本發(fā)明涉及雷達(dá)信號處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及基于子空間補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)波束形成算法。

背景技術(shù)：

波束形成是陣列信號與智能天線系統(tǒng)中的重要技術(shù)，可以用于雷達(dá)、電子或通信干擾偵查和移動通信領(lǐng)域。自適應(yīng)波束形成，即空域濾波，是一種實時的波束形成技術(shù)，在估計出來波方向后，根據(jù)環(huán)境的變化自適應(yīng)調(diào)整陣列復(fù)激勵等參數(shù)，完成最佳波束形成，即在doa估計的基礎(chǔ)上，依賴采樣快拍的變化，形成讓有用信號順利通過，而最大限度的抑制干擾和噪聲的方向圖。理想情況下，采用自適應(yīng)空域濾波形成的波束能夠?qū)⒃鲆孑^大的主瓣對準(zhǔn)目標(biāo)信號的來波方向，同時在干擾入射方向自適應(yīng)形成較深的零陷。但是，由于雷達(dá)系統(tǒng)存在通道幅頻響應(yīng)不一致性、角度估計誤差等多種非理想因素，同時，自適應(yīng)算法實際應(yīng)用中存在采樣數(shù)據(jù)含有目標(biāo)信號、采樣樣本數(shù)目有限等諸多問題，導(dǎo)致目標(biāo)信號導(dǎo)向矢量失配和協(xié)方差矩陣估計存在誤差，使得自適應(yīng)波束質(zhì)量下降，嚴(yán)重影響雷達(dá)系統(tǒng)抗干擾性能。

子空間投影算法將期望信號的導(dǎo)向矢量向信號空間投影，來消除因為噪聲特征不穩(wěn)定引起的擾動來提高算法的穩(wěn)健性能。此類算法可以看做是一種降秩或者波束域波束形成算法，該算法有效的降低了對快拍數(shù)的依賴并且降低了計算復(fù)雜度，但是它需要信號源的數(shù)目作為先驗信息，在低信噪比時，因為不能正確估計信源數(shù)或者期望信號沒有包含在估計的信號子空間中，該算法將會失效。同時因為信源數(shù)比較多時，子空間的維數(shù)較高，對干擾和噪聲抑制效果不明顯，該算法也會失效。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的至少一種缺陷，本發(fā)明提供了一種基于子空間補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)波束形成算法，包括如下步驟：

步驟一，獲取雷達(dá)采樣數(shù)據(jù)，即雷達(dá)回波數(shù)據(jù)，并通過如下公式(1)估計該采樣數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣

其中[·]^h表示矩陣共軛轉(zhuǎn)置運算，x為雷達(dá)系統(tǒng)天線線陣陣元的k次采樣數(shù)據(jù)的矩陣，且m為雷達(dá)系統(tǒng)天線線陣的陣元數(shù)量；

步驟二，通過如下公式(2)對協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解：

其中λs為目標(biāo)與干擾信號特征值，且λs＝{υ1,υ2,…,υp+1}，υ為協(xié)方差矩陣的特征值，es為目標(biāo)與干擾信號子空間，且es＝{e1,e2,…,ep+1}，λn為噪聲的特征值，且λn＝{υp+2,υp+3,…,υm}，en為噪聲子空間，且en＝{ep+2,ep+3,…,em}，p為干擾信號的數(shù)量，e是與υ對應(yīng)的特征向量；

步驟三，得到目標(biāo)導(dǎo)向矢量在估計的信號子空間es中的投影u，如公式(3)所示：

目標(biāo)導(dǎo)向矢量且am(θ0)＝exp{-j2π(m-1)dsinθ0/λ}，其中m＝1,2,3…m，θ0為雷達(dá)系統(tǒng)天線的主波束方向，d為雷達(dá)系統(tǒng)天線線陣的陣元間距，λ為工作波長；

步驟四，通過如下公式(4)判斷估計的信號子空間es是否包含目標(biāo)的導(dǎo)向矢量

其中γ為根據(jù)雷達(dá)系統(tǒng)需求設(shè)定的常數(shù)，若公式(4)為真，則說明目標(biāo)導(dǎo)向矢量不在估計的信號子空間es中，執(zhí)行步驟五，若公式(4)為假，則說明估計的信號子空間es為所求的信號子空間，執(zhí)行步驟六；

步驟五，首先通過如下公式(5)得到與特征向量e之間的相關(guān)系數(shù)y(i)，

并將其按照從大到小的順序進(jìn)行排序，考慮到為了得到穩(wěn)定主瓣，組成信號子空間的特征向量數(shù)目越大越好，但是從抑制干擾和噪聲的角度考慮，數(shù)目越少越好，為了在獲得穩(wěn)定主瓣的同時最大限度的抑制干擾和噪聲，利用下式在這兩者之間取得平衡，通過如下公式(6)得到所求的信號子空間的數(shù)量l，

(y(1)+…+y(l))/m＞ξ，0＜ξ＜1(6)；

其中ξ為根據(jù)雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)設(shè)定的常數(shù)，通過公式(6)進(jìn)而得到的補(bǔ)償后的信號子空間且

步驟六，根據(jù)信號子空間和目標(biāo)導(dǎo)向矢量求取最優(yōu)權(quán)矢量ω，如公式(7)所示：

其中為通過子空間校正后的期望信號導(dǎo)向矢量，且信號子空間p的取值如下：

優(yōu)選的，步驟四中常數(shù)γ的取值范圍為0.6＜γ＜1。

優(yōu)選的，步驟五中常數(shù)ξ的值為0.8。

本發(fā)明提供的基于子空間補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)波束形成算法，具有如下有益效果：

1、相比于傳統(tǒng)子空間投影的波束形成算法，本發(fā)明利用期望信號導(dǎo)向矢量與特征向量的相關(guān)性對估計的信號子空間進(jìn)行補(bǔ)償，有效改善了子空間投影波束形成算法在低信噪比情況下的性能，提高了空域自適應(yīng)抗干擾算法的穩(wěn)健性，提升了雷達(dá)系統(tǒng)探測目標(biāo)尤其是弱目標(biāo)的能力；

2、本發(fā)明適用于機(jī)載雷達(dá)系統(tǒng)抗干擾應(yīng)用，可推廣到平面陣，有利于降低旁瓣，獲得穩(wěn)定的主瓣，在干擾處形成較深的零陷，提高雷達(dá)干擾環(huán)境下的目標(biāo)探測性能。

附圖說明

圖1是本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)在不同信噪比下的信干噪比輸出對比曲線圖；

圖2是本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)在-10db信噪比下的天線方向圖；

圖3是本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)在10db信噪比下的天線方向圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明實施的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行更加詳細(xì)的描述。

需要說明的是：下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。在附圖中，自始至終相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明涉及雷達(dá)信號處理中空域自適應(yīng)抗干擾技術(shù)，提出了一種基于子空間補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)空域抗干擾算法，適用于雷達(dá)系統(tǒng)抗干擾技術(shù)研究與應(yīng)用，有效改善了子空間投影波束形成算法在低信噪比情況下的性能，提高了空域自適應(yīng)抗干擾算法的穩(wěn)健性，提升了雷達(dá)系統(tǒng)探測目標(biāo)尤其是弱目標(biāo)的能力。

該方法首先對雷達(dá)采樣數(shù)據(jù)協(xié)方差進(jìn)行特征分解，取較大特征值對應(yīng)的特征向量為信號子空間，并利用真實的期望信號導(dǎo)向矢量與特征向量相關(guān)性，補(bǔ)償估計的信號子空間；

然后將期望信號導(dǎo)向矢量向估計的信號子空間投影，根據(jù)絕對值的大小判斷估計的信號子空間中是否存在期望信號的導(dǎo)向矢量，如果投影值較大則說明估計的信號子空間中包含期望信號的導(dǎo)向矢量，估計的信號子空間就是所求的信號子空間，不需要進(jìn)行補(bǔ)償，如果投影值較小，則說明估計的信號子空間中不包含期望信號的導(dǎo)向矢量，需要對估計的信號子空間進(jìn)行補(bǔ)償；

再利用期望信號導(dǎo)向矢量與采樣協(xié)方差矩陣的特征向量之間的相關(guān)性補(bǔ)償估計的信號子空間，取其中幾個相關(guān)系數(shù)較大對應(yīng)的特征向量重新組成信號子空間，得到所求的信號子空間；

最后利用補(bǔ)償?shù)男盘栕涌臻g求取最優(yōu)權(quán)矢量，同時獲得自適應(yīng)天線方向圖，

具體實施例：

假設(shè)一維線陣由10個各向同性陣元構(gòu)成，其中假定期望信號來波角度為0°，寬度為6°，兩個干擾角度分別為-20°和50°，干噪比為30db，雷達(dá)的快拍數(shù)為60。

目標(biāo)導(dǎo)向矢量且

am(θ0)＝exp{-j2π(m-1)dsinθ0/λ}，其中m＝1,2,3…m，θ0為雷達(dá)系統(tǒng)天線的主波束方向，雷達(dá)系統(tǒng)天線線陣的陣元間距d＝0.5λ，λ為工作波長；

利用雷達(dá)采樣數(shù)據(jù)估計協(xié)方差矩陣

其中[·]^h表示矩陣共軛轉(zhuǎn)置運算；

協(xié)方差估計矩陣特征分解：

其中λs＝{λ1,λ2,λ3}對應(yīng)著較大的特征值，表示目標(biāo)與干擾信號特征值，λn＝{λ4,λ5,…,λ10}對應(yīng)著較小的特征值，表示噪聲的特征值，es＝{e1,e2,e3}表示目標(biāo)與干擾信號噪聲子空間，en＝{e4,e5,…,e10}表示噪聲子空間；

目標(biāo)導(dǎo)向矢量向估計的信號子空間投影：

目標(biāo)信號導(dǎo)向矢量向估計的信號子空間的投影矩陣可以表示為

判斷估計的信號子空間是否包含期望信號的導(dǎo)向矢量：

其中0＜γ＜1為根據(jù)雷達(dá)系統(tǒng)人為設(shè)定的常數(shù)，本專利中γ＝0.8，如果上式為真，則說明期望信號的導(dǎo)向矢量不在估計的信號子空間中，需要對其補(bǔ)償，如果上式為假，則說明估計的信號子空間就是所求的信號子空間，無需補(bǔ)償；

利用期望信號導(dǎo)向矢量與特征向量的相關(guān)性補(bǔ)償信號子空間：

如果估計的信號子空間中不包含期望信號的導(dǎo)向矢量，需要進(jìn)行補(bǔ)償。首先得到期望信號導(dǎo)向矢量與特征向量之間的相關(guān)系數(shù)然后按照從大到小的順序重新排序。為了在獲得穩(wěn)定主瓣的同時最大限度的抑制干擾和噪聲，利用下式在這兩者之間取得平衡，(y(1)+…+y(l))/m＞ξ，0＜ξ＜1，根據(jù)雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)設(shè)定的常數(shù)ξ＝0.8，進(jìn)而得到補(bǔ)償?shù)男盘栕涌臻g，p＝[e1,…,el]；

根據(jù)信號子空間和期望信號導(dǎo)向矢量求取最優(yōu)權(quán)矢量：

其中為通過子空間校正后的期望信號導(dǎo)向矢量。

通過最優(yōu)權(quán)矢量計算自適應(yīng)天線的輸出信干噪比sinr：

其中rs為期望信號的協(xié)方差矩陣，ri+n為干擾加噪聲協(xié)方差矩陣；

通過最優(yōu)權(quán)矢量計算自適應(yīng)天線方向圖：

輸出信干噪比sinr和自適應(yīng)天線方向圖均為抗干擾性能評價指標(biāo)。

如圖1所示，snr為信噪比，snir為信號與干擾加噪聲比，lsmi表示對角加載矩陣求逆算法，加載量為6；esb表示特征空間投影波束形成算法。存在誤差時，真實導(dǎo)向矢量表示為：a＝a(θ0)+[σ1,…,σm]^h，這里σi,i＝1,…,m表示服從獨立同分布分布的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為0.1的高斯分布。從圖1中可以本發(fā)明提出的算法輸出sinr最接近最優(yōu)算法的性能。在輸入snr為20db時，本專利比對角加載算法的輸出sinr提高15.87db，這是因為對角加載隨著輸入snr的提高，由于加載量不足，不能一直導(dǎo)向矢量誤差帶來的損失，所以性能下降；在輸入snr為-20db時，本專利算法比esb算法的輸出sinr提高14.97db，這是因為在低信噪比時，esb估計的信號子空間不包含期望目標(biāo)信號的導(dǎo)向矢量，不能在期望信號來波方向形成主瓣，形成了信號相消現(xiàn)象，降低了輸出sinr。

如圖2所示，在輸入snr為-10db時，lsmi用于最低的旁瓣電平，但是本專利算法在干擾處形成了最深的零陷，有效抑制了干擾，相比esb算法旁瓣電平降低，有效抑制了旁瓣噪聲。

如圖3所示，在輸入snr為10db時，由于加載量不足，導(dǎo)致lsmi算法的旁瓣電平升高，輸出sinr下降，esb算法由于在高信噪比時，能夠準(zhǔn)備估計信號子空間，所以擁有和本專利算法同樣優(yōu)越的性能。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以所述權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。