专利名称：相控阵雷达自适应抑制特殊干扰技术的制作方法
技术领域：
本发明涉及信号处理领域中的一种相控阵雷达自适应抑制特殊干扰技术，适用于相控阵 雷达的信号处理系统，如天波超视距雷达信号处理系统、大型相控阵雷达信号处理系统、机 载相控阵预警雷达信号处理系统和机载战场侦察雷达信号处理系统等。
背景技术：
相控阵雷达为了搜索空间目标，需要全方位进行扫描，目前在雷达的对抗过程中，面临 最多的是压制性干扰，通常采用的干扰形式是窄带噪声干扰。对于多通道的相控阵体制雷达, 这种干扰是比较容易抑制的，通常可以采用常规的自适应方法来进行抑制。
但常规的自适应方法存在如下三个缺点 一是只能对付压制性的噪声干扰，无法抑制复 杂干扰，如密集性的欺骗干扰、运动干扰、快变换的间隙式干扰或复合干扰，原因在于常规 的自适应处理方法不可能完全学习到这些复杂干扰，从而导致常规的自适应算法性能严重恶 化甚至失效；二是自适应干扰相消需要学习干扰数据，通常采用的方法是在雷达休止期进行 学习，但对于PD体制的雷达而言，它不存在休止期，所以此时学习就很容易学习到目标，从 而导致目标的相消；三是自适应相消需要消耗空间自由度，即对消一个窄带干扰需要一个空 间阵元，如果存在宽带干扰或者是密集干扰时，当空间自由度小于干扰自由度时，自适应算 法会失效。
采用超低副瓣天线来降低雷达对位于天线主瓣以外信号的敏感性是一条最有效的抗强 孤立杂波或欺骗性干扰的方法，但是必须认识到天线副瓣的降低是以制造成本的提高，主瓣 的展宽为代价的。在当前技术和工艺水平下，对天线提出过髙的副瓣要求是不切实际的，特 别是大型相控阵天线，目甜还无法做到超低副瓣。在许多情况下，采用代价较低的信号处理 方式是--种比较可行的方法，所以用自适应抑制技术对付这种密集性的欺骗干扰、运动干扰、 快变换的间隙式干扰或复合干扰等复杂干扰是值得重视的。
发明内容
本发明的目的正是针对上述背景技术中的不足之处提出的。本发明通过空间谱估计技术 来实现干扰参数的估计，从而得到干扰的相关参数信息。然后利用模拟信号构造干扰的数据 协方差矩阵，再通过自适应方法计算得到自适应的权矢量，从而形成自适应方向图。方向图 主瓣为信号方向，零点中心方向为空间谱估计技术得到的干扰方向，注意构造的零点为一个 宽零点。宽零点的深度和方向可以根据估计的信息自适应变化，这样它就可以适应抑制密集 性的欺骗干扰、运动干扰、快变换的间隙式干扰或复合干扰等复杂干扰。另外，由于数据协 方差矩阵是自己构造的，所以可以直接将其逆矩阵存入信号处理机，权值计算时只需要将其 取出和根据信息构造的导向矢量相乘即可，从而实现对雷达副瓣复杂干扰的抑制。本发明的
4优点在于可用于相控阵雷达，且具有运算量小，便于实现和推广等特点。
为了实现上述的发明目的，本发明提供了一种相控阵雷达自适应抑制特殊干扰技术，包 括如下技术步骤
(1) 利用相控阵雷达固有的数字接收机将所有阵元数据进行接收，并将其送入信号处理
系统；
(2) 取出各个阵元通道的对应数据形成相控阵雷达的数据协方差矩阵，计算公式如下
p — a一j
其中，X,为相控阵各阵元接收到的数据矩阵，其维数为MxZ,, M为阵元数，A为快拍 数，得到的协方差矩阵《的维数为A/xM;
(3) 利用波达方向估计方法实现对干扰源角度的估计，首先对数据协方差矩阵进行特征
分解
及,=
其中力=^堪[;1|,^2广'，义;1/]为特征值组成的对角方阵，〃 = [e,，e2，…，gw〗为由特征向量组 成的特征矩阵，这里的特征值从大到小排列，即^〉;i2》.);iw〉;i^〉…〉;^，釆用aic
或MDL方法利用特征值判断出大特征值数，假设干扰源数为W，则特征值满足
4 > a >…> AM
判断出干扰源数之后，则将特征矩阵分成两部分，即由大特征值对应的特征矢量组成的
信号子空间^-[e,，e2,…, ]和由小特征值对就的特征矢量组成的噪声子空间 Ew二[ +,， +2,…，ew]。利用MUSIC方法实现对干扰源的角度估计，估计公式如下
^-■^-——
利用上式中尸(0)可以实现干枕角度的估计 ，p-l,2,…,W,角度估计的方法采用搜索 法或多项式求根。
(4) 根据估计参数重构扩张矩阵r(^，c^)，构造公式如下
h^，a"L,; =exp{-*^^-/>rCOS /180]2}
矩阵r的作用是扩张干扰入射方向的作用，即扩大自适应方向图在零点方向的零陷宽度，
零陷的宽度由C7p决定，通常可以选零陷宽度为半功率点波束宽度。
(5) 根据估计参数和重构的扩张矩阵重构干扰数据的协方差矩阵，重构的公式如下
其中，符号。表示Hadamard积，r。为第p个干扰的功率，<72为噪声功率，/表示单位矩阵，间距半波长的均匀线阵导向矢量a( )-[l,e"'—,…，e—A(W_')si""'''。噪声功率通常选为 1，干扰功率通常选大于30dB。
(6)利用重构的数据协方差矩阵互，求自适应权，公式如下
其中，AT为阵列的所有阵元接收数据，r为自适应阵列的输出数据矢量，此时的输出数 据'1'已经抑制了空间的复杂干扰。
其中，歩骤(3)屮的波达方向估计还可能采用最小模算法(MNM)、最小方差法(MVM)、 最小熵算法(MEM)、最大似然(ML)、加权子空间拟合(WSF)、旋转不变子空间(ESPRIT) 等，实施例中应用MUSIC方法对角度进行估计。步骤(4)中重构扩张矩阵，可以采用固定 零陷的方法进行重构，此时可取
式中ff纟w为t^的一个上限，用F代替r,此时矩阵f并不随干扰参数发生变化。如采用上
式的重构扩张矩阵，则歩骤(5)的重构数据协方差矩阵可以简化为
本发明的优点在于
(1) 由于自适应所需的协方差矩阵是根据先验信号构造的，所以其零点深度和宽度可以 预先设定，从而使得自适应算法可以抑制复杂干扰，如密集性的欺骗干扰、运动干扰、快变 换的间隙式干扰或复合干扰等，而且构造的干扰协方差矩阵避免了学习过程中阵列误差的影 响，所以算法的鲁棒性和复杂干扰的抑制能力更强。
(2) 本发明采用先估计干扰参数再进行自适应的方法，这样就可以充分利用干扰的参数 信息來重构干扰的数据协方差矩阵，这样就可以解决自适应阵列中的数据学习问题，可以避 免出现信号相消的现象，所以算法的性能更加稳定。
(3) 对于一部确定的雷达而言，构造的协方差矩阵和接收数据无关，这样就可以事先计 算好整个空域不同来向时的自适应权，当釆用波达方向估计算法得到信号的来向时，就直接 从存贮器中调出相关权矢量，无需再进行计算，所以此时计算自适应权值的运算量很低，便 于工程实现。
(4) 本发明方法可用于改造现有的大型相控阵雷达的信号处理系统，小需要额外增加处 理通道和设备，只需将原来的波束形成处理单元更换成波达方向估计单元即可。所以，不需 要改变雷达接收系统的结构，具有推广应用价值。
『-及 [化)*，)〗
其中，主瓣指向的导向矢量a(《卜[l,e—>sinflV，e_''"(W—')'^'r。
(7)对所有的阵列接收数据进行自适应加权处理，处理公式如下
7 = ^
图1是本发明的实施例的结构方框图。
参照图l，本发明的实施例由阵列数字接收机l,数据抽取2，波达方向估计3，重构扩 张矩阵4、重构数据协方差矩阵5，自适应权值计算6和自适应波束形成7组成。其中实施例 中阵列数字接收机将空间接收到的信号、干扰及噪声等信息接收并存贮到信号处理系统中， 数据抽取2则从存贮器中抽取部分数据送入波达方向估计单元3，'波达方向估计单元采用 MUSIC算法进行干扰源的方向估计和干扰源数估计,并将估计参数送到重构扩张矩阵单元4, 单元4根据方向参数及零点宽度两个参数构造扩张矩阵，并将之送入到重构数据协方差矩阵 单元5，再结合干扰源的方向估计信息形成干扰的数据协方差矩阵，将之送入自适应权值计 算单元6，就可以计算得到满足零陷深度和零陷宽度的自适应权，自适应波束形成单元7利 用单元6送来的自适应权和原始阵列存贮数据进行自适应波束形成就可以抑制复杂干扰，最 后就可以输出干扰抑制的结果。
具体实施例方式
头'施本发明的原理如下首先利用阵列接收数据进行干扰源的数目及参数估计，然后利 用这些信息形成扩张矩阵和干扰数据协方差矩阵，最后形成有一定零陷深度和零陷宽度的自 适应权，最后利用这个自适应权对阵列接收数据进行自适应波束形成，从而实现对复杂干扰 的抑制。
假设相控阵雷达有M个阵元，W个干扰，实施例中为Af-64， iV-2个，干扰的角度分别 为A,，《u。下面结合附图和实施例说明一下整个发明的详细步骤-
(1) 由阵列数字接收机单元1将接收到的M个阵元通道的数据存储到系统中，这一部分 对存储器的大小、采样精度要求与原系统相同。
(2) 由数据抽取单元2从系统的存储器中将需要的数据进行抽取，抽取的数据为X,, 其维数为Mxl,, A/为阵元数，A为快拍数， 一般情况下需要满足丄,>2M，从而得到抽取 数据的协方差矩阵及，
'丄，
(3 )波达方向估计单元3对数据抽取单元2送来的Mx M维协方差矩阵及,进行特征分解
及,=K4KH
其中力-必flg[^，;i2，…,&为特征值组成的对角方阵，U-[e，，e2，…， ]为由特征向量组成的 特征矩阵，这里的特征值从大到小排列，即&>^》->4>4+1采用AIC或 MDL方法利用特征值判断出大特征值数，假设干扰源数为^=2，则特征值满足
判断出干扰源数之后，则将特征矩阵分成两部分，即由大特征值对应的特征矢量组成的信号子空间^; =[6,^2]和由小特征值对就的特征矢量组成的噪声子空间^ =|>3^4，一，~]。
利用MUSIC方法实现对干扰源的角度估计，估计公式如下
利用上式中P(。可以实现干扰角度的估计，角度估计的方法采用搜索法或多项式求根， 实施例中为2个干扰，假设估计出来的角度为^,和^2,则需要将这两个角度送入重构扩张 矩阵单元4。
(4) 根据波达方向估计单元3送来的干扰源数iV及角度信息，重构扩张矩阵单元4重构 W个扩张矩阵，假设需要形成干扰的零宽分别为CT,，^,…，ov，则重构扩张矩阵的公式如下2}
实施例中有2个干扰源，则重构的两个扩张矩阵为2}w =exp{-|o"22[Ofe-/>rcos02 /180]2}
然后重构的扩张矩阵送到重构数据协方差矩阵单元5中。
(5) 重构数据协方差矩阵单元5根据估计的角度信息和单元4送来的扩张矩阵进行重构， 公式如下
及=i>P )]° K+a2/
其中符号。表示Hada:nard积，^为第; 个干扰的功率，<72为噪声功率，/表示单位矩阵，间 距半波长的均匀线阵导向矢量fl(&)-[l，f叫，…，e—w"—一"'。噪声功率通常选为1,干 扰功率通常选大于30dB。 实施例中重构的矩阵为
^:i^[a09》a"09p)〗。7;(^，《)+ t72/
重构完成之后单元5将数据协方差矩阵送到单元6进行自适应权值运算。
(6) 自适应权值计算单元6利用单元5送來的干扰数据协方差矩阵，求自适应权，公式
如下
其中，主瓣指向的导向矢量"(《)=[1^——e'，…,^傘-""r。实施例中计算得到的权矢量
为64xl维矢量。计算完权值之后，单元6将权矢量送入单元7。
(7) 自适应波束形成单元7从系统存储器中提取阵元的所有数据X,然后将数据和单元6送来的权矢量进行加权处理，公式如下
其中，x为阵列的所有阵元接收数据，y为自适应阵列的输出数据矢量，此时的输出数据中
已经抑制了空间的复杂干扰。实施例中X为64x丄维矩阵，y为lx丄维矢量，丄为雷达接收
到的距离门数。
另外，步骤(3)中的波达方向估计也可以采用最小模算法(MNM)、最小方差法(MVM)、 最小熵算法(MEM)、最大似然(ML)、加权子空间拟合(WSF)、旋转不变子空间(ESPRIT) 等，实施例中应用MUSIC方法对角度进行估计。
步骤(4)中重构扩张矩阵，可以采用固定零陷的方法进行重构，此时可取式中t^M为c^ 的一个上限，实施例中CT二，-ma4^，o"",则重构的矩阵只有l个
<formula>formula see original document page 9</formula>
注意利用上式构造的扩张矩阵和角度无关，只和零陷宽度有关。 则歩骤(5)的重构数据协方差矩阵可以简化为
<formula>formula see original document page 9</formula>
虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域普通技术人员可以在所附权利要求 的范围内作出各种变形或修改。
实施例中重构的矩阵为
权利要求
1. 一种相控阵雷达自适应抑制特殊干扰技术，包括如下技术步骤(1)利用相控阵雷达固有的数字接收机将所有阵元数据进行接收，并将其送入信号处理系统；(2)取出各个阵元通道的对应数据形成相控阵雷达的数据协方差矩阵，计算公式如下其中，X1为相控阵各阵元接收到的数据矩阵，其维数为M×L1，M为阵元数，L1为快拍数，得到的协方差矩阵R1的维数为M×M；(3)利用波达方向估计方法实现对干扰源角度的估计，首先对数据协方差矩阵进行特征分解R1＝UΛH其中Λ＝diag[λ1，λ2，…，λM]为特征值组成的对角方阵，U＝[e1，e2，…，eM]为由特征向量组成的特征矩阵，这里的特征值从大到小排列，即λ1>λ2>…>λN>λN+1>…>λM，采用AIC或MDL方法利用特征值判断出大特征值数，假设干扰源数为N，则特征值满足λ1>λ2>…>λN>>λN+1>…>λM判断出干扰源数之后，则将特征矩阵分成两部分，即由大特征值对应的特征矢量组成的信号子空间Es＝[e1，e2，…，eN]和由小特征值对就的特征矢量组成的噪声子空间EN＝[eN+1，eN+2，…，eM]。利用MUSIC方法实现对干扰源的角度估计，估计公式如下利用上式中P(θ)可以实现干扰角度的估计θp，p＝1，2，…，N，角度估计的方法采用搜索法或多项式求根。(4)根据估计参数重构扩张矩阵构造公式如下矩阵T的作用是扩张干扰入射方向的作用，即扩大自适应方向图在零点方向的零陷宽度，零陷的宽度由σp决定，通常可以选零陷宽度为半功率点波束宽度。(5)根据估计参数和重构的扩张矩阵重构干扰数据的协方差矩阵，重构的公式如下其中，符号。表示Hadamard积，rp为第p个干扰的功率，σ2为噪声功率，I表示单位矩阵，间距半波长的均匀线阵导向矢量噪声功率通常选为1，干扰功率通常选大于30dB。(6)利用重构的数据协方差矩阵<overscore>R</overscore>，求自适应权，公式如下W＝<overscore>R</overscore>-1a(θq)/[aH(θq)<overscore>R</overscore>-1a(θq)]其中，主瓣指向的导向矢量(7)对所有的阵列接收数据进行自适应加权处理，处理公式如下Y＝WHX其中，X为阵列的所有阵元接收数据，Y为自适应阵列的输出数据矢量，此时的输出数据中已经抑制了空间的复杂干扰。
2. 根据权利要求l所述相控阵雷达自适应抑制特殊干扰技术，其特征在于，歩骤(3) 中波达方向估计还可能采用最小模算法(MNM)、最小方差法(MVM)、最小熵算法(MEM)、 最大似然(ML)、加权子空间拟合(WSF)、旋转不变子空间(ESPRIT)。
3. 根据权利要求l所述相控阵雷达自适应抑制特殊干扰技术，其特征在于，歩骤(4) 屮重构扩张矩阵重构，可以采用固定零陷的方法进行重构，此时可取式中4ax为^的一个上限，用f代替T，此时矩阵f并不随干扰参数发生变化。
4. 根据权利要求l所述相控阵雷达自适应抑制特殊干扰技术，其特征在于，步骤(5) 中重构数据协方差矩阵，此时可取及=。f=及。尹
全文摘要
本发明公开了一种针对相控阵雷达自适应抑制特殊干扰技术。常规的相控阵雷达通过自适应来抑制噪声压制干扰，先通过学习雷达接收机接收到的干扰数据，然后在干扰方向形成零点。这种常规的处理方法产生的零点深度和宽度均会受到阵列误差的影响，且不适应特殊干扰，如密集性的欺骗干扰、运动干扰、快变换的间隙式干扰或复合干扰等复杂干扰形式。采用超低副瓣天线是一条最有效的抗干扰的方法，但在当前技术和工艺水平下，对相控阵天线提出过高的副瓣要求是不切实际的。本发明首先通过空间谱估计技术来实现干扰源数和方位的估计，然后利用模拟信号构造干扰的数据协方差矩阵，再通过自适应方法计算得到自适应的旁瓣相消权矢量，从而形成宽零点和深零陷的自适应方向图，实现对复杂干扰的抑制。本发明技术可用于相控阵雷达的信号处理系统，实现简单，具有广阔的实际应用前景。
文档编号G01S7/36GK101482610SQ20081023749
公开日2009年7月15日 申请日期2008年12月30日 优先权日2008年12月30日
发明者吴志文, 王永良, 谢文冲, 辉 陈, 陈风波 申请人:中国人民解放军空军雷达学院