基于简化EC的机载MIMO雷达空时自适应处理方法

摘要

本发明属于雷达杂波信号特征相消技术领域，特别涉及基于简化EC的机载MIMO雷达空时自适应处理方法。其具体步骤为：用构造的杂波子空间替代由协方差矩阵特征值分解得到的杂波子空间，推导出一种简化的杂波特征相消方法。与传统的特征相消法相比，该方法不需要复杂的协方差矩阵估计和求逆运算，因此大幅降低了计算量和对参考单元的需求，同时还避免了因参考单元不足而导致的杂波子空间估计误差问题，所以在小样本条件下具有更好的稳健性。因此可以更好地满足实际应用过程中对实时性的要求，从而可以更好进行杂波抑制和动目标检测，因此可以广泛应用到诸多系统如卫星导航系统、气象观测系统以及地面遥感系统等。

主权项

基于简化EC的机载MIMO雷达空时自适应处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用机载MIMO雷达的发射阵列发射脉冲串波形，利用机载MIMO雷达的接收阵列接收地面反射的回波数据；机载MIMO雷达的发射阵列为均匀线阵，机载MIMO雷达的发射阵列的阵元数为M，机载MIMO雷达的发射阵列的阵元间距为d_T，机载MIMO雷达在一个相干处理间隔之内发射阵列发射脉冲串波形的脉冲数为K；机载MIMO雷达的接收阵列为均匀线阵，机载MIMO雷达的接收阵列的阵元数为N，机载MIMO雷达的接收阵列的阵元间距为d_R；根据机载MIMO雷达的接收阵列的每个阵元接收到的K个脉冲周期的回波数据，得出MNK×1维的杂波加噪声数据矢量y；步骤2，构建目标空时二维导向矢量b(f_s,0,f_d,0)，f_s,0表示目标的归一化空间频率，f_d,0表示目标的归一化多普勒频率；步骤3，根据杂波加噪声数据矢量y，得出杂波加噪声数据矢量的协方差矩阵R；根据杂波加噪声数据矢量的协方差矩阵R和目标空时二维导向矢量b(f_s,0,f_d,0)，建立关于权矢量的二维空时处理的优化模型；对所述二维空时处理的优化模型进行求解，得出最优权矢量w_opt，其中，上标H表示矩阵的共轭转置，E_c为MNK×[N+α(M‑1)+β(K‑1)]维的矩阵，α＝d_T/d_R，β＝f_d/f_s，f_s表示归一化杂波空间频率，f_d表示归一化杂波多普勒频率；矩阵E_c的获取过程为：对矩阵E的列矢量归一化，得出矩阵E_c；矩阵E为MNK×[N+α(M‑1)+β(K‑1)]维的矩阵，令i＝1,2,...,MNK，令j＝1,2,...,N+α(M‑1)+β(K‑1)，当i＝(k‑1)MN+(m‑1)N+n且j＝n+α(m‑1)+β(k‑1)时，矩阵E的第i行第j列的元素E(i,j)为1，否则，矩阵E的第i行第j列的元素E(i,j)为0，其中，n＝1,2…,N，m＝1,2…,M，k＝1,2…,K；步骤4，在得出最优权矢量w_opt之后，通过空时自适应处理得出杂噪抑制后数据矢量y_out，$y_{\mathrm{out}}=w^{H}y=b^H(f_{s,0},f_{d,0})(I-E_c{E}_c^H)y,$I表示MNK×MNK单位矩阵。