CN114527444B - 基于空时采样矩阵的机载mimo雷达自适应杂波抑制方法 - Google Patents

基于空时采样矩阵的机载mimo雷达自适应杂波抑制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达自适应杂波抑制方法，包括，步骤1：针对机载MIMO雷达回波数据，利用空时滑窗处理估计杂波功率；步骤2：结合空时等效阵列形式和步骤1估计的杂波功率计算矩阵G；步骤3：根据空时等效阵列形式计算空时采样矩阵B；步骤4：利用步骤2和3的结果构造杂波噪声协方差矩阵；步骤5：利用回波数据估计杂波噪声协方差矩阵；步骤6：根据步骤4和5的结果形成最终的杂波噪声协方差矩阵；步骤7：根据步骤6的结果形成空时自适应权值，并进行杂波抑制处理。

Description

基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达自适应杂波抑制方法
技术领域
本发明属于信号处理技术领域，更具体地，涉及一种基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达自适应杂波抑制方法。
背景技术
MIMO雷达是将无线通信系统中的多输入多输出技术引入到雷达领域，并和数字阵列技术相结合的一种新体制雷达。MIMO雷达的概念于2003年由美国林肯实验室的Bliss和Forsythe首次提出。MIMO 雷达中多输入通常指多个阵元同时发射非相干的波形，多输出指多个阵元同时接收，用匹配滤波器组来分离回波信号中的各发射分量。相反，传统相控阵雷达多个阵元同时发射相同的波形，在空间合成一个发射信号，因此可看作为单输入多输出雷达，即SIMO。根据发射阵元和接收阵元的间距大小，可将MIMO雷达分为分布式MIMO雷达（或统计MIMO雷达）和集中式MIMO雷达（或相干MIMO雷达）两类。分布式MIMO雷达中收发天线各阵元相距较远，使得各阵元可分别从不同的视角观察目标，可获得空间分集得益，克服目标RCS闪烁效应，提高雷达目标探测性能。集中式MIMO雷达中收发天线各阵元相距较近，对目标的视角近似相同，每个阵元发射不同的信号波形，从而获得波形分集得益。集中式MIMO雷达可以产生大的虚拟孔径，提高雷达的空间分辨率。本发明的研究对象是集中式MIMO体制机载雷达，简称为机载MIMO雷达。
传统的降维STAP方法和降秩STAP方法同样适用于机载MIMO雷达，但是存在两方面问题：一是采用MIMO体制后由于波形分集导致杂波自由度显著增大，杂波抑制更具挑战性；二是系统自由度的增加导致运算量和样本需求量增大。因此，如何在降低运算量和样本需求的同时确保杂波抑制性能是机载MIMO雷达需解决的关键技术之一。KA-STAP方法是一种利用数字地形图、地表覆盖数据和人工道路与建筑物位置信息等先验知识增强传统STAP收敛性的方法。KA-STAP方法分为两类：一是间接利用先验知识，通过先验知识对训练样本进行选取，以保证选取的训练样本满足独立同分布条件；二是直接利用先验知识，将利用回波数据估计出的杂波协方差矩阵和通过先验知识构造的杂波协方差矩阵相结合，通过先验知识对估计的杂波协方差矩阵进行适当修正。当先验知识存在误差时，KA-STAP方法的杂波抑制性能改善有限。
因此，急需发明一种有效的基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达自适应杂波抑制方法，以提高机载MIMO雷达对运动目标的检测性能。
发明内容
为此，本发明提供一种基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达自适应杂波抑制方法，用以克服现有技术中存在的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达自适应杂波抑制方法，包括如下步骤，
步骤1：针对机载MIMO雷达回波数据，利用空时滑窗处理估计杂波功率；
步骤2：结合空时等效阵列形式和步骤1估计的杂波功率计算矩阵G；
步骤3：根据空时等效阵列形式计算空时采样矩阵B；
步骤4：利用步骤2和3的结果构造杂波噪声协方差矩阵R 1 ；
步骤5：利用回波数据估计杂波噪声协方差矩阵R 2 ；
步骤6：根据步骤4和5的结果形成最终的杂波噪声协方差矩阵R；
步骤7：根据步骤6的结果形成空时自适应权值，并进行杂波抑制处理；
设定所述机载MIMO雷达发射天线包含M个阵元，阵元间距为d t，接收天线包含N个阵元，阵元间距为d r，杂波自由度为r c，距离模糊次数为N r，发射阵元间距与接收阵元间距比为γ，归一化多普勒频率与空间频率比为β，相参处理脉冲数为K。
进一步地，所述步骤1中利用空时滑窗处理得到待检测距离单元回波对应的空时杂波谱为
Figure 962911DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中
Figure 257626DEST_PATH_IMAGE002
表示空时滑窗后子孔径级空时导向矢量，
Figure 498114DEST_PATH_IMAGE003
表示通过空时滑窗后的数据估计得到的杂波协方差矩阵，M 1、N 1和K 1分别表示发射空域、接收空域和时域子孔径长度，
Figure 58540DEST_PATH_IMAGE004
表示取共轭转置，对上述杂波谱在空时平面上求平均后得到杂波功率估计值
Figure 409887DEST_PATH_IMAGE005
，数学表达式为
Figure 355846DEST_PATH_IMAGE006
（2）
其中
Figure 347329DEST_PATH_IMAGE007
表示第(n,m)个单元对应的杂波功率值，K s、K d分别表示空域和时域划分的单元数目。
进一步地，在所述步骤2中，当空时等效阵列为均匀线阵时，各独立采样点的位置位于半波长的整数倍处，此时
Figure 254105DEST_PATH_IMAGE008
（3）
其中sinc(·)表示辛格函数，矩阵G的维数为r c×r c，u=1,2,…,r c，v=1,2,…,r c，φ l 表示第l个距离单元对应的俯仰角，λ表示雷达工作波长；
当空时等效阵列为密集非均匀阵时，对空时等效阵列中等效阵元间距小于半波长的阵元进行凝聚处理，此时
Figure 268198DEST_PATH_IMAGE009
（4）
其中集合
Figure 209609DEST_PATH_IMAGE010
表示凝聚处理后的独立采样点位置；
当空时等效阵列为稀疏非均匀阵时，将各独立采样点的位置选取为等效阵元位置，矩阵G的求取方式同式（4）。
进一步地，在所述步骤3中，当空时等效阵列为均匀线阵和密集非均匀阵时，空时采样矩阵B的各元素为
Figure 932845DEST_PATH_IMAGE011
（5）
其中m=1,2,…,M，n=1,2,…,N，k=1,2,…,K；
当空时等效阵列为稀疏非均匀阵时，矩阵B为由维数为MN×MN的矩阵A组成的块对角矩阵，其形式为
Figure 654814DEST_PATH_IMAGE012
（6）
其中矩阵A的各元素为
Figure 347963DEST_PATH_IMAGE013
（7）。
进一步地，在所述步骤4中，利用步骤2和3的结果构造杂波噪声协方差矩阵为
Figure 517782DEST_PATH_IMAGE014
（8）
其中σ 2表示噪声功率，I表示维数为MNK×MNK的单位矩阵。
进一步地，在所述步骤5中，利用回波数据估计杂波噪声协方差矩阵为
Figure 270975DEST_PATH_IMAGE015
（9）
其中X l 表示第l个距离单元的机载MIMO雷达回波数据，L表示训练样本数目。
进一步地，在所述步骤6中，根据步骤4和5的结果形成最终的杂波噪声协方差矩阵为
Figure 276977DEST_PATH_IMAGE016
（10）。
进一步地，在所述步骤7中，形成的空时自适应权值为
Figure 773817DEST_PATH_IMAGE017
（11）
其中
Figure 299608DEST_PATH_IMAGE018
，经过杂波抑制处理后的输出信号为
Figure 958122DEST_PATH_IMAGE019
（12）
其中X表示机载MIMO雷达回波数据。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有如下有益效果：
（1）本发明通过提供一种基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达自适应杂波抑制方法，首先利用杂波自由度信息和系统参数分别形成空时采样矩阵B和杂波子空间矩阵G，基于待检测单元数据通过空时滑窗处理估计杂波功率，从而构造得到杂波噪声协方差矩阵；其次利用少量训练样本数据估计杂波噪声协方差矩阵；再次将构造得到的杂波噪声协方差矩阵与利用少量训练样本数据估计的杂波噪声协方差矩阵相结合，增强方法的稳健性；最后形成空时自适应权值，完成杂波抑制处理，提高了机载MIMO雷达的运动目标检测性能。
（2）本发明当β为整数时不需要训练样本，仅通过待检测单元数据即可完成对杂波噪声协方差矩阵的构造，因此适用于极端非均匀杂波环境；
（3）本发明当β为非整数且在均匀杂波环境下时，本发明仅需要少量训练样本即可实现快速收敛；
（4）本发明同时利用了系统参数信息和回波数据，具有强的稳健性；
（5）本发明的空时采样矩阵和独立采样点位置可离线计算，因此运算量显著降低，尤其适用于高系统自由度的MIMO体制机载雷达。
附图说明
图1为本发明所述基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达自适应杂波抑制方法的结构框图；
图2为本发明所述基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达自适应杂波抑制方法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
请参阅图1-2所示，本发明通过提供一种基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达自适应杂波抑制方法，包括如下步骤：
步骤1：针对机载MIMO雷达回波数据，利用空时滑窗处理估计杂波功率；
杂波功率估计单元利用空时滑窗处理得到待检测距离单元回波对应的空时杂波谱为
Figure 654683DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中
Figure 66466DEST_PATH_IMAGE002
表示空时滑窗后子孔径级空时导向矢量，
Figure 836976DEST_PATH_IMAGE003
表示通过空时滑窗后的数据估计得到的杂波协方差矩阵，M 1、N 1和K 1分别表示发射空域、接收空域和时域子孔径长度，
Figure 791025DEST_PATH_IMAGE004
表示取共轭转置，对上述杂波谱在空时平面上求平均后得到杂波功率估计值
Figure 646986DEST_PATH_IMAGE005
，数学表达式为
Figure 626574DEST_PATH_IMAGE006
（2）
其中
Figure 986011DEST_PATH_IMAGE007
表示第(n,m)个单元对应的杂波功率值，K s、K d分别表示空域和时域划分的单元数目。
步骤2：结合空时等效阵列形式和步骤1估计的杂波功率计算矩阵G；
矩阵G计算单元中当空时等效阵列为均匀线阵时，各独立采样点的位置位于半波长的整数倍处，此时
Figure 376541DEST_PATH_IMAGE008
（3）
其中sinc(·)表示辛格函数，矩阵G的维数为r c×r c，u=1,2,…,r c，v=1,2,…,r c，φ l 表示第l个距离单元对应的俯仰角，λ表示雷达工作波长；
当空时等效阵列为密集非均匀阵时，对空时等效阵列中等效阵元间距小于半波长的阵元进行凝聚处理，此时
Figure 454219DEST_PATH_IMAGE009
（4）
其中集合
Figure 470454DEST_PATH_IMAGE010
表示凝聚处理后的独立采样点位置；
当空时等效阵列为稀疏非均匀阵时，将各独立采样点的位置选取为等效阵元位置，矩阵G的求取方式同式（4）。
步骤3：根据空时等效阵列形式计算空时采样矩阵B；
空时采样矩阵B单元中当空时等效阵列为均匀线阵和密集非均匀阵时，空时采样矩阵B的各元素为
Figure 949977DEST_PATH_IMAGE011
（5）
其中m=1,2,…,M，n=1,2,…,N，k=1,2,…,K；
当空时等效阵列为稀疏非均匀阵时，矩阵B为由维数为MN×MN的矩阵A组成的块对角矩阵，其形式为
Figure 714671DEST_PATH_IMAGE012
（6）
其中矩阵A的各元素为
Figure 155011DEST_PATH_IMAGE013
（7）。
步骤4：利用步骤2和3的结果构造杂波噪声协方差矩阵；
杂波噪声协方差矩阵构造单元利用步骤2和3的结果构造杂波噪声协方差矩阵为
Figure 335456DEST_PATH_IMAGE014
（8）
其中σ 2表示噪声功率，I表示维数为MNK×MNK的单位矩阵。
步骤5：利用回波数据估计杂波噪声协方差矩阵；
杂波噪声协方差矩阵估计单元利用回波数据估计杂波噪声协方差矩阵为
Figure 794119DEST_PATH_IMAGE015
（9）
其中X l 表示第l个距离单元的机载MIMO雷达回波数据，L表示训练样本数目。
步骤6：根据步骤4和5的结果形成最终的杂波噪声协方差矩阵；
最终杂波噪声协方差矩阵计算单元根据步骤4和5的结果形成最终的杂波噪声协方差矩阵为
Figure 401818DEST_PATH_IMAGE020
（10）
步骤7：根据步骤6的结果形成空时自适应权值，并进行杂波抑制处理；
杂波抑制处理单元形成的空时自适应权值为
Figure 96498DEST_PATH_IMAGE017
（11）
其中
Figure 142951DEST_PATH_IMAGE018
，经过杂波抑制处理后的输出信号为
Figure 862646DEST_PATH_IMAGE019
（12）
其中X表示机载MIMO雷达回波数据。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达自适应杂波抑制方法，其特征在于，包括如下步骤，
步骤1：针对机载MIMO雷达回波数据，利用空时滑窗处理估计杂波功率；
步骤2：结合空时等效阵列形式和步骤1估计的杂波功率计算矩阵G；
步骤3：根据空时等效阵列形式计算空时采样矩阵B；当空时等效阵列为均匀线阵和密集非均匀阵时，空时采样矩阵B的各元素为
Figure 688393DEST_PATH_IMAGE001
（5）
其中m=1,2,…,M，n=1,2,…,N，k=1,2,…,K；
当空时等效阵列为稀疏非均匀阵时，矩阵B为由维数为MN×MN的矩阵A组成的块对角矩阵，其形式为
Figure 973881DEST_PATH_IMAGE002
（6）
其中矩阵A的各元素为
Figure 445313DEST_PATH_IMAGE003
（7）；
步骤4：利用步骤2和3的结果构造杂波噪声协方差矩阵R 1 ；
步骤5：利用回波数据估计杂波噪声协方差矩阵R 2 ；
步骤6：根据步骤4和5的结果形成最终的杂波噪声协方差矩阵R；
步骤7：根据步骤6的结果形成空时自适应权值，并进行杂波抑制处理；
设定所述机载MIMO雷达发射天线包含M个阵元，阵元间距为d t，接收天线包含N个阵元，阵元间距为d r，杂波自由度为r c，距离模糊次数为N r，发射阵元间距与接收阵元间距比为γ，归一化多普勒频率与空间频率比为β，相参处理脉冲数为K。
2.根据权利要求1所述的基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达自适应杂波抑制方法，其特征在于，所述步骤1中利用空时滑窗处理得到待检测距离单元回波对应的空时杂波谱为
Figure 765436DEST_PATH_IMAGE004
（1）
其中
Figure 929701DEST_PATH_IMAGE005
表示空时滑窗后子孔径级空时导向矢量，
Figure 968064DEST_PATH_IMAGE006
表示通过空时滑窗后的数据估计得到的杂波协方差矩阵，M 1、N 1和K 1分别表示发射空域、接收空域和时域子孔径长度，
Figure 243188DEST_PATH_IMAGE007
表示取共轭转置，对上述杂波谱在空时平面上求平均后得到杂波功率估计值
Figure 621080DEST_PATH_IMAGE008
，数学表达式为
Figure 752984DEST_PATH_IMAGE009
（2）
其中
Figure 216326DEST_PATH_IMAGE010
表示第(n,m)个单元对应的杂波功率值，K s、K d分别表示空域和时域划分的单元数目。
3.根据权利要求1所述的基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达自适应杂波抑制方法，其特征在于，在所述步骤2中，当空时等效阵列为均匀线阵时，各独立采样点的位置位于半波长的整数倍处，此时
Figure 91878DEST_PATH_IMAGE011
（3）
其中sinc(·)表示辛格函数，矩阵G的维数为r c×r c，u=1,2,…,r c，v=1,2,…,r c，φ l 表示第l个距离单元对应的俯仰角，λ表示雷达工作波长；
当空时等效阵列为密集非均匀阵时，对空时等效阵列中等效阵元间距小于半波长的阵元进行凝聚处理，此时
Figure 324276DEST_PATH_IMAGE012
（4）
其中集合
Figure 388266DEST_PATH_IMAGE013
表示凝聚处理后的独立采样点位置；
当空时等效阵列为稀疏非均匀阵时，将各独立采样点的位置选取为等效阵元位置，矩阵G的求取方式同式（4）。
4.根据权利要求1所述的基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达自适应杂波抑制方法，其特征在于，在所述步骤4中，利用步骤2和3的结果构造杂波噪声协方差矩阵为
Figure 73326DEST_PATH_IMAGE014
（8）
其中σ 2表示噪声功率，I表示维数为MNK×MNK的单位矩阵。
5.根据权利要求1所述的基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达自适应杂波抑制方法，其特征在于，在所述步骤5中，利用回波数据估计杂波噪声协方差矩阵为
Figure 752569DEST_PATH_IMAGE015
（9）
其中X l 表示第l个距离单元的机载MIMO雷达回波数据，L表示训练样本数目。
6.根据权利要求1所述的基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达自适应杂波抑制方法，其特征在于，在所述步骤6中，根据步骤4和5的结果形成最终的杂波噪声协方差矩阵为
Figure 839473DEST_PATH_IMAGE016
（10）。
7.根据权利要求1所述的基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达自适应杂波抑制方法，其特征在于，在所述步骤7中，形成的空时自适应权值为
Figure 578759DEST_PATH_IMAGE017
（11）
其中
Figure 751115DEST_PATH_IMAGE018
，经过杂波抑制处理后的输出信号为
Figure 171732DEST_PATH_IMAGE019
（12）
其中X表示机载MIMO雷达回波数据。
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