CN116466299A - 二维子阵级稀疏阵列fpmimo雷达收发波束合成方法 - Google Patents

二维子阵级稀疏阵列fpmimo雷达收发波束合成方法 Download PDF

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CN116466299A CN202310729386.9A CN202310729386A CN116466299A CN 116466299 A CN116466299 A CN 116466299A CN 202310729386 A CN202310729386 A CN 202310729386A CN 116466299 A CN116466299 A CN 116466299A
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    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Abstract

本发明公开了一种二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达收发波束合成方法：步骤1：子阵以相控阵方式发射LFM信号；步骤2：获取虚拟扩展阵列样本数据；步骤3：计算协方差矩阵；步骤4，计算虚拟扩展阵列导向矢量；步骤5：获取采样信号空间谱估计；步骤6：计算干扰信号几何中心角度；步骤7：子阵以几何中心角度发射信号，构建虚拟扩展阵列的INCM；步骤8：重构虚拟扩展阵列的信号协方差矩阵；步骤9：估计信号导向矢量；步骤10：计算雷达收发波束形成权矢量；步骤11：计算雷达收发波束形成输出数据。本发明解决了在增强期望目标回波信号的同时无法有效抑制干扰造成的接收信号SINR较低的问题。

Description

二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达收发波束合成方法
技术领域
本发明属于雷达天线阵列数字波束形成设计技术领域，具体涉及一种二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达收发波束合成方法。
背景技术
目前，基于子阵的阵列天线波束形成算法研究以子阵划分方式研究为主，由于目前的HPMIMO（Hybrid Phased-Multiple-Input-Multiple-Output，混合相控阵-多输入多输出）雷达仅考虑了发射天线的相控阵处理，而没有考虑接收信号时的相干处理增益，其输出信号的SINR（信干噪比）低于FPMIMO雷达，更没有结合二维子阵级稀疏阵列进行研究。现阶段对二维子阵级稀疏阵列的FPMIMO雷达收发波束形成算法的研究成果极少，并且在算法稳健性和稀疏阵列FPMIMO雷达稳健收发波束形成算法的研究方面还存在明显不足，显示出在增强期望目标回波信号的同时无法对干扰信号进行有效抑制造成接收信号的SINR较低的问题，无法满足已经产生的相应的工程应用背景需求。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达收发波束合成方法，以解决现有算法稳健性不足，在增强期望目标回波信号的同时无法有效抑制干扰造成的接收信号SINR较低的问题。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案予以解决：
一种二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达收发波束合成方法，包括如下步骤：
步骤1：二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达中的所有子阵在发射信号权矢量的控制下，以相控阵方式向目标方向发射相互正交的LFM信号；二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达中的子阵个数为K；
步骤2：每个子阵分别以相控阵方式接收回波得到一路数字信号，共得到K路数字信号；再将每一路数字信号分别进行K路MF处理，共得到K²路数据，作为虚拟扩展阵列样本数据；
步骤3：采用下式计算虚拟扩展阵列样本数据的协方差矩阵：
式中：
—虚拟扩展阵列样本数据的协方差矩阵；
L—回波的采样快拍数；
—虚拟扩展阵列样本数据；
—共轭转置矩阵；
步骤4，计算虚拟扩展阵列的导向矢量：
式中：
—虚拟扩展阵列的导向矢量；
—信号发射的相干处理增益矢量；
—波形分集矢量；
—接收信号的相干处理增益矢量；
φ—方位角；
θ—俯仰角；
w1、w2、…、wk—第1~K个子阵的均匀加权的权矢量，w1= w2=…=wk=；
—共轭转置矩阵；
—转置矩阵；
—第1~K个子阵的发射信号导向矢量，
；
vec— vec函数，用于将一个矩阵向量化处理；
j—虚数单位；
—指数函数；
f c—发射信号载波频率；
d—子阵内相邻阵元间距；
c—光速；
x 1、x 2、…、x k—第1~K个子阵的位置x坐标；
y 1、y 2、…、y k—第1~K个子阵的位置y坐标；子阵的位置定义为该子阵左下角阵元所在的位置；第1个子阵的位置(x 1,y 1) =(0,0)；
u1、u2、…、uK—第1~K个子阵的子阵内部的信号接收权矢量，u1=u2=…=uK=；
n 1、n 2—子阵的行数和列数；
步骤5：通过下式获取采样信号的空间谱估计：
式中：
—采样信号的空间谱估计；
φ—方位角；
θ—俯仰角；
—虚拟扩展阵列的导向矢量；
—共轭转置矩阵；
—逆矩阵；
步骤6：对步骤5获得的采样信号的空间谱估计进行峰值提取，得到S+1个回波信号方向：/>，其中，为目标方向，/>为S个干扰信号的来波方向，由下式计算干扰信号的几何中心角度：
式中：
—干扰信号的几何中心角度；
i—第i个干扰信号的来波方向；
—第i个干扰信号的来波的方位角；
—第i个干扰信号的来波的俯仰角；
步骤7：所有子阵均以干扰信号的几何中心角度为波束指向发射信号，构建虚拟扩展阵列的INCM/>；
步骤8：采用下式重构虚拟扩展阵列的信号协方差矩阵：
式中：
—虚拟扩展阵列的信号协方差矩阵；
—虚拟扩展阵列的导向矢量；
—方位向的角度偏差；
—俯仰向的角度偏差；
—目标的方位角；
—目标的俯仰角；
步骤9：采用下式对虚拟扩展阵列的信号协方差矩阵进行特征值分解，并估计信号导向矢量vd；
vd=vmax
式中：
V—由特征向量构成的矩阵；
D—由特征值构成的对角矩阵；
—特征值分解操作；
vd—信号导向矢量；
vmax—最大特征值对应的特征向量；
步骤10：采用下式计算FPMIMO雷达收发波束形成权矢量wtr：
式中：
wtr—雷达收发波束形成权矢量；
—虚拟扩展阵列采样数据的INCM；
vd—信号导向矢量；
—共轭转置矩阵；
步骤11：采用下式计算FPMIMO雷达收发波束形成输出数据yout：
式中：
yout—雷达收发波束形成输出数据；
—虚拟扩展阵列样本数据。
进一步的，步骤1中，K为6~30。
进一步的，方位角φ的取值范围为，俯仰角θ的取值范围为。
进一步的，步骤7包括如下子步骤：
步骤71，调整所有子阵的发射信号波束指向为进行信号发射，采用下式计算子阵的发射波束形成权矢量wt，每个子阵在发射波束形成权矢量wt的控制下以相控阵方式向/>方向发射相互正交的LFM信号；
式中：
wt—子阵的发射波束形成权矢量；
C—约束向量构成的矩阵；
—子阵k在方向/>上的导向矢量；k∈[1，K]；
—目标方向；
—目标的方位角；
—目标的俯仰角；
—子阵k在目标方向/>上的导向矢量；
—共轭转置矩阵；
步骤72，每个子阵分别以相控阵方式接收回波，获得干扰加噪声的采样信号；将干扰加噪声的采样信号转换为K路数字信号，然后将每路数字信号分别通过K路MF处理得到估计的虚拟扩展阵列干扰加噪声信号；
步骤73，通过下式计算得到虚拟扩展阵列采样数据的INCM；
式中：
—虚拟扩展阵列采样数据的INCM；
L—回波的采样快拍数；
—虚拟扩展阵列干扰加噪声信号；
—共轭转置矩阵。
进一步的，步骤8中，方位向的角度偏差取3~5°，俯仰向的角度偏差/>取3~5°。
相较于现有技术，本发明具有如下技术效果：
1、通过在子阵内部采用相控阵收发信号模式，增强了在目标方向信号的发送和接收能力，同时通过匹配滤波（MF处理）扩展了信号自由度，提高了干扰抑制性能。
2、通过估计虚拟扩展阵列的导向矢量，提高了收发波束形成的指向精度，增强了对期望信号的接收能力，并通过发射指向干扰信号方向的探测信号，获取虚拟扩展阵列的INCM，提高了对干扰信号的抑制能力，从而有效解决了算法稳健性不足的问题。
综上，本发明的方法中，子阵内部以相控阵方式发射和接收信号，子阵之间工作在MIMO模式，利用MF处理技术对子阵采样数据进行虚拟扩展，通过虚拟阵列导向矢量估计和虚拟扩展阵列INCM的获取，得到FPMIMO雷达子阵的收发波束形成权矢量，从而利用虚拟扩展数据进行空域滤波处理，在增强期望目标回波信号的同时对干扰信号进行有效抑制，提高了接收信号的SINR。
附图说明
图1是二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达信号发射处理框图；
图2是二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达信号接收处理框图；
图3是虚拟扩展阵列的INCM获取时的发射波束示意图；
图4是虚拟扩展阵列的空间谱估计；
图5是子阵发射信号波束图；
图6是子阵发射信号波束指向剖面图；
图7是子阵发射信号目标方向剖面图；
图8是二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达收发波束图；
图9是期望信号方位向波束剖面图；
图10是期望信号俯仰向波束剖面图。
以下结合附图和具体实施方式对本发明进一步解释说明。
具体实施方式
本发明的方法涉及的技术术语如下：
（1）二维子阵级稀疏阵列：在二维平面上稀疏布置的多个相同大小的子阵形成的阵列，子阵的行数和列数记为n1、n2，各子阵内部相邻阵元间距d=λ/2，λ为发射信号的波长；稀疏布置是指二维子阵级稀疏阵列中的任意两个子阵之间不重叠。
（2）FPMIMO雷达：Full Phased-Multiple-Input-Multiple-Output Radar，即全相控阵-多输入多输出雷达。
（3）LFM信号：Linear Frequency Modulation，即线性调频信号。
（4）INCM：Interference-plus-Noise Covariance Matrix，即干扰加噪声协方差矩阵。
（5）MF处理：Matched Filtering，即匹配滤波。
本发明涉及的二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达的信号发射和接收的原理如下：
二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达采用收/发共置阵列，即雷达信号的发射和接收使用同一阵列，阵列天线工作在FPMIMO模式，各个子阵内部工作在PAR模式。
如图1所示，二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达信号发射处理过程：首先由发射信号处理机生成K个相互正交的LFM信号和相应的子阵发射信号权矢量，LFM信号分别经对应的发射通道进行D/A转换、上变频和功率放大处理后，由各个子阵（子阵1~子阵K）在发射信号权矢量的控制下以相控阵方式向目标方向发射出去，在收发波束形成中，所有子阵的发射信号波束指向同一方向。
如图2所示，二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达信号接收处理过程：当阵列天线接收回波信号时，K个子阵分别以相控阵模式形成接收波束，将接收信号送入对应接收通道进行低噪声放大、带通滤波、混频器、下变频处理、A/D转换后变为数字信号，然后将每路数字信号送入K路MF处理，共得到K2路数字信号。接收信号处理机提供子阵内部以相控阵模式接收的权矢量。
基于上述原理，本发明给出的二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达收发波束合成方法，包括如下步骤：
步骤1：二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达中的所有子阵在发射信号权矢量的控制下，以相控阵方式向目标方向发射相互正交的LFM信号；二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达中的子阵个数为K，K为6~30。
步骤2：每个子阵分别以相控阵方式接收回波得到一路数字信号，共得到K路数字信号；再将每一路数字信号分别进行K路MF处理，共得到K²路数据，作为虚拟扩展阵列样本数据。该步骤实现了将K路数字信号扩展为K²维信号。
步骤3：采用下式计算虚拟扩展阵列样本数据的协方差矩阵：
，
式中：
—虚拟扩展阵列样本数据的协方差矩阵；
L—回波的采样快拍数；
—虚拟扩展阵列样本数据，由步骤2得到；
—共轭转置矩阵。
步骤4，计算虚拟扩展阵列的导向矢量：
式中：
—虚拟扩展阵列的导向矢量；
—信号发射的相干处理增益矢量；
—波形分集矢量；
—接收信号的相干处理增益矢量；
φ—方位角，取值范围为；
θ—俯仰角，取值范围为；
w1、w2、…、wk—第1~K个子阵的均匀加权的权矢量，w1= w2=…=wk=；
—共轭转置矩阵；
—转置矩阵；
—第1~K个子阵的发射信号导向矢量，
；
vec— vec函数，用于将一个矩阵向量化处理；
j—虚数单位；
—指数函数；
f c—发射信号载波频率；
d—子阵内相邻阵元间距；
c—光速；
x 1、x 2、…、x k—第1~K个子阵的位置x坐标；
y 1、y 2、…、y k—第1~K个子阵的位置y坐标；子阵的位置定义为该子阵左下角的阵元所在的位置；第1个子阵的位置(x 1,y 1) =(0,0)；
u1、u2、…、uK—第1~K个子阵的子阵内部的信号接收权矢量，u1=u2=…=uK=；
n 1、n 2—子阵的行数和列数；
步骤5：通过下式获取采样信号的空间谱估计：
式中：
—采样信号的空间谱估计；
φ—方位角，取值范围为；
θ—俯仰角，取值范围为；
—虚拟扩展阵列的导向矢量，由步骤4得到；
—共轭转置矩阵；
—逆矩阵。
步骤6：对步骤5获得的采样信号的空间谱估计进行峰值提取，得到S+1个回波信号方向：/>，其中，为目标方向，/>为S个干扰信号的来波方向，由下式计算干扰信号的几何中心角度；
式中：
—干扰信号的几何中心角度；
i—第i个干扰信号的来波方向；
—第i个干扰信号的来波的方位角；
—第i个干扰信号的来波的俯仰角。
步骤7：所有子阵均以为波束指向发射信号，构建虚拟扩展阵列的INCM/>；具体操作如下：
步骤71，调整所有子阵的发射信号波束指向为进行信号发射，采用下式计算子阵的发射波束形成权矢量wt，每个子阵在发射波束形成权矢量wt的控制下以相控阵方式向/>方向发射相互正交的LFM信号；
式中：
wt—子阵的发射波束形成权矢量；
C—约束向量构成的矩阵；
—子阵/>在方向/>上的导向矢量；k∈[1，K]；
—目标方向，由步骤6得到；
—目标的方位角；
—目标的俯仰角；
—子阵k在目标方向/>上的导向矢量；
—共轭转置矩阵；
步骤72，每个子阵分别以相控阵方式接收回波，获得干扰加噪声的采样信号；将干扰加噪声的采样信号转换为K路数字信号，然后将每路数字信号分别通过K路MF处理得到估计的虚拟扩展阵列干扰加噪声信号。/>为K2维信号。
步骤73，通过下式计算得到虚拟扩展阵列采样数据的INCM；
式中：
—虚拟扩展阵列采样数据的INCM；
L—回波的采样快拍数；
—虚拟扩展阵列干扰加噪声信号，由步骤72得到；
—共轭转置矩阵。
步骤8：采用下式重构虚拟扩展阵列的信号协方差矩阵：
式中：
—虚拟扩展阵列的信号协方差矩阵；
—虚拟扩展阵列的导向矢量，由步骤4得到；
—方位向的角度偏差，一般取3~5°；
—俯仰向的角度偏差，一般取3~5°；
—目标的方位角；
—目标的俯仰角；
步骤9：采用下式对虚拟扩展阵列的信号协方差矩阵进行特征值分解，并估计信号导向矢量vd；
vd=vmax
式中：
V—由特征向量构成的矩阵；
D—由特征值构成的对角矩阵；
—特征值分解操作；
vd—信号导向矢量；
vmax—最大特征值对应的特征向量。
步骤10：采用下式计算FPMIMO雷达收发波束形成权矢量wtr：
式中：
wtr—雷达收发波束形成权矢量；
—虚拟扩展阵列采样数据的INCM；
vd—信号导向矢量；
—共轭转置矩阵。
步骤11：采用下式计算FPMIMO雷达收发波束形成输出数据yout：
式中：
yout—雷达收发波束形成输出数据；
—虚拟扩展阵列样本数据，由步骤2得到。
为了验证本发明的可行和有效性，本发明进行了基于二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达的稳健收发波束合成方法的性能仿真验证。
由发射信号处理机生成子阵之间发射的相互正交的LFM信号，脉宽为Tp=10μs，频率间隔为fm=3MHz，带宽为3MHz，复采样频率为f s=40MHz，每条回波的采样波门宽度为512。本发明在重构虚拟阵列的信号加噪声协方差矩阵 (Signal-plus-Noise Covariance Matrix，SNCM)时，取方位角区间为，俯仰角区间为/>，获取虚拟扩展阵列的INCM。
注意，根据实际应用背景需求，在仿真过程中设置方位角的变化范围为，俯仰角的变化范围为/>。假设已知目标真实的方向为，期望目标回波的输入SNR为-10dB，在探测范围内存在2种4个干扰，其中第1种是2个干扰目标（如转发式干扰、无源干扰），其角度分别为/>和/>，干扰信号的输入INR均为60dB，第2种是2个主动式有源干扰，其空间位置分别是和/>方向，主动干扰信号为大功率噪声干扰，其输入INR均为80dB。
仿真实验：波束图仿真
采样信号通过MF处理进行虚拟扩展，可得到如图4所示的空间谱，由此可得期望目标回波信号位于角度，4个干扰信号来波方向分别为/>，，/>和/>，可确定在获取干扰加噪声采样信号时，发射信号方向为/>，发射波束零陷方向为/>，子阵的发射信号方向图如图5所示。为便于观察，截取发射波束图的剖面图如图6、图7所示，其中图6中表示波束指向为/>，图7表示目标所在方向/>是发射信号的零陷位置，可避免期望目标回波信号混入采样信号中，从而高精度地获取干扰信号和噪声。
波束图仿真结果如图8所示，由仿真结果可知，稀疏阵列的栅瓣得到有效抑制，旁瓣增益降低，波束指向精确地位于期望信号方向，证明了本发明的方法的有效性。其中，在期望信号方向的波束剖面图如图9、图10所示，波束指向精确地位于角度处，图9显示方位向的PSLL为-18.12dB，图10显示在俯仰向的PSLL为-16.13dB。/>

Claims (5)

1.一种二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达收发波束合成方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达中的所有子阵在发射信号权矢量的控制下，以相控阵方式向目标方向发射相互正交的LFM信号；二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达中的子阵个数为K；
步骤2：每个子阵分别以相控阵方式接收回波得到一路数字信号，共得到K路数字信号；再将每一路数字信号分别进行K路MF处理，共得到K²路数据，作为虚拟扩展阵列样本数据；
步骤3：采用下式计算虚拟扩展阵列样本数据的协方差矩阵：
式中：
—虚拟扩展阵列样本数据的协方差矩阵；
L—回波的采样快拍数；
—虚拟扩展阵列样本数据；
—共轭转置矩阵；
步骤4，计算虚拟扩展阵列的导向矢量：
式中：
—虚拟扩展阵列的导向矢量；
—信号发射的相干处理增益矢量；
—波形分集矢量；
—接收信号的相干处理增益矢量；
φ—方位角；
θ—俯仰角；
w1、w2、…、wk —第1~K个子阵的均匀加权的权矢量，w1= w2=…=wk=；
—共轭转置矩阵；
—转置矩阵；
—第1~K个子阵的发射信号导向矢量，
；
vec— vec函数，用于将一个矩阵向量化处理；
j—虚数单位；
—指数函数；
f c—发射信号载波频率；
d—子阵内相邻阵元间距；
c—光速；
x 1、x 2、…、x k—第1~K个子阵的位置x坐标；
y 1、y 2、…、y k—第1~K个子阵的位置y坐标；子阵的位置定义为该子阵左下角阵元所在的位置；第1个子阵的位置(x 1, y 1) =(0,0)；
u1、u2、…、uK—第1~K个子阵的子阵内部的信号接收权矢量，u1=u2=…=uK =；
n 1、n 2—子阵的行数和列数；
步骤5：通过下式获取采样信号的空间谱估计：
式中：
—采样信号的空间谱估计；
φ—方位角；
θ—俯仰角；
—虚拟扩展阵列的导向矢量；
—共轭转置矩阵；
—逆矩阵；
步骤6：对步骤5获得的采样信号的空间谱估计进行峰值提取，得到S+1个回波信号方向：/>，其中，为目标方向，/>为S个干扰信号的来波方向，由下式计算干扰信号的几何中心角度：
式中：
—干扰信号的几何中心角度；
i—第i个干扰信号的来波方向；
—第i个干扰信号的来波的方位角；
—第i个干扰信号的来波的俯仰角；
步骤7：所有子阵均以干扰信号的几何中心角度为波束指向发射信号，构建虚拟扩展阵列的INCM />；
步骤8：采用下式重构虚拟扩展阵列的信号协方差矩阵：
式中：
—虚拟扩展阵列的信号协方差矩阵；
—虚拟扩展阵列的导向矢量；
—方位向的角度偏差；
—俯仰向的角度偏差；
—目标的方位角；
—目标的俯仰角；
步骤9：采用下式对虚拟扩展阵列的信号协方差矩阵进行特征值分解，并估计信号导向矢量vd；
vd =vmax
式中：
V—由特征向量构成的矩阵；
D—由特征值构成的对角矩阵；
—特征值分解操作；
vd—信号导向矢量；
vmax—最大特征值对应的特征向量；
步骤10：采用下式计算FPMIMO雷达收发波束形成权矢量wtr：
式中：
wtr —雷达收发波束形成权矢量；
—虚拟扩展阵列采样数据的INCM；
vd—信号导向矢量；
—共轭转置矩阵；
步骤11：采用下式计算FPMIMO雷达收发波束形成输出数据yout：
式中：
yout—雷达收发波束形成输出数据；
—虚拟扩展阵列样本数据。
2.如权利要求1所述的二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达收发波束合成方法，其特征在于，步骤1中，K为6~30。
3.如权利要求1所述的二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达收发波束合成方法，其特征在于，方位角φ的取值范围为，俯仰角θ的取值范围为/>。
4.如权利要求1所述的二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达收发波束合成方法，其特征在于，步骤7包括如下子步骤：
步骤71，调整所有子阵的发射信号波束指向为进行信号发射，采用下式计算子阵的发射波束形成权矢量wt，每个子阵在发射波束形成权矢量wt的控制下以相控阵方式向/>方向发射相互正交的LFM信号；
式中：
wt —子阵的发射波束形成权矢量；
C—约束向量构成的矩阵；
—子阵k在方向/>上的导向矢量；k∈[1，K]；
—目标方向；
—目标的方位角；
—目标的俯仰角；
—子阵k在目标方向/>上的导向矢量；
—共轭转置矩阵；
步骤72，每个子阵分别以相控阵方式接收回波，获得干扰加噪声的采样信号；将干扰加噪声的采样信号转换为K路数字信号，然后将每路数字信号分别通过K路MF处理得到估计的虚拟扩展阵列干扰加噪声信号；
步骤73，通过下式计算得到虚拟扩展阵列采样数据的INCM；
式中：
—虚拟扩展阵列采样数据的INCM；
L—回波的采样快拍数；
—虚拟扩展阵列干扰加噪声信号；
—共轭转置矩阵。
5.如权利要求1所述的二维子阵级稀疏阵列FPMIMO雷达收发波束合成方法，其特征在于，步骤8中，方位向的角度偏差取3~5°，俯仰向的角度偏差/>取3~5°。
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