[发明专利]基于近场效应的超稀疏阵列机载雷达动目标距离解模糊方法

说明书

本发明提供一种基于近场效应的超稀疏阵列机载雷达动目标距离解模糊方法，方法如下：对空时回波数据进行模数转换；根据得到的数据计算所对应的真实距离，计算出不同距离对应稀疏阵列目标空域导向矢量，再结合目标时域导向矢量得到目标空时导向矢量集合；利用待检测距离门相邻距离门数据作为训练样本，得到相应的杂波协方差矩阵；利用杂波协方差矩阵和目标空时导向矢量集合构造出空时自适应权值，实现对杂波抑制和目标积累后的数据集分别进行恒虚警检测，完成对运动目标的检测；比较所检测目标的功率大小，选择功率最大时目标空域导向矢量所对应的真实距离为目标解模糊后距离。本发明有利于机载雷达在约束数据率前提下增大相参脉冲积累时间，提升对运动目标有效探测。

技术领域

本发明涉及雷达信号处理技术领域，更具体地，涉及一种基于近场效应的超稀疏阵列机载雷达动目标距离解模糊方法。

背景技术

目前，雷达系统一般采用大孔径的天线阵列来增加探测覆盖范围和提高参数估计精度的要求。然而，采用大孔径的天线阵列(满足半波长间距要求)会使得系统成本骤增，且阵元间耦合加剧。超稀疏大孔径阵列在提升阵列孔径的同时可大幅减少阵元数目，有效地解决了系统成本和探测性能间的矛盾。

当前较为典型的超稀疏阵列机载雷达形式为无人机集群协同探测模式。无人机系统经过几十年的发展，已经逐步从安全性空域执行情报侦查任务向对抗性空域执行主流作战任务发展。同时，无人机的作战样式已逐步从单平台作战向多平台集群作战方向发展。如将雷达布置于无人机集群系统上，便形成分布式无人机集群雷达协同探测系统。与传统有人单基预警雷达相比，无人机集群预警探测具备显著优势。首先，超稀疏大阵列天线具有更大的天线孔径和空域自由度，可实现更高的目标空间分辨率和更好的杂波抑制性能，同时更窄的主瓣波束可有效对抗主瓣干扰；其次，多架无人机进行探测可大大提升预警探测系统的生存能力，即使单架或多架无人机被摧毁，其集群整体探测性能几乎不受影响；最后，采用无人机集群探测可完全通过无人驾驶执行任务，因此可深入到更接近于高威胁区域的前沿进行有效探测，既可保证无人机安全可靠的完成任务，又可向外大大延伸探测空间。

在实际应用中，为更好的探测运动目标，机载雷达往往工作在中/高重频，因此存在严重距离模糊。为了得到动目标的真实距离，当前机载雷达系统工作于多脉冲重复频率模式，通过多重频来实现对动目标的距离解模糊。采用这种方式，一方面需要在单个波位以多个重频模式发射脉冲，且重频间脉冲无法相参积累，使得单一重频工作期间目标积累脉冲数受限，不利于对弱小目标的检测；另一方面，多重频解模糊算法需要较多运算量，占用较多硬件计算资源。

发明内容

本发明为克服上述现有技术中机载雷达存在严重距离模糊，不能对弱小目标检测的问题，提供了一种基于近场效应的超稀疏阵列机载雷达动目标距离解模糊方法，其给出了更为简单有效的动目标距离解模糊方法，有利于机载雷达在约束数据率前提下增大相参脉冲积累时间，从而提升对运动目标特别是弱小运动目标的有效探测。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：一种基于近场效应的超稀疏阵列机载雷达动目标距离解模糊方法，所述的方法包括步骤如下：

S1：超稀疏阵列机载雷达采用相控阵天线，对各阵元接收数据进行模数转换；

S2：根据模数转换后得到的各距离门不同模糊次数计算相应距离，并分别计算出不同距离所对应稀疏阵列目标空域导向矢量，再结合目标时域导向矢量得到目标空时导向矢量集合；

S3：利用待检测距离门相邻距离门数据作为训练样本，通过最大似然估计得到待检测距离门数据的杂波协方差矩阵；

S4：根据线性约束最小输出功率准则，利用步骤S3得到的杂波协方差矩阵和步骤S2得到的目标空时导向矢量集合构造出多个空时自适应权值，并分别作用于当前待检测距离门数据，实现对抑制杂波和目标积累；

S5：对抑制杂波和积累目标后的数据集分别进行恒虚警检测，完成对运动目标的检测；