[发明专利]机载分布式雷达小样本空时自适应处理方法

说明书

本发明公开了机载分布式雷达小样本空时自适应处理方法，包括：利用雷达发射CPI脉冲的间歇期接收机接收干扰数据，让滤波器适应干扰环境，即估计全阵的干扰空域协方差矩阵或者在距离多普勒图上，从距离域或者多普勒域上的无杂波区域，选择包含多个干扰的同一个距离单元，来估计全阵的干扰空域协方差矩阵；对干扰数据进行时域降维处理得到空时协方差矩阵然后进行多普勒滤波处理，构造全阵降维后的杂波协方差矩阵构造全阵降维后的杂波、干扰加噪声的协方差矩Rsubgt;k/subgt;；最后根据最小方差准则得自适应滤波的权矢量；利用杂波协方差矩阵和干扰协方差矩阵，分别估计块对角延拓方法来构造杂波和干扰的协方差矩阵，然后构造整个协方差矩阵。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，具体涉及机载分布式雷达小样本空时自适应处 理方法。

背景技术

由于受飞机载重和电源功率等因素的限制，单架机载雷达的探测威力会达 到一个瓶颈，难以持续增加。分布式雷达采用开放式架构，可以通过不断增加 无人机数量来不断提高天线面积和发射功率，是提高空基探测系统探测威力的 一种有效方式。在无人机相隔比较近的情况下，所有的天线和收发系统构成稀 疏阵列天线雷达，超大孔径对于提高雷达对目标的探测精度和分辨能力提供了潜力。

当然，采用分布式这种体制带来优势的同时也带来了一些新的问题。与传 统机载雷达一样，机载分布式雷达工作时同样也受到地杂波和干扰的影响，且 在未来战场上面临的杂波和干扰更复杂，信号处理更加困难。对于杂波和干扰 同时存在的情况，第一种可行的处理方法是各子雷达仅利用平台内的空时自由 度抑制杂波和干扰，这与传统机载雷达的空时处理过程相同。由于杂波在空域和时域存在着耦合，因而需要联合空域自由度和时域自由度进行处理，但对于 干扰来说，不存在空域和时域的耦合，只需要在空域进行抑制处理。在空域， 干扰的秩等于非相干的干扰源数目，系统通过空域处理能够抑制的干扰数目不 超过空域自由度；而在空时联合域，由于干扰在时域表现为白噪声，会使干扰 秩明显增加，等于时域自由度和非相干干扰源数目的乘积。这就是说，如果需 要系统在空时联合域抑制干扰和杂波，干扰会消耗大量的空时自由度。如果空时自由度不够，干扰和杂波抑制性能可能就会明显下降。特别在面临多个干扰 时，可能会出现干扰和杂波都抑制不好的情况。

针对分布式雷达在复杂干扰环境下杂波和干扰同时抑制的问题，可以采用 小样本条件下机载分布式雷达协方差矩阵构造的STAP方法。该方法能够充分 利用全部空域自由度在抑制杂波的同时抑制较多干扰，并且有效克服估计大维 数协方差矩阵所需的独立同分布样本不足的问题，仅利用少量的距离样本重构 杂波和干扰的协方差矩阵，距离分段可以划分的更细，提高了系统对非均匀杂 波的抑制能力。

发明内容

本发明的目的在于提供一种机载分布式雷达小样本空时自适应处理方法， 利用杂波协方差矩阵和干扰协方差矩阵在结构上的不同特点，通过分别估计、 块对角延拓方法来构造杂波和干扰的协方差矩阵，然后构造整个协方差矩阵。 充分利用了全部空域自由度在抑制杂波的同时抑制较多干扰，也克服了估计大 维数协方差矩阵所需的独立同分布样本不足的问题。

本发明所采用的技术方案是：机载分布式雷达小样本空时自适应处理方法， 具体操作步骤如下：

步骤1，建立具有M个子雷达，各子雷达均为N个阵元，并接收P个干扰 信号的机载分布式雷达信号模型；获取包含P个干扰信号的距离样本x_j；

步骤2，多普勒滤波处理，按照下式，利用扩展因子化算法EFA中的降维 转换矩阵，将干扰数据，从阵元-脉冲域转化到阵元-多普勒域，得到第k个多 普勒通道干扰时域降维后的数据x_k,j：

其中，T_EFA表示扩展因子化算法EFA中的降维转换矩阵，上标H表示共轭 转置操作，x_j表示全阵的干扰空时二维回波数据；