一种舰载高频地波超视距雷达的目标方位估计方法与流程

本发明涉及舰载高频地波超视距雷达的目标方位估计方法，可用于海杂波背景下舰载高频地波雷达的目标方位估计。

背景技术：

高频地波超视距雷达(highfrequencysurfacewave/ground-waveoverthehorizonradar,hfswr)是一种工作在3mhz～30mhz，可以超视距探测和跟踪海面较低目标的雷达。hfswr根据雷达所处平台位置可分为岸基hfswr、舰载hfswr。其中舰载hfswr，由于其不仅兼顾了岸基的大部分功能，而且具有更好的生存能力，更好的灵活性和机动性，因此在海警侦查以及渔业捕捞等方面有着广阔的应用前景。但舰载hfswr的应用主要面临的问题有两个：一是由于海面多径效应造成的信源相干，增加了舰载hfswr的信号检测和目标识别的难度。二是由于载舰运动所造成的一阶海杂波频谱展宽，遮蔽了舰船目标，这严重影响了落在海杂波展宽频谱区目标的检测。因此，如何解决在海杂波背景下的舰载hfswr相干目标方位估计，成为了各个国家研究的重点。目前最具有代表性的波达方向(directionofarrival,doa)估计方法为：波束形成算法和子空间处理类算法。

(一)波束形成算法。常规波束形成算法是一种传统的空间谱估计方法，也常称之为bartlett波束形成法，这种方法就是将传统时域处理中的数据替换成空域中所接收到的数据，类似于时域的傅里叶变换。在hkrim,mviberg.twodecadesofarraysignalprocessingresearch[j].ieeesignalprocessingmagazine,1996,13(4):67～94(阵列信号处理研究).中对波束形成算法进行总结，为之后在雷达领域中的应用打下基础。在xiej,yuany,liuy.suppressionofseaclutterwithorthogonalweightingfortargetdetectioninshipbornehfswr[j].ieeproceedings-radar,sonarandnavigation,2002,149(1):39-44(用于舰载hfswr目标检测的正交加权抑制海杂波方法).中，利用gram-schmidt正交化理论，将海杂波投影到与其正交的子空间中，实现舰载平台的海杂波抑制，但存在主瓣分裂的问题。这类方法的目标方位估计能力有限，其角度分辨力会受到空域“傅里叶限”的影响，即阵列物理孔径的限制，无法识别方位较近的多目标，严重影响目标方位估计结果。

(二)子空间处理类算法。这类算法是一类超分辨算法，该算法通过对阵列接收数据的协方差矩阵进行特征分解，得到两个正交的子空间即信号子空间和噪声子空间，利用子空间特性实现方位估计，其中最具有代表性的是多重信号分类(multiplesignalclassifioation,music)算法。最早在schmidtro,multipleemitterlocationandsignalparameterestimation[j].antennasandpropagation,ieeetransactionson,1986，34(3)：276-280(多发射器位置和信号参数估计).中提出了music算法。该算法利用噪声子空间与信号导向矢量正交的特性估计信号的doa，突破了传统doa估计方法的瑞利限，实现了超分辨测向。但该方法不适用于相干信号，在赵汉青，文必洋，吴敏.music算法在相干探海雷达中的应用[j].武汉大学学报(理学版),2001,10:649-652.中提出了一种对称阵列法来重构协方差矩阵的解相干方法。张忠,等.constrainedmusic算法在高频地波舰载超视距雷达中的应用[j].系统工程与电子技术,2002,(5):73-75.中提出基于约束矩阵的舰载hfswr解相干music算法，但该算法无法对与目标信号相干的海杂波进行抑制；这类以music算法为代表的子空间处理类方法由于具有超高的角分辨率和优良的估计性能已经在众多领域得到广泛应用，但在海杂波背景下舰载hfswr的目标方位估计中的应用却寥寥无几。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决海杂波干扰环境下，经典music算法无法估计相干目标方位的问题，而提出一种舰载高频地波超视距雷达(sbhfswr)的目标方位估计方法。

一种舰载高频地波超视距雷达的目标方位估计方法具体步骤为：

步骤一：对舰载hfswr的阵列信号数据x(n)进行处理，得到阵列信号协方差矩阵r；

步骤二：将步骤一得到的阵列信号协方差矩阵r进行平方处理，得到平方处理后的协方差矩阵re，利用前后向空间平滑算法进行重构，得到重构的协方差矩阵

步骤三：构造斜投影算子ect，利用斜投影算子ect对重构的协方差矩阵进行处理，得到抑制掉海杂波信息后的协方差矩阵g；

步骤四：利用改进music(multiplesignalclassification，多重信号分类算法)算法对协方差矩阵g进行处理，得到目标方位信息。

本发明的有益效果为：

本发明所述的一种舰载高频地波超视距雷达的目标方位估计方法，为海杂波背景下的舰载hfswr相干目标方位估计提供了一种有效方法。将改进music算法与舰载hfswr的目标方位估计相结合，在原有空间谱只利用噪声子空间进行doa估计的基础上引入信号子空间，充分利用了阵列信号的特征信息，把低信噪比下的方位估计能力提高了10-40％。并且利用平方处理后的前后向空间平滑方法，完美地解决了经典music算法无法处理相干信号的问题。最后将此改进算法与斜投影算子相结合，并首次应用在舰载hfswr的目标方位估计中，成功的实现了对海杂波的抑制和对目标方位信息的提取。本发明可应用于舰载hfswr对舰船的探测及定位领域，对海上攻防系统的发展有着重要的意义。利用本文中所提出的舰载高频地波超视距雷达的目标方位估计方法对舰载hfswr回波信号进行处理，解决了在海杂波干扰和相干信源同时存在时，经典music算法无法进行目标方位估计的问题。

附图说明

图1是信噪比范围为-13db～0db时的经典music算法与改进music算法的均方根误差随信噪比变化曲线的对比图；

图2是信噪比范围为-10db～10db时的经典music算法与改进music算法的均方根误差随信噪比变化曲线的对比图；

图3是经典music算法与改进music算法的双目标分辨成功概率随信噪比变化曲线的对比图，其中双目标角度差为10°，信噪比范围为-15db～0db；

图4是未进行空间平滑处理时的空间谱图，图中仿真目标为：-5.4°～-13.6°的海杂波和20°、40°的两个相干目标；

图5是空间平滑解相干后的改进music空间谱图；

图6是经过斜投影处理后的改进music空间谱图；

图7为本发明流程图；

图8为前后向空间平滑示意图。

具体实施方式

具体实施方式一：本实施方式所述的一种舰载高频地波超视距雷达的目标方位估计方法，如图7所示，具体步骤如下：

步骤一：对舰载hfswr的阵列信号数据x(n)进行处理，得到阵列信号协方差矩阵r：

步骤二：将步骤一得到的阵列信号协方差矩阵r进行平方处理，得到平方处理后的协方差矩阵re，利用前后向空间平滑算法进行重构，得到重构的协方差矩阵

步骤三：构造斜投影算子ect，利用斜投影算子ect对重构的协方差矩阵进行处理，得到抑制掉海杂波信息后的协方差矩阵g；

步骤四：利用改进music算法对协方差矩阵g进行处理，得到目标方位信息。

本发明将步骤三中构造的斜投影算子ect与步骤四的改进music算法相结合，并首次应用在海杂波背景下舰载hfswr的目标方位估计中：即利用斜投影算子对协方差进行处理，得到再利用改进music算法进行doa估计。

具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述步骤一中对舰载hfswr的阵列信号数据x(n)进行处理，得到阵列信号协方差矩阵r的具体过程为：

步骤一一：构造舰载hfswr的阵列信号数据x(n)：

x(n)＝as(n)+noise(n)

其中a＝[a(θ1),a(θ2),...,a(θk)]为信号阵列流型，k为信号个数(包括海杂波)，

为信号方向矢量，θi,i＝1,2,...,k为第i个目标入射方位角，d为阵元间距，为波长，其中c为光速，f0为载频，上角标t代表转置；s(n)＝[s1(n),s2(n),...,sk(n)]^t，si(n)＝exp(j2πfdin),i＝1,2,...,k为第i个信号复包络，为舰载hfswr条件下第i个目标的多普勒频率，vri为第i个目标的运动速度，vp为舰载平台运动速度；noise(n)为高斯白噪声。

步骤一二：对构造的x(n)进行处理，得到阵列信号协方差矩阵r：

其中n＝1,2,3,...,n，n为序列长度；上角标h代表共轭转置；

其它步骤及参数与具体实施方式一相同。

具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：所述步骤二中将步骤一得到的阵列信号协方差矩阵r进行平方处理，得到平方处理后的协方差矩阵re，利用前后向空间平滑算法进行重构，得到重构的协方差矩阵的具体过程为：

步骤二一：对步骤一中的协方差矩阵r进行取平方处理，得到re：

re＝r×r^h

步骤二二：利用前后向空间平滑算法对re进行重构：

将m元均匀线阵划分为p个相互重叠的子阵列，每个子阵阵元数为q，对每个子阵的信号都进行处理得到相应的协方差矩阵，再求和取平均得到

其中p＝1,2,3,...,p，p为子阵个数，为前向平滑第p号子阵的协方差矩阵，为后向平滑第p号子阵的协方差矩阵；所述前向平滑为将子阵从左到右排序为1,2,3,...,p，后向平滑为将子阵从右到左排序为1,2,3,...,p，如图8所示。

其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。

具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是：所述步骤三中构造斜投影算子ect，利用斜投影算子ect对重构的协方差矩阵进行处理，得到抑制掉海杂波信息后的协方差矩阵g的具体过程为：

步骤三一：构造斜投影算子：

其中代表海杂波的方向矢量，为海杂波入射方向，d为阵元间距，λ为波长；为的广义逆；上角标-1代表矩阵的逆；

步骤三二：将构造的斜投影算子与平滑处理后的信号协方差矩阵相结合，构造出抑制掉海杂波信息后的协方差矩阵g：

其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。

具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是：所述步骤四中利用改进music算法对协方差矩阵g进行处理，得到目标方位信息的具体过程为：

对协方差矩阵g进行-90°-90°，间隔为1°的角度扫描，得到反应空域功率分布情况的改进music空间谱pimproved_music(θ)：

其中θ为方位角；es为信号子空间，en为噪声子空间，es、en都通过对协方差矩阵g进行特征分解而获得，∑s为信号子空间es所对应的特征向量。

其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。

实施例一：

本实施例一种舰载高频地波超视距雷达的目标方位估计方法具体是按照以下步骤实施的：

仿真参数如下：在其他条件下海杂波频率为单频，舰载hfswr的不同之处在于，此条件下的海杂波频率是一个范围(频段)。按以上分析，首先产生多普勒频率范围为0.271hz～0.295hz，角度范围为-5.4°～-13.6°的海杂波，其中中心频率为0.283hz，该频率对应的海杂波角度为-9.5°；其次产生与多普勒频率为0.283hz的海杂波相干的两个目标，角度分别为20°和40°。雷达平台采用16阵元的均匀直线天线阵，阵元间距d＝14，载频f0＝5.283hz，雷达平台运动速度vp＝5m/s，采样点数n＝1024，信噪比snr＝10db。

步骤一：建立仿真阵列信号回波模型，得到x(n)。

步骤二：根据构造的信号回波序列x(n)计算协方差矩阵，利用该矩阵对经典music算法和改进music算法的方位估计性能进行比较。经过300次蒙特卡洛实验，两种方法的均方根误差随信噪比变化的对比如图1和图2所示，两种方法的双目标分辨成功概率随信噪比变化的对比如图3所示。

步骤三：将步骤一中的协方差矩阵与改进music算法相结合，得到存在相干信号时的空间谱图如图4所示。

步骤四：将步骤二中所得的经过前后向空间平滑处理后的协方差矩阵与改进music算法相结合，得到解相干后的空间谱如图5所示。

步骤五：将步骤三中利用协方差矩阵与斜投影算子重构的新协方差矩阵与改进music算法相结合，得到抑制海杂波后的空间谱图如图6所示。

仿真结果证明：

观察图1可知，相同信噪比条件下，改进music算法明显具有更低的均方根误差；同时观察图2可知，当信噪比为-13db时，由于均方根误差太大，经典music算法已经无法准确估计信号方位，而此时改进music算法仍能保持较低的误差。由以上两图可以证明改进music算法具有更好的方位估计精度和弱目标方位估计能力。

观察图3可知，虽然在信噪比过低和过高时，两算法对两目标的分辨能力差别不大，但在信噪比-14db到-5db区间，相同信噪比条件下改进music算法的分辨成功概率明显大于经典music算法，可以证明改进music算法具有更好的双目标分辨能力。结合图1、图2和图3，可以证明改进music算法无论在测向精度，还是在多目标分辨能力上的性能都优于经典music算法。

对比图4，图5和图6，虽然在图6中存在旁瓣，但旁瓣很低不影响方位估计，因此可以证明本发明提出的一种舰载高频地波超视距雷达的目标方位估计方法，在空间平滑改进music算法的基础上融入斜投影算子，可以在提高方位估计能力的同时，完成对海杂波的抑制和对相干目标的分辨。本发明可应用于舰载hfswr对舰船的探测及定位领域，对海上攻防系统的发展有着重要的意义。利用本文中所提出的舰载高频地波超视距雷达的目标方位估计方法对舰载hfswr回波信号进行处理，解决了在海杂波干扰和相干信源同时存在时，经典music算法无法进行目标方位估计的问题。

本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，本领域技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。