一种基于DBF的杂波环境快速感知方法

一种基于dbf的杂波环境快速感知方法
技术领域
1.本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种基于dbf的杂波环境快速感知方法。


背景技术：

2.架设在移动平台上的机载雷达会接收来自于不同方向的杂波，这些杂波具有不同的多普勒频率，因此机载雷达接收的回波中的杂波具有空时二维的分布特性。
3.为了抑制回波中的杂波分量，需要对回波进行空时二维的联合滤波，即需要进行空时自适应处理(space time adaptive processing，stap)。空时自适应处理需要通过一定数量的训练样本来估计待检测距离单元的杂噪协方差矩阵，进而生成权向量进行空时联合滤波。其中，训练样本是能近似替代待检测距离单元中杂波情况的回波数据，实际中通常取待检测单元前后n个单元的回波数据作为训练样本。
4.在实际应用中，由于环境的非均匀性，缺乏独立同分布的训练样本使得空时自适应处理算法性能严重下降。对此，有一些学者提出了利用机载雷达感知环境的先验知识来改善stap算法的杂波抑制性能，即提出了知识辅助空时自适应处理(ka-stap)技术，其通过将先验杂波协方差矩阵与实时观测估计出的杂波协方差矩阵按照一定的方式进行组合，得到最终的杂噪协方差矩阵。在先验协方差矩阵构造准确的情况下，ka-stap能够极大地改善雷达在非均匀环境中的杂波抑制性能，因此准确的先验知识是ka-stap技术的关键。
5.在ka-stap的基础上，还有一些学者将稀疏恢复技术引入到空时自适应处理中，由此产生了一类基于稀疏恢复的stap方法(sr-stap)；此类方法通过建立杂波散射系数或杂波空时功率谱与回波数据的稀疏模型，利用稀疏恢复技术获得杂波散射系数的高精度估计，继而利用估计结果来构造先验杂波协方差矩阵。由此，基于该先验杂波协方差矩阵进行空时自适应处理，可以有效改善机载雷达在非均匀环境中的杂波抑制性能，使雷达探测性能提升。
6.但是，由于稀疏恢复技术的计算复杂度较高，导致利用稀疏恢复技术估计杂波散射系数的操作需要耗费大量的时间，很难满足机载雷达在线实时处理的实际需求。


技术实现要素：

7.为了解决现有技术中所存在的上述问题，本发明提供了一种基于接收dbf(数字波束合成)的杂波环境快速感知方法。
8.本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
9.一种基于dbf的杂波环境快速感知方法，包括：
10.在雷达发射了各阵元间相互正交的、用于感知杂波环境的正交信号之后，获取所述正交信号的阵列回波；
11.对所述阵列回波进行波束扫描及脉冲压缩，得到k个波束通道的输出信号；k＞1；
12.对每个波束通道的输出信号均进行离散化采样，得到落在该波束通道内的、分散于p个距离环的杂波块的第一回波数据；p＞1；
13.根据所述第一回波数据，利用不考虑杂波块的旁瓣信号对第一回波数据的贡献时的散射系数估计公式，对分布在各距离环内的各个杂波块的散射系数进行估计，得到杂波环境感知结果。
14.优选地，所述散射系数估计公式为：
[0015][0016]
其中，y
dbf,k
(t
p
)表示落在第k∈[1,k]个波束通道内的、属于第p∈[1,p]个距离环的杂波块的第一回波数据，y
dbf,k
(t
p
)对应的采样时刻为t
p
；α
p,k
是与第k个波束通道、第p个距离环对应的常数项，且n为阵元个数，p
t
为阵元发射功率，r
p
为第p个距离环到雷达的距离；是针对分布在第p个距离环内的第k个杂波块所估计得到的散射系数。
[0017]
优选地，对所述阵列回波进行波束扫描的方式包括：
[0018]
在0
°
到180
°
范围内以一定角度为间隔进行波束扫描。
[0019]
优选地，所述角度为1
°
～10
°
。
[0020]
优选地，所述方法还包括：将所述杂波环境感知结果存入雷达的环境动态数据库。
[0021]
优选地，定期执行所述基于dbf的杂波环境快速感知方法，并在每次执行完毕后将得到的杂波环境感知结果更新至所述环境动态数据库。
[0022]
本发明还提供了一种空时自适应处理方法，包括：
[0023]
获取先验杂波协方差矩阵以及第二回波数据；所述第二回波数据是雷达所发射探测信号的回波数据；
[0024]
根据所述第二回波数据以及所述先验杂波协方差矩阵，利用色加载cl方法求取实时杂波协方差矩阵；
[0025]
根据所述实时杂波协方差矩阵计算空时滤波器的权矢量；
[0026]
利用所述权矢量对雷达接收的空时快拍数据进行加权求和，得到空时自适应处理结果；
[0027]
其中，所述先验杂波协方差矩阵是基于当前最新的杂波环境感知数据构建的，所述杂波环境感知数据是利用上述任一项所述的基于dbf的杂波环境快速感知方法得到的杂波环境感知结果。
[0028]
优选地，所述先验杂波协方差矩阵的构建过程，包括：
[0029]
获取当前最新的杂波环境感知数据；
[0030]
根据所述杂波环境感知数据中的各个杂波块相对于雷达的位置关系，更新各个杂波块的实时位置信息；
[0031]
根据所述各个杂波块的实时位置信息以及所述杂波环境感知数据中的各个杂波块的散射系数，构建所述先验杂波协方差矩阵。
[0032]
优选地，所述探测信号，包括：调制信号或线性调频信号。
[0033]
本发明提供的基于dbf的杂波环境快速感知方法中，通过对正交信号的阵列回波进行波束扫描，在单个波束通道内，在稀疏场景下，根据落在单个波束通道内的、分散于p个距离环的杂波块的第一回波数据，利用预设的散射系数估计公式对分布在各距离环内的各
个杂波块的散射系数进行估计；该散射系数估计公式中不考虑杂波块的旁瓣信号对第一回波数据的影响，这是因为发明人发现当主瓣区杂波块散射系数较大时，主瓣杂波信号强度远大于旁瓣区杂波信号强度，故而可近似认为单个波束通道内只接收到主瓣杂波；这样，本发明提供的杂波环境快速感知方法，无需像现有的sr-stap类方法一样建立杂波散射系数与待检测单元回波数据的稀疏模型来获得杂波散射系数的高精度估计，只需将第一回波数据代入公式中进行计算即可得到杂波环境感知结果，具有较少的计算量，执行效率高，能够满足机载雷达在线实时处理的实际需求，更利于工程实现。
[0034]
以下将结合附图及对本发明做进一步详细说明。
附图说明
[0035]
图1是本发明实施例提供的一种基于dbf的杂波环境快速感知方法的流程图；
[0036]
图2是图1所示方法中进行波束扫描的流程示意图；
[0037]
图3是图2所示方法中的单个波束通道的信号处理流程图；
[0038]
图4是本发明实施例中第k个波束通道的波束指向第k个杂波块的几何中心的示意图；
[0039]
图5是本发明实施例中杂波块位置更新示意图；
[0040]
图6是将本发明实施例提供的基于dbf的杂波环境快速感知方法结合在本发明实施例提供的空时自适应处理方法中的流程图；
[0041]
图7是本发明实施进行仿真实验时所使用的实际杂波场景下的真实散射系数；
[0042]
图8是在图7所示场景下，利用本发明实施例提供的方法估计的散射系数；
[0043]
图9是在图7所示场景下，在第500个距离单元的真实杂波功率谱示意图；
[0044]
图10是在图7所示场景下，基于本发明实施提供的基于dbf的杂波环境快速感知方法估计出的第500个距离单元的杂波功率谱
[0045]
图11是在图7所示场景下，基于本发明实施提供的基于dbf的杂波环境快速感知方法估计出的在第500个距离单元的空时滤波器响应示意图；
[0046]
图12至图14是基于本发明实施实现的stap方法与两种现有stap方法在不同平台移动距离下杂波抑制仿真性能比较示意图。
具体实施方式
[0047]
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。
[0048]
为了满足机载雷达在线实时处理的实际需求，本发明实施例提供了一种基于dbf的杂波环境快速感知方法，其中，dbf表示数字波束合成，如图1所示，该方法包括以下步骤：
[0049]
s10：在雷达发射了各阵元间相互正交的、用于感知杂波环境的正交信号之后，获取该正交信号的阵列回波。
[0050]
具体的，雷达的天线阵为一维线阵，天线轴向与平台飞行方向平行。在感知阶段，雷达通过各发射阵元会发射相互正交的信号，并通过各接收阵元接收回波，以此来对杂波环境进行观测。其中，若将分散排布的杂波视作杂波块，并将杂波块视为点目标模型环境回波，则第i个距离环的第j个杂波块接收到的发射信号可表示为：
[0051][0052]
其中，表示各发射阵元发射的相互正交的信号，简称正交信号，i∈[1,n]，n为阵元数量；ri为第i个距离环相对于雷达的距离，τi＝2ri/c为对应的时延；e为自然底数，j为虚部符号；f0为雷达的工作频率，c为光速；a
t
(θ)＝[1,e
j2πsinθd/λ
,...,e
j2π(n-1)sinθd/λ
]
t
为阵列导向矢量；θ
ij
为第i个距离环中第j个杂波块的相对于天线法向的夹角，d＝λ/2表示阵元间距，λ表示雷达工作波长。
[0053]
相应的，阵列回波可以表示为：
[0054][0055]
其中，i表示观测场景内距离环的数目，j表示单个距离环内的杂波块的数目，不同距离环内j的数值可能不同；β
ij
表示第i个距离环中第j个杂波块的散射系数，其余参数的含义请参见上文。
[0056]
s20：对阵列回波进行波束扫描及脉冲压缩，得到k个波束通道的输出信号；k＞1。
[0057]
具体的，获得阵列回波后，对阵列回波进行如图2所示的波束扫描，优选在0
°
到180
°
范围内以一定角度δθ为间隔进行波束扫描，δθ优选为1
°
～10
°
。图2中，第k个扫描通道的波束指向θk；单个波束通道的信号处理流程如图3所示，其中h(t)表示对接收信号作脉冲压缩，h(t)＝ah(θk)p
*
(-t)，其中上标h表示求共轭，上标*表示求复数共轭转置。
[0058]
由此，第k个波束通道的输出信号形式如下：
[0059][0060]
其中，ah(θk)
·
a(θ
ij
)为在θ
ij
方向的接收增益，ah(θk)
·
r(t-τi)
·
a(θ
ij
)为第k个波束通道在θ
ij
方位的发射增益，ri(t)表示时延为τi＝2ri/c处发射信号的相关矩阵，其形式如下：
[0061][0062]
由此，上述第k个波束通道的输出信号的表达式可以简化为：
[0063][0064]
其中，gk(θ
ij
)＝ah(θk)
·
a(θ
ij
)
·ah
(θk)
·
r(t-τi)
·
a(θ
ij
)，表示第k个波束通道在θ
ij
方位的收发联合增益。
[0065]
s30：对每个波束通道的输出信号均进行离散化采样，得到落在该波束通道内的、分散于p个距离环的杂波块的第一回波数据；p＞1。
[0066]
具体的，设雷达接收机的采样间隔为δt，则y
dbf,k
(t)离散化后的表达式为：
[0067][0068]
其中，t
p
为第p个距离单元的采样时刻，r
p
为第p个距离环到雷达的距离，其余参数的含义请参见上文。
[0069]
参见图4所示，阵列波束的3db宽度为δθ
0.5
，第k个波束通道的波束指向为第k个杂波块的几何中心。当杂波块的角宽度dc＝δθ
0.5
时，对波束通道的输出信号离散化采样后可以将其写为如下形式：
[0070][0071]
其中，β
p,k
表示第p个距离环中的第k个杂波块的散射系数，
[0072]
s40：根据第一回波数据，利用不考虑杂波块的旁瓣信号对第一回波数据的贡献时的散射系数估计公式，对分布在各距离环内的各个杂波块的散射系数进行估计，得到杂波环境感知结果。
[0073]
具体的，在上述y
dbf,k
(t
p
)的离散化表达式中，第一项是主瓣内杂波块的回波信号，第二项是旁瓣内杂波块的回波信号。在稀疏场景下，当主瓣内杂波块散射系数较大时，主瓣区杂波信号强度远大于旁瓣区杂波信号强度，因此，上式中第二项可以忽略不计，即：
[0074][0075]
由此，便可以使用下式来估计第p个距离环中第k个杂波块的散射系数：
[0076][0077]
这里，y
dbf,k
(t
p
)表示落在第k∈[1,k]个波束通道内的、属于第p∈[1,p]个距离环的杂波块的第一回波数据，y
dbf,k
(t
p
)对应的采样时刻为t
p
；α
p,k
是与第k个波束通道、第p个距离环对应的常数项，且n为阵元个数，p
t
为阵元发射功率，r
p
为第p个距离环到雷达的距离；是针对分布在第p个距离环内的第k个杂波块所估计得到的散射系数，即是β
p,k
的估计值，其表达式即是本发明实施例中所使用的散射系数估计公式。
[0078]
由此，在观测场景范围内以δθ为间隔进行波束扫描即可获得整个场景的杂波散射系数估计结果：
[0079]
可以理解的是，得到杂波散射系数估计结果后，便可以基于该结果设计空时滤波器继续进行空时自适应处理的后续其他操作了，具体实现过程可参见后续的实施例。
[0080]
另外，需要说明的是，当主瓣内杂波块散射系数不大时，仍然可以利用上面的散射系数估计公式来估计杂波散射系数。这是因为采用上式估计出的杂波散射系数相对于真实
杂波散射系数是偏大的。从滤波器的设计上来讲，杂波块散射系数估计得偏大，滤波器零限就会更深，即滤波器被设计得性能过剩，这对于最终的stap结果并无影响。
[0081]
本发明实施例提供的基于dbf的杂波环境快速感知方法中，通过对正交信号的阵列回波进行波束扫描，在单个波束通道内，在稀疏场景下，根据落在单个波束通道内的、分散于p个距离环的杂波块的第一回波数据，利用预设的散射系数估计公式对分布在各距离环内的各个杂波块的散射系数进行估计；该散射系数估计公式是在不考虑杂波块的旁瓣信号对第一回波数据的影响的前提下定义的，这是因为发明人发现当主瓣区杂波块散射系数较大时，主瓣杂波信号强度远大于旁瓣区杂波信号强度，故而可近似认为单个波束通道内只接收到主瓣杂波；这样，本发明实施例提供的杂波环境快速感知方法，无需像现有的sr-stap类方法一样建立杂波散射系数与待检测单元回波数据的稀疏模型来获得杂波散射系数或的高精度估计，只需将第一回波数据代入公式中进行计算即可得到杂波环境感知结果，具有较低的计算量，执行效率高，能够满足机载雷达在线实时处理的实际需求，更利于工程实现。
[0082]
在一个实施例中，本发明实施例提供的基于dbf的杂波环境快速感知方法，还可以包括：将杂波环境感知结果存入雷达的，以便后续调用。该环境动态数据库设置在雷达中。
[0083]
在实际工作的雷达中，可以定期执行上述的基于dbf的杂波环境快速感知方法，并在每次执行完毕后将得到的杂波环境感知结果更新至环境动态数据库，以便雷达随时调用。
[0084]
基于本发明实施例提供的基于dbf的杂波环境快速感知方法，本发明实施例还提供了一种空时自适应处理方法，包括以下步骤：
[0085]
(1)获取先验杂波协方差矩阵以及第二回波数据；第二回波数据是雷达所发射探测信号的回波数据；该探测信号，包括：调制信号或线性调频信号。
[0086]
在实际应用中，雷达完成杂波环境感知后，会切换至探测模式(即相控阵模式)，改为发射探测信号。
[0087]
(2)根据第二回波数据以及先验杂波协方差矩阵，利用色加载(cl)方法求取实时杂波协方差矩阵。
[0088]
其中，色加载(cl)方法在先验协方差矩阵准确时具有极高的收敛速度，因此在工程实际中被广泛使用。
[0089]
(3)根据实时杂波协方差矩阵计算空时滤波器的权矢量。
[0090]
(4)利用权矢量对雷达接收的空时快拍数据进行加权求和，得到空时自适应处理结果。
[0091]
其中，步骤(1)中获取的先验杂波协方差矩阵是基于当前最新的杂波环境感知数据构建的，该杂波环境感知数据是利用上述的基于dbf的杂波环境快速感知方法得到的杂波环境感知结果。也就是说，该先验杂波协方差矩阵是基于雷达的环境动态数据库中存储的最新的一组杂波环境感知结果构建出来的。
[0092]
具体而言，该先验杂波协方差矩阵的构建过程，包括：
[0093]
(1-1)获取当前最新的杂波环境感知数据；
[0094]
(1-2)根据杂波环境感知数据中的各个杂波块相对于雷达的位置关系，更新各个杂波块的实时位置信息；
[0095]
可以理解的是，雷达所搭载的运动平台的运动，会使得杂波块相对于雷达的位置不断变化，因此在构建先验杂波协方差矩阵之前，首先更新杂波块的实时位置信息。参见图5所示，波束扫描阶段雷达位于c处，杂波块相对于雷达的距离及到达角为r与θ，经过一段时间δt后雷达进入探测模式，此时雷达位于处，此时该杂波块相对于雷达的距离和到达角分别为和利用余弦定理及正弦定理分别可得：
[0096][0097][0098]
其中，δx根据平台的运动速度v0计算得到，更新前的r可根据杂波块所属的距离环得到，更新前的θ可根据杂波块的编号k得到。
[0099]
(1-3)根据各个杂波块的实时位置信息以及杂波环境感知数据中的各个杂波块的散射系数，构建先验杂波协方差矩阵。
[0100]
具体的，在杂波强度、杂波距离、天线发射功率以及空时导向矢量等参数已知的条件下，杂波协方差矩阵可由下式计算得到：
[0101][0102]
其中，和分别为杂波块的时间导向矢量和空间导向矢量，分别表示为：
[0103][0104][0105]
其中，tr为雷达脉冲重复间隔，m2为探测阶段雷达相干处理间隔内的脉冲数，其余参数的含义可参见上文。
[0106]
表达式中，z
p
表示与第p个距离单元对应的物理位置区域，表示距离为到达角为的杂波块在此区域内，x
ij
表示杂波块的回波幅度，形式如下：
[0107][0108]
其中，e
t
是天线方向图，是估计的杂波散射系数，表示阵元平均发射功率；用于表示脉冲压缩，其中u(t
p
)表示雷达发射的正交信号，表示雷达接收的该正交信号的阵列回波，对u(t
p
)进行反转并取共轭后，与做卷积，即实现脉冲压缩，是的二次方。
[0109]
完成杂波协方差矩阵的构造后，根据它构造杂噪协方差矩阵，作为先验杂波协方差矩阵，构造方式表示为：
[0110][0111]
其中，表示噪声功率的估计值，可在仅含噪声不含杂波的区域选取参考距离单元求平均得到，i是单位矩阵。
[0112]
得到先验杂波协方差矩阵后，便可以如步骤(2)所示的继续利用色加载(cl)方法求取实时杂波协方差矩阵。色加载后的协方差矩阵表示为：
[0113][0114]
其中，为由当前探测的第二回波数据估计的样本协方差矩阵，估计方法采用极大似然估计法。为先验杂波协方差矩阵，κ为色加载因子，代表了先验杂波协方差矩阵在色加载协方差矩阵中的权重。
[0115]
求得后，如步骤(3)中所说的利用设计空时滤波器的权矢量w：
[0116][0117]
其中，v表示期望的空时导向矢量。
[0118]
得到权矢量w后，如步骤(4)中所说的利用该权矢量w对雷达接收的空时快拍数据进行加权求和，即得到空时自适应处理结果。
[0119]
在一个实施例中，将本发明实施例提供的基于dbf的杂波环境快速感知方法结合在本发明实施例提供的空时自适应处理方法中，得到的处理流程如图6所示。其中每个环节的具体实现方式在上述两个方法实施例中均已进行了详细说明，此处不再进行赘述。
[0120]
下面通过仿真实验对本发明实施例的有益效果作进一步验证说明。
[0121]
(一)仿真条件：
[0122]
运行系统为intel(r)core(tm)i5-12500h cpu@2.50ghz，64位windows11操作系统，仿真软件采用matlab(r2020b)。
[0123]
实验场景设置如下：非均匀杂波场景下的真实杂波散射如图6所示，将图像的每一个像素点视为一个杂波块，像素值作为该杂波块的散射系数，相邻杂波块之间的角度间隔为1
°
。系统参数设置如表1所示，平台参数设置如表2所示：
[0124]
表1系统参数
[0125][0126][0127]
表2平台参数
[0128]
参数平台高度平台速度数值5km140m/s
[0129]
(二)仿真内容与结果分析：
[0130]
感知阶段雷达在-60度到60度范围内进行波束扫描，相邻波束的角度间隔为1
°
，回波杂噪比为30db，在此场景下利用本发明实施例提供的方法估计的散射系数如如图8中所示。对比图7和图8可见，本发明实施例通过波束扫描的方式可以有效的估计出场景中的强杂波块，这些强杂波块为影响目标检测的主要因素。
[0131]
图9是上述杂波环境在第500个距离单元的真实杂波功率谱示意图，图10是基于本发明实施提供的基于dbf的杂波环境快速感知方法估计出的第500个距离单元的杂波功率谱。对比图9和图10可以看出，本发明实施例提供的基于dbf的杂波环境快速感知方法可以较为准确的较为准确的估计出杂波功率谱。
[0132]
图11是基于本发明实施提供的基于dbf的杂波环境快速感知方法估计出的在第500个距离单元的空时滤波器响应示意图；从图11可以看出，基于本发明实施例所提供方法进行空时自适应处理可以在杂波处形成零限凹口(亮度较高区域)，从而较为有效的抑制杂波。
[0133]
图12～图14是基于本发明实施实现的stap方法与两种现有stap方法在不同平台移动距离下杂波抑制仿真性能比较示意图。其中，“最优处理器”代表本发明实施例，“bs-ka-3dt处理器”代表现有的一种基于稀疏恢复的stap方法，“smi-3dt处理器”代表传统smi采样协方差矩阵估计方法。
[0134]
从图12～图14中可以看出，在非均匀环境下，基于本发明实施例所提供方法进行空时自适应处理相对于传统smi采样协方差矩阵估计方法明显改善了机载雷达的杂波抑制性能。
[0135]
并且，还对比了现有的基于稀疏恢复的stap方法与本发明实施例所提供方法的运行时间，来验证本文方法在计算量上的优势，对比结果如表3所示。其中，基于稀疏恢复的stap方法的部分仿真参数如表4所示，其余参数与表1相同。
[0136]
表3运行时间对比
[0137]
方法稀疏恢复stap波束扫描stap运行时间/s4.64480.1013
[0138]
表4稀疏恢复stap部分仿真参数
[0139][0140]
从表3中可以看到，本发明实施例提供的stap方法在感知阶段的运行时间仅约为现有稀疏恢复stap方法的2.18％，极大地提高了运行效率，能够较好的满足机载雷达对实时性的要求。
[0141]
综上，仿真实验结果验证了本发明的正确性，有效性和可靠性，即本发明实施例在准确感知杂波环境的同时实现了杂波散射系数快速估计，能够满足机载雷达在线实时处理
的实际需求。
[0142]
需要说明的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0143]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例进行接合和组合。
[0144]
尽管在此结合各实施例对本技术进行了描述，然而，在实施所要求保护的本技术过程中，本领域技术人员通过查看所述附图、公开内容、以及所附权利要求书，可理解并实现所述公开实施例的其他变化。
[0145]
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。

技术特征：
1.一种基于dbf的杂波环境快速感知方法，其特征在于，包括：在雷达发射了各阵元间相互正交的、用于感知杂波环境的正交信号之后，获取所述正交信号的阵列回波；对所述阵列回波进行波束扫描及脉冲压缩，得到k个波束通道的输出信号；k＞1；对每个波束通道的输出信号均进行离散化采样，得到落在该波束通道内的、分散于p个距离环的杂波块的第一回波数据；p＞1；根据所述第一回波数据，利用不考虑杂波块的旁瓣信号对第一回波数据的贡献时的散射系数估计公式，对分布在各距离环内的各个杂波块的散射系数进行估计，得到杂波环境感知结果。2.根据权利要求1所述的基于dbf的杂波环境快速感知方法，其特征在于，所述散射系数估计公式为：其中，y
dbf,k
(t
p
)表示落在第k∈[1,k]个波束通道内的、属于第p∈[1,p]个距离环的杂波块的第一回波数据，y
dbf,k
(t
p
)对应的采样时刻为t
p
；α
p,k
是与第k个波束通道、第p个距离环对应的常数项，且n为阵元个数，p
t
为阵元发射功率，r
p
为第p个距离环到雷达的距离；是针对分布在第p个距离环内的第k个杂波块所估计得到的散射系数。3.根据权利要求1所述的基于dbf的杂波环境快速感知方法，其特征在于，对所述阵列回波进行波束扫描的方式包括：在0
°
到180
°
范围内以一定角度为间隔进行波束扫描。4.根据权利要求3所述的基于dbf的杂波环境快速感知方法，其特征在于，所述角度为1
°
～10
°
。5.根据权利要求1所述的基于dbf的杂波环境快速感知方法，其特征在于，还包括：将所述杂波环境感知结果存入雷达的环境动态数据库。6.根据权利要求5所述的基于dbf的杂波环境快速感知方法，其特征在于，定期执行所述基于dbf的杂波环境快速感知方法，并在每次执行完毕后将得到的杂波环境感知结果更新至所述环境动态数据库。7.一种空时自适应处理方法，其特征在于，包括：获取先验杂波协方差矩阵以及第二回波数据；所述第二回波数据是雷达所发射探测信号的回波数据；根据所述第二回波数据以及所述先验杂波协方差矩阵，利用色加载cl方法求取实时杂波协方差矩阵；根据所述实时杂波协方差矩阵计算空时滤波器的权矢量；利用所述权矢量对雷达接收的空时快拍数据进行加权求和，得到空时自适应处理结果；其中，所述先验杂波协方差矩阵是基于当前最新的杂波环境感知数据构建的，所述杂波环境感知数据是利用权利要求1～4任一项所述的基于dbf的杂波环境快速感知方法得到
的杂波环境感知结果。8.根据权利要求7所述的空时自适应处理方法，其特征在于，所述先验杂波协方差矩阵的构建过程，包括：获取当前最新的杂波环境感知数据；根据所述杂波环境感知数据中的各个杂波块相对于雷达的位置关系，更新各个杂波块的实时位置信息；根据所述各个杂波块的实时位置信息以及所述杂波环境感知数据中的各个杂波块的散射系数，构建所述先验杂波协方差矩阵。9.根据权利要求7所述的空时自适应处理方法，其特征在于，所述探测信号，包括：调制信号或线性调频信号。

技术总结
本发明公开了一种基于DBF的杂波环境快速感知方法，包括：在雷达发射了用于感知杂波环境的正交信号之后，获取正交信号的阵列回波；对阵列回波进行波束扫描及脉冲压缩，得到K个波束通道的输出信号；对每个波束通道的输出信号均进行离散化采样，得到落在该波束通道内的、分散于P个距离环的杂波块的第一回波数据；根据第一回波数据，利用不考虑杂波块的旁瓣信号对第一回波数据的贡献时的散射系数估计公式，对分布在各距离环内的各个杂波块的散射系数进行估计，得到杂波环境感知结果。本发明的运行效率高，可以提高雷达空时自适应处理效率，能够满足机载雷达在线实时处理的实际需求。求。求。


技术研发人员：纠博 郭宗兴 刘宏伟 郑诗雨
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：2022.07.15
技术公布日：2022/11/1