[发明专利]主瓣和旁瓣干扰背景下雷达目标角度快速估计方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达测角技术领域，主要涉及测角中的信号处理，具体是一种主瓣和旁瓣干扰背景下雷达目标角度快速估计方法，可用于自适应多通道雷达在干扰环境中的测角。

背景技术

测量目标的角度是现代侦察跟踪雷达的重要功能。1976年，Davis等人采用网格搜索最大似然方法得到自适应最优角度估计，这种方法的优点是能自适应抑制干扰，但是这种方法需要在波束宽度内取非常多的角度网格搜索出似然函数的最大值，测角准确度和用于搜索的角度网格数有关，网格数越多，准确度越高，所以这种方法的实现需要非常高的计算复杂度。

2010年，吴建新等人提出了一种传统求根最大似然方法进行雷达目标测角。这种方法把主波束内的导向矢量矩阵用保角变换，转化为多项式系数矩阵，从而把似然函数的导数转化为一个4N阶实多项式，其中N是阵元数，似然函数的最大值可以通过在4N阶多项式的实根和波束宽度的边缘点中求得，似然函数最大值对应的角度值就为雷达目标的角度。如果阵元N很小，这种方法的计算优势是很明显的，并且可以保证数值稳定性。但是，随着阵元N的增加，由于高阶多项式求根计算复杂而且数值稳定性较差，导致雷达测角的过程时间长、效率低，这些优势就减小了。以这种方法对于大阵列雷达来说甚至无法实现满足实战需要的目标测角。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种计算复杂度低、数值稳定性好、与阵元数无关的主瓣和旁瓣干扰背景下雷达目标角度快速估计方法。

本发明是一种主瓣和旁瓣干扰背景下雷达目标角度快速估计方法，实现本发明的基本思路是：首先利用虚拟波束内扩展导向矢量组成的扩展导向矢量矩阵的低秩特性，把虚拟波束内的任意一个扩展导向矢量分解为变换矩阵和多项式矢量乘积的形式，从而对归一化空间频率的似然函数求导用4组低阶实多项式表示，并且似然函数的极点由4组低阶实多项式的根确定。最后，在实际波束宽度边缘点和4组多项式的实根中求出似然函数的最大值，最大值对应的归一化空间频率就为目标归一化空间频率的最大似然估计。

本发明雷达目标角度快速估计过程包括如下步骤：

步骤1：雷达通过天线接收回波数据，该数据按阵元通道和距离单元二维矩阵的格式存储，回波数据中包括主瓣干扰和旁瓣干扰、目标信号和接收机噪声；

步骤2：用雷达回波数据估计干扰和噪声的协方差矩阵，用自适应滤波、单元平均恒虚警检测方法确定目标所在的距离单元，用干扰和噪声的协方差矩阵的逆矩阵和目标所在距离单元的雷达回波数据构造白化数据矩阵A，用该白化数据矩阵信息和所述协方差矩阵的逆矩阵信息构造两个列矢量，利用两个列矢量信息得到含有目标角度信息的复数据列矢量c；

步骤3：计算把扩展导向矢量变换为多项式的变换矩阵F；

(3a)求雷达虚拟波束宽度内扩展导向矢量的低秩子空间U_P；

(3b)在虚拟波束宽度内，把不同角度的扩展导向矢量在子空间的投影系数矢量用多项式进行拟合，得到系数矩阵B；

(3c)用低秩子空间U_P、系数矩阵B和对角阵D相乘，得到把扩展导向矢量转化为多项式的变换矩阵：

F＝U_PDB

其中D是大小为P×P的对角阵，P是低秩子空间U_P的维数，D＝diag([ε₁ ε₂ … ε_P])，diag表示对角阵，D的对角线元素ε_p满足i为虚数单位；

步骤4：把实际波束宽度等分成4部分，每一部分的波束宽度小于虚拟波束宽度，运用含有目标角度信息的复数据列矢量c、变换矩阵F和与实际波束宽度等分有关的对角阵Λ_m，把雷达系统归一化空间频率v的似然函数J(v)的导数J(v)′转化为4组低阶多项式J_m(v)′＝β(v)^HF^HΛ_mc，m＝1，2，3，4，