CN115687931B - 一种极低训练样本数时的空时自适应处理方法与系统 - Google Patents

一种极低训练样本数时的空时自适应处理方法与系统 Download PDF

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CN115687931B CN202211463307.6A CN202211463307A CN115687931B CN 115687931 B CN115687931 B CN 115687931B CN 202211463307 A CN202211463307 A CN 202211463307A CN 115687931 B CN115687931 B CN 115687931B
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Abstract

本发明公开了一种极低训练样本数时的空时自适应处理方法与系统，首先确定空域和时域网格数，构建数据模型；然后利用阵列接收到训练样本构造采样协方差矩阵；接着利用阵列信号数据模型及采样协方差矩阵构造协方差矩阵初始估计值；再迭代估计协方差矩阵，直至达到最大迭代次数或满足协方差矩阵收敛条件；最后利用迭代估计得到的协方差矩阵构造STAP权值，并输出STAP滤波结果。本发明充分利用了机载雷达空时二维数据的结构信息，使所提出的方法能用于极低训练样本的情形，流程简便，迭代过程对初始值不敏感，可收敛至全局最优解，所提方法相比已有方法，在极低训练样本数时的滤波性能大为提升。

Description

一种极低训练样本数时的空时自适应处理方法与系统
技术领域
本发明属于机载雷达信号处理领域，更具体地，涉及一种极低训练样本数时的空时自适应处理方法与系统。
背景技术
空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing，STAP）被公认为机载雷达强杂波背景下最有效的技术手段之一。最优STAP技术需要事先获得杂波加噪声协方差矩阵，然而实际环境中杂波加噪声协方差矩阵未知，需要用一定训练样本数进行估计。根据里德-马利特-布伦南（Reed, Mallett and Brennan，RMB）准则，当采用训练样本对待检测距离单元的杂波加噪声协方差矩阵进行估计时，若要使STAP性能损失量控制在3dB以内（相对于当待检测距离单元杂波加噪声协方差矩阵已知时的最优处理），独立同分布的训练样本数至少为系统自由度的2倍。然而，机载雷达面临的环境复杂多变，往往难以获得这么多的训练样本，尤其对于采用STAP技术的机载雷达，这是由于STAP的系统自由度为相控阵的空域阵元数与脉冲数的乘积，该值往往很大。
为解决上述难题，常用的方法包括对角加载和降秩法，二者性能相当。但对角加载法的对角加载量难以确定；降秩法需要确定杂波子空间的秩，当该值选择不合适的话，性能下降严重。此外，对角加载法和降秩法仍然需要相对较多的训练样本。
因此，如何克服极低训练样本数下现有STAP技术的不足，是本领域技术人员亟需解决问题。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种极低训练样本数时的空时自适应处理方法与系统，其目的在于解决极低训练样本下的机载雷达杂波抑制问题。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种极低训练样本数时的空时自适应处理方法，包括：
步骤1：确定阵列信号数据模型对应的空域网格数和时域网格数，构建数据模型；
步骤2：利用阵列接收到的
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步骤3：利用所述阵列信号数据模型及所述采样协方差矩阵
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构造协方差矩阵的初始估计值；
步骤4：迭代估计所述协方差矩阵，直至达到最大迭代次数或满足所述协方差矩阵的收敛条件；
步骤5：利用迭代估计得到的所述协方差矩阵构造STAP权值，并输出STAP滤波结果。
进一步，所述步骤1中，所述空域网格数
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和时域网格数/>
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进一步，所述步骤2中，所述采样协方差矩阵
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进一步，所述步骤4中，迭代估计协方差矩阵具体包括：
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进一步，所述步骤4中，通过迭代估计协方差矩阵，当下述条件满足其中一个时，迭代过程终止：
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其中，
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为待检测距离单元回波接收数据。
另一方面，本发明提供了一种极低训练样本数时的空时自适应处理系统，所述系统实现极低训练样本数时的空时自适应处理方法，还包括：
网格数及数据模型确定模块，用于确定空域和时域网格数，并根据雷达阵列结构确定数据模型；
采样协方差矩阵确定模块，用于利用雷达接收到的样本构造采样协方差矩阵；
协方差矩阵初始值构造模块，用于利用所述数据模型及所述采样协方差矩阵构造协方差矩阵初始估计值；
协方差矩阵迭代估计模块，用于迭代估计协方差矩阵；
协方差矩阵迭代终止模块，用于终止协方差矩阵迭代估计过程，当达到最大迭代次数或满足协方差矩阵收敛条件则迭代过程终止；
权值计算及滤波输出模块，用于利用所述协方差矩阵估计值计算权值，并输出滤波结果。
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)通过确定空域和时域网格数及构建高效的数据模型，充分利用了数据的结构信息，使所提出的方法能用于极低训练样本的情形；
2)通过构造合理的协方差矩阵初始值，能够保证所提方法有效估计协方差矩阵；
3)通过协方差矩阵迭代估计，能够精确估计出杂波加噪声的协方差矩阵，为有效抑制杂波打下了良好基础；
4)通过设置协方差矩阵迭代终止方法，保证协方差矩阵的合理估计，避免迭代估计过程难以终止；
5)相比于杂波，噪声功率极低，通过忽略噪声的影响，降低了系统复杂度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明所述一种极低训练样本数时的空时自适应处理方法原理示意图；
图2为本发明所述一种极低训练样本数时的空时自适应处理系统结构框架图；
图3为本发明所提方法与常规方法在不同归一化多普勒频率下的改善因子效果比较示意图之一；
图4为本发明所提方法与常规方法在不同归一化多普勒频率下的改善因子效果比较示意图之二。
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。
假设阵列天线含有
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式(1)中的杂波加噪声协方差矩阵可以表示为
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（9）
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表示共轭。杂波功率很强，往往高于信号功率及噪声功率几个数量级。为了实现强杂波中的机载雷达目标检测，需要抑制掉强杂波信号。对式(1)进行滤波（去除杂波、保留信号），则可得到
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（10）
其中，
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（11）
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Figure 825920DEST_PATH_IMAGE107
是未知的，需要一定数量的独立同分布训练样本估计。
根据里德-马利特-布伦南（Reed, Mallett and Brennan，RMB）准则，当采用训练样本对待检测距离单元的杂波加噪声协方差矩阵
Figure 6366DEST_PATH_IMAGE108
进行估计时，若要使STAP性能损失量控制在3dB以内（相对于当待检测距离单元杂波加噪声协方差矩阵已知时的最优处理），独立同分布的训练样本数至少为系统自由度的2倍。然而，机载雷达面临的环境复杂多变，往往难以获得这么多的训练样本，尤其对于采用STAP技术的机载雷达。
本发明的目的在于解决极低样本下的机载雷达杂波抑制难题。为了实现上述目的，请参阅图1所示，本实施例提供了一种极低训练样本数时的空时自适应处理方法，包括：
步骤1：确定阵列信号数据模型对应的空域网格数和时域网格数，构建数据模型；
步骤2：利用阵列接收到的
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个样本构造采样协方差矩阵/>
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步骤4：迭代估计所述协方差矩阵，直至达到最大迭代次数或满足所述协方差矩阵的收敛条件；
步骤5：利用迭代估计得到的所述协方差矩阵构造STAP权值，并输出STAP滤波结果。
所述步骤1中，所述空域网格数
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请参阅图2所示，本发明提供了一种极低训练样本数时的空时自适应处理系统，所述系统实现极低训练样本数时的空时自适应处理方法，还包括：
网格数及数据模型确定模块，用于确定空域和时域网格数，并根据雷达阵列结构确定数据模型；
采样协方差矩阵确定模块，用于利用雷达接收到的样本构造采样协方差矩阵；
协方差矩阵初始值构造模块，用于利用所述数据模型及所述采样协方差矩阵构造协方差矩阵初始估计值；
协方差矩阵迭代估计模块，用于迭代估计协方差矩阵；
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权值计算及滤波输出模块，用于利用所述协方差矩阵估计值计算权值，并输出滤波结果。
下面结合仿真实验对本发明的效果做进一步说明。
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图3给出了本发明所提方法与对角加载法的改善因子性能对比结果，其中，训练样本数为
Figure 962688DEST_PATH_IMAGE116
，改善因子（Improvement Factor，IF）定义为/>
Figure 316309DEST_PATH_IMAGE117
，其中，
Figure 176817DEST_PATH_IMAGE118
表示不同算法的输出信杂噪比（Signal-to-Clutter-plus-Noise Ratio，SCNR），/>
Figure 844559DEST_PATH_IMAGE119
表示输入SCNR（对应各方法，均相同），例如，对于本申请所提方法，
Figure 841334DEST_PATH_IMAGE120
为/>
Figure 569119DEST_PATH_IMAGE121
，/>
Figure 418388DEST_PATH_IMAGE122
为
Figure 624242DEST_PATH_IMAGE123
。从图中可以明显看出本发明所提方法要优于对角加载方法。图例中的“最优”指的是事先获得杂波加噪声协方差矩阵/>
Figure 741102DEST_PATH_IMAGE124
时最优权对应的改善因子，“性能上限”指的是最大可能的理论结果：/>
Figure 639788DEST_PATH_IMAGE125
。
图4给出了本发明所提方法与对角加载法的改善因子性能对比结果，其中，训练样本数为
Figure 943730DEST_PATH_IMAGE126
，改善因子（Improvement Factor，IF）定义为/>
Figure 953275DEST_PATH_IMAGE127
，其中，
Figure 190221DEST_PATH_IMAGE128
表示不同算法的输出信杂噪比（Signal-to-Clutter-plus-Noise Ratio，SCNR），/>
Figure 994229DEST_PATH_IMAGE129
表示输入SCNR（对应各方法，均相同），例如，对于本申请所提方法，
Figure 815161DEST_PATH_IMAGE130
为/>
Figure 362817DEST_PATH_IMAGE131
，/>
Figure 454270DEST_PATH_IMAGE132
为
Figure 429179DEST_PATH_IMAGE133
。从图中可以明显看出本发明所提方法优于对角加载方法。图例中的“最优”指的是事先获得杂波加噪声协方差矩阵/>
Figure 910976DEST_PATH_IMAGE134
时最优权对应的改善因子，“性能上限”指的是最大可能的理论结果：/>
Figure 386957DEST_PATH_IMAGE135
。
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 (6)

1.一种极低训练样本数时的空时自适应处理STAP方法，其特征在于，包括：
步骤1：确定阵列信号数据模型对应的空域网格数和时域网格数，构建数据模型；
步骤2：利用阵列接收到的
Figure QLYQS_1
个样本构造采样协方差矩阵/>
Figure QLYQS_2
，其中/>
Figure QLYQS_3
>1；
步骤3：利用所述阵列信号数据模型及所述采样协方差矩阵
Figure QLYQS_4
构造协方差矩阵的初始估计值；
步骤4：迭代估计所述协方差矩阵，直至达到最大迭代次数或满足所述协方差矩阵的收敛条件；
步骤5：利用迭代估计得到的所述协方差矩阵构造STAP权值，并输出STAP滤波结果；
所述步骤1中，所述空域网格数
Figure QLYQS_5
和时域网格数/>
Figure QLYQS_6
的范围分别为阵元数/>
Figure QLYQS_7
的10~20倍和脉冲数/>
Figure QLYQS_8
的10~20倍，接收信号表示为：
Figure QLYQS_9
；
其中，
Figure QLYQS_11
和/>
Figure QLYQS_13
分别表示第/>
Figure QLYQS_15
个空域网格对应的归一化空域频率和第/>
Figure QLYQS_12
个时域网格对应的归一化多普勒频率，即/>
Figure QLYQS_14
，/>
Figure QLYQS_16
，
Figure QLYQS_17
，/>
Figure QLYQS_10
，
Figure QLYQS_18
；
其中，
Figure QLYQS_19
为时域导向矢量；/>
Figure QLYQS_20
为空域导向矢量；
Figure QLYQS_21
和/>
Figure QLYQS_22
的具体表达式分别为
Figure QLYQS_23
；
Figure QLYQS_24
；
Figure QLYQS_25
为虚数单位，上标/>
Figure QLYQS_26
表示转置，/>
Figure QLYQS_27
表示Kronecker积，/>
Figure QLYQS_28
为第/>
Figure QLYQS_29
个空域网格和第/>
Figure QLYQS_30
个时域网格对应信号的幅度，/>
Figure QLYQS_31
为热噪声，
Figure QLYQS_32
；
为网格信号矩阵，
Figure QLYQS_33
为信号幅度向量；
所述步骤2中，所述采样协方差矩阵
Figure QLYQS_34
的表达式为：
Figure QLYQS_35
；
其中，
Figure QLYQS_37
为雷达接收到的第/>
Figure QLYQS_41
个真实样本，/>
Figure QLYQS_43
，/>
Figure QLYQS_38
的维数为/>
Figure QLYQS_40
，
Figure QLYQS_42
为自然数，/>
Figure QLYQS_44
，/>
Figure QLYQS_36
为阵列接收到快拍数，也即样本数，上标/>
Figure QLYQS_39
表示共轭转置。
2.根据权利要求1所述的一种极低训练样本数时的空时自适应处理STAP方法，其特征在于，所述步骤3中，协方差矩阵的初始估计值为：
Figure QLYQS_45
；
其中，
Figure QLYQS_46
；
Figure QLYQS_47
表示对角矩阵，/>
Figure QLYQS_48
，且对角元素分别为/>
Figure QLYQS_49
、/>
Figure QLYQS_50
、…、/>
Figure QLYQS_51
，/>
Figure QLYQS_52
的表达式为：
Figure QLYQS_53
；
Figure QLYQS_54
为矩阵/>
Figure QLYQS_55
的第/>
Figure QLYQS_56
列，/>
Figure QLYQS_57
，在/>
Figure QLYQS_58
、/>
Figure QLYQS_59
和/>
Figure QLYQS_60
的表达式中，
上标
Figure QLYQS_61
表示初始值。
3.根据权利要求2所述的一种极低训练样本数时的空时自适应处理STAP方法，其特征在于，所述步骤4中，迭代估计协方差矩阵具体包括：
Figure QLYQS_62
；
Figure QLYQS_63
；
Figure QLYQS_64
；
Figure QLYQS_65
；
Figure QLYQS_66
；
其中，
Figure QLYQS_69
表示第/>
Figure QLYQS_70
次迭代的一个物理量；/>
Figure QLYQS_73
表示/>
Figure QLYQS_68
的欧拉范数，上标/>
Figure QLYQS_71
表示矩阵的逆，/>
Figure QLYQS_74
，/>
Figure QLYQS_76
为最大迭代次数，/>
Figure QLYQS_67
为向量欧拉范数，上标/>
Figure QLYQS_72
表示第/>
Figure QLYQS_75
次迭代的值。
4.根据权利要求3所述的一种极低训练样本数时的空时自适应处理STAP方法，其特征在于，所述步骤4中，通过迭代估计协方差矩阵，当下述条件满足其中一个时，迭代过程终止：
条件一：
Figure QLYQS_77
条件二：
Figure QLYQS_78
，其中，表示/>
Figure QLYQS_79
表示绝对值，/>
Figure QLYQS_80
。
5.根据权利要求4所述的一种极低训练样本数时的空时自适应处理STAP方法，其特征在于，所述步骤5中，STAP权值
Figure QLYQS_81
为：
Figure QLYQS_82
其中，
Figure QLYQS_83
为STAP的权值；/>
Figure QLYQS_84
为步骤4中最终的协方差矩阵估计输出结果，
Figure QLYQS_85
为目标的空时导向矢量，/>
Figure QLYQS_86
和/>
Figure QLYQS_87
分别为目标的归一化空域频率和归一化多普勒频率；
所述步骤5中输出STAP滤波结果为：
Figure QLYQS_88
其中，
Figure QLYQS_89
表示绝对值，/>
Figure QLYQS_90
为待检测距离单元回波接收数据。
6.一种极低训练样本数时的空时自适应处理系统，其特征在于，所述系统实现如权利要求1至5任一项所述的极低训练样本数时的空时自适应处理STAP方法，还包括：
网格数及数据模型确定模块，用于确定空域和时域网格数，并根据雷达阵列结构确定数据模型；
采样协方差矩阵确定模块，用于利用雷达接收到的样本构造采样协方差矩阵；
协方差矩阵初始值构造模块，用于利用所述数据模型及所述采样协方差矩阵构造协方差矩阵初始估计值；
协方差矩阵迭代估计模块，用于迭代估计协方差矩阵；
协方差矩阵迭代终止模块，用于终止协方差矩阵迭代估计过程，当达到最大迭代次数或满足协方差矩阵收敛条件则迭代过程终止；
权值计算及滤波输出模块，用于利用所述协方差矩阵估计值计算权值，并输出滤波结果。
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