[发明专利]一种基于盲源分离的主瓣干扰对消与目标角度估计方法

权利要求书

1.一种基于盲源分离的主瓣干扰对消与目标角度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)分布式雷达中L个天线接收雷达信号，所述雷达信号中包含有干扰数据；L为分布式雷达中天线总数，为大于等于3的整数；

2)选择1个天线进行盲源分离步骤，同时其余L-1个天线进行和差波束提取步骤：

盲源分离步骤：1个天线对接收的雷达信号进行盲源分离处理，提取出干扰通道的干扰数据，并输出至其余L-1个天线的通道上；

和差波束提取步骤：L-1个天线分别获取其均匀面阵输出数据，再通过均匀面阵输出数据得到和波束、方位角的差波束以及俯仰角的差波束；

3)L-1个天线利用接收到的干扰数据分别对自己的和波束、方位角的差波束以及俯仰角的差波束进行干扰对消；

4)分布式雷达系统对干扰对消后的L-1个天线的和波束、方位角的差波束以及俯仰角的差波束先进行匹配滤波之后，再进行和差波束测角得到方位角和俯仰角。

2.如权利要求1所述方法，其特征在于，对接收的雷达信号进行盲源分离处理的方式是，先对雷达接收数据X进行处理，得到均匀面阵输出雷达数据R1，采用JADE算法对均匀面阵输出雷达数据R1进行盲源分离处理。

3.如权利要求2所述方法，其特征在于，所述JADE算法是：先对雷达数据R1进行白化，得到白化矩阵W，然后求白化雷达信号的四阶累积量矩阵Q_z(T)，并对四阶累积量矩阵进行特征值分解，求得酉矩阵U的估计矩阵V，再根据估计矩阵V与白化矩阵W对雷达数据R1进行处理得到盲源分离结果为：其中，表示估计信号，^H表示矩阵的共轭转置；

其中，对雷达数据R1进行白化的具体步骤为:

2-1-1)先求得雷达数据R1相关矩阵R，k表示观测时间序号变量，r(k)表示时刻k的雷达数据R1，N为观测时间总长度；

2-1-2)对相关矩阵R进行特征值分解，R＝UΛU^H，U为酉矩阵，Λ为对角矩阵；求取白化矩阵W，WΗ_x＝U，Η_x为已知混合矩阵；

2-1-3)求白化后雷达信号的四阶累积量矩阵Q_z(T)：

其中，cum(·,·,·,·)为四阶累积量运算，T＝(q_ml)_M×M为大小为M×M的任意一个非零矩阵，M表示源信号的数目，q_ml为非零矩阵第m行第l列的对应元素，中间运算矩阵z＝WR1，′为转置符号，z_j1(k),z_j2(k),z_j3(k),z_j4(k)分别表示时刻k的中间运算矩阵z的任意4列；

2-1-4)最后对四阶累积量矩阵Q_z(T)进行特征值分解，可以求得酉矩阵U的估计矩阵V。