[发明专利]在目标导向矢量严重失配情况下的稳健波束形成方法

说明书

本发明公开了一种在目标导向矢量严重失配情况下的稳健波束形成方法，主要解决现有技术在目标导向矢量严重失配情况下发生畸变的问题。其方案是：采集阵列雷达检测目标的采样数据；设计目标导向矢量的不确定集合，根据该集合构建求解自适应权矢量的数学模型；对数学模型的约束条件进行松弛，构建新的数学模型，并求解自适应权矢量；用自适应权矢量对干扰信号进行抑制，得到输出数据。本发明通过将目标导向矢量约束在多个小的不确定球集合里，实现了在导向矢量存在严重误差情况下波束形成的稳健性，通过用多个小不确定集合代替原先的一个大不确定集合，有效抑制了干扰和噪声，提高了雷达检测目标的性能，可用于雷达、声呐、无线通信和医疗成像。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，更进一步涉及阵列自适应波束形成方法，可用于雷达、声呐、无线通信和医疗成像。

背景技术

阵列自适应波束形成方法被广泛应用于许多领域，其中，最小方差无失真响应MVDR波束形成方法又称作Capon波束形成方法是最典型的一种。传统设计波束形成器的方法都假定感兴趣信号SOI的导向矢量是准确已知的。但是，在实际应用中，目标信号污染训练样本、样本数不足和期望信号的导向矢量误差是导致目标检测性能下降的主要原因。传统的MVDR波束形成器对这些误差十分敏感。因此，实际应用急需稳健的自适应波束形成方法来克服上述因素造成目标检测性能下降的问题。

目前，许多学者提出了一些稳健的自适应波束形成方法，其中，

第一种是：线性约束最小方差LCMV方法，该方法通过在目标附近的多个点上进行线性约束，使其幅度响应均为1，同时最小化阵列的输出总功率，以在抑制干扰的同时展宽波束的主瓣。但是，该方法由于没有考虑相位响应，因而使得波束的主瓣区域不平坦，造成目标检测性能的下降；

第二种是：稳健的Capon波束形成RCB方法，该方法将目标信号的导向矢量约束于一个不确定集中，从而提供很好的稳健性。但在实际很多场景中，由于存在目标导向矢量严重失配的情况，因此该方法需要采用一个大的不确定集来约束目标信号的导向矢量，但是这种大不确定集的应用会降低雷达抑制干扰和噪声的性能。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种在目标导向矢量严重失配情况下的稳健波束形成方法，以有效抑制干扰和噪声，提高阵列雷达的目标检测性能。

本发明的基本思路是：通过使用多个小的不确定球集来覆盖目标导向矢量可能存在的区域，通过松弛约束条件、将变量转换到高维来求解原来的非凸约束优化问题，其实现方案包括如下：

1)在阵列信号处理机中输入阵列雷达检测目标的采样数据X，该数据X包含目标和干扰信号；

2)对目标的导向矢量进行M次估计，根据第m次估计得到的目标导向矢量p_m和用于约束该导向矢量的不确定球集的半径ε_m，设计目标导向矢量所属的第m个不确定球集为

其中，e_m为第m次估计得到的目标导向矢量p_m的误差导向矢量，a_m为第m个不确定球集中的导向矢量，||·||表示二范数操作；

3)根据步骤2)中M个不确定球集，构建数学模型，即：

其中，w为待求的自适应权矢量，(·)^H表示共轭转置操作，为采样数据的协方差矩阵，|·|表示绝对值操作；

4)松弛步骤3)中数学模型的约束条件：

4a)将步骤3)中的数学模型的约束条件等价转化为：

4b)根据柯西-施瓦茨不等式，将步骤4a)中等价的约束条件松弛为：