CN1547332A - 干扰阻塞空间谱估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种空间谱估计信号处理方法，根据利用广播、电视等信号工作的无源阵列雷达接收信号的特点，即无源阵列雷达接收信号包含固有的几个强干扰，且这些强相干干扰具有如下两个鲜明特点：方位已知、功率远大于飞行目标的反射信号。首先使用常规的空域滤波方法来抑制一些杂散干扰，增强目标反射信号的强度；其次利用强干扰方位已知信息形成多个干扰的抑制矩阵；最后将不同已知方位的干扰矩阵级联处理用于抑制这几个固定方位的强干扰，便于对飞行目标反射信号的检测。本发明提出的方法是一种稳健的、便于工程实现、同时兼顾抗干扰的空域处理方法，可广泛应用于阵列信号处理领域内方位已知强干扰的抑制，具有推广应用价值。

Description

干扰阻塞空间谱估计方法

本发明涉及阵列信号处理领域中的一种空间谱估计信号处理方法，特别适用于采用相控阵天线的多通道雷达信号处理系统，如无源阵列雷达信号处理系统、米波超分辨雷达信号处理系统。

空间谱估计被广泛应用于雷达、声纳、通信、地震勘探等领域，是这些领域内的一个重要研究方向，是提高参数估计性能的一种关键技术。随着科学技术的发展，现代飞行器具有机动、灵活、隐身、反辐射等高科技手段，这不仅是当代军事技术中的一项重大突破，同时也对雷达等探测器提出了严峻的挑战。对目前的雷达来说，不仅要提高对目标的探测能力，而且更应具备很强的生存能力。无源雷达正是在这一需求之下发展起来的，而利用空间复杂的电磁环境，如雷达(包括民用雷达)、通信(包括民用通信)、广播、电台等发射的信号来探测飞行目标的无源阵列雷达则是无源雷达发展的一个重要分支。

利用广播、电台等民用信号探测飞行目标的无源阵列雷达具有无源雷达的很多优点：不用主动发射机，系统构成简单，体积小；具有很好的低空性能、抗有源干扰能力；可探测隐身目标、系统工作可靠，生存能力强。但它也存在如下二个致命缺点：一、由于广播、电台的特定频率，空间多径反射复杂，阵列接收到的信号数目可能大于阵元数；二、阵列接收到的广播、电台信号中直达波信号和阵地周围特定反射点的信号强度会远大于目标反射信号。这两个缺点的存在会严重影响飞行目标反射信号的检测，因此常规的解决方法只能是增加接收系统的通道数，这不仅增加了系统的复杂性，而且会大大提高系统的成本。

本发明的目的正是针对上述背景技术中的二个缺点提出的，本发明提出的方法既避免了增加设备量的问题，又解决了有限强相干干扰抑制的问题，本发明具有工程实现方便、设备简单、且能同时兼顾抗特定有源干扰等特点。

本发明的目的是这样实现的，本发明的方法包括以下技术措施：

(1)利用自适应均衡技术对阵列的各种误差进行校正；

(2)利用空域滤波技术来抑制空间的杂散干扰，提高有用信号的信噪比。

(3)利用阵列测向的方法对干扰抑制后的数据进行测向处理。

本发明还包括以下技术措施步骤：

(1)使用天线扫描技术确定阵列工作环境中的强干扰信号方向；

(2)按如下公式构造干扰阻塞矩阵：

$T^H=\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Π}}}{T}_j$

上式中

其中β_j＝ω₀τ_j，ω₀＝2πf＝2πc/λ，c为光速，λ为波长，d为阵元间距，J为干扰源数，f为无源阵列的工作频率，τ_j为第j个干扰到达等距均匀线阵相邻阵元时的波程差，当干扰入射方向为θ时，τ_j＝dsinθ_j/c；

(3)利用信号相消的原理对阵列接收数据进行干扰抑制，并对干扰阻塞后的数据协方差矩阵进行去噪。

干扰抑制公式如下：

                      Y(t)＝T^HX(t)

去噪公式如下：

                      R′＝R_Y-T^HT

其中，R_Y＝YY^H/L为干扰阻塞后数据的协方差矩阵，L为数据快拍数。

本发明的目的还可以通过以下的技术措施达到：

(1)使用天线扫描技术确定阵列工作环境中的强干扰信号方向的技术措施步骤：采用精密仪器直接进行测量。

(2)使用天线扫描技术确定阵列工作环境中的强干扰信号方向还可以采用的技术措施步骤：将经过自适应均衡和空域滤波(减少进入系统的信号和干扰源数)后的数据形成协方差矩阵，利用空间平滑技术对数据进行解相干处理，再利用超分辨角度估计方法对干扰进行精确的定位。

(3)构造干扰阻塞矩阵的技术措施步骤：根据确定的干扰方向和源数分别构造T_J(共J个)，注意当空间存在多个干扰时，构成的矩阵T₁的维数为(M-1)×M，第二个干扰矩阵T₂的维数为(M-2)×(M-1)，第三个干扰矩阵T₃的维数为(M-3)×(M-2)，以此类推，当有J个干扰时阻塞矩阵T的维数为(M-J)×M。

本发明相比背景技术有如下优点：

(1)本发明相比常规无源阵列干扰抑制方法，不增加天线接收设备(这一设备在雷达系统中是最昂贵的)，只是对系统中信号处理部分进行相关改造，所以设备简单，系统升级方便，成本低廉。

(2)本发明充分考虑空间谱估计的实际应用环境，在有效抑制杂散干扰的同时，可以实现有源干扰、多径干扰等强干扰的抑制，因此性能较好。

(3)本发明方法具有推广应用价值。

以下结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述。

图1是本发明实施例原理方框图。

参照图1，本发明实施例由天线阵列接收系统1、自适应均衡器2、空域滤波器3、强干扰方位估计4、阻塞矩阵形成及存贮器5、强干扰对消单元6、协方差矩阵形成及去噪单元7、到达角(DOA)估计8及开关选择K组成。

实施本发明的原理如下：根据无源阵列雷达工作环境特性，接收的广播、电视信号对系统来说既是信号发生源又是干扰源，对于一个固定的阵地电视信号的直达波及周围环境的强反射点方位是确知的、且其功率远大于目标反射信号的强度。因此，检测强干扰背景下的目标必须抑制强干扰。假设无源阵列由M个阵元组成，实施例中为8个，共接收到N个远场信号(这些信号包括直达波信号、固定目标反射信号及飞行目标反射信号，为简单起见我们称前二类接收信号为干扰，只有飞行目标的反射信号才是我们希望得到的信号)，且假设阵列中各阵元是各向同性的且不存在通道不一致、互耦等因素的影响，则阵列的数学模型为

X(t)＝AS(t)+N(t)    (1)

式中，X(t)为阵列的M×1维噪声数据矢量，N(t)为阵列的M×1维噪声数据矢量，S(t)为空间信号的N×1维矢量，A为空间阵列的M×N维流型矩阵(导向矢量阵)

A＝[a₁(θ₁)，a₂(θ₂)，…，a_N(θ_N)]    (2)

其中，考虑等距均匀线阵时的导向矢量

a_i(θ)＝[1e^-jβ … e^-j(M-1)β]^T，i＝1，2，…，N    (3)

式中β＝2πdsin(θ)/λ，λ为波长，θ为信号和干扰的入射方向，d为阵元间距。

从式(1)可知，对消干扰最好的方法就是从式中减去干扰，而从式(2)可知从空域的角度干扰只和阵列流形矩阵A有关，而与信号波形和噪声无关，所以去除干扰的最好方法就是对A进行降秩，即将A中与干扰方向有关的导向矢量对消掉。下面以一个干扰为例说明干扰对消过程。假设干扰的角度为θ，则可以构造如下的一个矩阵

则显然有

T^H(θ)A(θ)＝T[a(θ₁) a(θ₂) … a(θ_N)]

＝[b(θ₁) b(θ₂) … b(θ_N)]    (5)

假设式(5)中的θ＝θ_N，则显然有β＝β_N，则式(5)中的最后一列全为0，则式(5)简化为

B(θ)＝T^H(θ)A(θ)＝[b(θ₁) b(θ₂) … b(θ_N-1) 0]    (6)

上式中 $b\left({\mathrm{\θ}}_i\right)=(1-e^{-j({\mathrm{\β}}_i-\mathrm{\β})})a\left({\mathrm{\θ}}_i\right)={\mathrm{\α}}_{i}a\left({\mathrm{\θ}}_i\right),i=\mathrm{1,2},\·\·\·,N-1.$

上述过程充分说明采用矩阵T可以实现阵列流型矩阵的降秩，即当变换矩阵左乘阵列接收数据(不考虑噪声)时有

Y(t)＝T^HX(t)＝T^HA(θ)S(t)

          ＝b(θ₁)s₁(t)+b(θ₂)s₂(t)+…+b(θ_N-1)s_N-1(t)+0    (7)

上式中Y(t)为干扰对消后的输出，显然上式中相比接收数据已经将第N个干扰对消掉了。

从上述的过程本发明的原理就是利用无源阵列环境的特性构造特殊的阻塞矩阵T(θ)，利用阻塞矩阵T(θ)与阵列流型矩阵A(θ)的特殊关系实现对阵列接收数据X(t)的干扰对消。

下面结合实施例说明一下整个发明的详细步骤：

(1)由阵列接收单元1将接收到的数据X(t)存贮到系统中，这里需要注意的是，每个接收通道的快拍数L是有限制的，如果L取的过大，对后续的DOA估计是有利的，但这将造成采样数据的距离范围太大；如果L取的过小，则接收数据(特别是噪声)其统计特性会受影响，这将造成后续DOA估计性能严重下降。为了使由不满足条件引起的性能损失限制在3dB内，要求L取不少于2～3倍的系统自由度。

(2)各通道数据接收后需要经过单元2进行自适应均衡，这主要是为了校正各通道的幅相及频带不一致问题，这里采用的是常规自适应均衡技术——即32级的FIR滤波器。

(3)将经过自适应均衡后的数据送入空域滤波单元3来抑制杂散干扰，增强感兴趣目标的强度，具体的措施有二种：一是采用硬件的方法，即采用有向阵元(加工产生)或采用子阵合成方法形成；二是采用常规波束形成方法，即对阵列接收单元进行波束合成形成多波束。实施例中采用硬件的方法。

(4)根据开关选择K的情况，确定空域滤波后的数据是否进行单元4，如K选择“上”，则单元4对单元3送来的数据进行角度估计来精确估计初始角，并将估计的初始角送入单元5存贮。如果开关选择“下”，则直接通过精密仪器来确定初始方位角，并将估计的初始角送入单元5存贮。需要说明的是初始角度的估计只要开始工作时估计一次就行了。

(5)单元5根据送入的初始角度及干扰源数形成阻塞矩阵并存贮。当存在2个干扰时

注意当空间存在一个阵元时，构成的矩阵T₁的维数为(M-1)×M，第二个干扰矩阵的维数为(M-2)×(M-1)，第三个干扰矩阵的维数为(M-3)×(M-2)，以此类推当有J个干扰时，干扰阻塞矩阵的维数为(M-J)×M。实施例中M＝8。

(6)单元6从单元5中读取干扰阻塞矩阵T，并从单元3中读取阵列接收数据X(t)进行干扰相消处理。

                    Y(t)＝T^HX(t)，其中 $T^H=\underset{J=1}{\overset{2}{\mathrm{\Π}}}{T}_J---\left(10\right)$

(7)将干扰对消后的数据Y(t)进行数据协方差矩阵形成，并对之进行去噪声处理

${\hat{R}}_Y=\frac{1}{L}{\mathrm{YY}}^H,$      R′＝R_Y-R_YN，其中R_YN＝T^HT          (11)

(8)利用单元8进行DOA估计，具体的DOA估计算法有很多，如多重信号分类算法(MUSIC)、最小模算法(MNM)、最小方差法(MVM)、最小熵算法(MEM)、最大似然(ML)、加权子空间拟合(WSF)、旋转不变子空间(ESPRIT)等，实施例中应用MUSIC方法对角度进行估计，估计公式如下：

$P\left(\mathrm{\θ}\right)=\frac{1}{a^H\left(\mathrm{\θ}\right)E_N{E}_N^{H}a\left(\mathrm{\θ}\right)}---\left(12\right)$

其中E_N为R′的噪声子空间，注意式中导向矢量的维数为6×1。

对单元8的估计结果直接显示即可。

Claims (4)

1.一种干扰阻塞的空间谱估计处理方法，包括以下技术措施：

(1)利用自适应均衡技术对阵列的各种误差进行校正；

(2)利用空域滤波技术来抑制空间的杂散干扰，提高有用信号的信噪比。

(3)利用阵列测向的方法对干扰抑制后的数据进行测向处理。

其特征在于还包括以下技术措施步骤：

(1)使用天线扫描技术确定阵列工作环境中的强干扰信号方向；

(2)按如下公式构造干扰阻塞矩阵：

$T^H=\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Π}}}{T}_j$

上式中

其中β_j＝ω₀τ_J，ω₀＝2πf＝2πc/λ，c为光速，λ为波长，d为阵元间距，

J为干扰源数，f为无源阵列的工作频率，τ_j为第j个干扰到达等距均匀线阵相邻阵元时的波程差，当干扰入射方向为θ时，τ_j＝dsinθ_j/c；

(3)利用信号相消的原理对阵列接收数据进行干扰抑制，并对干扰阻塞后的数据协方差矩阵进行去噪。

干扰抑制公式如下：

                       Y(t)＝T^HX(t)

去噪公式如下：

                       R′＝R_Y-T^HT

其中，R_Y＝YY^H/L为干扰阻塞后数据的协方差矩阵，L为数据快拍数。

2.根据权利要求1所述的干扰阻塞空间谱技术方法，其特征使用天线扫描技术确定阵列工作环境中的强干扰信号方向的技术措施步骤：采用精密仪器直接进行测量。

3.根据权利要求1所述的干扰阻塞空间谱技术方法，其特征使用天线扫描技术确定阵列工作环境中的强干扰信号方向还可以采用的技术措施步骤：将经过自适应均衡和空域滤波(减少进入系统的信号和干扰源数)后的数据形成协方差矩阵，利用空间平滑技术对数据进行解相干处理，再利用超分辨角度估计方法对干扰进行精确的定位。

4.根据权利要求1所述的干扰阻塞空间谱技术方法，其特征构造干扰阻塞矩阵的技术措施步骤：根据确定的干扰方向和源数分别构造T_J(共J个)，注意当空间存在多个干扰时，构成的矩阵T₁的维数为(M-1)×M，第二个干扰矩阵T₂的维数为(M-2)×(M-1)，第三个干扰矩阵T₃的维数为(M-3)×(M-2)，以此类推，当有J个干扰时阻塞矩阵T的维数为(M-J)×M。