基于EFA与MWF的机载雷达空时自适应处理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于EFA与MWF的机载雷达空时自适应处理方法，思路为：对一个相干处理间隔内机载雷达接收到的回波进行空域降维处理，获取一个相干处理间隔内机载雷达经过空域降维后包含的N个子阵，并将一个相干处理间隔内机载雷达经过空域降维后的第n个子阵接收到的回波记为xn，然后计算加权快速傅里叶变换处理后机载雷达N个子阵中的第k个多普勒通道的回波空时矢量Yk后对回波空时矢量Yk进行多级维纳滤波处理，得到D级维纳滤波处理后机载雷达N个子阵中的第k个多普勒通道的回波自适应权矢量最后利用回波自适应权矢量对回波空时矢量Yk进行维纳滤波，得到基于EFA与MWF的两级降维空时自适应处理后机载雷达N个子阵中的第k个多普勒通道的回波自适应权矢量zk。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达
，特别涉及一种基于EFA与MWF的机载雷达空时自适应处理方法，即基于扩展的因子化方法(Extended Factored Approach，EFA)和多级维纳滤波(Multistage Wiener Filter，MWF)的机载雷达空时自适应处理方法，适用于机载雷达信号的自适应处理。
技术介绍
机载雷达在接收运动目标回波的同时还会接收到大量杂波信号，这些杂波信号的强度往往远大于待检测的目标信号，致使待检测的运动目标信号淹没在杂波中，影响了机载雷达的目标检测性能；为了提高机载雷达目标检测性能，必须对机载雷达接收到的运动目标回波进行杂波抑制。依据杂波的空时耦合特性，空时自适应处理利用空时二维数据自适应地变换机载雷达响应，不但能够在形成与杂波相匹配的深凹口，而且能够在待检测的运动目标信号处保持恒定增益，有效地抑制了杂波并提高了机载雷达的探测性能。空时自适应处理中需要解决的一个重要问题是如何在检测性能损失尽量小的情况下实现降维处理；随着科学技术发展，机载雷达天线阵面中的阵元数目越来越大，阵元数甚至高达几千，而且在机载雷达工作中，一个相干处理间隔(Coherent Processing Interval,CPI)时间内能够发射几十甚至上百个脉冲，使得机载雷达的空时自由度达到几万，此时如果进行全空时处理不但难以获得足够多的独立同分布(Independent Identically Distributed,IID)训练样本，而且在如此高的阶数下进行矩阵求逆计算量太大，难以获得足够精确的计算结果，因此，在目前情况下进行全空时自适应处理不现实，必须进行降维或降秩处理。1992年，R.Dipietro提出了因子化方法(Factored Approach,FA)和扩展的因子化方法(Extended Factored Approach,EFA)；FA方法是一种多普勒局域化的时域降维空时自适应处理方法，该方法结构简单便于实现，在旁瓣杂波区能够获得较好的性能，但是其在主瓣杂波区的性能一般。与FA方法不同，EFA方法联合了邻近的多个多普勒通道一起进行空时自适应处理，在样本数和计算量适度提升的同时大幅度地提高了在主瓣杂波区的杂波抑制能力和目标检测能力，然而在实际中为了使目标的信噪比尽可能的高，机载雷达发射的相干脉冲数通常较大，此时杂波抑制需要的样本数依然较多。降秩处理是属于特征子空间的一种方法，该类方法利用了协方差矩阵的低秩特性以及噪声子空间和杂波子空间的正交性；与固定降维方法相比，降秩处理的性能损失较小，缺点是计算量较大，难以确定实测数据的杂波秩；1998年，Goldstein和Reed等人提出了不需要特征分解的多级维纳滤波(Multistage Wiener Filter，MWF)方法，该种不需要特征分解的多级维纳滤波(Multistage Wiener Filter，MWF)方法通过递推能够直接对输入的空时数据进行逐级分解处理，不需要估计杂波协方差矩阵，计算量有所降低。如果能够准确估计出杂波子空间的维数，那么降秩空时自适应处理(STAP)能够取得较好的性能，然而在实际中，由于机载雷达本身存在的误差以及非均匀的机载环境等不利因素的影响，真正的杂波秩是无法准确估计的，致使降秩空时自适应处理(STAP)的性能下降。
技术实现思路
针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提出一种基于EFA与MWF的机载雷达空时自适应处理方法，该种基于EFA与MWF的机载雷达空时自适应处理方法首先利用EFA方法将机载雷达接收到的阵元-脉冲域的数据通过时域加权FFT变换到阵元-多普勒域，得到加权快速傅里叶变换处理后机载雷达N个子阵中的第k个多普勒通道的回波空时矢量后再进行多级维纳滤波处理，最终得到基于EFA与MWF的两级降维空时自适应处理后机载雷达N个子阵中的第k个多普勒通道的回波自适应权矢量，降低了运算量。为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案予以实现。一种基于EFA与MWF的机载雷达空时自适应处理方法，包括以下步骤：步骤1，对一个相干处理间隔内机载雷达接收到的回波进行空域降维处理，获取一个相干处理间隔内机载雷达经过空域降维后包含的N个子阵，并将一个相干处理间隔内机载雷达经过空域降维后的第n个子阵接收到的回波记为xn，然后使用扩展的因子化方法EFA对一个相干处理间隔内机载雷达经过空域降维后的第n个子阵接收到的回波xn进行加权快速傅里叶变换处理，得到加权快速傅里叶变换处理后机载雷达第n个子阵接收到的回波yn，进而计算得到加权快速傅里叶变换处理后机载雷达N个子阵中的第k个多普勒通道的回波空时矢量Yk；其中，n∈{1,2,…,N本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于EFA与MWF的机载雷达空时自适应处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对一个相干处理间隔内机载雷达接收到的回波进行空域降维处理，获取一个相干处理间隔内机载雷达经过空域降维后包含的N个子阵，并将一个相干处理间隔内机载雷达经过空域降维后的第n个子阵接收到的回波记为xn，然后使用扩展的因子化方法EFA对一个相干处理间隔内机载雷达经过空域降维后的第n个子阵接收到的回波xn进行加权快速傅里叶变换处理，得到加权快速傅里叶变换处理后机载雷达第n个子阵接收到的回波yn，进而计算得到加权快速傅里叶变换处理后机载雷达N个子阵中的第k个多普勒通道的回波空时矢量Yk；其中，n∈{1,2,…,N}，N为一个相干处理间隔内机载雷达经过空域降维后包含的子阵个数，k∈{1,2,…,K}，K为加权快速傅里叶变换处理后机载雷达第n个子阵接收到的回波yn包含的多普勒通道个数；步骤2，对加权快速傅里叶变换处理后机载雷达N个子阵中的第k个多普勒通道的回波空时矢量Yk进行多级维纳滤波MWF处理，得到D级维纳滤波处理后机载雷达N个子阵中的第k个多普勒通道的回波自适应权矢量其中，D为多级维纳滤波器实际包含的级数总个数；步骤3，利用D级维纳滤波处理后机载雷达N个子阵中的第k个多普勒通道的回波自适应权矢量对加权快速傅里叶变换处理后机载雷达N个子阵中的第k个多普勒通道的回波空时矢量Yk进行维纳滤波，得到基于EFA与MWF的两级降维空时自适应处理后机载雷达N个子阵中的第k个多普勒通道的回波自适应权矢量zk。...

【技术特征摘要】
1.一种基于EFA与MWF的机载雷达空时自适应处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对一个相干处理间隔内机载雷达接收到的回波进行空域降维处理，获取一个相干处理间隔内机载雷达经过空域降维后包含的N个子阵，并将一个相干处理间隔内机载雷达经过空域降维后的第n个子阵接收到的回波记为xn，然后使用扩展...

【专利技术属性】
技术研发人员：王彤，王婷婷，张莹莹，杨静，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61