[发明专利]基于多普勒预滤波的降维STAP微下击瀑流中心风速估计方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达信号处理技术领域，特别是涉及一种基于多普勒预滤波的降维STAP微下击瀑流中心风速估计方法。

背景技术

下击瀑流是能在地面产生17.9m/s以上辐散风的一种强烈的下沉气流。强烈的空气对流或者较为闭塞的地理环境都有可能诱发下击瀑流。随着城市的不断发展，终端机场附近的地形环境愈发复杂，更易诱发微下击瀑流而威胁飞机起降安全。其中平辐散尺度小于4km，持续时间不超过10min的微下击瀑流对民用航空飞行安全威胁尤为巨大。当飞机在起降阶段进入微下击瀑流作用区域时，飞行员往往没有足够的时间和空间来调整飞机姿态以应对升力的突然增加或丢失对飞行高度、飞行速度以及飞机受力载荷的影响，因此飞机很容易迅速失速进而有可能产生坠毁。

机载气象雷达可以对雷雨、风切变、湍流等气象情况进行探测与预警，是飞机实时检测航路气象信息的重要设备，但机载气象雷达在前下视检测低空风切变时，有用信号会淹没在强杂波背景中。抑制地杂波的基本思想是选用合适的滤波器在抑制地杂波的同时保留风切变信号。传统方法包括杂波图法、基于参数化模型的谱估计方法、利用模式分析的扩展Prony方法、零陷滤波器法等，但在强杂波条件下，这些方法难以完全消除地杂波，因此残余杂波仍会影响风速估计结果的准确性。

相较于传统单天线雷达，相控阵雷达由于在接收回波中增加了目标信号的空域信息，使其在强杂波背景下的杂波抑制和信号检测更具优势，能够更好地实现对目标的精确检测，目前已有机构开始展开对新一代机载相控阵气象雷达的研究。在相控阵雷达中应用的空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing，STAP)技术可利用空时二维信息抑制地杂波，有效提高了相控阵雷达的目标检测能力。但是，传统STAP技术主要针对点目标的检测与估计，无法直接运用在风切变这样的分布式目标检测上。并且机载气象雷达工作在前视状态，前视阵的杂波谱在距离上不平稳，从而导致了传统的空时最优处理器不能直接应用于机载气象雷达中。同时由于构造空时最优处理器所需的协方差矩阵维数很高，对其进行估计和求逆运算量巨大，因此实现实时处理较为困难。综上，上述原因制约了STAP技术在机载气象雷达中的应用与推广。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种能够保证参数估计精度，同时降低运算复杂度的基于多普勒预滤波的降维STAP微下击瀑流中心风速估计方法。

为了达到上述目的，本发明提供的基于多普勒预滤波的降维STAP微下击瀑流中心风速估计方法包括按顺序进行的下列步骤：

1)利用杂波谱配准法逐距离单元处理雷达接收数据，求得待检测距离单元的重构杂波协方差矩阵估计所需的IID(独立同分布)样本；

2)利用多普勒滤波器选取某一多普勒频率作为中心多普勒频率，构造该频率下的时域降维矩阵，用于处理上述IID样本中的数据；

3)利用时域降维矩阵中的数据估计上述选取的中心多普勒频率下的空域二次协方差矩阵，求取降维的最优权矢量；

4)利用上述降维的最优权矢量处理降维数据，获得目标区域内风场的中心风速估计值及中心风速分布情况。

在步骤1)中，利用杂波谱配准法逐距离单元处理雷达接收数据，求得待检测距离单元的重构杂波协方差矩阵估计所需的IID样本的方法是：首先对雷达接收到的数据逐距离单元进行杂波配准，以消除不同距离单元的杂波由于距离依赖导致的非均匀性，然后将待检测距离单元相邻的距离单元作为参考单元，求得估计待检测距离单元的重构杂波协方差矩阵所需的IID样本。

在步骤2)中，利用多普勒滤波器选取某一多普勒频率作为中心多普勒频率，构造该频率下的时域降维矩阵，用于处理IID样本中的数据的方法是：首先，将杂波配准后的IID样本逐距离单元传给滤波器，其次，用设计好的多普勒滤波器对各个距离单元的雷达接收数据进行过滤处理，使得过滤后的信号频率分布在中心频率附近，最后，构造各个多普勒中心频率下的时域降维矩阵，用来对多普勒滤波后的数据进行时域降维。

在步骤3)中，利用时域降维矩阵中的数据估计上述选取的中心多普勒频率下的空域二次协方差矩阵，求取降维的最优权矢量的方法是：首先，取相邻的多普勒通道作为辅助通道，并取辅助通道的降维数据共同组成一个新的矢量，其次，用新的矢量构造该多普勒通道的空域二次协方差矩阵，最后，根据线性约束最小方差准则求解数学优化问题，得到匹配该多普勒通道的空域二次协方差矩阵的滤波器最优权矢量。