[发明专利]一种脉冲多普勒雷达体制下副瓣快速抑制方法

说明书

本发明公开了一种脉冲多普勒雷达体制下副瓣快速抑制方法，用以解决雷达距离‑多普勒成像过程中存在的高副瓣问题，从而获得精确的参数估计，得到较为理想的成像效果；本发明为了解决脉冲多普勒雷达中二维匹配滤波后距离‑多普勒的高副瓣问题，提出了一种基于二维匹配滤波结果的快速副瓣抑制方法，该方法通过对二维匹配滤波结果添加处理窗并利用基于最小二乘的迭代自适应方法实现副瓣抑制，能够以较低的计算量实现副瓣抑制，提高多目标场景下目标的参数估计精度和成像质量；由于采用加窗处理，对协方差矩阵进行了降维处理，可以降低计算复杂度，并且利用矩阵之间的结构关系，进一步减少计算量。

技术领域

本发明属于雷达测量技术领域，具体涉及一种脉冲多普勒雷达体制下副瓣快速抑制方法。

背景技术

在脉冲雷达距离-多普勒成像过程中，传统的匹配滤波算法存在着高副瓣的问题，当目标分布较近时，弱目标容易淹没在强目标的副瓣中，影响参数估计效果和成像质量。为了抑制副瓣干扰，进一步提高成像质量，在2009年《IEEE Transactions on SignalProcessing》第57卷第3期第1084页至1097页，Li J等人在“Range-Doppler imaging via atrain of probing pulses”一文中提出了一种基于加权最小二乘的、非参数化的、迭代自适应算法，该算法能够将距离-多普勒副瓣抑制到噪声基底，得到高质量的距离-多普勒图像。然而该算法巨大的计算量限制了其在实时系统中的应用。

为了降低迭代自适应算法的计算量，在2011年《IEEE Transactions on SignalProcessing》第59卷第9期第4154页至4167页，Glentis等人在“Efficient implementationof iterative adaptive approach spectral estimation techniques”一文中，提出了一种基于Gohberg-Semencul分解和快速傅里叶变换的快速算法，能够将计算量减少两个量级左右，然而该算法需要协方差矩阵具有托普利茨结构，因此不能够直接用在雷达系统中。在2011年《IEEE Signal Processing Letters》中第17卷第4期第339至342页，Andreas J等人在“Coherence spectrum estimation from nonuniformly sampled sequences”一文中提出了一种数据分段处理的迭代自适应算法。有效降低了计算复杂度。但是该算法存在较大的性能损失。影响雷达的成像质量。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种脉冲多普勒雷达体制下副瓣快速抑制方法，用以解决雷达距离-多普勒成像过程中存在的高副瓣问题，从而获得精确的参数估计，得到较为理想的成像效果。

一种脉冲多普勒雷达体制下副瓣抑制方法，包括如下步骤：

步骤1、建立运动目标回波信号模型，对接收的信号进行二维匹配滤波，具体方法如下：

假设脉冲雷达发射M个波形相同的相参脉冲，并且脉冲长度为N；发射脉冲的快时间采样矢量表示为s＝[s₀ s₁ … s_N-1]^T；令y_m代表第m个脉冲的回波信号，对于感兴趣的距离单元l＝0，1，2，…，L-1，第m个脉冲对应的回波信号在第 l个距离单元的N个连续采样表示为：

y_m(l)＝[y_m(l) y_m(l+1) … y_m(l+N-1)]^T (1)

其中：