[发明专利]机载正前视扫描雷达角超分辨方法

说明书

技术领域

本发明涉及雷达成像，特别是机载正前视扫描雷达方位向角超分辨。

背景技术

雷达正前视成像，是指获取平台正前方区域的地物分布信息。发展运动平台载雷达正前视成像能力，有利于提高飞行员对远方地形的判断和识别以及平台的自主导航能力，提高平台的侦察、监视、定位和识别能力,以及可以实现空投地点的准确定位，对于自主着陆、自主导航及前视侦察等领域具有重要的意义。

目前，在运动平台载雷达对地面成像的过程中，主要是通过发射大带宽信号和脉冲压缩技术获得距离向高分辨，利用雷达平台相对地面目标的方位向运动引起的多普勒频率变化提高方位向分辨率，如合成孔径雷达(SAR)，多普勒波束锐化(DBS)技术等，而当天线波束正前视时，成像区地面目标回波多普勒频率梯度几乎为零，方位分辨率急速下降，形成传统SAR或DBS成像的盲区。

针对机载正前视雷达成像，特别是其中如何提高方位分辨率的问题，文献“Blair W D,Brandt-Pearce M.Monopulse DOA estimation of two unresolved Rayleigh targets[J]”.(Aerospace and Electronic Systems,IEEE Transactions on,2001,37(2):452-469.)中采用单脉冲技术进行方位向处理，该技术基于单脉冲测角原理，主要适用于单个强点目标的定位，虽然对特定条件下的两点目标有效，但对于存在多散射中心的复杂目标环境下，将会出现严重的角闪烁现象；文献“J.Guan,J.Yang,Y.Huang,and W.Li,“Maximum a posteriori-based angular superresolution for scanning radar imaging”(Aerospace and Electronic Systems,IEEE Transactions on，vol.50,no.3,pp.2389–2398,2014)提出一种贝叶斯框架下的最大后验解卷积方法，利用回波和噪声的统计特性建立最大似然目标函数，通过迭代实现原始目标场景的复原。将该方法应用到机载正前视扫描雷达超分辨成像上，能够实现高信噪比下目标高分辨成像。但对于同一波束内多个点目标，该方法对方位向目标的分辨率改善有限，并且该方法对噪声敏感，估计方差较大，在低信噪比时出现虚假目标；文献“Superresolution for Scanning Antenna”(Radar Conference,1997,IEEE National，pp:306-308)提出了一种SMUSIC算法，这种方法利用多次扫描得到的回波的对其二阶统计特性进行估计，并采用子空间方法对目标进行超分辨，但是这种方法依赖于目标个数的先验信息，并且需要对目标区域进行多次扫描，不适合实时机载雷达成像。

发明内容

本发明为解决上述问题，提出一种机载正前视扫描雷达角超分辨方法，通过建立扫描雷达方位向回波与阵列信号处理中自相关矩阵的映射，将扫描雷达角超分辨问题转化为阵列信号超分辨问题，并采用多重信号分类方法对目标进行估计，该方法适用于多个强点目标，并可以在物理孔径一定的情况下对目标进行超分辨。

本发明的技术方案为：机载正前视扫描雷达角超分辨方法，通过建立机载正视扫描雷达回波和阵列信号自相关矩阵的映射，对阵列信号自相关矩阵采用多重信号分类方法进行目标估计。

进一步的，包括以下步骤：

S1：将扫描雷达回波映射到阵列信号自相关矩阵；

S2：采用多重信号分类方法进行角超分辨。

更进一步的，所述步骤S1具体包括以下分步骤：

S11：根据阵列信号的空域匹配滤波输出功率得到阵列天线方向图；

S12：根据扫描雷达天线方向图和阵列天线方向图的等价关系，得到映射矩阵；

S13：根据映射矩阵计算最小二乘估计得到阵列信号的自相关矩阵。

进一步地，步骤S12所述等价关系基于扫描雷达天线方向图的主瓣宽度与阵列天线方向图的主瓣宽度相等。

进一步的，所述步骤S2具体包括以下分步骤：

S21：对阵列信号的自相关矩阵进行特征分解，并按照从大到小对特征值进行排序；

S22：根据公式计算使得γ_b最大的b值，得到信源值b，具体公式如下：

γ_b＝λ^b/λ_b+1，