[发明专利]基于对称协方差矩阵的杂波抑制方法

说明书

本发明公开了一种杂波加噪声信号的协方差矩阵的计算方法以及基于对称协方差矩阵的杂波抑制方法，其中，杂波加噪声信号的协方差矩阵的计算方法对每个距离环对应的回波信号分别进行多普勒滤波，分别得到多个多普勒通道下的多普勒滤波后的回波信号；在多个距离环中选取与待检测距离环处于设定距离范围内的距离环作为估计距离环；对选取的所有估计距离环对应的同一多普勒通道下的多普勒滤波后的回波信号进行协方差估计，得到该多普勒通道下的初步协方差矩阵；基于得到的初步协方差矩阵，计算杂波加噪声协方差矩阵。上述技术方案减少了估计矩阵所使用的样本数，且计算量较小。

技术领域

本发明属于机载雷达信号处理技术领域，涉及一种基于对称协方差矩阵的 杂波抑制方法。

背景技术

样本协方差矩阵(SCM)是计算杂波协方差矩阵的实际估计量，然而，在全 维STAP(f-STAP)中，SCM需要大量的训练样本，这在实际的机载雷达环境中 是难以达到的。此外，f-STAP需要在自适应处理中进行矩阵求逆运算，此计算 相当复杂。现已有与f-STAP保持相同性能并能解决上述问题的降维/降级的STAP 算法，其中，后多普勒自适应处理法，即扩展因子算法(EFA和mDT)，将是最 有效和实用的空时自适应处理算法之一。

EFA(Extended factored approach)的基本原理是将f-STAP的N×K维自适 应滤波问题转换为K个独立的P×N维自适应处理问题，其中N是天线数，K是 脉冲数，P是整数，且P>1。因此，根据RMB准则(RMB准则确定了估计杂波加 噪声协方差矩阵的数据，均匀样本越多估计出来得协方差矩阵越好，我们利用 协方差矩阵计算STAP权矢量的性能也就越好)，所需的均匀训练样本数量会减 少到2PN。此外，EFA的计算量会减少，实际应用性也会提高。但是如果均匀训 练样本数不够，特别是在大型天线阵列的机载雷达系统中，将会大大降低EFA 的杂波抑制能力。

其实，现代杂波协方差矩阵的完全对称性通常是作为先验知识来增加准确 的杂波协方差矩阵估计训练样本数。它最初应用于通信，Tong等人将其对称性 的特性应用扩展到Per-EFA中，结果表明，所需的训练样本数量有所减少。在 训练样本有限的场景中，Per-EFA被验证为一种有效的算法。然而，自适应处理 中的Per-EFA的计算成本并没有降低，并且在具有大型空域自由度(DoF)较大 的机载雷达系统中仍需大量的训练样本。

发明内容

针对上述现有技术中存在的问题或缺陷，本发明的目的在于，提供一种基 于对称协方差矩阵的杂波抑制方法，该方法能够降低计算成本和后多普勒自适 应处理中训练样本数的要求，且在大型天线机载雷达系统训练样本收敛速度和 计算方面具有一定的优越性。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种杂波加噪声信号的协方差矩阵的计算方法，包括以下步骤：

步骤1，机载相控阵雷达天线发射信号，信号被地面上多个距离环中的杂波 散射点反射，机载相控阵雷达天线接收到多个回波信号y；回波信号y包括杂波 信号z和噪声信号n；

步骤2，对每个回波信号y分别进行多普勒滤波，分别得到多个多普勒通道 下的多普勒滤波后的回波信号；

步骤3，在多个距离环中选取与待检测距离环处于设定距离范围内的距离环 作为估计距离环；

步骤4，对步骤3选取的所有估计距离环对应的同一多普勒通道下的多普勒 滤波后的回波信号进行协方差估计，得到该多普勒通道下的初步协方差矩阵；

步骤5，基于步骤4得到的每个多普勒通道下的初步协方差矩阵，采用公式 (1)计算每个多普勒通道下的杂波加噪声信号的协方差矩阵：