[发明专利]基于DBF机载气象雷达前视快速扫描下的解模糊方法

说明书

本发明公开了一种基于DBF机载气象雷达前视快速扫描下的解模糊方法，包括步骤：(1)接收系统雷达数据；(2)确定多普勒模糊数K，并将数据在方位向上分段；(3)取其中一段数据进行方位向傅里叶变换，再估计数据的协方差矩阵；(4)对于每个模糊成分，分别计算其对应的多普勒频率范围和方位角范围；(5)重构各个非期望模糊分量的协方差矩阵；(6)估计导向矢量；(7)求解最优权矢量；(8)利用最优权矢量进行空域滤波，进行频谱拼接；(9)对于步骤(8)中的数据变换得到时域数据，进行存储；(10)进行数据判断。本发明针对机载气象雷达的前视快速扫描的工作模式，能够很好的恢复信号的多普勒频谱，并具有简单易实现的特点。

技术领域

本发明涉及解模糊方法，尤其涉及一种基于DBF机载气象雷达前视快速扫描下的解模糊方法。

背景技术

在机载天气雷达的天气信号检测、地杂波抑制等任务中，多普勒信息的获取非常重要。一般来说，天气雷达需要的观测范围比较长，因此在设计系统时，通常选择较低的PRF(pulse repetition frequency脉冲重复频率)来避免距离模糊。然而，低PRF会导致接收信号在多普勒域的混叠和多普勒信息的恶化，从而导致目前许多气象信号检测和地杂波抑制方法的失效。因此，由于PRF的选择不能同时满足距离和多普勒的不模糊性要求，对机载天气雷达提出了挑战。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种抑制模糊性好、易实现的基于方位向DBF记载气象雷达前视快速扫描下的多普勒解模糊方法。

技术方案：本发明的解模糊方法，包括如下步骤：

(1)通过方位多通道阵列接收系统雷达数据；

(2)确定多普勒模糊数K，并将雷达数据依照相参脉冲数在方位向上分段；

(3)取其中一段分段后的数据，进行方位向傅里叶变换，再利用多个回波数据估计多普勒模糊数的协方差矩阵；

(4)对于每个模糊成分，分别计算其对应的多普勒频率范围和方位角范围；

(5)重构各个非期望模糊分量的协方差矩阵；

(6)根据步骤(5)估计导向矢量；

(7)根据步骤(5)求解的协方差矩阵和步骤(6)中的导向矢量，求解最优权矢量；

(8)利用步骤(7)中的最优权矢量进行空域滤波，再进行频谱拼接，得到恢复后的多普勒频谱；

(9)对于步骤(8)中的多普勒频谱，进行方位向逆傅里叶变换得到时域数据，并按照数据理论顺序进行存储；

(10)判断每段时域数据是否都被处理完，若未处理完，重复进行步骤(3)-(9)，直至每一段多普勒模糊数据都进行了处理。

进一步，所述步骤(2)中多普勒模糊数K的计算方法为计算选定雷达数据中心的多普勒频率：

其中，f_d0为选定雷达数据中心的多普勒频率，v_a为载机速度，λ为信号波长，θ₀为选定雷达数据中心的方位角，为选定雷达数据中心的俯仰角；

其中PRF为脉冲重复频率，为向上取整。

进一步，所述步骤(3)中协方差矩阵的估计方法为：

R＝E{xx^H}

其中，x是多普勒域中阵列的回波数据矢量，x^H为多普勒域中阵列的回波数据矢量共轭转置，R为协方差矩阵估计结果，E{·}为求解期望。

进一步，所述步骤(4)中，方位角和多普勒频率之间的计算关系为：