CN102288948A

CN102288948A - 基于stap的高速平台高速空中动目标检测方法

Info

Publication number: CN102288948A
Application number: CN2011101237792A
Authority: CN
Inventors: 吴仁彪; 贾琼琼; 李海
Original assignee: Civil Aviation University of China
Current assignee: Civil Aviation University of China
Priority date: 2011-05-13
Filing date: 2011-05-13
Publication date: 2011-12-21
Anticipated expiration: 2031-05-13
Also published as: CN102288948B

Abstract

本发明涉及基于STAP的高速平台高速空中动目标检测方法。本发明属于空中动目标检测技术领域。检测步骤：（1）高速平台相控阵雷达接收的空时二维数据进行Keystone变换校正杂波距离走动；（2）对杂波走动校正后的数据，根据参考单元的数据估计杂波协方差矩阵；（3）杂波协方差矩阵的逆矩阵乘以Keystone变换后的数据实现杂波抑制；（4）抑制后数据变换到距离频域为目标距离走动补偿做准备；（5）根据空中动目标速度范围和雷达***参数构造一个模糊数集合；（6）根据模糊数集合构造一个滤波器组；（7）步骤4数据通过滤波器组，实现目标距离走动校正并对校正结果进行空时二维波束形成实现目标积累。本发明通过并行处理，同时检测出模糊数不同多目标，具有运算速度高、便于工程实现等优点。

Description

基于STAP的高速平台高速空中动目标检测方法

技术领域

本发明属于空中动目标检测技术领域，特别是涉及一种基于STAP的高速平台高速空中动目标检测方法。

背景技术

机载/星载雷达处于下视工作状态，面临着比地基雷达更严重的地杂波问题，杂波分布范围广、强度大；又由于平台运动，致使杂波谱大大扩展，主要表现在主瓣杂波的频移和整个杂波频带的展宽。理想情况下正侧面阵的空时二维杂波谱是直线刀背式分布。由Brennan等人提出的STAP技术是一种有效的地杂波抑制手段，其核心思想是利用杂波的空时耦合特性自适应的调节二维滤波器的响应滤除杂波，并保证对目标有足够的增益。但传统的STAP方法都是假设在相干处理时间(coherent processing interval, CPI)内目标和杂波处于固定的距离单元（即不发生距离走动）。当用机载/星载等高速平台检测高速空中动目标时，由于平台的高速运动会导致杂波产生距离走动，并且目标与平台之间的高速运动还会导致目标产生严重的距离走动，这些都不利于STAP处理。因此，必须设法对目标和杂波的距离走动进行校正以提高动目标检测性能。

Keystone变换可以在目标运动速度未知的前提下校正其距离走动，被广泛应用于雷达地面动目标成像以及微弱目标检测领域。将Keystone变换与STAP相结合为高速空中动目标的检测提供了一条可能的途径。当目标和杂波都不存在多普勒模糊时，Keystone变换可以统一对杂波和目标的距离走动进行校正，从而提高动目标的检测性能。但是，由于高速空中动目标存在多普勒模糊，在杂波不存在多普勒模糊的情况下会导致目标和杂波的模糊数不同，此时利用Keystone变换校正目标距离走动的同时会对杂波空时二维特性产生影响，进而降低STAP性能。

发明内容

本发明为解决公知技术中存在的技术问题而提供一种基于STAP的高速平台高速空中动目标检测方法。

本发明的目的是提供一种具有方法简单，检测准确，通过并行处理，不但能够同时检测出模糊数不同的多目标，而且大大提高了运算速度、便于工程实现等特点的基于STAP的高速平台高速空中动目标检测方法。

本发明基于STAP的高速平台高速空中动目标检测方法所采取的技术方案：

基于STAP的高速平台高速空中动目标检测方法，包括有以下步骤：

（1）对相控阵雷达接收的空时二维数据进行Keystone变换校正杂波距离走动；

（2）对杂波走动校正后的数据，根据参考单元的数据估计杂波协方差矩阵；

（3）利用杂波协方差矩阵的逆矩阵代替投影矩阵乘以Keystone变换后的数据来实现杂波抑制；

（4）将杂波抑制后的数据变换到距离频域为目标距离走动补偿做准备；

（5）根据常规空中动目标速度范围和雷达***参数事先构造一个模糊数集合

Figure 2011101237792100002DEST_PATH_IMAGE001

；

（6）根据模糊数集合构造一个滤波器组；

（7）将步骤4处理后的数据通过步骤6所构造的滤波器组，实现目标距离走动校正并对校正结果进行常规空时二维波束形成实现目标积累。

本发明基于STAP的高速平台高速空中动目标检测方法还可以采取如下技术方案：

所述的基于STAP的高速平台高速空中动目标检测方法，其特点是：滤波器组中的每一个滤波器均包含一个相位补偿项、一个IFFT运算以及一个空时二维波束形成器。

所述的基于STAP的高速平台高速空中动目标检测方法，其特点是：相位补偿项用于校正与该模糊数对应的目标的距离走动。

本发明具有的优点和积极效果是：

基于STAP的高速平台高速空中动目标检测方法由于采用了本发明全新的技术方案，与现有技术相比，本发明提出了一种新方法,该方法首先利用Keystone变换校正杂波距离走动以提高杂波的空时耦合特性，这样做有利于实现杂波的效抑制；将杂波抑制后的数据通过一个事先构造好的滤波器组，根据不同模糊数补偿与该模糊数对应的目标距离走动并对补偿结果进行空时二维积累检测。本发明通过并行处理，不但能够同时检测出模糊数不同的多目标，而且大大提高了运算速度、便于工程实现。

附图说明

图1是高速平台高速空中动目标检测方法实现框图；

图2是雷达与杂波散射单元几何关系示意图；

图3是高速平台杂波走动示意图；

图4是杂波走动量与方位角、俯仰角关系示意图；

图5是目标积累效果比较示意图；

图6是不同处理方法改善因子比较示意图。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下：

实施例1

参照附图1至图6。

本发明的基于STAP的高速平台高速空中动目标检测方法(KF-STAP方法)，是利用图1所示的基于STAP的高速平台高速空中动目标检测流程实现的，具体做法如下：

第一步，将高速平台相控阵预警雷达接收的空时二维信号进行Keystone变换校正杂波距离走动。

假设机载/星载平台上沿航向方向放置的

元均匀线阵，阵元间距为

Figure 2011101237792100002DEST_PATH_IMAGE003

，

为工作波长，一个CPI内发射

Figure 2011101237792100002DEST_PATH_IMAGE005

个脉冲，

为第

个阵元在第

个脉冲上对应的复采样值，则每一距离门上的接收数据可以写作一个的矩阵，考虑在每个脉冲重复间隔内沿距离向的采样点数为，则一个CPI的接收数据形成了一个

的三维数据矩阵。将数据矩阵

按列排成一个的列向量，可记为

，就形成了一个空时快拍数据。待检测单元的空时快拍（即一次数据）可写成：

Figure 2011101237792100002DEST_PATH_IMAGE015

下标

Figure 2011101237792100002DEST_PATH_IMAGE017

分别用来区分目标、杂波和噪声。参考单元的空时快拍（即二次数据）可写成：

Figure 2011101237792100002DEST_PATH_IMAGE019

由于Keystone变换是沿快时间和慢时间进行的，这一过程与空间维(阵元维)无关，那么对所有数据进行Keystone变换，也就是要对所有阵元接收的数据分别进行Keystone变换。

杂波散射点与雷达之间的几何关系如图2所示，一般情况下，当平台运动速度不是很高时，杂波距离走动是不予考虑的。但是，本发明所考虑的是高速平台的情况，杂波走动示意图如图3，由于平台的高速运动，在相干处理时间内，雷达的同一距离分辨单元对应的距离环出现明显走动，不同脉冲间隔同一分辨单元的杂波背景将发生变化。并且，由于不同位置的杂波散射点相对于平台的运动速度不同，因此相应的距离走动量也不同，如图4所示。

当目标和杂波存在距离走动时，将雷达接收到包含目标和杂波的基带回波信号表示为：

其中

Figure 2011101237792100002DEST_PATH_IMAGE021

为一复常数，

为第

个杂波散射点与天线相位中心之间的夹角，

Figure 2011101237792100002DEST_PATH_IMAGE025

为平台速度。当目标存在多普勒模糊时，目标的多普勒频率用

(下标

表示无模糊)表示，则

与模糊后的多普勒频率

有如下关系：

其中为模糊数，

Figure 2011101237792100002DEST_PATH_IMAGE031

为脉冲重复频率(pulse repetition frequency，PRF)，

。Keystone变换后的结果为：

需要说明的是这一过程中Keystone变换校正了杂波距离走动，但是只校正了目标距离走动的一部分：目标距离走动量从原来的

减少到

，这是由于目标存在多普勒模糊所导致的。

第二步，利用杂波协方差矩阵的逆矩阵乘以杂波走动校正后的数据实现杂波抑制。这里杂波协方差矩阵的逆矩阵用来代替投影矩阵来抑制杂波，在于运算简单、并且也避免了投影矩阵求解过程中阶数的选取问题。

这里杂波协方差矩阵是根据参考单元的数据估计得到的，Keystone变换是沿快时间和慢时间维进行的，Keystone变换同时校正了待测单元和参考单元的杂波距离走动。如果Keystone变换前参考单元的杂波数据与待测单元满足独立同分布条件，那么变换后这一关系仍然是成立的。

可根据下面的公式估计得到：

假设杂波抑制后只剩目标成分，此时目标信号可表示为：

第三步，将杂波抑制后的数据沿快时间维作FFT变换到距离频域，记为。

第四步，根据常规空中动目标速度范围以及雷达***参数构造一个模糊数集合

。

第五步，根据模糊数集合

，构造一个滤波器组，这个滤波器组包含

个与不同模糊数对应的并行滤波器，每一个滤波器用来实现与该模糊数对应的目标距离走动校正和目标空时二维积累。

第六步，将第三步处理后的数据通过第五步所构造的滤波器进行目标距离走动校正。

得到目标距离走动校正后的数据：

图5给出了不同处理方法的目标积累效果，其中三个目标速度分为854m/s、868m/s和938m/s，对应的多普勒频率(模糊后、归一化)频率分别为0.1、0.2和0.7。“直接最优处理”是直接经最优处理器处理的目标积累效果，“KF+OAP”指先进行Keystone变换校正目标距离走动，再进行最优处理后目标积累效果；“KF-STAP”是经本发明所述方法处理后的目标积累效果。可以看出“直接最优处理”不能积累任何一个目标，这正是目标距离走动所导致的结果；“KF+OAP”可以有效积累目标3，但是却不能积累目标1和目标2，这是由于目标存在多普勒模糊时，Keystone变换校正目标距离走动的同时导致杂波脊展宽，目标1和目标2处于展宽后的杂波脊上，因此不能被检测到；然而“KF-STAP”对三个目标均能够有效积累。

图6比较了不同处理方法的改善因子。“理想情况”指目标无距离走动的理想情况下STAP最优处理器的改善因子曲线，它给出了最佳性能的上界，其余各曲线含义同图6。从图6可以看出，当目标速度处于

范围内时不存在多普勒模糊，此时先经过Keystone变换可以校正目标和杂波的距离走动，然后经空时最优处理器处理便可以达到很好的性能，如“KF+OAP”。随着目标运动速度的增大，目标距离走动的影响逐渐变大，若不考虑距离走动的影响将会导致严重的性能损失，如“直接最优处理”；而随着目标模糊数的增大，Keystone变换导致杂波脊展宽，因此“KF+OAP”在主瓣杂波附近出现严重的性能损失；而“KF-STAP”在整个区间内基本上都能获得良好的性能，并且随着模糊数的增加，“KF-STAP”在主瓣杂波上的性能逐渐变好，出现这一反常现象是由于目标速度模糊数的增加，目标距离走动会导致其主瓣展宽的现象也就更严重，这就意味着在进行杂波抑制时只有很少量的目标能量被当作干扰抑制掉，而其余大部分能量不受影响，经后续的距离走动校正及空时二维积累这部分能量得到了有效的积累，因而能够获得较高的增益。

Claims

1.一种基于STAP的高速平台高速空中动目标检测方法，其特征是：动目标检测包括以下步骤：

（1）对高速平台相控阵雷达接收的空时二维数据进行Keystone变换校正杂波距离走动；

（2）校正杂波距离走动后数据，根据参考单元的数据估计杂波协方差矩阵；

（3）利用杂波协方差矩阵的逆矩阵乘以Keystone变换后的数据来实现杂波抑制；

（5）根据常规空中动目标速度范围和雷达***参数构造一个模糊数集合

Figure 2011101237792100001DEST_PATH_IMAGE002

；

（6）根据模糊数集合构造一个滤波器组；

（7）将步骤4处理后的数据通过步骤6构造的滤波器组，实现目标距离走动校正并对校正结果进行空时二维波束形成实现目标积累。

2.根据权利要求1所述的基于STAP的高速平台高速空中动目标检测方法，其特征是：滤波器组中的每一个滤波器均包含一个相位补偿项、一个IFFT运算以及一个空时二维波束形成器。

3.根据权利要求2所述的基于STAP的高速平台高速空中动目标检测方法，其特征是：相位补偿项用于校正与该模糊数对应的目标的距离走动。