[发明专利]基于杂波环境下的发射与接收联合优化自适应滤波方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种发射与接收联合优化的自适应滤波方法，可用于雷达对杂波环境中感兴趣距离单元散射中心的幅度估计，实现从接收机到发射机的闭环反馈，提高估计精度并减小运算量。

背景技术

随着现代电子科技技术的迅猛发展，雷达面临的工作环境日益复杂，现代雷达不仅要面对传统“四抗”问题，即抗电子干扰、抗反辐射导弹、反隐身、反低空突防，还要融合多种工作模式，处理多目标、多任务的综合能力。认知雷达作为一种可以根据目标和外部环境特性智能地选择发射信号、工作方式和资源分配的智能化雷达一经提出便受到了广泛的关注，它改变了传统自适应雷达单向的信息处理方式，实现了从接收到发射的闭环处理，被认为是未来雷达发展的重要方向。对环境特征的准确感知是认知雷达实现智能化的前提之一。雷达对外部环境的认知包括对地形特征，杂波和未知目标的统计特征等不同信息的认知。通常情况下，在雷达观测时间内，同一个距离单元散射中心的幅度是起伏变化的，因此雷达需要对多组接收回波进行滤波处理，以得到环境中感兴趣距离单元散射中心的幅度估值，实现对杂波和未知目标散射幅度统计信息的认知。

估计散射中心幅度最简单直接的方法是匹配滤波，但这种方法仅适用于高斯白噪声下单个距离单元散射中心的幅度估计。对于多个距离单元散射中心幅度的估计问题，由于距离旁瓣的影响，匹配滤波会带来较大的估计误差，所以雷达接收机应对接收回波进行自适应滤波。T.Yardibi等人在“Source Localization and Sensing:ANonparametric Iterative Adaptive Approach Based on Weighted Least Squares,IEEETransactions onAerospace and Electronic Systems,Vol.46,No.1,January2010”文章中基于加权最小均方代价函数提出了迭代的自适应滤波算法IAA，通过对邻近距离单元的去耦合实现自适应滤波，但该算法运算量较大，同时忽略了接收窗外邻近距离单元散射中心的影响。针对接收窗外散射中心的影响问题，S.D.Blunt等人在“Adaptive PulseCompression via MMSE Estimation,IEEE Transactions on Aerospace and ElectronicSystems,Vol.42,No.2,April2006”中提出了一种递归最小均方误差算法RMMSE，通过递归的自适应信号处理方式实现各个距离单元散射中心的幅度估计。但同样存在运算量较大的问题，且容易受到设置参数的影响，易使滤波过程发散从而导致散射中心的幅度估计误差增大。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，在考虑接收窗外邻近距离单元散射中心影响的条件下，结合认知雷达的闭环反馈特点，提出一种基于杂波环境下的发射与接收联合优化自适应滤波方法，以减小滤波处理的运算量，提高散射中心幅度的估计精度。

实现本发明目的的技术思路是：利用各个距离单元散射中心的幅度统计估值，联合优化发射信号和接收滤波器，以得到雷达观测环境中多个距离单元散射中心的幅度估值，其实现步骤包括如下：

1）设置雷达发射信号模式由多个间隔i组成，i＝1,2,…，每个间隔i内包含M个相同的相位编码信号，编码方式采用P3码，用离散化向量s表示，编码长度为N；

2）计算雷达观测环境中第l个距离单元散射中心对应第m个脉冲信号的接收回波向量y_l，m，l＝-N+1,…,0,…,L+N-2，L为雷达接收窗长度，m＝1,2,…,M，M为脉冲个数；

3）对接收回波向量y_l，m进行匹配滤波，得到第l个距离单元散射中心的幅度估值其中，|·|表示模值；

4）将各个距离单元散射中心的幅度估值反馈至发射机，根据该值设置发射信号旁瓣的权值γ_k：

当d＝1时，γ_k＝1，k＝d,…，N-1，