相控阵雷达自适应抑制特殊干扰技术

摘要

本发明公开了一种针对相控阵雷达自适应抑制特殊干扰技术。常规的相控阵雷达通过自适应来抑制噪声压制干扰，先通过学雷达接收机接收到的干扰数据，然后在干扰方向形成零点。这种常规的处理方法产生的零点深度和宽度均会受到阵列误差的影响，且不适应特殊干扰，如密集性的欺骗干扰、运动干扰、快变换的间隙式干扰或复合干扰等复杂干扰形式。采用超低副瓣天线是一条最有效的抗干扰的方法，但在当前技术和工艺水平下，对相控阵天线提出过高的副瓣要求是不切实际的。本发明首先通过空间谱估计技术来实现干扰源数和方位的估计，然后利用模拟信号构造干扰的数据协方差矩阵，再通过自适应方法计算得到自适应的旁瓣相消权矢量，从而形成宽零点和深零陷的自适应方向图，实现对复杂干扰的抑制。本发明技术可用于相控阵雷达的信号处理系统，实现简单，具有广阔的实际应用前景。

主权项

1.一种相控阵雷达自适应抑制特殊干扰技术，包括如下技术步骤：(1)利用相控阵雷达固有的数字接收机将所有阵元数据进行接收，并将其送入信号处理系统；(2)取出各个阵元通道的对应数据形成相控阵雷达的数据协方差矩阵，计算公式如下$R_1=\frac{X_1{X}_1^H}{L_1}$其中，X₁为相控阵各阵元接收到的数据矩阵，其维数为M×L₁，M为阵元数，L₁为快拍数，得到的协方差矩阵R₁的维数为M×M；(3)利用波达方向估计方法实现对干扰源角度的估计，首先对数据协方差矩阵进行特征分解R₁＝UΛH其中Λ＝diag[λ₁，λ₂，…，λ_M]为特征值组成的对角方阵，U＝[e₁，e₂，…，e_M]为由特征向量组成的特征矩阵，这里的特征值从大到小排列，即λ₁>λ₂>…>λ_N>λ_N+1>…>λ_M，采用AIC或MDL方法利用特征值判断出大特征值数，假设干扰源数为N，则特征值满足λ₁>λ₂>…>λ_N>>λ_N+1>…>λ_M判断出干扰源数之后，则将特征矩阵分成两部分，即由大特征值对应的特征矢量组成的信号子空间E_s＝[e₁，e₂，…，e_N]和由小特征值对就的特征矢量组成的噪声子空间E_N＝[e_N+1，e_N+2，…，e_M]。利用MUSIC方法实现对干扰源的角度估计，估计公式如下$P\left(\theta \right)=\frac{1}{a^H\left(\theta \right)E_N{E}_N^{H}a\left(\theta \right)}$利用上式中P(θ)可以实现干扰角度的估计θ_p，p＝1，2，…，N，角度估计的方法采用搜索法或多项式求根。(4)根据估计参数重构扩张矩阵构造公式如下${\left[T({\theta }_p,{\sigma }_p^2)\right]}_{k,l}=\exp \{-\frac{1}{2}{\sigma }_p^2{[(k-l)\pi \cos {\theta }_p/180]}^2\}$矩阵T的作用是扩张干扰入射方向的作用，即扩大自适应方向图在零点方向的零陷宽度，零陷的宽度由σ_p决定，通常可以选零陷宽度为半功率点波束宽度。(5)根据估计参数和重构的扩张矩阵重构干扰数据的协方差矩阵，重构的公式如下其中，符号。表示Hadamard积，r_p为第p个干扰的功率，σ²为噪声功率，I表示单位矩阵，间距半波长的均匀线阵导向矢量$a\left({\theta }_p\right)={[1,e^{-\mathrm{j\pi }\sin {\theta }_p},···,e^{-\mathrm{j\pi }(M-1)\sin {\theta }_p}]}^T.$噪声功率通常选为1，干扰功率通常选大于30dB。(6)利用重构的数据协方差矩阵R，求自适应权，公式如下W＝R^-1a(θ_q)/[a^H(θ_q)R^-1a(θ_q)]其中，主瓣指向的导向矢量$a\left({\theta }_q\right)={[1,e^{-\mathrm{j\pi }\sin {\theta }_q},···,e^{-\mathrm{j\pi }(M-1)\sin {\theta }_q}]}^T.$(7)对所有的阵列接收数据进行自适应加权处理，处理公式如下Y＝W^HX其中，X为阵列的所有阵元接收数据，Y为自适应阵列的输出数据矢量，此时的输出数据中已经抑制了空间的复杂干扰。