CN1088199C - 空时二维多波束自适应信号处理方法 - Google Patents
空时二维多波束自适应信号处理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN1088199C CN1088199C CN98121707A CN98121707A CN1088199C CN 1088199 C CN1088199 C CN 1088199C CN 98121707 A CN98121707 A CN 98121707A CN 98121707 A CN98121707 A CN 98121707A CN 1088199 C CN1088199 C CN 1088199C
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- clutter
- adaptive
- time
- doppler
- omega
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明公开了一种空时二维多波束自适应信号处理方法,根据机载相控阵雷达所接收的地杂波的特点,即杂波功率谱在空域和时域两维平面内沿对角线为长轴的半椭圆脊背型分布,当使用一定的低旁瓣空域波束与时域“波束”之后,主要剩余杂波为主瓣杂波和主多普勒通带杂波。首先使用Bulter波束形成器,同时形成多个波束,其次,在主波束和相邻波束之后再级联多普勒滤波器,最后,根据线性约束最小输出功率准则对主波束输出的多个相邻的多普勒通道和检测通道的多个相邻的波束进行自适应处理。并具有***自由度低、稳健性强、低速目标检测性能好、工程实现方便、能同时兼顾抗有源干扰等特点,具有推广应用价值。
Description
本发明涉及信号处理领域中的一种空时二维多波束自适应信号处理方法,特别适用于采用相控阵天线的机载监视雷达的信号处理***。
空时二维自适应信号处理近年来已成为机载监视雷达领域的一个重要的研究方向,是新一代机载监视雷达实现从杂波与干扰背景中检测目标的关键技术。机载雷达由于载机的运动,地面反射的不同方面的回波相对于载机的速度各异,从而导致杂波谱大大展宽。一般机载雷达接收的地杂波是空时耦合的,这就决定了杂波抑制必须是空时二维滤波问题。空时二维自适应处理可以有效地补偿机载雷达的平台运动效应,并获得理想的杂波抑制性能;同时,空时二维自适应处理对于一些影响信号处理的因素,如近场散射、阵元激励误差以及离散的有源干扰等,也可以实现自适应地补偿。由于众多的空域和时域单元数,使得实际进行最优自适应处理是不现实的,一是运算量与设备量无法承受,二是实际进行自适应处理的数据协方差矩阵也难以构成。
因此,空时二维自适应信号处理的研究主要是寻求接近最优处理性能的实际实现方法,即研究降维或降秩处理的方法,目前的降维处理方法主要是在阵元-脉冲域、波束-脉冲域、多普勒-阵元域和波束-多普勒域等四大域进行处理。而基于阵元-脉冲域、波束-脉冲域、多普勒-阵元域的处理方法由于其空域或时域是全空间,这些方法的***自由度仍然很大,所进行的降维是有限的;基于波束-多普勒域的降维处理方法在无误差的理想雷达***中***自由度较低,而在实际有误差(特别是阵元级误差)的***中,其自由度仍较大。***自由度的大小直接影响***的实现复杂度,特别是对于非均匀杂波环境及非正侧面阵雷达,***自由度的大小直接影响数据采样长度及决定了***的可实现性。
本发明的目的在于避免上述背景技术中的不足之处而一种在波束域和多普勒域分别采取降维,并联合处理的适于非均匀杂波环境的、低自由度***的空时二维自适应处理方法。并本发明具有稳健性强、低速目标检测性能好、工程实现方便、能同时兼顾抗有源干扰等特点。
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)采用可分离加权的矩形平面相控阵天线,接收时每一列作微波合成,成为一等距线阵;
(2)对空域和时域的杂波数据进行降维,减少运算量;
(3)根据线性约束最小输出功率准则,对杂波数据进行自适应处理;
其特征在于还包括以下技术措施步骤:
(1)使用Bulter波束形成器降低空域维数;
(2)使用离散傅里叶变换降低时域维数;
(3)自适应处理的最优自适应权由下列公式计算:
本发明的目的还可以通过以下技术措施达到:
(1)使用Bulter波束形成器降低空域维数的技术措施步骤:用波束形成器形成少于天线阵列数目的多个波束,即主波束及与其相邻的波束。
(2)使用离散傅里叶变换降低时域维数的技术措施步骤:用离散傅里叶变换形成低于实际脉冲采磁数的多个多普勒通道,即检测通道及与其相邻的多普勒通道。
(3)对杂波数据进行自适应处理的技术措施步骤:仅对主波束的多个相邻多普勒通道和检测通道的多个相邻波束输出的杂波构成协方差矩阵,得到相应波束和通道的自适应权值,进行自适应处理。
本发明相比背景技术的如下优点:
(1)本发明同时组合空域和时域的相邻多个波束来共同实现二维杂波对消,实质属于相邻多波束对消有源干扰的推广,同时能抗有源干扰,适合电子战环境。
(2)本发明利用相控雷达阵一般形成多波束工作及脉冲多普勒体制通过多普勒通道检测目标的特点,实现上直接利用现有波束与多普勒通道,且***自由度低,因此实现复杂度低,工程实现简单,可实现性强。
(3)本发明不依赖天线阵列的安放形式,特别适合于非均匀杂波环境,因此本发明的稳健性好。
(4)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是本发明的实施例电原理方框图,图2是本发明的实施例的结构框图。
参照图1,本发明的实施例由天线阵列及列子阵波束合成1、模/数转换2、波束控制器3、数字波束形成器4、离散傅里叶变换5、自适应加权6、自适应处理7组成。其中实施例列子阵波束合成1由16个并接的列子阵波束合成1-1至1-16构成,每个列子阵波束合成1-1至1-16串接1个模/数转换2-1至2-16,离散傅里叶变换5由10个并接的离散傅里叶变换5-1至5-10构成,其中离散傅里叶变换5-1串接5个自适应加权6-1至6-5,其余离散傅里叶变换5-2至5-10每个串接1个自适应加权6-6至6-14。图2的横坐标为时域,纵坐标为空域,I区为主瓣杂波区,II区为多普勒通带杂波区。
实施本发明方法的原理如下:
空时自适应处理最主要的是求得自适应权值,需要计算杂波协方差矩阵R。实际***的协方差矩阵是估计得到的,即先在检测***的邻近单元测得L个二维数据矢量样本Vi(i=1,2,…,L),再按下式计算R的估计值
然后可得自适应权值
其中μ为常数,S为导向矢量。邻近参考单元的选择必须满足独立同分布的条件,同时,为了使由不满足条件引起的性能损失限制在3dE内,要求L取2~3倍的***自由度。如果***自由度取得太大,将造成采样数据的距离范围太大,以至于齐次高斯杂波会严重违背其假设值。所以必须严格控制***自由度,特别是在非均匀杂波的环境中。这一要求对于机载雷达环境而言实质上是十分苛刻的。最好的方法是采用降维处理方法。降维处理方法的采样要求为降维***自由度的二至三倍,因而当选择较小的低维空间处理时,其采样要求是较低的,很适合于严重的非均匀杂波环境。非常规的电子干扰坏境严重地破坏了独立同分布的假设,如果依赖的距离范围较大,其自适应性能将有较大的损失。
在降维处理时,使用Bulter波束形成器4将空域从阵元域变换到波束域,其杂波自由度由阵元数N减少到波束数p。离散傅里叶变换5将时域从脉冲域变到多普勒域,其杂波自由度由脉冲采样数K减少到多普勒通道数q。N和K分别表示空域的列子阵阵元数与时域的脉冲采样数,实施例中N为16,K为32。p和q分别表示对应于检测通道的辅助波束数和主通道的相邻通道数。实施例中p选为9,q选为5,离散傅里叶变换5-2至5-10为9个辅助波束的离散傅里叶变换,离散傅里叶变换5-1为主波束的离散傅里叶变换,其输出除检测通道直接送到自适应处理7外,与检测通道相邻的5个多普勒通道分别送至自适应加权6-1至6-5。离散傅里叶变换5-2至5-10中对应检测通道的输出送到自适应加权6-6至6-14。
经过空域和时域的变换,杂波由空时二维的全空间变换到子空间,其自由度从N×K维变换到p×q维,但仍无法满足实时处理的要求,因而仅由主波束的多个相邻多普勒通道和检测通道的多个相邻波束输出的杂波构成协方差矩阵,并根据线性约束最小输出功率准则对相应的输出进行自适应加权6,此时***的自由度为p+q维,实施例中自适应加权6-1至6-5为主波束的5个相邻多普勒通道输出的加权,自适应加权6-6至6-14为检测通道的9个相邻波束输出的加权。当使用一定的低旁瓣空域波束与时域“波束”之后,主要剩余杂波为主瓣杂波区(I区)和多普勒通带杂波区(II区)。I区的杂波可通过时域的q个相邻波束有效对消,II区可通过空域的p个相邻波束实现相消处理。由于时域误差很小,一般取几个“波束”即可,实施例中q=5。而空域的误差影响较大,一般II区杂波沿纵向有所扩展,需要用较多的波束来对消。
本发明的自适应处理器的最优自适应权由下式计算 其中RX为杂波协方差矩阵,TL为降维变换矩阵,RX=E[V(X)V(X)H],实际计算时用
代替。TL可以表示为其中,ωsi(i=1,2,…,p)与ωtj(j=1,2,…,q)分别表示对应于第i个空域波束与第j个时域“波束”的归一化角频率,是Kronecher积,p和q分别表示对应于检测通道的辅助波束数和主通道的相邻通道数。SS(ωsi)是空域导向矢量,ST(ωtj)是时域导向矢量,分别为 其中{wn,n=1,2,…,N}及{hk,k=1,2,…,K}分别为空域和时域静态加权系数。
本发明实施例中天线阵列及列子阵波束合成1用16个列子阵波束合成将平面相控阵合成为一16单元的等效线阵来接收地面和目标反射回来的杂波和信号,经模/数转换2送到数字波束形成器4,数字波束形成器4将16个单元的杂波信号变换成1个主波束和9个相邻的辅助波束,送至离散傅里叶变换5,经离散傅里叶变换5形成主通道和5个相邻的多普勒通道,由主波束的多个相邻多普勒通道和检测通道的多个相邻波束输出的杂波构成协方差矩阵,根据线性约束最小输出功率准则求得自适应权值,并对相应的输出进行自适应加权6。
天线阵列及列子阵波束合成1将相控阵的面阵合成为线阵接收,降低***杂波自由度。波束控制器3的作用是根据目标信号的方位产生波束控制信号,控制数字波束形成器4产生与目标信号方位对应的主波束和相邻的辅助波束。模/数转换2的作用是将天线列子阵送来的模拟信号转换为数字信号后供数字波束形成器4产生多波束。
数字波束形成器4和离散傅里叶变换5对空域和时域信号进行变换,形成空域多波束和时域多通道,降低处理维数。自适应处理7对主波束输出的多个相邻的多普勒通道和检测通道的多个相邻波束输出的杂波构成协方差矩阵进行自适应处理,求取自适应权值,并对自适应加权6后的输出进行求和。
Claims (4)
1.一种空时二维多波束自适应信号处理方法,包括以下技术措施:
(1)采用可分离加权的矩形平面相控阵天线,接收时每一列作微波合成,成为一等距线阵;
(2)对空域和时域的杂波数据进行降维,减少运算量;
(3)根据线性约束最小输出功率准则,对杂波数据进行自适应处理,最优自适应权由下列公式计算: 其中RX为杂波协方差矩阵,TL为降维变换矩阵,RX=E[V(X)V(X)H]。TL可以表示为其中,ωsi(i=1,2,…,p)与ωtj(j=1,2,…,q)分别表示对应于第i个空域波束与第j个时域“波束”的归一化角频率,是Kronecher积,p和q分别表示对应于检测通道的辅助波束数和主通道的相邻通道数。SS(ωsi)是空域导向矢量,ST(ωtj)是时域导向矢量,分别为 其中{wn,n=1,2,…,N}及{hk,k=1,2,…,K}分别为空域和时域静态加权系数,
其特征在于还包括以下技术措施步骤:
(1)使用Bulter波束形成器降低空域维数;
(2)使用离散傅里叶变换降低时域维数;
(3)使用主波束及多个相邻波束(即十字形波束)输出的杂波构成协方差矩阵。
2.根据权利要求1所述的基于相控阵天线的空时二维多波束自适应信号处理方法,其特征在于使用Bulter波束形成器降低空域维数的技术措施步骤:用波束形成器形成少于天线阵列数目的多个波束,即主波束及与其相邻的波束。
3.根据权利要求1所述的基于相控阵天线的空时二维多波束自适应信号处理方法,其特征在于使用离散傅里叶变换降低时域维数的技术措施步骤:用离散傅里叶变换形成低于实际脉冲采样数的多个多普勒通道,即检测通道及与其相邻的多普勒通道。
4.根据权利要求1或2或3所述的基于相控阵天线的空时二维多波束自适应信号处理方法,其特征在于对杂波数据进行自适应处理的技术措施步骤:仅对主波束的多个相邻多普勒通道和检测通道的多个相邻波束(即十字形波束)输出的杂波构成协方差矩阵,得到相应波束和通道的自适应权值,进行自适应处理。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN98121707A CN1088199C (zh) | 1998-12-14 | 1998-12-14 | 空时二维多波束自适应信号处理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN98121707A CN1088199C (zh) | 1998-12-14 | 1998-12-14 | 空时二维多波束自适应信号处理方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN1218185A CN1218185A (zh) | 1999-06-02 |
CN1088199C true CN1088199C (zh) | 2002-07-24 |
Family
ID=5227263
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN98121707A Expired - Fee Related CN1088199C (zh) | 1998-12-14 | 1998-12-14 | 空时二维多波束自适应信号处理方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN1088199C (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1299123C (zh) * | 2003-09-26 | 2007-02-07 | 清华大学 | 一种机载雷达的模型化杂波多普勒参数估计方法 |
Families Citing this family (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN100365962C (zh) * | 2002-06-18 | 2008-01-30 | 华为技术有限公司 | 一种智能天线的开关波束-自适应二级基带接收方法及其*** |
CN1318855C (zh) * | 2003-09-30 | 2007-05-30 | 清华大学 | 用于机载雷达目标检测中最优处理的最优权值估计方法 |
CN100392426C (zh) * | 2005-10-20 | 2008-06-04 | 武汉大学 | 单通道相控阵接收信号重构及处理方法 |
KR20100024406A (ko) * | 2007-06-08 | 2010-03-05 | 톰슨 라이센싱 | 다수-격자 성김-기반 필터링 방법 및 장치 |
CN101369014B (zh) * | 2008-08-08 | 2012-05-09 | 西安电子科技大学 | 应用于多输入多输出雷达的双边约束自适应波束形成方法 |
CN101349741B (zh) * | 2008-08-29 | 2011-02-09 | 西安电子科技大学 | 用于电子侦察的相控阵数字多波束形成器 |
CN101738606B (zh) * | 2008-11-21 | 2011-12-28 | 清华大学 | 基于广义多普勒滤波器组的雷达目标相参积累检测方法 |
CN101482610B (zh) * | 2008-12-30 | 2012-11-21 | 中国人民解放军空军雷达学院 | 相控阵雷达自适应抑制特殊干扰方法 |
CN101561497B (zh) * | 2009-05-22 | 2011-09-21 | 西安电子科技大学 | 机载雷达杂波抑制方法 |
CN101813765B (zh) * | 2010-04-23 | 2012-11-21 | 哈尔滨工业大学 | 基于非均匀空间立体阵列分布式sar的杂波抑制方法 |
CN101995566B (zh) * | 2010-10-15 | 2013-01-23 | 西安电子科技大学 | 二维数字阵列雷达数字波束形成***及方法 |
CN102928827B (zh) * | 2012-10-26 | 2014-01-08 | 北京理工大学 | 一种基于past的快速降维空时自适应处理方法 |
CN103954960B (zh) * | 2014-04-18 | 2016-03-23 | 西安电子科技大学 | 基于杂波脊导向矢量的机载预警雷达动目标检测方法 |
CN104459658B (zh) * | 2014-06-19 | 2017-01-25 | 西安电子科技大学 | 基于数据拟合的联合域定位空时二维自适应处理方法 |
CN105738887B (zh) * | 2016-01-29 | 2018-03-06 | 西安电子科技大学 | 基于多普勒通道划分的机载雷达杂波功率谱的优化方法 |
CN111162878B (zh) * | 2019-12-25 | 2020-11-17 | 成都天奥信息科技有限公司 | 一种基于子阵降维带约束的多域联合抗干扰方法 |
CN113219417B (zh) * | 2020-10-21 | 2022-09-20 | 中国人民解放军空军预警学院 | 一种基于支持向量机的机载雷达干扰类型识别方法 |
-
1998
- 1998-12-14 CN CN98121707A patent/CN1088199C/zh not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
电子学报,VOL 24 1996.9.1 王永良等 空时二维自适应处理的统一理论,模型与局域处理方法 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1299123C (zh) * | 2003-09-26 | 2007-02-07 | 清华大学 | 一种机载雷达的模型化杂波多普勒参数估计方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN1218185A (zh) | 1999-06-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN1088199C (zh) | 空时二维多波束自适应信号处理方法 | |
CN101556328B (zh) | 基于杂波协方差矩阵的机载雷达空时二维滤波器构建方法 | |
Huang et al. | Multichannel sea clutter modeling for spaceborne early warning radar and clutter suppression performance analysis | |
Wang et al. | Space–time adaptive processing for airborne radar with various array orientations | |
CN109375179A (zh) | 一种基于稀疏表示的机载雷达近程强杂波抑制方法 | |
US20060181451A1 (en) | System and method for combining displaced phase center antenna and space-time adaptive processing techniques to enhance clutter suppression in radar on moving platforms | |
CN109765529B (zh) | 一种基于数字波束形成的毫米波雷达抗干扰方法及*** | |
CN103954942A (zh) | 机载mimo雷达三维波束空间的部分联合杂波抑制方法 | |
US5907302A (en) | Adaptive elevational scan processor statement of government interest | |
CN112612005A (zh) | 基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法 | |
EP1609000A2 (en) | Time delay beamformer and method of time delay beamforming | |
CN107064904B (zh) | 一种基于虚拟孔径的舰载高频地波雷达方位高分辨方法 | |
CN101907702A (zh) | 用于mimo雷达的两维多脉冲对消器 | |
Yang et al. | DDMA MIMO radar system for low, slow, and small target detection | |
CN115291207A (zh) | 基于mimo雷达的小型旋翼无人机多目标检测方法 | |
Skolnik et al. | An ultrawideband microwave-radar conceptual design | |
CN108872947B (zh) | 一种基于子空间技术的海杂波抑制方法 | |
Wen-long et al. | Ionospheric clutter mitigation for high-frequency surface-wave radar using two-dimensional array and beam space processing | |
CN110646765A (zh) | 一种基于黎曼距离的广义旁瓣对消算法 | |
Wang et al. | STAP with medium PRF mode for non-side-looking airborne radar | |
Klemm | Antenna design for adaptive airborne MTI | |
Richardson | Space-time adaptive processing for manoeuvring airborne radar | |
CN107490791A (zh) | 一种基于mimo体制的共形阵机载雷达杂波抑制方法 | |
CN114609595A (zh) | 一种频分正交mimo雷达信号处理方法 | |
Zhu et al. | Application of frequency diverse array to resolve range ambiguity for SAR imaging |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
C19 | Lapse of patent right due to non-payment of the annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |