基于网络化雷达阵列合成的抗有源主瓣干扰方法

摘要

本发明公开了一种基于网络化雷达阵列合成的抗有源主瓣干扰方法。其实现步骤是：（1）调整网络化雷达相邻两节点雷达的基线长度D_i,i+1并在相邻两节点雷达的基线上插入随机放置的阵元；（2）计算相邻两节点雷达的回波信号r_i(t)和r_i+1(t)及随机阵元的回波信号r_i,i+1(t)；（3）对相邻两节点雷达的回波信号r_i(t)和r_i+1(t)及随机阵元的回波信号r_i,i+1(t)进行合成，得到合成后的一组新数据r_c(t)；（4）利用新数据r_c(t)中的目标、干扰及噪声信息计算新数据r_c(t)的权值W；（5）利用权值W对合成后的新数据r_c(t)进行自适应波束形成，获得干扰抑制之后的天线方向图和输出信号。本发明能有效抑制有源主瓣干扰，且具有计算复杂度低、易于工程实现的优点，可用于目标探测或跟踪。

主权项

1.一种基于网络化雷达阵列合成的抗有源主瓣干扰方法，其包括如下步骤：（1）假设网络化雷达相邻两节点雷达的基线长度D_i,i+1是实时可变的，调整D_i,i+1的大小，使其满足D_i,i+1≤λR_d/d_t，并且在相邻两节点雷达的基线上插入L个随机放置的阵元，L＞D_i,i+1sin(θ_0.5)/λ，其中，θ_0.5＝50.7λ/(D_i+D_i,i+1+D_i+1)为阵列的半功率波束宽度,R_d为目标与网络化雷达系统之间的距离，d_t为目标尺寸，λ＝c/f₀为雷达发射电磁波的波长，D_i为第i部节点雷达的阵列孔径，D_i+1为第i+1部节点雷达的阵列孔径,c为电磁波在自由空间中的传播速度，f₀为电磁波的载波频率；（2）假设网络化雷达由P部相控阵节点雷达构成，每部节点雷达的工作模式均相同，且各节点雷达的发射信号相同，空间远场存在一个目标，目标附近存在Q部有源干扰机，根据网络化雷达的系统结构和目标、干扰相对于相邻两节点雷达的波达方向，计算相邻两节点雷达的回波信号及L个随机阵元的回波信号：r_i(t)＝r_i,s(t)+r_i,j(t)+n_i(t)，r_i+1(t)＝r_i+1,s(t)+r_i+1,j(t)+n_i+1(t)，r_i,i+1(t)＝r_i,i+1,s(t)+r_i,i+1,j(t)+n_i,i+1(t)，其中，r_i,s(t)是第i部节点雷达的目标回波信号，r_i,s(t)＝a(θ_t)s(t)，r_i+1,s(t)是第i+1部节点雷达的目标回波信号，r_i+1,s(t)＝b(θ_t)s(t)，r_i,i+1,s(t)是L个随机阵元的目标回波信号，r_i,i+1,s(t)＝d(θ_t)s(t)，r_i,j(t)是第i部节点雷达的干扰回波信号，r_i+1,j(t)是第i+1部节点雷达的干扰回波信号，r_i,i+1,j(t)是L个随机阵元的干扰回波信号，$r_{i.i+1,j}\left(t\right)=\underset{j=1}{\overset{Q}{\Sigma }}d\left({\theta }_j\right)J_j\left(t\right),i=\mathrm{1,2}...P-1,j=\mathrm{1,2},...,Q,$n_i(t)和n_i+1(t)分别是第i部节点雷达和第i+1部节点雷达的噪声信号，且雷达的噪声信号与雷达的发射信号不相关，n_i,i+1(t)是L个随机阵元的噪声信号，且随机阵元的噪声信号与雷达的发射信号不相关，P是相控阵节点雷达的个数，Q是干扰机的个数，θ_t是目标信号到达相邻两节点雷达的角度，a(θ_t)和b(θ_t)分别是第i部节点雷达和第i+1部节点雷达在目标方向的导向矢量，d(θ_t)是L个随机阵元在目标方向的导向矢量，s(t)是节点雷达发射信号的回波信号，J_j(t)是第j部干扰机发射的干扰信号，且每部干扰机发射的干扰信号与雷达的发射信号、噪声信号及随机阵元的噪声信号都不相关，θ_j是第j个干扰信号到达相邻两节点雷达的角度，a(θ_j)和b(θ_j)分别是第i部节点雷达和第i+1部节点雷达在第j个干扰方向的导向矢量，d(θ_j)是L个随机阵元在第j个干扰方向的导向矢量；（3）将步骤（2）得到的相邻两节点雷达的回波信号r_i(t)和r_i+1(t)及L个随机阵元的回波信号r_i,i+1(t)进行合成，得到一组合成后新数据r_c(t)：$r_c\left(t\right)={[r_i^T\left(t\right),{r_{i,i+1}}^T\left(t\right),{r_{i+1}}^T\left(t\right)]}^T=c\left({\theta }_t\right)s\left(t\right)+r_{c,J+n}\left(t\right)$其中，c(θ_t)是合成后新数据对应的目标导向矢量，c(θ_t)＝[a^T(θ_t),d^T(θ_t),b^T(θ_t)]^T，r_c,J+n(t)是合成后新数据中干扰与噪声信号之和，$r_{c,J+n}\left(t\right)=\underset{j=1}{\overset{Q}{\Sigma }}{[a^T\left({\theta }_j\right),d^T\left({\theta }_j\right),b^T\left({\theta }_j\right)]}^T{J}_j\left(t\right)+n_c\left(t\right),$n_c(t)为合成后新数据对应的噪声矢量，J_j(t)是第j部干扰机发射的干扰信号，T表示对矩阵的转置；（4）计算合成后新数据r_c(t)的权值：W＝μ_cR_c,J+n^-1c(θ_t)，其中，μ_c是权值系数，R_c,J+n是r_c,J+n(t)的采样协方差矩阵，c(θ_t)是合成后新数据对应的目标导向矢量，“-1”表示矩阵的求逆；（5）利用步骤（4）得到的权值对步骤(3)得到的合成后新数据r_c(t)进行加权处理，获得干扰抑制之后的天线方向图G_c(θ)和输出信号Y_c(t)：Y_c(t)＝W^Hr_c(t)，G_c(θ)＝W^Hc(θ)，其中，θ∈[-π/2,π/2]，c(θ)是合成后的数据对应不同θ角的导向矢量。