基于多重频的非正侧面阵机载雷达近程杂波抑制方法

摘要

本发明公开了一种基于多重频的非正侧面阵机载雷达近程杂波抑制方法。其实现步骤是：(1)获取近程强杂波的距离单元范围和多普勒取值范围；(2)对雷达接收的所有距离单元的回波数据进行俯仰和差波束形成，得到和差波束数据；(3)对近程强杂波的距离单元范围内的和差波束数据进行滤波，得到距离单元范围内的距离单元的滤波结果；(4)对距离单元范围外的和差波束数据进行俯仰波束合成，得到距离单元范围外的距离单元的滤波结果；(5)整合步骤（3）与步骤（4）中的滤波结果，得到所有距离单元的滤波结果，完成近程杂波抑制。本发明提高了雷达回波的距离平稳性，改善了雷达系统的杂波抑制性能，并降低了运算量，可用于目标检测。

说明书

技术领域

本发明属于信号处理技术领域，更进一步涉及雷达杂波抑制方法，可用于抑制机载 雷达天线非正侧视安置时所造成的空时二维平面内分布的近程杂波。

背景技术

在机载雷达信号处理中，由于雷达信号主瓣的照射会产生很强烈的地杂波，尤其在 机载雷达天线非正侧视安置时，杂波在空时二维分布中呈现的距离依赖性会造成较强烈 的近程杂波。具体来说，在近程的各个距离单元之间俯仰角度变化较大，造成杂波的多 普勒频率会随着距离单元的变化而产生较为强烈的变化，于是就产生了近程杂波，近程 杂波的出现严重的破坏了杂波的平稳性，使得无法获得足够多的独立同分布样本，导致 传统的空时自适应处理（STAP）技术的杂波抑制性能严重下降。

目前消除杂波距离依赖性的方法主要有补偿类算法、尺度变换类算法、插值类的全 谱域算法。

补偿类算法是对每个训练样本分别进行补偿，其主要包括：2001年Kreyenkamp O和 Klemm R提出的多普勒补偿；2001年Pearson F和Borsari G提出高阶多普勒补偿；2007 年Melvin W and Davis M在期刊Aerospace and Electronic Systems上提出的自适应 角度多普勒补偿；2011年Colone F提出的角度多普勒补偿，这类算法在杂波无距离模 糊的情况下均可有效地补偿杂波距离依赖性，但当杂波存在距离模糊时这类算法不再适 用；

2011年由Ries P,Lapierre F D and Verly J G在期刊Aerospace and Electronic  Systems(AES)上提出的尺度变换类算法采用谱估计的方法，重构待检测单元的杂波协方 差矩阵，然后根据重构出来的杂波协方差矩阵将训练样本中的杂波变换到待检测样本的 杂波空间中，这类算法在杂波存在距离模糊时可有效的补偿杂波的距离依赖性，但这类 算法运算量较大，不便于实际应用；

刘锦辉等在电子与信息学报中提出的插值类的全谱域算法采用最小二乘技术将训练 样本的杂波变换到待检测样本的杂波空间中，也能够有效的补偿杂波的距离依赖性，但 需要估计杂波的空时导向矢量，但是由于误差的原因估计的空时导向矢量与实际的空时 导向矢量会有不可预估的偏差，因此这类算法在存在阵列误差时杂波抑制性能会大大下 降。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出了一种基于多重频的非正侧面阵 机载雷达近程杂波抑制方法，以避免训练样本的距离依赖性，提高雷达回波的距离平稳 性，改善雷达系统的杂波抑制性能，降低运算量。

本发明的技术方案是这样实现的：

一.技术原理

对于机载雷达来说，通常是通过连续发射几组不同脉冲重复频率的波形，来解决目 标距离模糊的问题，在一定的时间间隔内，由于这几组不同脉冲重复频率回波中相同距 离单元的近程杂波具有较高的相关性，故可使用这几组不同脉冲重复频率回波中相同距 离单元的数据作为训练样本来估计杂波的协方差矩阵。针对训练样本较少的问题，可通 过采用两自由度的俯仰和差自适应处理技术，减少了准确估计杂波协方差矩阵所需要的 训练样本个数，通过滤波完成对非正侧面阵机载雷达杂波的抑制。

二.技术方案

实现本发明目的的技术步骤包括如下：

（1）获取近程强杂波的距离单元范围和多普勒取值范围：

1a)根据雷达发射的几种脉冲重复频率中最大的脉冲重复频率和带宽及雷达的飞行 高度，计算不模糊距离单元的数值，作为近程强杂波的最大距离单元数值L，并计算出 高度线距离单元H，得到近程强杂波的距离单元范围为H～L；

1b)计算在近程强杂波的距离单元范围H～L内，每个距离单元主锥面内近程强杂 波的多普勒取值范围；

（2）对雷达接收的I组不同脉冲重复频率的所有距离单元的回波数据进行俯仰和差波 束形成，得到所有脉冲重复频率要处理的所有距离单元的和差波束数据X₁,X₂...X_i...X_I， 其中i＝1,2...I，I是雷达接收的不同脉冲重复频率的数据的个数；

（3）对近程强杂波的距离单元范围H～L内的和差波束数据进行滤波：

3a)从要处理的所有距离单元的和差波束数据X₁,X₂...X_i...X_I中，取出H～L距离单 元范围内第l个距离单元的数据x_1,l,x_2,l...x_i,l...x_I,l；

3b)从步骤1b）中计算的第l个距离单元的近程强杂波的多普勒取值范围中取出位 于中间的多普勒值，用该多普勒值构成时域导向矢量v_1,l,v_2,l...v_i,l...v_I,l，再用该时域导向矢 量分别与第l个距离单元的数据x_1,l,x_2,l...x_i,l...x_I,l相乘，用相乘的结果进行近程杂波的协方 差矩阵估计，再用该近程杂波的协方差矩阵进行自适应权值的计算；

3c)使用权值对第l个距离单元的数据x_1,l,x_2,l...x_i,l...x_I,l进行滤波，得到第l个距离单 元的数据的滤波结果：y_1,l,y_2,l...y_i,l...y_I,l；

3d)重复3b)-3c)，直至得到所有距离单元的和差波束数据X₁,X₂...X_i...X_I位于 H～L距离单元范围内的数据滤波结果；

（4）对近程强杂波的距离单元范围H～L外的和差波束数据进行俯仰波束合成：

4a)从要处理的第i个脉冲重复频率所有距离单元的和差波束数据X_i中取出H～L 距离单元范围外的距离单元的数据，进行俯仰波束合成，得到第i个脉冲重复频率的和差 波束数据X_i中位于H～L距离单元范围外的距离单元的滤波结果，其中i＝1,2...I,I是雷 达接收的不同脉冲重复频率的数据的个数；

4b)重复4a)，直至得到所有脉冲重复频率的和差波束数据X₁,X₂...X_i...X_I位于 H～L距离单元范围外的数据的滤波结果；

（5）整合数据，完成近程杂波抑制：

5a)取步骤3）和步骤4）中第i个脉冲重复频率所有距离单元的滤波结果，按照距 离单元序号进行数据整合，得到第i个脉冲重复频率的整合滤波结果Y_i；

5b)重复步骤5a)，得到所有脉冲重复频率的整合滤波结果Y₁,Y₂...Y_i...Y_I，完成对机 载雷达近程杂波的抑制。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

1.本发明与通常沿距离维选取样本的方法相比，由于选取多个脉冲重复频率相同距 离单元的回波数据作为样本，可以避免训练样本的距离依赖性问题，能够较为准确地估 计出杂波协方差矩阵，提高雷达回波的距离平稳性，改善雷达系统的杂波抑制性能。

2.本发明由于采用两自由度的俯仰和差自适应处理技术抑制近程强杂波，可以减少 对训练样本个数的要求，同时降低运算量，使得估计协方差的难度进一步降低，更好的 抑制了近程杂波。

附图说明

图1为本发明的实现流程图；

图2为未使用本发明方法的雷达回波的部分距离单元的距离多普勒图像；

图3为使用本发明方法处理过后的雷达回波的部分距离单元的距离多普勒图像；

图4为从图2和图3中目标所在多普勒通道的部分距离单元功率图。

具体实施方式

参照图1，本发明的实施步骤如下：

步骤1，获取近程强杂波的距离单元范围和多普勒取值范围。

1a)根据雷达发射的几种脉冲重复频率中最大的脉冲重复频率f_max和带宽B及雷达 的飞行高度h，计算不模糊距离单元的数值作为近程强杂波的最大距离单元数 值L，并根据高度线距离单元H，得到近程强杂波的距离单元范围为H～L；

1b）计算近程强杂波距离单元范围H～L内的第l个距离单元的近程强杂波在俯仰主 锥面内方位角θ_l的取值范围为：

${\theta }_l\in [\arccos \left(\frac{\cos ({\theta }_0-0.5\times {\theta }_{3\mathrm{dB}})\cos {\phi }_0}{\cos {\phi }_l}\right),\arccos \left(\frac{\cos ({\theta }_0+0.5\times {\theta }_{3\mathrm{dB}})\cos {\phi }_0}{\cos {\phi }_l}\right)],$

其中，θ₀是雷达主波束指向的方位角，φ₀为雷达主波束指向的俯仰角，θ_3dB为主波束3dB 宽度，为第l个距离单元对应的俯仰角；

1c）由第l个距离单元的近程强杂波在俯仰主锥面内方位角θ_l的取值范围，计算第l个 距离单元主锥面内的近程强杂波多普勒的取值范围为：

$f_{\mathrm{dl}}\in [\min \left(\frac{2v}{\lambda }\cos ({\theta }_l-{\theta }_{\alpha })\cos {\phi }_l\right),\max \left(\frac{2v}{\lambda }\cos ({\theta }_l-{\theta }_{\alpha })\cos {\phi }_l\right)],$

其中，v是雷达的飞行速度，λ是雷达波长，φ_l是第l个距离单元的俯仰角，θ_α为天线 阵面轴向与载机飞行方向之间的夹角；

1d）重复1b）-1c），得到近程强杂波的距离单元范围H～L内所有距离单元主锥面 内的近程强杂波多普勒的取值范围。

步骤2，对雷达接收的回波数据进行俯仰和差波束形成。

从雷达接收的数据中取出I组不同脉冲重复频率的所有距离单元的回波数据，进行 俯仰和差波束形成，得到所有脉冲重复频率要处理的所有距离单元的和差波束数据 X₁,X₂...X_i...X_I，其中i＝1,2...I，I是雷达接收的不同脉冲重复频率的数据的个数；

步骤3,对近程强杂波的距离单元范围H～L内的和差波束数据进行滤波。

3a)从要处理的所有距离单元的和差波束数据X₁,X₂...X_i...X_I中，取出H～L距离单 元范围内第l个距离单元的数据x_1,l,x_2,l...x_i,l...x_I,l，i＝1,2...I；

3b)从步骤1b）中计算的第l个距离单元的近程强杂波的多普勒取值范围中取出位 于中间的多普勒值，用该多普勒值构成时域导向矢量v_1,l,v_2,l...v_i,l...v_I,l，每个时域导向矢量 为：$v_{i,l}={[{1,e}^{j2\pi \times 1\times f_l/f_i},e^{j2\pi \times 2\times f_l/f_i}...e^{j2\pi \times (K_i-1)\times f_l/f_i}]}^T,i=\mathrm{1,2}...I,$

其中，f_i是第i个脉冲重复频率的大小，f_l是步骤1中确定的第l个距离单元的近程强 杂波的多普勒取值范围中取出的位于中间的多普勒值，(·)^T表示转置，K_i的值与第i个 脉冲重复频率的回波数据中的相参脉冲个数相同，I是雷达接收的不同脉冲重复频率的 数据的个数；

3c)从第l个距离单元的数据x_1,l,x_2,l...x_i,l...x_I,l中取出第m列阵元的数据 x_1,l,m,x_2,l,m...x_i,l,m...x_I,l,m，其中m＝1,2...M,M为雷达阵元的列数；

3d)用取出的第m列阵元的数据x_1,l,m,x_2,l,m...x_i,l,m...x_I,l,m分别与时域导向矢量 v_1,l,v_2,l...v_i,l...v_I,l的每一项进行对应相乘，得到第m列阵元的相乘结果 c_1,l,m,c_2,l,m...c_i,l,m...c_I,l,m，其中c_i,l,m＝x_i,l,m×v_i,l，i＝1,2,...I；

3e)利用第m列阵元的相乘结果c_1,l,m,c_2,l,m...c_i,l,m...c_I,l,m，计算第m列阵元的近程杂波 的协方差矩阵R_m,l：

$R_{m,l}=\frac{1}{I}\underset{i=1}{\overset{I}{\Sigma }}{c}_{i,l,m}{c}_{i,l,m}^H,$其中，(·)^H表示共轭转置；

3f)取出第m列阵元的近程杂波的协方差矩阵R_m,l，利用如下公式计算第l个距离单 元数据x_1,l,x_2,l...x_i,l...x_I,l中第m列阵元的权值w_m,l：

$\left(\begin{array}{c}\underset{w_{m,l}}{\min }{w}_{m,l}^H{R}_{m,l}{w}_{m,l}\\ s.t.w_{m,l}^H{s}_e=1\end{array}\right),$其中s_e＝[1,0]^T；

3g)取出第m列阵元的权值w_m,l，分别与第m列阵元的数据x_1,l,m,x_2,l,m...x_i,l,m...x_I,l,m相 乘，得到第m列阵元数据x_1,l,m,x_2,l,m...x_i,l,m...x_I,l,m的滤波结果y_1,l,m,y_2,l,m...y_i,l,m...y_I,l,m；

3h)重复3c）-3g)得到第l个距离单元的数据x_1,l,x_2,l...x_i,l...x_I,l的所有M列的滤波结 果：y_1,l,y_2,l...y_i,l...y_I,l；

3i)重复3a)-3h)，直至得到所有距离单元的和差波束数据X₁,X₂...X_i...X_I位于 H～L距离单元范围内的数据滤波结果。

步骤4，对H～L距离单元范围外的和差波束数据进行俯仰波束合成。

4a)从要处理的第i个脉冲重复频率所有距离单元的和差波束数据X_i中取出H～L 距离单元范围外的距离单元的数据，进行俯仰波束合成，得到第i个脉冲重复频率的和差 波束数据X_i中位于H～L距离单元范围外的距离单元的滤波结果，其中i＝1,2...I,I是雷 达接收的不同脉冲重复频率的数据的个数；

4b）重复步骤4a)，直至得到所有脉冲重复频率的和差波束数据X₁,X₂...X_i...X_I位 于H～L距离单元范围外的数据滤波结果。

步骤5，整合数据，完成近程杂波抑制。

5a)取步骤3）和步骤4）中第i个脉冲重复频率所有距离单元的滤波结果，按照距 离单元序号进行数据整合，得到第i个脉冲重复频率的整合滤波结果Y_i；

5b)重复步骤5a)，得到所有脉冲重复频率的整合滤波结果Y₁,Y₂...Y_i...Y_I，完成对机 载雷达近程杂波的抑制。

本发明的效果可以通过以下仿真数据处理进一步说明：

1.仿真参数

载机飞行速度100m/s，飞行高度4150m，相参脉冲个数32个，发射带宽2.5MHz， 工作波长0.1m，方位阵元个数15个，俯仰阵元个数8个，方位阵元间隔和俯仰阵元间 隔均为0.05m，主波束方位角60度，主波束俯仰角0度，五种脉冲重复频率分别使用 7337Hz、6846Hz、6533Hz、5979Hz、5200Hz。

按照系统参数仿真了前视阵雷达五种脉冲重复频率的地杂波数据，每阵元、每脉冲 的杂噪比为50dB。在主波束内加入一个目标，距雷达393.48Km，相对雷达的飞行速度为 18m/s，目标位于第79个距离单元，其多普勒频率为360Hz。

2.仿真内容及结果分析

2.1）对上述5种脉冲重复频率的回波数据直接进行波束合成，再从脉冲重复频率为 7337Hz的数据中取出前150个距离单元数据，画出其距离多普勒图，如图2。

2.2）使用本发明方法对5种脉冲重复频率的回波数据进行处理，从处理过后的数据 中取出脉冲重复频率为7337Hz的数据的前150个距离单元数据，画出其距离多普勒图， 如图3。

2.3）从图2和图3中分别取出目标所在的多普勒频率为360Hz的150个点的距离单 元功率，绘制出全部的150个距离单元对应的功率图，如图4。

比较图2和图3，可以明显的看到图3中使用本发明方法的近程杂波得到抑制，图2 中受近程强杂波的影响，无法检测出目标；图3中近程杂波得到抑制后，可以检测出目 标。

从图4中可以看到，经过本发明方法滤波后，近程杂波得到有效抑制，目标已经完 全从杂波中显露出来。