[发明专利]运动平台下基于流形分离的共形阵列稳健估角方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达信号处理技术领域，具体地说是一种在运动平台下基于流形分离的共形阵列稳健估角方法。本发明可应用于雷达运动平台中的阵列误差校正，实现目标的稳健估角。

背景技术

信源的波达角估计(Direction of Arrival，DOA)在雷达等领域应用广泛，基于子空间的超分辨DOA估计方法可以获得优良的估角性能，然而其高分辨力是在理想阵列流形的假设下得到的，当阵列存在误差时，传统的基于子空间的DOA估计方法性能严重下降，甚至失效。而在运动平台中，由于环境的温度湿度以及载体的抖动等因素会对阵列引入新的误差，因此，针对运动平台的误差补偿方法是阵列雷达空间谱估计的一个重要内容。

Weiss A J在“Array shape Calibration using Sources in Unknown Locations-A Maximum Likelihood Approach”(IEEE,Transactions on Acoustics.Speech.And Processing,1989年第12期1958-1966页)中基于最大似然原理提出了对阵元位置和信源角度的联合估计方法。该方法将位置误差矩阵的泰勒展开进行了一阶近似，但是该近似只在误差很小的情况下适用，且随着误差增大，自校正算法本身会存在局部收敛的问题。

Belloni F等在“DOA Estimation via Manifold Separation for Arbitrary Array Structure”(IEEE Transactions on Signal Processing,2007年第10期4800-4810页)中提出了阵列流形分离技术。阵列流行分离技术将具有任意结构的导向矢量分解成采样矩阵和具有范德蒙结构的系数矢量的乘积形式，采样矩阵描述阵列本身而与来波信源无关，系数矢量只反映信号的角度特征。由于采样矩阵包含阵列的误差信息，所以用该采样矩阵可以实现误差下的稳健估角。但是文中提出的阵列流形是通过在微波暗室中测量获得，再离线计算得到采样矩阵。然而由于工作环境的温湿度以及载体抖动等因素会随时给阵列引入新的误差，文中的方法此时无法获得阵列误差的最新信息，导致误差补偿方法效果下降。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种针对运动平台下基于流形分离的共形阵列稳健估角方法。该方法将杂波块看作是校正源，利用回波数据求解采样矩阵，根据采样矩阵中包含阵列的实时误差实现误差下对信源的稳健估角。

本发明的基本思路是：本发明在运动平台中采用流形分离技术对阵列误差进行校正，首先得到阵列在运动平台下的空时二维信号，对时间维做快速傅里叶变换得到一个新的矩阵；然后对多普勒域进行插值使其对应的多普勒中心角均匀，并求出每一列数据的协方差矩阵；最后根据协方差矩阵主特征矢量与该多普勒通道中心角对应的导向矢量的对应关系求解出阵列的采样矩阵，得到实时阵列空域导向矢量，进而实现稳健估角。

为实现上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤：

(1)利用N个阵元组成的等距线阵得到地面回波数据X；

(2)对数据矩阵X的时间维作快速傅里叶变换，将其变换到多普勒域，得到一个新的矩阵B；

(3)设计滤波器组W，使多普勒通道中心频率所映射中心角满足流形分离的均分条件，得到对应中心角度均分的通道数据；

(4)对中心角均分的通道求取其协方差矩阵R_i；

(5)对R_i进行特征值分解，得到主特征矢量v_i，构建主特征矢量矩阵V；

(6)计算V的傅里叶逆变换，得到实际的采样矩阵G，并利用流行分离技术得到实时阵列空域导向矢量

(7)利用实时阵列空域导向矢量采用MUSIC算法可得杂波块的俯仰角和方位角的估计值，实现目标的稳健估角。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

本发明将阵列流形分离技术应用到运动平台中，利用差值运算解决了传统的FFT降维运算无法满足角度均分条件这一问题；在运动平台下根据采样数据求取采样矩阵，并结合阵列流形分离技术实现了对阵列实时误差进行补偿，克服了流形分离技术离线计算采样矩阵，无法获得阵列的最新误差信息的缺点。本发明得到的采样矩阵具有误差稳健的优点，能实现误差条件下信源的稳健估角。

附图说明

图1是本发明流程图；

图2是本发明中阵列在运动平台下的模型示意图；

图3是误差校正前后空间谱曲线图；