[发明专利]一种面向主动相控阵雷达的解相干谱估计方法

说明书

本发明涉及一种面向主动相控阵雷达的解相干谱估计方法。该方法通过空‑时平滑处理，解决了目标反射主动相控阵雷达发射信号形成相干回波而经典MUSIC无法分辨的问题，并且能在总采样数一定的条件下，提高角度估计性能。

技术领域

本发明属于空间谱估计技术领域，具体涉及一种面向主动相控阵雷达的解相干谱估计方法。

背景技术

空间谱估计技术是阵列信号处理的一个非常重要的研究方向，其主要功能是对空域内的多信号源进行定位，为目标识别提供信息等。MUSIC(Multiple SignalClassification，多重信号分类)算法是空间谱估计的重要里程碑，它通过阵列协方差矩阵的特征值分解把观测数据空间划分为信号子空间及其正交子空间(噪声子空间)，利用信号子空间与噪声子空间的正交性进行信号参数的估计，而不是利用空间能量分布进行估计。与传统的波束扫描方法、Capon波束形成法相比，MUSIC算法突破了天线孔径的瑞利约束，该方法具有很强的抗天线主瓣干扰能力和高精度的角度估计性能，是未来雷达技术的潜在发展方向之一。但经典MUSIC方法在主动相控阵雷达应用中存在以下的局限性：第一，相干源问题，空间中多个目标(或角反、转发式有源干扰)反射的雷达回波构成相干源，导致数据协方差矩阵不满秩，使得MUSIC估计性能急剧下降，甚至失效；第二，积累脉冲数与估计样本数的矛盾，总采样数一定的条件下，积累脉冲数和估计样本数的不足都会使得协方差阵估计不准，带来角度估计性能的急剧下降。

发明内容

针对经典MUSIC方法在主动相控阵雷达应用中存在的局限性，本发明提出了一种面向主动相控阵雷达的解相干谱估计方法——基于空-时平滑的MUSIC改进算法(Space-Time-SmoothMUSIC，简称STS-MUSIC)，空域平滑解决了相干信号分辨问题，时域平滑提高了小样本条件下的MUSIC谱估计性能。本发明提供了一种面向主动相控阵雷达的MUSIC解相干谱估计方法，该方法通过空-时平滑处理，解决了目标反射主动相控阵雷达发射信号形成相干回波而经典MUSIC无法分辨的问题，并且能在总采样数一定的条件下，提高角度估计性能。

一种面向主动相控阵雷达的解相干谱估计方法，包括如下步骤：

步骤1、获取雷达回波数据；

步骤2、对获取的雷达回波数据进行空－时域平滑处理；

步骤3、对空－时域平滑处理后的回波数据进行MUSIC谱估计计算；

步骤4、输出MUSIC谱函数图。

进一步的，所述步骤1、获取雷达回波数据具体包括：

1.1、相控阵雷达采用由M个阵元组成的间距为d的均匀线性阵列，发射信号为s₀(t)；信号接收时，获取N次快拍数据，t为时间，其中，M为大于2的整数，λ为天线发射信号波长。

进一步的，所述步骤1、获取雷达回波数据具体还包括：

1.2、空间有D个目标，分别与阵列法线方向的夹角为θ_i,i＝1,...,D，则第i个目标处的合成信号为其中w为第w个阵元，λ为天线发射信号波长。

进一步的，所述步骤2、对获取的雷达回波数据进行空－时域平滑处理具体包括：

2.1、对获取的雷达回波数据进行前向空域平滑处理。

进一步的，所述步骤2、对获取的雷达回波数据进行空－时域平滑处理具体还包括：

2.2、对空域平滑处理后的回波数据进行时域平滑处理。

进一步的，所述步骤3、对空－时域平滑处理后的回波数据进行MUSIC谱估计计算具体包括：

3.1、计算子阵X^k的数据协方差矩阵。