基于改进IAA波束形成的低空目标测向方法

技术领域

本发明属于雷达信号处理技术领域，尤其涉及一种基于改进迭代自适应(Iterative Adaptive Approach,IAA)波束形成的低空目标测向方法。

背景技术

低空目标一般具有地形和地物遮蔽，且可以超低空飞行，一来可能处于雷达盲区，二来目标信号淹没在强烈地海杂波、多径干扰之中，在时域、空域、频域等都难以分离。此外，随着人工智能技术的应用，以导弹、无人机为主要形式的低空目标不仅能够自主改变轨迹躲避有源雷达的探测定位，而且还能对其进行智能识别、欺骗干扰和攻击摧毁，现有的雷达探测手段面临着全新的挑战。

近年来，基于雷达外辐射源的无源探测系统具有隐蔽探测、抗电磁干扰以及反隐身等优点，同时比广播、电视等商业辐射源有更远的探测距离和更高的分辨率，得到了雷达学术和工业界的广泛研究。然而，针对低空这一特定环境，利用雷达辐射源进行目标测向在信号处理上尚存在以下问题：一方面，低空环境复杂多变，强杂波、多径效应导致无源接收时存在大量的不相关和相干信号，而大多文献仅从多径或杂波其中一个方面进行信号建模和测向算法研究，缺乏考虑不相关和相干信号间的相互干扰问题；另一方面，基于雷达外辐射源的无源探测属于非合作工作体制，受限于外辐射源特性，在信号处理中极易出现低信噪比、小样本数等不利条件，此时现有的空间平滑类阵列测向方法难以解决不相关信号和相干信号的分离、抑制以及波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计问题，特别是低空环境中，该类算法将产生较大误差，甚至完全失效。

发明内容

为解决低空环境中低信噪比、小样本数及空域不相关和相干信号同方向入射等带来的阵列测向问题，本发明基于迭代自适应(Iterative Adaptive Approach,IAA)技术(Yardibi T,Li J,Stoica P,Xue M,Baggeroer A B.Source localization and sensing:A nonparametric iterative adaptive approach based on weighted least squares[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems.2009,37(10):1317～1322.)，提出一种基于改进IAA波束形成的低空目标测向方法。首先利用空间差分技术去除不相关信号在阵列协方差矩阵中的贡献，随后对空间差分矩阵进行优化构造新的差分矩阵，利用IAA算法对剩余相干信号进行分离和DOA估计，最后提出基于IAA空间谱的协方差矩阵重建波束形成方法对空域相邻的相干干扰进行抑制，从而得到目标信号DOA估计。

本发明采用的技术方案为：一种基于改进IAA波束形成的低空目标测向方法，该方法包括以下步骤：

S1：构建低空环境下混合信号模型。

无源探测系统主要由参考天线，接收天线和接收机组成，系统工作时利用参考天线截获外辐射源信号，利用接收天线截获目标反射的信号来实现目标的检测、跟踪和定位等功能。

为了便于分析，假设远场窄带信号以角度θ入射到阵元间隔为d的均匀线性阵列天线上，阵元数为M。令第一个阵元为参考阵元，则导向矢量可表示为

其中，λ表示信号波长，[·]

不失一般性，假设有K个远场窄带混合信号，包括K

假设K

x(t)＝A

其中s

S2：空间差分处理不相关信号。

根据S1中的混合信号模型，混合信号的阵列协方差矩阵可计算为

式中E[·]表示求数学期望，

由式(3)可知，混合信号的阵列协方差矩阵由不相关信号、相干信号以及噪声的协方差矩阵三部分组成，此时令

由于R

Ξ＝JΞ

其中，J表示反对角线上的元素为1，其余元素为0的置换矩阵。

因此，可以通过构造一个差分矩阵R

将式(4)代入式(6)，可得到

很明显，上式中差分矩阵R

S3:重构差分矩阵。

对差分矩阵R

式中

针对上述问题，下面对差分矩阵R

此时，新的阵列协方差矩阵的秩得到了恢复(张裕峰.多径传播条件下的波达方向估计算法研究[D].合肥:中国科学技术大学,2010)。

S4:分离相干信号和DOA估计。

本发明利用迭代自适应算法(Iterative Adaptive Approach，IAA)(Du L,Yardibi T,Stoica P.Review of user parameter-free robust adaptive beamformingalgorithms[J].Digital Signal Processing,2009,19(4):567-582)直接处理R

S4.1阵列接收信号的稀疏信号模型表示

在空间进行采样得到稀疏角度集合

式中x(n)表示x(t)的离散信号矢量，p

S4.2计算稀疏角度的加权系数

基于上述稀疏信号模型，可计算第b个稀疏角度的噪声矩阵

由最小二乘准则给出上式的代价函数L

式中(·)

利用矩阵求逆定理，式(13)可进一步表示为

此时，根据式(14)即可求解出第b个稀疏角度的加权系数w

S4.3构建空间谱

基于加权系数w

因此，将式(15)和式(8)代入式(16)，构建出所有稀疏角度的空间谱，进而得到IAA算法得到的空间谱，通过谱峰搜索即可实现相干信号的DOA估计。

S5：抑制相干干扰信号。

由于相干信号中包含目标信号和相干干扰信号，将IAA算法得到的空间谱应用到基于干扰噪声协方差矩阵(Interference-plus-noise covariance matrix,INCM)重建的波束形成器当中，以进一步抑制相干干扰信号。由于IAA算法得到的空间谱具有高分辨率的特性，因此可以利用其对目标信号的入射方向进行修正。在INCM重建过程中，目标信号所在的角度范围是已知的，我们只需要寻找IAA算法得到的空间谱在这一角度范围内的最大值就可以得到修正后的目标信号入射方向。

基于此，由于IAA算法得到的空间谱中的大部分元素为零，其中的非零元素代表对应方向存在信号；将IAA算法得到的空间谱中目标信号角度集对应的元素全部置零后，利用功率稀疏分布重建INCM，表达式为

式中的

此时，修正后的波束形成权系数

那么，修正后的第b个稀疏角度的空间谱可表示为

因此，将式(18)和式(17)代入式(19)，得到相干干扰信号抑制后的空间谱，实现对空域相邻的相干干扰信号抑制。

本发明基于以下原理：首先利用空间差分技术处理不相关信号干扰，消除其在阵列协方差矩阵中的贡献，然而此时得到的差分协方差矩阵存在交叉项问题，直接处理将产生较大的测向误差。对此，本发明通过对差分矩阵进行优化以构造新的差分矩阵，然后利用IAA算法对剩余相干信号进行分离和DOA估计。然后，结合IAA算法得到的相干信号空间谱，构建干扰噪声协方差矩阵来对空域相邻的相干干扰信号进行抑制。

本发明具有以下技术效果：

在低空环境下，针对强杂波和多径效应引起的不相关和相干信号之间的干扰问题，本发明提出了一种改进IAA波束形成的低空目标测向方法，实现目标信号DOA高精度估计。考虑到通过空间差分方法得到的差分矩阵存在交叉项问题，直接处理将产生较大的测向误差，本发明通过对差分矩阵进行优化以构造出新的差分矩阵，从而提高测向精度。同时，本发明结合IAA算法得到的相干信号空间谱，构建干扰噪声协方差矩阵来对空域相邻的相干干扰信号进行抑制。本发明不仅能够有效提高低空目标探测的环境适应性，而且对于促进低空目标无源测向向实用化、精细化方向发展提供技术支撑。

附图说明

图1是基于雷达辐射源的低空目标无源测向示意图；

图2是本发明提出方法的处理流程；

图3是不相关信号的空间谱；

图4是相干信号的空间谱；

图5是相干干扰信号抑制后的空间谱。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行进一步说明：

图1给出基于雷达外辐射源的无源探测系统工作场景。可以看出，低空目标无源探测场景中，杂波、多径等干扰与目标信号混叠一起，同时被天线的主瓣和旁瓣截获，在接收机中产生了大量的不相关信号和相干信号。

图2为本发明提出算法的总处理流程。

本发明所述一种基于改进IAA波束形成的低空目标无源测向方法，该方法包括以下步骤：

S1：构建低空环境下混合信号模型；

S2：空间差分处理不相关信号；

S3:重构差分矩阵；

S4:分离相干信号和DOA估计；

S5：抑制相干干扰信号。

下面进行仿真实验对本发明提出算法进行性能分析。假设接收天线是10阵元等间隔均匀线阵，阵元间距为波长的一半。低空环境下，假设不相关信号的入射角度分别以-30°，4°，25°入射，相干信号的入射角度为-5°，4°，这表明不相关信号和相干信号在4°这个方向是同方向入射。图3和图4分别给出不相关信号和相干信号对应的空间谱，图5给出了本发明得到的相干干扰信号抑制后的空间谱，可以看出本发明能够处理相干干扰，经过谱峰搜索得到的角度为4°。