CN102033227B - 以gps导航卫星为外辐射源的无源雷达微弱目标检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供的是一种以GPS导航卫星为外辐射源的无源雷达微弱目标检测方法。在参考通道中采用标准的GPS接收机，接收到的信号作为参考信号，对其进行提纯处理；在雷达目标回波通道中，首先对其进行放大和滤波，然后下变频到中频进行处理，去除GPS信号中携带的导航信息，利用LS-CLEAN方法进行直达波和杂波抑制，对抑制后的信号与参考信号进行匹配滤波，在匹配滤波器的输出端首先进行多普勒补偿，再对强目标旁瓣对微弱目标的遮蔽作用进行抑制，最后进行相干累积、恒虚警处理。能有效地抑制直达波干扰、多径干扰、杂波干扰和强目标回波旁瓣遮蔽干扰，从而检测到微弱目标回波。

Description

以GPS导航卫星为外辐射源的无源雷达微弱目标检测方法

技术领域

本发明涉及的是一种无源雷达技术领域，尤其涉及利用GPS导航卫星作为外辐射源的无源雷达领域内的微弱目标检测方法。

背景技术

无源雷达是指雷达本身不发射电磁波信号而只用目标辐射电磁波信号(外辐射源)进行目标探测和跟踪的雷达，它具有良好的“四抗性能”并具有造价低、隐蔽性强、机动性高等优点。目标辐射的电磁信号可能是目标自身发射的信号，或者是第三方电磁波信号经目标反射后的电磁信号。因此，根据目标辐射信号源的类型，无源雷达可分为两类：一是利用目标自身辐射源的无源雷达，包括待观测的目标自身携带的辐射源，如雷达、通信、应答机、有源干扰和导航等电子设备；二是利用第三方发射信号经目标反射的信号的无源雷达，这类发射源包括地面广播电台、电视台、通信台站、直播电视卫星和卫星导航定位***等。从雷达体制上讲，它的接收机和发出外辐射源的发射机是异地配置，因此它也属于双(多)基雷达。

基于GPS信号作为外辐射信号无源雷达具有很多传统有源雷达没有的优点：(1)无源雷达接收机由于没有大功率的器件，且不受发射机功率泄漏的影响，从而具有较高的灵敏度；(2)多个接收机工作，可以对干扰源进行无源定位；(3)由于收、发分置，接收机是静默的，也可以机动，所以***具有抗电子侦查、抗干扰和抗反辐射导弹摧毁的能力；(4)在接收机前置时，可利用空中、空间的照射源，可以探测到发射机的视线以下和远区超低空的目标，抗超低空突防能力强；(5)具有反隐身的效果，由于隐身目标只在鼻锥±30°范围内有极小的雷达截面积(RCS)，而侧向及顶部散射和绕射并没有减小，还很强，使得无源雷达对隐身目标的探测具有很好的效果；(6)由于自身不发射电磁波，无源雷达***具有隐蔽性和突然性，***生存能力强。

基于GPS信号的无源雷达的核心技术是无源相干定位技术，其基本的思想是以外辐射源发射的直达波信号作为参考，检测分析目标反射辐射源发射的信号能量，估计出目标反射信号的到达方向、到达时间和多普勒频移等参数，从而实现对目标的定位和跟踪。由于GPS卫星信号属于全向连续波辐射，直达波信号很强，存在多径效应使得杂波较强，而且强目标的回波也会大大干扰微弱目标回波的探测，因此需要对接收到的非合作信号进行杂波抑制和信号处理才能探测到目标。

干扰信号抑制是无源雷达***在信号处理中所面临的一个关键性技术问题，目前采取的抑制算法主要有：(a)基于自适应波束行成的干扰置零：基本原理是根据接收准则自动的调节天线阵元加权系数的幅度和相位，使代价函数值最小，使***达到该准则下的最优接收效果，其中最小均方误差(MMSE)和线性约束最小方差(LCMV)准则波束形成是自适应波束形成的两种最优波束形成器；(b)采用自适应滤波算法进行干扰抑制；(c)基于子空间投影的直达波抑制算法：该算法无需传统自适应干扰置零技术所需的干扰方向信息，也无需旁瓣对消技术中的参考通道，而是利用接收端等效信号构造直达波子空间的正交投影矩阵，对接收信号进行投影，从而抑制直达波干扰。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能有效地抑制直达波干扰、多径干扰、杂波干扰和强目标回波旁瓣遮蔽干扰，从而检测到微弱目标回波的以GPS导航卫星为外辐射源的无源雷达微弱目标检测方法。

本发明的目的是这样实现的：

在参考通道中采用标准的GPS接收机，接收到的信号作为参考信号，对其进行提纯处理；在雷达目标回波通道中，接收到的信号包括强、弱目标的回波信号、直达波干扰、多径干扰、杂波干扰和噪声，首先对其进行放大和滤波，然后下变频到中频进行处理，去除GPS信号中携带的导航信息，利用LS-CLEAN方法进行直达波和杂波抑制，对抑制后的信号与参考信号进行匹配滤波，在匹配滤波器的输出端首先进行多普勒补偿，再对强目标旁瓣对微弱目标的遮蔽作用进行抑制，最后进行相干累积、恒虚警处理。

所述的利用LS-CLEAN方法进行直达波和杂波抑制的过程如下：

(1)构造参考信号的时延阵S_{ref_d}；

(2)构造参考信号的时延-多普勒阵S_{ref_df}；

(3)构造数据阵A，将其列向量构成干扰子空间；

(4)构造投影矩阵P，将目标回波通道信号投影到与干扰子空间正交的子空间，达到进行直达波、多径、杂波干扰抑制的目的；

(5)将此时的矩阵作为初值赋给处理矩阵S，初始化迭代次数j＝0；

(6)j＝j+1，更新处理矩阵S_j+1＝S_j-m_jC_A；

(7)检测到的目标为s_wtj(i)＝s_wtj-1(i)+m_jδ(i-delay_i)；

(8)对剩余信号的能量进行判断，若其高于噪声电平，则到步骤(6)继续进行，否则循环结束，此时检测到所有的微弱目标。

本发明所述的在基于GPS导航卫星作为外辐射源的无源雷达探测***中，利用LS-CLEAN算法进行微弱目标检测的方法具有如下的积极效果和优点：采用此方法可以有效地抑制直达波干扰、多径干扰和杂波干扰，还可以有效地消除强目标回波旁瓣对微弱目标回波的遮蔽效应，同时计算量简便，适合实时处理。

附图说明

图1是基于GPS导航卫星作为外辐射源的无源雷达***示意图；

图2是基于GPS导航卫星作为外辐射源的无源雷达信号处理过程；

图3是LS-CLEAN方法进行微弱目标检测过程的实施框图。

具体实施方式

结合附图对本发明做进一步阐述。

如图1所示，基于GPS导航卫星作为外辐射源的无源雷达探测***属于多基地无源雷达探测***，在无源雷达接收机端接收4颗GPS导航卫星发射的射频信号，接收***分为参考通道和雷达目标回波通道，分别用来接收直达波信号和经目标反射的回波信号。

由图2可知，在参考通道中采用标准的GPS接收机，接收到的信号作为参考信号，对其进行提纯处理；在雷达目标回波通道中，接收到的信号包括强、弱目标的回波信号、直达波干扰、多径干扰、杂波干扰和噪声等。首先对其进行放大和滤波，然后下变频到中频进行处理，去除GPS信号中携带的导航信息，利用LS-CLEAN方法进行直达波和杂波抑制，对抑制后的信号与参考信号进行匹配滤波，在匹配滤波器的输出端首先进行多普勒补偿，再对强目标旁瓣对微弱目标的遮蔽作用进行抑制，最后进行相干累积、恒虚警处理，达到检测到微弱目标的目的。

结合图3，本发明利用LS-CLEAN进行微弱目标检测的过程如下：

(1)构造参考信号的时延阵S_{ref_d}；

(2)构造参考信号的时延-多普勒阵S_{ref_df}；

(3)构造数据阵A，将其列向量构成干扰子空间；

(4)构造投影矩阵P，将目标回波通道信号投影到与干扰子空间正交的子空间，达到进行直达波、多径、杂波干扰抑制的目的；

(5)将此时的矩阵作为初值赋给处理矩阵S，初始化迭代次数j＝0；

(6)j＝j+1，更新处理矩阵S_j+1＝S_j-m_jC_A；

(7)检测到的目标为s_wtj(i)＝s_wtj-1(i)+m_jδ(i-delay_i)；

(8)对剩余信号的能量进行判断，若其高于噪声电平，则到步骤6继续进行，否则循环结束，此时检测到所有的微弱目标。

本发明所述的一种基于LS-CLEAN算法的微弱目标检测方法，将雷达回波信号投影在与干扰子空间正交的子空间内，对直达波干扰、多径干扰进行有效抑制，然后对回波信号进行多普勒补偿，进一步迭代地抑制各个强目标旁瓣对微弱目标回波的遮蔽作用，从而准确检测到微弱目标。

本发明***中接收通道分为参考通道和目标回波通道两部分，参考通道接收GPS导航卫星的直达信号作为参考信号，目标回波通道接收GPS信号经过目标反射后到达的信号，此时目标回波通道中还存在直达波干扰、多径干扰和强目标旁瓣对弱目标的遮蔽作用。本发明采用的LS-CLEAN算法的思想是在雷达目标回波通道中，使得利用本方法进行干扰抑制后的信号误差平方和最小，即使得下式最小：

$\mathrm{\ξ}=\underset{i=i_1}{\overset{i_2}{\mathrm{\Σ}}}{|s_{\exp }\left(i\right)-s_{\mathrm{urv}\_c}\left(i\right)|}^2---\left(1\right)$

式中，ξ为干扰抑制后的信号误差平方和；||式表示对信号取模；s_exp是期望的雷达目标回波通道信号；s_{surv_c}是利用LS-CLEAN算法进行初步直达波和多径干扰抑制后的输出信号；对观察时间t₁ t₂进行采样，对应的采样点范围为i₁ i₂，i为遍历采样范围i₁ i₂的采样点。

在参考通道中，为了获得前R个距离点上目标回波信号与参考信号的互相关输出(R为感兴趣的距离点个数，按照实际情况取值)，对参考信号多观察(R-1)个采样点，将参考信号扩展为(N+R-1)个采样点(其中N为进行采样后目标回波信号的采样点个数)，此时由参考通道接收到的信号构成的参考阵为：

s_ref＝[s_ref(-R+1)，…，s_ref(0)，…，s_ref(N-1)]^T    (2)

式中，s_ref表示参考阵；s_ref(i)表示在第i个采样点的参考信号，-R+1≤i≤N-1；[]^T表示对矩阵的转置。

对参考通道中待处理的前K个时延点进行处理(K为感兴趣的时延点个数，按照实际情况取值)，构造具有(K-1)个时延点的时延参考阵为：

S_{ref_d}＝[s_ref，Ds_ref，D²s_ref，…，D_k-1s_ref]    (3)

式中，S_{ref_d}表示具有(K-1)个时延点的时延参考阵；D为时延阵，其形式如下所示：

式中，d_ij表示时延阵D中位于第i行，第j列的元素。

对时延参考信号构造各个不同多普勒频移，此时的时延-多普勒参考阵为：

S_{ref_df}＝[F_-pS_{ref_d}，…，F_-1S_{ref_d}，F₀S_{ref_d}，F₁S_{ref_d}，…，F_pS_{ref_d}]    (5)

式中，S_{ref_df}为具有(K-1)个时延点，(2p+1)个多普勒频移点的时延-多普勒参考阵；F_p为第p个多普勒频移点的多普勒频移阵(p为感兴趣的多普勒频移点个数，按照实际情况取值)，如下所示：

为了将延-多普勒参考阵与目标回波通道输出的信号关联起来，利用关联矩阵B对将延-多普勒参考阵进行处理得到数据阵A，如下式所示：

A＝BS_{ref_df}    (7)

式中，B为关联矩阵，如下式所示：

式中，b_ij为关联矩阵B中位于第i行，第j列的元素。

将数据阵A的列向量构成(2p+1)K维的干扰子空间，利用投影算子P将雷达目标回波信号投影到与干扰子空间正交的子空间中，投影算子P表示为：

P＝I-A(A^HA)^-1A^H    (9)

式中，A为数据矩阵；A^H为A的埃尔米特矩阵；()^-1为矩阵的逆矩阵；I为与A同维数的单位矩阵；

将雷达目标回波通道的接收信号S_surv投影于与干扰子空间正交的子空间内，起到了对直达波干扰和多径干扰进行抑制的目的。与干扰子空间正交的子空间内的雷达目标回波信号就是使得其与期望信号误差平方和最小的信号，进行初步抑制后的雷达目标回波信号为：

s_{surv_c}＝Ps_surv＝I-A(A^HA)^-1A^Hs_surv    (10)

s_{surv_c}是对目标回波信号s_surv的直达波干扰和多径干扰进行抑制后的信号，此时，微弱目标回波仍然由于强目标回波旁瓣的遮蔽作用而不可探测，因此要进一步去除已探测到的强目标回波旁瓣的遮蔽效应。首先，对s_{surv_c}进行多普勒频移补偿(补偿方法在此不做具体研究)，对补偿后的匹配滤波输出端的强目标峰值旁瓣的遮蔽作用进行迭代抑制。

在对雷达目标回波通道内的信号进行直达波、多径、杂波干扰抑制并进行多普勒补偿后的信号经过匹配滤波器输出为C_inter。强目标回波旁瓣的遮蔽效应按照由强到弱的顺序依次进行抑制，最终检测出微弱目标回波信号。在初次抑制强目标回波遮蔽效应时，初始化处理矩阵S，在初始时刻使得处理矩阵为：

S₀＝C_inter    (11)

式中，S为处理矩阵，下脚标代表迭代次数，S₀为处理矩阵的初始值；C_inter为匹配滤波器输出。

在进行第j次迭代抑制时(迭代次数j应多于目标个数)，对处理矩阵S按照如下原则进行更新：

S_j+1(i＝delay_j-N，…，delay_j+N)＝S_j(i＝delay_j-N，…，delay_j+N)-m_jC_A    (12)

式中，C_A为参考信号s_ref的自相关矩阵；m_j＝max(|S_j|)为S_j的最大值；delay_j＝arg{max(|S_j|)}为最大值对应的时延。

经过迭代处理，此时检测出的目标回波信号为：

s_wtj(i)＝s_wtj-1(i)+m_jδ(i-delay_i)    (13)

式中，s_wtj-1(i)为前(j-1)次迭代时检测出的目标回波；i为此时的时延；δ为脉冲响应函数。

迭代的终止条件如下：对剩余信号的能量进行计算，若其接近期望的噪声电平，则迭代结束，此时的s_wt即为已探测出的微弱目标；否则，若剩余信号能量远高于噪声电平，说明仍有目标回波存在，则进行下一次的微弱目标检测处理。

Claims (1)

1.一种以GPS导航卫星为外辐射源的无源雷达微弱目标检测方法，其特征是：在参考通道中采用标准的GPS接收机，接收到的信号作为参考信号，对其进行提纯处理；在雷达目标回波通道中，接收到的信号包括强、弱目标的回波信号、直达波干扰、多径干扰、杂波干扰和噪声，首先对其进行放大和滤波，然后下变频到中频进行处理，去除GPS信号中携带的导航信息，利用LS-CLEAN方法进行直达波和杂波抑制，对抑制后的信号与参考信号进行匹配滤波，在匹配滤波器的输出端首先进行多普勒补偿，再对强目标旁瓣对微弱目标的遮蔽作用进行抑制，最后进行相干累积、恒虚警处理；

所述的利用LS-CLEAN方法进行直达波和杂波抑制的过程如下：

(1)构造参考信号的时延阵S_{ref_d}；

S_{ref_d}＝[s_ref，Ds_ref，D²s_ref，…，D^k-1s_ref]

其中，S_{ref_d}表示具有K-1个时延点的时延参考阵；K为感兴趣的时延点个数；D为时延阵，其形式如下所示：

其中，d_ij表示时延阵D中位于第i行，第j列的元素；R为感兴趣的距离点个数；N为进行采样后目标回波信号的采样点个数；

(2)构造参考信号的时延-多普勒阵S_{ref_df}；

S_{ref_df}＝[F_-pS_{ref_d}，…，F_-1S_{ref_d}，F₀S_{ref_d}，F₁S_{ref_d}，…，F_pS_{ref_d}]

其中，S_{ref_df}为具有K-1个时延点，2p+1个多普勒频移点的时延-多普勒参考阵；F_p为第p个多普勒频移点的多普勒频移阵，p为感兴趣的多普勒频移点个数、按照实际情况取值，如下所示：

(3)构造数据阵A，将其列向量构成干扰子空间；

A＝BS_{ref_df}

其中，B为关联矩阵，如下式所示： 

其中，b_ij为关联矩阵B中位于第i行，第j列的元素；

(4)构造投影矩阵P，将目标回波通道信号投影到与干扰子空间正交的子空间，达到进行直达波、多径、杂波干扰抑制的目的；

将数据阵A的列向量构成(2p+1)K维的干扰子空间，利用投影矩阵P将雷达目标回波信号投影到与干扰子空间正交的子空间中，投影矩阵P表示为：

P＝I-A(A^HA)^-1A^H

式中，A为数据矩阵；A^H为A的埃尔米特矩阵；()-1为矩阵的逆矩阵；I为与A同维数的单位矩阵；

(5)将此时的矩阵作为初值赋给处理矩阵S，初始化迭代次数j＝0；

S₀＝C_inter

式中，S为处理矩阵，下脚标代表迭代次数，S₀为处理矩阵的初始值；C_inter为匹配滤波器输出；

(6)j＝j+1，更新处理矩阵S_j+1＝S_j-m_jC_A；

S_j+1(i＝delay_j-N，…，delay_j+N)＝S_j(i＝delay_j-N，…，delay_j+N)-m_jC_A

其中，C_A为参考信号s_ref的自相关矩阵；m_j＝max(|S_j|)为S_j的最大值；delay_j＝arg{max(|S_j|)}为最大值对应的时延；

(7)检测到的目标为s_wtj(i)＝s_wtj-1(i)+m_jδ(i-delay_i)；

其中，s_wtj-1(i)为前j-1次迭代时检测出的目标回波；i为此时的时延；δ为脉冲响应函数；

(8)对剩余信号的能量进行判断，若其高于噪声电平，则到步骤(6)继续进行，否则循环结束，此时检测到所有的微弱目标。 

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