[发明专利]一种基于阵列雷达的目标波达方向快速估计方法

说明书

技术领域

本发明属于米波雷达信号处理技术领域，特别涉及一种基于阵列雷达的目标波达方向快速估计方法，适用于实际工程应用。

背景技术

米波雷达测角测高是信号处理领域的重要分支，雷达发射电磁波并接收来自其威力覆盖范围内的目标回波信号，然后从接收的回波信号中提取目标的位置和其他信息，以用于探测、定位以及目标识别；米波雷达因为其工作频段和波长较长的特点，具有良好的反隐身和反辐射导弹能力，但同时因为米波波束较宽，存在波束“打地”以及多径效应等问题，严重影响了米波雷达测角精度。

早期目标的波达方向估计主要采用数字波束形成(DBF)算法，而DBF算法的角度分辨率和天线的孔径成反比，为了达到较好的角度分辨率需要增大雷达天线的阵列孔径，这一点是难以实现的；对于米波雷达而言，在低仰角区域的直达波和多径反射波位于同一波束宽度内，不可分辨，会出现角度模糊；也就是说，采用DBF测角算法简单，运算速度快，能够测出目标方向，但是测角精度不够。

为了达到较高的测角精度，出现了一类子空间拟合算法：最大似然(ML)算法，最大似然(ML)算法在目标信噪比较低、快拍数较少的条件下，相比于其他算法能够达到更好的测角性能；但是ML算法需要进行空域的多维搜索，运算量较大，为了减少运算量，学者们对其进行了改进，最终形成了合成导向矢量(SVML)算法，SVML算法对直达角和反射角都进行搜索，虽然较好的解决了多径反射波和直达波在一个波束宽度瓣内DBF算法无法进行目标波达方向估计的问题，但却存在两个不足：第一，需要对直达角和反射角分别进行二维估计，计算量偏大，无法确保信号处理的实时性；第二，大量角度的搜索，增大了运算量，很难满足测角的实时性。

发明内容

针对上述现有技术存在的不足，本发明的目的在于提出一种基于阵列雷达的目标波达方向快速估计方法，该种基于阵列雷达的目标波达方向快速估计方法是一种基于CUDA架构的DBF与SVML结合测向算法，能够根据目标回波信息和地形准确快速估计目标波达方向，进而能够提高米波雷达测角测高的速率和精度。

本发明的主要思路：本发明结合DBF算法与SVML算法进行测角，主要是因为米波雷达波束较宽，在低仰角区域的直达波和多径反射波位于同一波束宽度内，不可分辨，虽然采用DBF算法会出现角度模糊，但是DBF测角算法比较简单，运算速度快，而SVML算法的波瓣比DBF算法的波瓣更窄，角度分辨率更高；所以将DBF算法与SVML算法结合进行测角能够优势互补，DBF算法主要负责粗测，SVML算法负责精测，这样就缩小了搜索范围，加快了搜索进程，可以同时计算多个角度的似然值，一方面可以提高测角速率，另一方面，可以进一步减小搜索步进间隔以提高测角精度。

为达到上述技术目的，本发明采用如下技术方案予以实现。

一种基于阵列雷达的目标波达方向快速估计方法，包括以下步骤：

步骤1，确定阵列雷达，所述阵列雷达包含N个阵元；阵列雷达接收雷达模拟信号，并对该雷达模拟信号进行A/D采样和脉冲压缩处理，得到脉冲压缩回波数字信号数据矢量；

设定脉冲压缩回波数字信号数据矢量的来波方向θ，并得到θ方向上的合成导向矢量

步骤2，根据θ方向上的合成导向矢量，得到N个阵元的DBF权矢量；

步骤3，对脉冲压缩回波数字信号数据矢量进行DBF粗测，得到DBF粗测结果，所述DBF粗测结果为脉冲压缩回波数字信号数据矢量的来波方向θ的仰角位置；

步骤4，根据DBF粗测结果对脉冲压缩回波数字信号数据矢量进行SVML精测，得到基于阵列雷达的目标波达方向。

本发明的有益效果：

第一，本发明方法实现了将DBF算法和SVML算法相结合，使得SVML方法搜索范围变小，减小了运算量，加快了运算速率。

第二，本发明在提高目标角度测量精度方面更有优势：一方面，增加DBF算法粗测，即首先采用DBF算法测出目标波达方向的大致范围，提高了测角速率；然后采用SVML算法进行精测，从而减少角度搜索范围，提高测角速率，解决了低仰角测角模糊问题；另一方面，采用并行处理的实现方法进行角度测量，不仅加快了运算速率，提高信号处理速率，同时能够利用并行这一特点在同样时间内以更小步进对粗测范围进行搜索，提高测角测高的准确度。

附图说明

下面结合附图说明和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

图1为本发明的一种基于阵列雷达的目标波达方向快速估计方法流程图；

图2(a)为使用本发明方法得到的DBF粗测结果图；