【技术实现步骤摘要】
基于多脉冲关联的分布式阵列相参参数估计方法和装置
[0001]本申请涉及分布式阵列信号处理
，特别是涉及一种基于多脉冲关联的分布式阵列相参参数估计方法和装置。
技术介绍
[0002]近年来，支持独立无线系统间通信的无线技术取得了巨大进步，使得分布式系统的协作级别可以达到新的高度，从大型、单平台无线系统到较小、协调的集合平台为无线运营带来了巨大的好处，尤其是在通信、遥感和其他无线领域应用。特别是当分布式无线同步在射频级别的节点协调组成系统，其在可扩展性、空间适应性、恶化和干扰的鲁棒性以及降低成本上具有重要意义，此类系统称为分布式射频系统、分布式阵列（Distributed Phased Array, DPA）等。当前分布式阵列凭借其独特的信噪比提升优势，正逐渐成为未来阵列主要的发展方向，理论上具有个节点的分布式阵列可以获得倍的回波信噪比增益。但是由于各种去相参因素的存在，如时间同步、频率同步、相位同步、时延同步等，分布式阵列各节点间并不能直接相参合成，首先应实现时频同步，然后还需要对各节点的收发参数进行一定调节，主要是各个单元节点之间的收发时延差和相位差，这一调节参数称为相参参数（Coherent parameters, CPs），来使各节点之间信号相参，实现对各节点能量域和空域资源的综合利用，提升系统整体工作能力。目前，相参参数估计的难点和热点主要是动目标情况下参数估计和低信噪比情况下的参数估计问题，如何实现低信噪比环境下动目标的相参合成是推动分布式相参雷达走向实际应用的关键一招。
技术实现思路
>[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够实现低信噪比条件下分布式阵列相参参数获取的基于多脉冲关联的分布式阵列相参参数估计方法和装置。
[0004]一种基于多脉冲关联的分布式阵列相参参数估计方法，所述方法包括：根据分布式阵列系统接收回波信号，对回波信号进行匹配滤波处理，得到回波矩阵；根据能量聚焦算法对回波矩阵进行增强处理，得到增强回波矩阵；根据峰值估计算法对增强回波矩阵进行粗估计，得到粗估计相参参数；根据最小梯度连接算法和多项式拟合对粗估计相参参数进行精估计，得到精估计相参参数。
[0005]在其中一个实施例中，根据分布式阵列系统接收回波信号，包括：根据包括多个节点雷达的分布式阵列系统接收回波信号，表示为其中，表示第个节点雷达接收的回波信号，表示节点雷达的总数，表示
快时间，表示目标散射系数，表示第个节点雷达发射的基带信号，表示在第个脉冲发射时刻，目标与第个节点雷达的径向距离，表示在第个脉冲发射时刻，目标与第个节点雷达的径向距离，表示噪声，表示雷达载频，表示光速，j表示虚数单位。
[0006]在其中一个实施例中，对回波信号进行匹配滤波处理，得到回波矩阵，包括：对第个节点雷达接收的回波信号进行匹配滤波处理，分离得到多个回波矩阵，其中，第个节点雷达的分离出的第个节点雷达的回波矩阵表示为其中，是的自相关函数，为采样频率，是总采样点数，即，且当时，取最大值，L表示处理的脉冲总数目，是的共轭函数。
[0007]在其中一个实施例中，根据能量聚焦算法对回波矩阵进行增强处理，得到增强回波矩阵，包括：根据回波信号的期望估计回波信号的信噪比，得到估计信噪比；根据估计信噪比进行自适应网格划分，根据网格对回波矩阵进行能量聚焦，得到增强回波矩阵。
[0008]在其中一个实施例中，根据回波信号的期望对回波信号的信噪比进行估计，得到估计信噪比，包括：根据回波信号的期望对回波信号的信噪比进行估计，得到估计信噪比，表示为其中，表示有目标的回波信号的期望，表示无目标的回波信号的期望。
[0009]在其中一个实施例中，根据估计信噪比进行自适应网格划分，根据网格对回波矩阵进行能量聚焦，得到增强回波矩阵，包括：根据估计信噪比进行自适应网格划分，网格的划分长度为
其中，表示向上取整；根据网格对回波矩阵进行能量聚焦，得到增强回波矩阵，，表示取整，表示整数域。
[0010]在其中一个实施例中，根据峰值估计算法对增强回波矩阵进行粗估计，得到粗估计相参参数，包括：定义增强回波矩阵在时刻对应的行最大值所在采样单元序号为，对所在采样单元进行取相位处理，得到粗估计相位相参参数，表示为其中，表示取相位操作，为采样频率，N表示节点雷达的总数，C表示网格的划分长度。
[0011]在其中一个实施例中，根据最小梯度连接算法和多项式拟合对粗估计相参参数进行精估计，得到精估计相参参数，包括：根据最小梯度连接算法对粗估计相位相参参数进行修正，得到修正相位相参参数；根据多项式拟合对修正相位相参参数进行拟合，得到精估计相参参数。
[0012]在其中一个实施例中，根据最小梯度连接算法对粗估计相位相参参数进行修正，得到修正相位相参参数，包括：根据最小梯度连接算法对粗估计相位相参参数进行梯度估计，得到粗估计相位相参参数的梯度变化范围，表示为其中，表示相邻脉冲间隔时间，表示不同节点雷达和目标的径向速度之差的最大值，表示k时刻粗估计相位相参参数的梯度，表示k
‑
1时刻粗估计相位相参参数的梯度，表示雷达载频，表示光速；根据梯度变化范围剔除粗估计相位相参参数中的异常值，得到修正相位相参参数。
[0013]一种基于多脉冲关联的分布式阵列相参参数估计装置，所述装置包括：
回波获取模块，用于根据分布式阵列系统接收回波信号，对回波信号进行匹配滤波处理，得到回波矩阵；回波增强模块，用于根据能量聚焦算法对回波矩阵进行增强处理，得到增强回波矩阵；粗估计模块，用于根据峰值估计算法对增强回波矩阵进行粗估计，得到粗估计相参参数；精估计模块，用于根据最小梯度连接算法和多项式拟合对粗估计相参参数进行精估计，得到精估计相参参数。
[0014]上述基于多脉冲关联的分布式阵列相参参数估计方法和装置，首先对回波信号通过匹配滤波进行分离，对分离后的回波信号采取能量聚焦处理，从而剔除离群回波信号并进一步增加有效回波的能量；然后根据峰值估计算法对经过能量聚焦算法处理的增强回波矩阵进行粗估计，减少相参参数估计的随机误差；利用最小梯度连接方法对粗估计相参参数中的异常相参参数进行剔除，进一步减少相参参数估计的随机误差，然后进一步采用多项式拟合手段实现相参参数滤波，提高了低信噪比条件下相参参数的估计精度。相较于现有技术，本专利技术提供了一种基于多脉冲关联的分布式阵列相参参数估计方法和装置，通过对相参参数先进行粗略估计，后进行精细化估计的联合估计方案，提高了低信噪比条件下相参参数的估计精度，可拓展性强，应用场景更为广泛。
附图说明
[0015]图1为一个实施例基于多脉冲关联的分布式阵列相参参数估计方法的流程示意图；图2为一个实施例中能量聚焦算法的示意图；图3为另一个实施例中基于多脉冲关联的动平台分布式阵列相参参数估计方法的流程示意图；图4为一个实施例中在单脉冲信噪比=0时不同方法得到的相位相参参数估计值的对比图；图5为一个实施例中不同方法得到的相位相参参数估计值的均方误差对比图。
具体实施方式
[001本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多脉冲关联的分布式阵列相参参数估计方法，其特征在于，所述方法包括：根据分布式阵列系统接收回波信号，对所述回波信号进行匹配滤波处理，得到回波矩阵；根据能量聚焦算法对所述回波矩阵进行增强处理，得到增强回波矩阵；根据峰值估计算法对所述增强回波矩阵进行粗估计，得到粗估计相参参数；根据最小梯度连接算法和多项式拟合对所述粗估计相参参数进行精估计，得到精估计相参参数。2.根据权利要求1 所述的方法，其特征在于，根据分布式阵列系统接收回波信号，包括：根据包括多个节点雷达的分布式阵列系统接收所述回波信号，表示为其中，表示第个节点雷达接收的所述回波信号，表示节点雷达的总数，表示快时间，表示目标散射系数，表示第个节点雷达发射的基带信号，表示在第个脉冲发射时刻，目标与第个节点雷达的径向距离，表示在第个脉冲发射时刻，目标与第个节点雷达的径向距离，表示噪声，表示雷达载频，表示光速，j表示虚数单位。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述回波信号进行匹配滤波处理，得到回波矩阵，包括：对第个节点雷达接收的所述回波信号进行匹配滤波处理，分离得到多个所述回波矩阵，其中，第个节点雷达的分离出的第个节点雷达的回波矩阵表示为其中，是的自相关函数，为采样频率，P是总采样点数，即，且当时，取最大值，L表示处理的脉冲总数目，是的共轭函数。4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，根据能量聚焦算法对所述回波矩阵进行增强处理，得到增强回波矩阵，包括：根据所述回波信号的期望对所述回波信号的信噪比进行估计，得到估计信噪比；根据所述估计信噪比进行自适应网格划分，根据所述网格对所述回波矩阵进行能量聚
焦，得到所述增强回波矩阵。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述回波信号的期望对所述回波信号的信噪比进行估计，得到估计信噪比，包括：根据所述回波信号的期望估计所述回波信号的信噪比，得到估计信噪比，表示为其中，表示有目标的所述回波信号的期望，表示无目标的所述回波信号的期望。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述估计信噪比自适应划分网格，根据所述网格对所述回...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨琪，王元昊，王宏强，刘康，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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