一种快速自适应角度多普勒补偿方法与流程

本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种快速自适应角度多普勒补偿方法。

背景技术：

杂波协方差矩阵的估计需要足够多的独立同分布(iid，independentlyidenticallydistribution)的样本数据。在随机过程中，任何时刻的取值都为随机变量，如果这些随机变量服从同一分布并且独立，那么这些随机变量是独立同分布。统计特性随距离变化的杂波环境使机载雷达难以获得独立同分布的杂波样本数据，地面情况的变化和内部运动造成的不同距离环的杂波具有不同的杂波谱也是其中一种原因。人们往往采用样本训练策略来避免或减弱这种分布变化的影响，例如，训练样本和权矢量随距离变化的样本选取方法，包括滑窗法、分段处理法、递推算法和滑洞法等，这些方法都假设杂波数据在小的范围内是独立分布的，因此，检测单元附近距离门的杂波数据具有较高的参考价值。

为了更好的抑制杂波，需要先将杂波数据进行补偿处理，然后再利用这些补偿后的杂波数据来估计杂波协方差矩阵，这样得到的杂波协方差矩阵更加准确。自适应角度多普勒补偿方法是目前常见的一种补偿方法。该方法主要适用于方位空间频率-多普勒频率的二维域，但当将该方法用于方位空间频率-俯仰空间频率-多普勒频率的三维域中时会出现运算速度慢的缺点，因此有必要进一步研究快速自适应角度多普勒补偿方法。

技术实现要素：

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种快速自适应角度多普勒补偿方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

一种快速自适应角度多普勒补偿方法，包括：

通过空中运动平台载雷达获取杂波数据，所述杂波数据有l个距离门；

从所述杂波数据中分离出方位维杂波矩阵、俯仰维杂波矩阵和多普勒维杂波矩阵；

对第li距离门的所述方位维杂波矩阵、所述俯仰维杂波矩阵和所述多普勒维杂波矩阵进行估计得到第li距离门的主瓣杂波中心位置的估计值，1≤li≤l；

当li＝l时，对所述主瓣杂波中心位置的估计值进行拟合估计得到拟合后的主瓣杂波中心位置的估计值；

利用所述拟合后的主瓣杂波中心位置的估计值构建补偿矩阵；

利用所述补偿矩阵进行杂波补偿。

在本发明的一个实施例中，从所述杂波数据中分离出方位维杂波矩阵、俯仰维杂波矩阵和多普勒维杂波矩阵，包括：

利用不同维度滑窗将所述杂波数据分离为所述方位维杂波矩阵、所述俯仰维杂波矩阵和所述多普勒维杂波矩阵。

在本发明的一个实施例中，利用不同维度滑窗将所述杂波数据分离为所述方位维杂波矩阵、所述俯仰维杂波矩阵和所述多普勒维杂波矩阵，包括：

利用方位维滑窗，从所述杂波数据中分离出所述方位维杂波矩阵；

利用俯仰维滑窗，从所述杂波数据中分离出所述俯仰维杂波矩阵；

利用多普勒维滑窗，从所述杂波数据中分离出所述多普勒维杂波矩阵。

在本发明的一个实施例中，所述主瓣杂波中心位置的估计值包括：方位向空间频率、俯仰向空间频率和多普勒频率。

在本发明的一个实施例中，对第li距离门的所述方位维杂波矩阵、所述俯仰维杂波矩阵和所述多普勒维杂波矩阵进行估计得到第li距离门的主瓣杂波中心位置的估计值，包括：

对第li距离门的所述方位维杂波矩阵进行估计得到所述方位向空间频率；

对第li距离门的所述俯仰维杂波矩阵进行估计得到所述俯仰向空间频率；

对第li距离门的所述多普勒维杂波矩阵进行估计得到所述多普勒频率。

在本发明的一个实施例中，对所述主瓣杂波中心位置的估计值进行拟合估计得到拟合后的主瓣杂波中心位置的估计值，包括：

对所述方位向空间频率进行拟合估计得到拟合后的方位向空间频率；

对所述俯仰向空间频率进行拟合估计得到拟合后的俯仰向空间频率；

对所述多普勒频率进行拟合估计得到拟合后的多普勒频率。

在本发明的一个实施例中，利用所述拟合后的主瓣杂波中心位置的估计值构建补偿矩阵，包括：

利用所述拟合后的方位向空间频率构建方位空间频率补偿矩阵；

利用所述拟合后的俯仰向空间频率构建俯仰空间频率补偿矩阵；

利用所述拟合后的多普勒频率构建多普勒频率补偿矩阵；

利用所述方位空间频率补偿矩阵、所述俯仰空间频率补偿矩阵和所述多普勒频率补偿矩阵构建杂波补偿矩阵。

在本发明的一个实施例中，利用最小二乘法将所述主瓣杂波中心位置的估计值进行拟合估计得到拟合后的主瓣杂波中心位置的估计值。

本发明的有益效果：

本发明针对在方位空间频率-俯仰空间频率-多普勒频率的三维域中应用自适应角度多普勒补偿方法而出现运算速度慢的问题，提供了一种快速自适应角度多普勒补偿方法，通过将获取到的杂波数据分离为方位维杂波矩阵、俯仰维杂波矩阵和多普勒维杂波矩阵，并对方位维杂波矩阵、俯仰维杂波矩阵和多普勒维杂波矩阵三个维度的杂波矩阵信息进行估计得到主瓣杂波中心位置的估计值，并利用此主瓣杂波中心位置的估计值进行拟合和补偿处理，大大减少了补偿方法的运算量，提高了运算速度。

以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种快速自适应角度多普勒补偿方法流程图；

图2是本发明实施例提供的另一种快速自适应角度多普勒补偿方法流程图；

图3是本发明实施例提供的仿真1的输出信杂躁比图；

图4是本发明实施例提供的仿真1的主瓣杂波区的输出信杂躁比图；

图5是本发明实施例提供的仿真2的输出信杂躁比图；

图6是本发明实施例提供的仿真2的主瓣杂波区的输出信杂躁比图；

图7是本发明实施例提供的仿真3的输出信杂躁比图；

图8是本发明实施例提供的仿真3的主瓣杂波区的输出信杂躁比图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例一

请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种快速自适应角度多普勒补偿方法流程图。一种快速自适应角度多普勒补偿方法，包括：

步骤1、通过空中运动平台载雷达获取杂波数据，杂波数据有l个距离门。

具体地，获得的杂波数据为x，维度大小为mnk×l，其中，m为俯仰向阵元数，n为水平向阵元数，k为一个相干处理间隔(cpi，coherentprocessinterval)内的脉冲数，l为杂波数据的距离门数。

步骤2、从杂波数据中分离出方位维杂波矩阵、俯仰维杂波矩阵和多普勒维杂波矩阵。

将第li(1≤li≤l)距离门的杂波数据分离为方位维杂波矩阵、俯仰维杂波矩阵和多普勒维杂波矩阵。

设第li距离门的回波数据为x，维度大小为mnk×l，则该li号距离门的回波数据矩阵的表达式为：

xkn＝[xkn1xkn2…xknm…xknm]^t；

其中，x表示li号距离门的回波数据矩阵；xk表示第k个脉冲时接收到的回波数据矩阵，1≤k≤k；xkn表示第n行阵元在第k个脉冲时接收到的回波数据矩阵，1≤n≤n；xknm表示第n行第m列阵元在第k个脉冲时接收到的回波数据矩阵，1≤m≤m；t为转置符号，m为俯仰向阵元数，n为水平向阵元数，k为一个相干处理间隔内的脉冲数。

进一步地，利用不同维度滑窗将杂波数据分离为方位维杂波矩阵、俯仰维杂波矩阵和多普勒维杂波矩阵：包括：

a、利用方位维滑窗，从杂波数据中分离出方位维杂波矩阵。

方位维杂波矩阵的表达式为：

u＝[u11u12…u1k…u1ku21u22…u2k…umk…umk]；

umk＝[xk1mxk2m…xknm…xknm]^t；

其中，u表示方位维杂波矩阵，umk表示第k个脉冲时第m列阵元接收的方位维回波数据矩阵，xknm表示第n行第m列阵元在第k个脉冲时接收到的回波数据矩阵，1≤k≤k，1≤n≤n，1≤m≤m，t为转置符号，m为俯仰向阵元数，n为水平向阵元数，k为一个相干处理间隔内的脉冲数。

b、利用俯仰维滑窗，从杂波数据中分离出俯仰维杂波矩阵。

俯仰维杂波矩阵的表达式为：

v＝[v11v12…v1k…v1kv21v22…v2k…vnk…vnk]；

vnk＝xkn＝[xkn1xkn2…xknm…xknm]^t；

其中，v表示俯仰维杂波矩阵，vnk表示第k个脉冲时第n列阵元接收的俯仰维回波数据矩阵，xknm表示第n行第m列阵元在第k个脉冲时接收到的回波数据矩阵，1≤k≤k，1≤n≤n，1≤m≤m，t为转置符号，m为俯仰向阵元数，n为水平向阵元数，k为一个相干处理间隔内的脉冲数。

c、利用多普勒维滑窗，从杂波数据中分离出多普勒维杂波矩阵。

多普勒维杂波矩阵的表达式为：

t＝[t11t12…t1m…t1mt21t22…t2m…tnm…tnm]；

tnm＝[x1nmx2nm…xknm…xknm]^t；

其中，t表示多普勒维杂波矩阵，tnm表示第n行第m列阵元接收到的多普勒维回波数据矩阵，xknm表示第n行第m列阵元在第k个脉冲时接收到的回波数据矩阵，1≤k≤k，1≤n≤n，1≤m≤m，t为转置符号，m为俯仰向阵元数，n为水平向阵元数，k为一个相干处理间隔内的脉冲数。

说明：分别利用方位维滑窗、俯仰维滑窗和多普勒维滑窗将杂波数据分离为方位维杂波矩阵、俯仰维杂波矩阵和多普勒维杂波矩阵的过程无先后顺序。

步骤3、对第li距离门的方位维杂波矩阵、俯仰维杂波矩阵和多普勒维杂波矩阵进行估计得到第li距离门的主瓣杂波中心位置的估计值，1≤li≤l。

具体地，主瓣杂波中心位置的估计值的参数包括：方位向空间频率、俯仰向空间频率和多普勒频率。

进一步地，利用方位维杂波矩阵、俯仰维杂波矩阵和多普勒维杂波矩阵估计主瓣杂波中心位置的估计值，包括：

a、对第li距离门的方位维杂波矩阵进行估计得到方位向空间频率。

首先，利用方位维杂波矩阵u得到方位维的杂波协方差矩阵ru，方位维的杂波协方差矩阵ru的表达式为：

ru＝uu^h/mk；

其中，ru表示方位维的杂波协方差矩阵，u表示方位维的接收数据，h为共轭转置符号，m为俯仰向阵元数，k为一个相干处理间隔内的脉冲数。

然后，进行谱峰搜索得到谱峰位置fsu，将谱峰位置fsu作为该距离门的方位向空间频率，方位向空间频率的表达式为：

其中，fsu＝argmax(p)，fsu(nui)表示谱峰搜索时第i个方位维的位置，ssu(nui)表示谱峰搜索时第i个方位维空间导向矢量。

b、对第li距离门的俯仰维杂波矩阵进行估计得到俯仰向空间频率。

首先，利用俯仰维杂波矩阵v得到俯仰维的杂波协方差矩阵rv，俯仰维的杂波协方差矩阵rv的表达式为：

rv＝vv^h/nk；

其中，rv表示俯仰维的杂波协方差矩阵，v表示俯仰维的接收数据，h为共轭转置符号，n为水平向阵元数，k为一个相干处理间隔内的脉冲数。

然后，进行谱峰搜索得到谱峰位置fsv，将谱峰位置fsv作为该距离门的俯仰向空间频率，俯仰向空间频率的表达式为：

其中，fsv＝argmax(p)，fsv(nvi)表示谱峰搜索时第i个俯仰维的位置，ssv(nvi)表示谱峰搜索时第i个俯仰维空间导向矢量。

c、对第li距离门的多普勒维杂波矩阵进行估计得到多普勒频率。

首先，利用多普勒维杂波矩阵t得到多普勒维的杂波协方差矩阵rt，多普勒维的杂波协方差矩阵rt的表达式为：

rt＝tt^h/nm；

其中，rt表示多普勒维的杂波协方差矩阵，t表示多普勒维的接收数据，h为共轭转置符号，n为水平向阵元数，m为俯仰向阵元数。

然后，进行谱峰搜索得到谱峰位置fd，将谱峰位置fd作为该距离门的多普勒频率，多普勒频率的表达式为：

其中，fd＝argmax(p)，fd(nti)表示谱峰搜索时第i个多普勒维的位置，st(nti)表示谱峰搜索时第i个多普勒维时域导向矢量。

说明：分别利用方位维杂波矩阵、俯仰维杂波矩阵和多普勒维杂波矩阵估计主瓣杂波中心位置的估计值的方位向空间频率、俯仰向空间频率和多普勒频率的过程无先后顺序。

步骤4、当li＝l时，对主瓣杂波中心位置的估计值进行拟合估计得到拟合后的主瓣杂波中心位置的估计值。

参见图2，图2是本发明实施例提供的另一种快速自适应角度多普勒补偿方法流程图。用来判断li＝l是否成立，若li＜l，则li＝li+1，进行步骤3；若li＝l，进行步骤5。

步骤5、当li＝l时，对主瓣杂波中心位置的估计值进行拟合估计得到拟合后的主瓣杂波中心位置的估计值。

具体地，利用最小二乘法将主瓣杂波中心位置的估计值进行拟合估计得到拟合后的主瓣杂波中心位置的估计值。

对于l个点(xi，yi)，假设拟合后的曲线是p阶的，那么拟合后的曲线可设为f，拟合后的曲线f表达式为：

f＝apx^p+ap-1x^p-1+…+a0；

其中，0≤i0≤p表示第i0阶系数，p为预设的一个整数，0≤i0≤p表示变量的次方。

取拟合曲线与各个点之间的误差之和的最小值，最小值的表达式为：

其中，min表示取最小值，||||表示绝对值，为第i个数据的p次方，ap为方程里第p阶的系数，yi为第i个数据的估计值。

进而得到y＝xa；

其中，y＝[y1y2…yl]^t；a＝[apap-1…a0]^t。

进一步得到系数向量a的表达式为：

a＝(x^hx)^-1x^hy；

其中，a为系数向量，x为输入的数据矩阵，h为共轭转置符号，x^h表示数据矩阵的共轭转置，y为数据的估计矩阵。

进一步地，步骤5包括：

利用最小二乘法对方位向空间频率进行拟合估计得到拟合后的方位向空间频率。

利用最小二乘法对俯仰向空间频率进行拟合估计得到拟合后的俯仰向空间频率。

利用最小二乘法对多普勒频率进行拟合估计得到拟合后的多普勒频率。

步骤6、利用拟合后的主瓣杂波中心位置的估计值构建补偿矩阵。

进一步地，步骤6包括：

利用拟合后的方位向空间频率构建方位空间频率补偿矩阵。

利用拟合后的俯仰向空间频率构建俯仰空间频率补偿矩阵。

利用拟合后的多普勒频率构建多普勒频率补偿矩阵。

利用方位空间频率补偿矩阵、俯仰空间频率补偿矩阵和多普勒频率补偿矩阵构建杂波补偿矩阵。

进一步地，假设补偿矩阵为te，补偿矩阵的维度为nmk×nmk。

步骤7、利用补偿矩阵进行杂波补偿。

补偿后的杂波数据y的表达式为：

其中，y为补偿后的杂波数据，te为补偿矩阵，x为未补偿时的杂波数据，h为共轭转置符号。

实施例二

本发明的效果可以通过以下计算机仿真进行验证。

仿真条件：

本发明仿真实验的环境为：matlab，2017b，intel(r)xeon(r)cpu2.20ghz，windows7专业版。

仿真结果和分析：

仿真1，请参见图3和图4，图3是本发明实施例提供的仿真1的输出信杂躁比图，图4是本发明实施例提供的仿真1的主瓣杂波区的输出信杂躁比图。横坐标为多普勒通道，纵坐标为输出信杂噪比，smi为直接协方差矩阵求逆。

本发明的快速自适应角度多普勒补偿方法在估计各距离门的主瓣杂波中心位置的估计值时使用了拟合处理，从而能够更准确地估计出相关参数。同时，对现有技术的自适应角度多普勒补偿方法(aadc)进行拟合处理，可发现本发明比拟合后的aadc对主瓣杂波中心位置估计的精确度更高。且本发明的快速自适应角度多普勒补偿方法比aadc的计算量少很多。

本发明的快速自适应角度多普勒补偿方法的输出信杂噪比曲线在主瓣杂波区要明显优于现有技术的自适应角度多普勒补偿方法。

仿真2，请参见图5和图6，图5是本发明实施例提供的仿真2的输出信杂躁比图，图6是本发明实施例提供的仿真2的主瓣杂波区的输出信杂躁比图。横坐标为多普勒通道，纵坐标为输出信杂噪比，smi为直接协方差矩阵求逆。

图5是在5％的幅相误差情况下，本发明的快速自适应角度多普勒补偿方法和其它方法的改善因子对比曲线；图6是图5在主瓣杂波区的局部放大图。从图5和图6可知，5％的幅相误差情况下，本发明在主瓣杂波区的输出信杂噪比曲线比拟合处理后的aadc的更接近理论值，同样说明本发明的杂波补偿性能比现有技术的自适应角度多普勒补偿性能更好。

仿真3，请参见图7和图8，图7是本发明实施例提供的仿真3的输出信杂躁比图，图8是本发明实施例提供的仿真3的主瓣杂波区的输出信杂躁比图。横坐标为多普勒通道，纵坐标为输出信杂噪比，smi为直接协方差矩阵求逆。

从图7和图8可知，在5％的幅相误差情况下，本发明的快速自适应角度多普勒补偿方法在主瓣杂波区的输出信杂躁比曲线比拟合后的aadc更接近理论值，即本发明的方法估计的杂波补偿更精确，由此说明本发明的快速自适应角度多普勒补偿方法的杂波补偿的准确度比aadc的准确度更高。

通过仿真1、仿真2和仿真3的仿真结果能够说明，本发明的快速自适应角度多普勒补偿方法在无幅相误差和有幅相误差的情况下的杂波补偿性能均比拟合后的aadc的杂波补偿性能好。本发明对方位维、俯仰维和多普勒维的参数采用的是单独估计，算法需要的计算量大大减少。

假设空间方位维的自由度为m，空间俯仰维的自由度为n，时域自由度为k，则本发明的总计算量o0的量级的表达式为：

o0＝o(m)+o(n)+o(k)；

其中，o0为本发明的总计算量的量级，o(m)为空间方位维杂波补偿的计算量的量级，o(n)为空间俯仰维杂波补偿的计算量的量级，o(k)为多普勒维杂波补偿的计算量的量级。

而aadc采用的是联合估计，则aadc的计算量oaadc的表达式为：

oaadc＝o(mnk)；

其中，oaadc为aadc的总计算量的量级，o(mnk)为空间方位维、空间俯仰维和多普勒维的杂波补偿总计算量的量级。

由本发明的总计算量的量级和aadc的计算量的量级容易得出本发明能够大大降低计算量，且aadc方法在应用中需要使用立体滑窗，如果立体滑窗大小选择的不合适也会影响aadc方法的杂波补偿性能。

综上所述，本发明能够在保证杂波补偿估计的精度的前提下，极大的降低计算量，提高运算速度，因此，本发明能够适用于实时性要求较高的系统。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。