[发明专利]一种用于空时自适应处理的干扰目标检测方法有效
申请号: | 201210223768.6 | 申请日: | 2012-06-28 |
公开(公告)号: | CN102879767A | 公开(公告)日: | 2013-01-16 |
发明(设计)人: | 杨小鹏;刘永旭;龙腾;曾涛 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G01S7/36 | 分类号: | G01S7/36 |
代理公司: | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人: | 高燕燕 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提出一种用于空时自适应处理的干扰目标检测方法,解决传统非均匀检测器NHD剔除非均匀训练样本的性能受干扰目标影响的问题。步骤一、基于椭圆长球波函数的杂波协方差矩阵估计,首先接收空时杂波数据模型,然后确定椭圆长球波函数与杂波数据的关系,最后基于椭圆长球波函数的杂波协方差矩阵估计;步骤二、计算GIP的干扰目标检测统计量;步骤三、根据设定的门限值,剔除受干扰目标影响的非均匀训练样本。 | ||
搜索关键词: | 一种 用于 自适应 处理 干扰 目标 检测 方法 | ||
【主权项】:
1.一种用于空时自适应处理的干扰目标检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、基于椭圆长球波函数的杂波协方差矩阵估计①接收空时杂波数据模型若将每个杂波距离环在方位角度θ上分成Nc个间隔为Δθ=2π/Nc的杂波散射单元,那么第n个阵元的第m个脉冲的第i个杂波散射单元的杂波回波数据表示为![]()
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其中n=0,1,...,N-1,m=0,1,...,M-1,N为雷达天线阵元数目,M为发射脉冲数目;θ和
表示杂波散射单元的方位角和俯仰角;
和ft=βfs分别为归一化空间频率和多普勒频率,其中β=2vTr/d为杂波谱的斜率,d为阵元间距,v为载机飞行速度,fr为脉冲重复频率(PRF),Tr=1/fr为脉冲重复时间,ai(θ)为杂波散射单元的回波信号复幅度;每个距离环上的杂波回波为Nc个在空间上相互独立的杂波散射源响应之和y c = Σ i = 1 N c a i c ( f s , i , f t , i ) - - - ( 2 ) ]]> 其中
为第i个杂波散射单元的空时导向矢量,c(fs,i)为N×1维的空间导向矢量,c(ft,i)为M×1维时间导向矢量,即c ( f s , i ) = [ 1 , exp ( j 2 π f s , i ) , . . . , exp ( j 2 π ( N - 1 ) f s , i ) ] T c ( f t , i ) = [ 1 , exp ( j 2 πf t , i ) , . . . , exp ( j 2 π ( M - 1 ) f t , i ) ] T - - - ( 3 ) ]]> 相应地,杂波协方差矩阵计算如下R = E [ y c y c H ] = Σ i = 1 N c ξ c , i c i c i H - - - ( 4 ) ]]> 其中ξc,i表示第i个杂波散射单元的方差;②确定椭圆长球波函数与杂波数据的关系椭圆长球波函数ψk(x),0≤k≤∞的持续时间0≤x≤X是有限的,并满足正交特性∫ 0 X ψ k ( x ) ψ m * ( x ) dx = δ km - - - ( 5 ) ]]> 其中持续时间为X=N-1+β(M-1),根据椭圆长球波函数的性质,形如式(1)的连续函数c i ( x ) = e j 2 π f s , i x ]]> 表示为c ( x ; f s , i ) ≈ Σ k = 1 r c α i , k ψ k ( x ) - - - ( 6 ) ]]> 其中α i , k = ∫ 0 X c ( x ; f s , i ) ψ k * ( x ) dx , ]]> 杂波子空间的秩为
因此式(1)中
看做为函数
的第k个采样值,0≤x≤X;函数ci(x)的NM个采样位置用集合Ξ,即x∈Ξ={n+βm}由于频率fs.i和持续时间X都是有限的,其中-0.5≤fs.i≤0.5,所以函数ci(x)是时限-带限函数,将其单边带宽记为W=0.5,时宽记为X;则第i个杂波散射单元的空时导向矢量ci利用rc个非均匀采样的椭圆长球波函数的线性组合表示c i = Σ k = 1 r c α i , k u k - - - ( 7 ) ]]> 其中uk表示椭圆长球波函数ψk(n+βm)构成的基向量;③基于椭圆长球波函数的杂波协方差矩阵估计将式(5)带入式(4)得到基于椭圆长球波函数的杂波协方差矩阵估计R pswf = Σ i = 1 N c ξ c , i c i c i H ]]> (8)= Σ i = 1 N c ξ c , i ( Σ k = 1 r c α i , k u k ) ( Σ t = 1 r c α i , t u t ) H ]]> 进一步计算得到R pswf = Σ k = 1 r c Σ t = 1 r c Σ i = 1 N c ξ c , i α i , k α i , t * u k u t H - - - ( 9 ) ]]>= Σ k = 1 r c Σ t = 1 r c η k , t u k u t H ]]> 其中η k , t = Σ i = 1 N c ξ c , i α i , k α i , t * , ]]> (·)*表示共轭运算;对向量{uk}进行Gram-Schmidt正交化得到正交基向量{qk},式(9)表示为R pswf = Σ k = 1 r c Σ t = 1 r c η k , t q k q t H = QΣQ H - - - ( 10 ) ]]> 其中
表示正交化之后基向量构成的矩阵,矩阵Σ是一个rc×rc维的非负正定Hermitian矩阵,矩阵中元素为
步骤二、计算GIP的干扰目标检测统计量;假定训练样本集合为Ω={x(l),l=1,2,...,L},则GIP检测统计量定义为γ l = x H ( l ) R pswf - 1 x ( l ) = | R pswf - 1 / 2 x ( l ) | 2 - - - ( 11 ) ]]> GIP检测统计量为样本数据经白化滤波器
白化后的矢量内积,其均值为E ( γ l ) = E [ x H ( l ) R pswf - 1 x ( l ) ] ]]> (12)= trace { R pswf - 1 E [ x ( l ) x H ( l ) ] } ]]> 当待检测训练样本是均匀的,白化滤波器
将训练样本有效白化,其GIP检测统计量的均值为确定的值,为E(γl)=NM;而当待检测训练样本是非均匀的,则
不能对其有效白化,那么GIP检测统计量也将明显偏离均值E(γl),以此为据进行受干扰目标污染的非均匀训练样本检测;步骤三、根据设定的门限值,剔除受干扰目标影响的非均匀训练样本;对训练样本集合Ω中的每个训练样本计算其GIP检测统计量,并通过设置均匀训练样本的GIP检测统计量区间来剔除此区间以外的非均匀训练样本,该GIP检测统计量区间表示如下:γ ~ - Δ γ ≤ γ l ≤ γ ~ + Δ γ - - - ( 13 ) ]]> 其中
表示训练样本集合所有GIP检测统计量的平均值,而选择Δγ时必须要使得至少只有2NM个训练样本数目满足式(13)的关系。
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