以表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE042
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE043
表示特征值矢量
Figure 437127DEST_PATH_IMAGE039
中的第q个值，
Figure DEST_PATH_IMAGE044
表示特征矢量矩阵中的第q个列向量；
步骤c：将V i 作为干扰信号构成的子空间，将V n 作为噪声子空间，通过特征分解提取 噪声功率估计
Figure 267549DEST_PATH_IMAGE012
后，重构一维均匀重叠子阵相控阵-MIMO雷达收发波束形成虚拟扩展阵列 的INCM，获得
Figure DEST_PATH_IMAGE045
。
具体的，本实施例的相控阵-MIMO雷达，其阵列采用收/发共置模式，即信号发射端和接收端使用相同的阵列，阵列天线为包含N个阵元的ULA，阵元间距为信号半波长。整个阵列被均匀地划分为个相互重叠子阵，每个子阵均包含N m =N-M+1个相邻阵元。
具体的，所述的接收信号矩阵Z采用如下子步骤获得：
步骤a：发射端以移相处理方式形成子阵发射波束，其中，所述子阵为M个，其中第m 个子阵在θ 0方向上的发射波形为：
Figure DEST_PATH_IMAGE046
， 式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE047
表示雷达赋予每个子阵的发射功率，P代表整个雷达的发射功率，s m (t)表示第m个子阵的发射波形，t代表时间，w m 是一个N m ×1阶的归一化发射权矢量，
Figure DEST_PATH_IMAGE048
是第m个子阵的导向矢量；
步骤b：接收端以移相处理方式形成子阵接收波束，M个子阵的接收信号为：
Figure DEST_PATH_IMAGE049
，式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE050
是目 标在θ 0方向上的反射系数，f 0是载波频率，
Figure DEST_PATH_IMAGE051
是发射波从整 个阵列的第1个阵元到第m个子阵的第1个阵元的传播时延，d是阵元间距，c是光速；
步骤c：将M个子阵的接收信号转化为接收信号矢量x(t)然后分别送至个MF器进行处理，可将接收信号扩展至M 2维，就可得到接收信号矩阵Z。
具体的，子阵级ULA的导向矢量估计
Figure DEST_PATH_IMAGE052
通过求解优化模型获得，所述的优化模型 为：
Figure DEST_PATH_IMAGE053
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE054
代表发射信号波 形分集矢量。
实施例1
本实施例公开了一种相控阵-MIMO雷达模式收发波束形成抗干扰方法，其中，天线为包含16个阵元的ULA，且被均匀地划分为8个互相重叠的子阵，相邻阵元间距为半波长，期望目标位于角度θ 0=10°处，同时存在三个干扰目标分别位于θ 1=-30°，θ 2=40°和θ 3=60°，并且所有干扰的INR=40dB。仿真过程中，加性噪声信号建模为均值为0方差为1的高斯随机序列，并且各阵元噪声是独立同分布的。发射信号参数分别设置为脉宽T p =10μs，带宽B=3MHZ，频率间隔f z =3MHZ，采样频率f s =20MHZ。对于所提算法，仿真过程中期望信号所在的角度区间设置[θ 0-5°,θ 0+5°]。
为了充分验证所提的相控阵-MIMO雷达收发波束形成算法性能，将其与传统的均匀重叠子阵划分的HPMIMO雷达(HPMIMO-ES),非均匀划分的HPMIMO雷达（HPMIMO-US），中心扩展子阵的HPMIMO雷达（HMIMOPA-CS）。对于参与测试的混合相控阵-MIMO（HPMIMO）雷达，其接收阵列的阵元与发射阵元处于相近位置，其权矢量根据MVDR准则得到。当输入信号SNR=10dB时，比较算法仿真波束图；当采样连续回波数为5时，比较算法输出SINR随信号输入SNR变化曲线。对于每一个仿真场景，都是以200次独立的Monte Carlo仿真实验的平均值作为最终结果输出。
（1）期望信号方向和虚拟INCM已知
在第一个仿真实验中，假设已知虚拟扩展的INCM，或者可以精确地估计得到，并且期望目标的回波方向也是已知的，仿真实验在预设理想条件下检验所有参与测试算法的抗干扰性能。
图2(a)给出了所有参与测试方法的收发波束图仿真结果，图2(b)比较了算法输出SINR随信号输入SNR变化曲线。由波束图仿真结果图2(a)可知，所提方案的旁瓣电平远低于其他方法，在干扰信号方向的零陷深度更低，所有零陷均低于-140dB，但是主瓣宽度比其他方法略大。对于所提方法，传统的波束形成算法分别应用于子阵信号的发射和接收过程中，在主瓣方向上使期望目标回波信号得到增强，通过旁瓣降低了干扰信号的强度，利用虚拟扩展增加算法自由度。因此，所提方法能够在干扰信号方向形成更深的零陷，增强其抗干扰能力。同时图2(b)的仿真结果表明，所提算法的抗干扰性能明显优于其他方案。因此，在期望信号方向和虚拟INCM均已知的情况下，所提算法的抗干扰性能是明显优于其他方案的。
（2）期望信号方向已知但是虚拟INCM未知
在本次实验中，假设期望信号的方向是已知的，但是虚拟INCM是未知的，检验所提算法虚拟扩展INCM重构的抗干扰性能。当信号输入SNR=0dB时，图3(a)给出了所有参与测试算法收发波束图的仿真结果；当采样回波数为5时，图3(b)比较了算法的输出SINR随信号输入SNR的变化曲线。图3(a)显示，所提算法的旁瓣电平远低于其他方法，并且加深了零陷深度，证明所提算法的抗干扰性能更好。图3(b)表明，其他方法通过采样不同脉冲回波信号得到的SCM用于代替INCM，当期望信号输入SNR升高，并且干扰目标与真实目标位于相同距离波门内时，不可避免地混入期望信号成分，导致“自消”问题，对干扰信号的抑制能力明显降低；而所提算法通过重构虚拟INCM，消除了高SNR条件下期望信号的影响，有效克服了收发波束形成的“自消”问题，算法输出SINR始终保持最优。仿真实验证明，通过重构虚拟INCM，所提算法的稳健性得到显著提升。
（3）期望信号随机方向误差和虚拟INCM已知
在此次实验中，假设期望信号的方向是未知的，且在[θ 0-3°,θ 0+3°]范围内随机变化，同时虚拟扩展的INCM也是已知的，即不考虑期望信号成分导致的“自消”问题，该实验主要检验算法处理信号随机方向误差时的稳健性。
在波束图仿真中，假设已知目标方向是
Figure DEST_PATH_IMAGE055
，但是目标实际的回波方向是θ 0=10°，在此条件下，所有子阵发射波束指向都是
Figure 445458DEST_PATH_IMAGE055
，并且接收波束的指向也是θb= 13°。当信号输入SNR=0dB时，其收发波束图仿真结果，如图4(a)所示，所提算法的收发波束 指向从13°向10°偏移，具体指向是介于两者之间的某一角度，表明经过自适应算法处理，波 束指向趋近于正确的目标方向，而其他算法的波束指向均为13°，指向已知目标方向。实验 表明，所提算法具有自动修正目标方向误差的能力，其稳健性优于其他参与测试方法。当目 标方向在[7°,13°]范围内随机变化而干扰方向未知时，图4(b)比较了算法输出SINR随信号 SNR变化曲线，所提算法的抗干扰性能是明显优于其他方法的。因此，当存在信号随机方向 误差时，所提算法能够自适应地调整波束指向期望信号方向，保持了算法稳健性。

Claims (2)

1.一种相控阵-MIMO雷达模式收发波束形成抗干扰方法，其特征在于，该方法通过收发共置天线生成接收信号矢量Z后，利用式1获得相控阵-MIMO雷达收发波束yMIMO，所述的相控阵-MIMO雷达包括M个子阵，M为正整数；
所述的式1为：
Figure 786099DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE002
为重构的干扰加噪声协方差矩阵，
Figure 624611DEST_PATH_IMAGE003
，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
表示目标 信号的虚拟扩展导向矢量，
Figure 76452DEST_PATH_IMAGE005
表示M个子阵的导向矢量，θ 0表示目标方向，i表示干扰，n表示 噪声；
所述的重构的干扰加噪声协方差矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE006
采用式2获得；
所述的式2为：
Figure 658612DEST_PATH_IMAGE007
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
表示
Figure 145088DEST_PATH_IMAGE009
的特征值矢量λ i 中的第q个值，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
表示子阵级干扰加噪声协 方差矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示干扰信号的虚拟扩展的导向矢量，
Figure 623342DEST_PATH_IMAGE012
表示噪声功率，I M 是一个M×M 的单位矩阵；
所述的接收信号矩阵Z采用式3获得；
所述的式3为：
Figure DEST_PATH_IMAGE013
；
其中，
Figure 811747DEST_PATH_IMAGE014
表示第m个经过MF处理的通道信号，1≤m≤M。
2.如权利要求1所述的相控阵-MIMO雷达模式收发波束形成抗干扰方法，其特征在于， 所述的
Figure DEST_PATH_IMAGE015
采用式4计算获得；
所述的式4为：
Figure 948330DEST_PATH_IMAGE016
；
其中，fft()表示FFT运算，ifft()表示逆FFT运算，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
表示通道信号的MF系数。
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