专利名称：基于relax的空中多机动目标检测与参数估计方法
技术领域：
本发明属于雷达信号处理技术领域，特别是涉及ー种基于RELAX的空中多机动目标检测与參数估计方法。
背景技术：
以高空运动平台为载体的机载预警雷达处于下视的工作状态，面临着比地基雷达更复杂的地(海)杂波问题，使得对目标的检测和參数估计变得十分困难。空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing, STAP)是ー种有效的机载雷达地杂波抑制手段,传统的STAP方法都是假设在相干处理时间(Coherent Processing Interval, CPI)内目标回波多普勒频率恒定(即目标做匀速运动)，但是当目标进行变速、转弯等机动飞行时，其在ー个CPI内目标回波多普勒频率会随时间发生变化，即发生多普勒走动，使得传统的STAP方法相參积累性能大大下降，从而导致目标检测能力下降。当机动目标做勻加速运动时，目标回波信号为线性调频(Linear FrequencyModulation, LFM)信号。分数阶 Fourier 变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是ー种检测和估计LFM信号最有效的方法。但是，在地基雷达和合成孔径雷达(SyntheticAperture Radar, SAR)上利用FRFT来估计机动目标參数时都需要较多的脉冲点数,否则估计精度难以满足要求。由于这个原因，上述方法难以直接应用到机载预警雷达中，因为当雷达脉冲重复频率一定时，较多的脉冲点数就意味着CPI加长，这会引起杂波和目标的距离走动，给后续处理带来更大困难。基于重构时间采样的空中机动目标检测方法将STAP和FRFT结合起来，能够在脉冲点数有限的情况下提高目标參数的估计精度。但是，上述方法直接推广到多目标情况时，待检测单元内的弱目标信号会受到强目标信号的影响，结果导致该方法只能检测到强目标信号，而不能对其它弱目标信号进行很好地检测。因此，有必要对多个空中机动目标信号的检测和參数估计做进一歩研究。

发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的在于提供ー种能够检测空中多个机动目标的基于RELAX的空中多机动目标检测与參数估计方法。为了达到上述目的，本发明提供的基于RELAX的空中多机动目标检测与參数估计方法包括按顺序进行的下列步骤I)对机载预警雷达接收到的总回波数据进行杂波抑制；2)估计强目标信号參数；3)估计弱目标信号參数；4)进ー步修正强目标信号參数；重复上述步骤3)至步骤4)，直到两次迭代过程的估计结果之差低于某ー预定的阈值。所述的对机载预警雷达接收到的总回波数据进行杂波抑制的方法是利用子空间投影技术进行，即将待检测单元数据投影到杂波子空间的正交子空间中，得到投影后的无杂波数据。所述的估计强目标信号參数的方法是利用重构时间采样的方法估计出目标的初始速度和加速度，然后利用估计得到的參数对杂波抑制后的多阵元数据进行相位补偿，再进行分数阶Fourier变换，估计出强目标信号的幅度。所述的估计弱目标信号參数的方法是利用步骤2)中估计得到的參数结果重构强目标信号，将其从杂波抑制后的数据中减去，再利用步骤2)中的方法对弱目标信号的參数进行估计，以减小估计过程中强目标信号对弱目标信号的影响。所述的进一歩修正强目标信号參数的方法是利用步骤3)中估计得到的參数结果重构弱目标信号，将其从杂波抑制后的数据中减 去后重新估计强目标信号的參数，以减小步骤2)中弱目标信号对强目标信号估计结果的影响。本发明提供的基于RELAX的空中多机动目标检测与參数估计方法是利用RELAX算法的思想，根据各目标信号的強度，首先估计出强目标信号的參数，井根据參数估计的结果，从杂波抑制后的数据中消去强目标信号，其次对弱目标信号进行检测与估计，再根据弱目标信号參数的估计结果，从杂波抑制后的数据中消去弱目标信号，再次对强目标信号的參数进行重估，依次重复，直到收敛。该方法能够有效地抑制检测与估计过程中强目标信号对弱目标信号的影响，进而得到目标的參数估计结果，尤其是在脉冲点数有限的情况下，依然能够获得很好的參数估计結果。


图I为本发明提供的基于RELAX的空中多机动目标检测与參数估计方法流程图。图2 (a)为N个阵元数据单个目标时拼接前时频效果图(N = 4)。图2(b)为N个阵元数据单个目标时拼接后时频效果图(N = 4)。图3 (a)为杂波抑制前总回波的功率谱。图3(b)为杂波抑制后常规方法的功率谱。图3(c)为对强目标信号I补偿加速度后的功率谱。图3 (d)为对弱目标信号2补偿加速度后的功率谱。图4(a)为对强目标信号I加速度补偿前后功率谱(方位角90° )。图4(b)为对弱目标信号2加速度补偿前后功率谱(方位角90° )。图5(a)为强目标信号I的初始速度均方根误差与CRB界的比较结果图。图5(b)为强目标信号I的加速度均方根误差与CRB界的比较结果图。图6(a)为弱目标信号2的初始速度均方根误差与CRB界的比较结果图。图6(b)为弱目标信号2的加速度均方根误差与CRB界的比较结果图。
具体实施例方式下面结合附图和具体实施例对本发明提供的基于RELAX的空中多机动目标检测与參数估计方法进行详细说明。图I为本发明提供的基于RELAX的空中多机动目标检测与參数估计方法流程图。其中的全部操作都是在以计算机为核心的机载计算机系统中完成的，操作的主体均为机载计算机系统。如图I所示，本发明提供的基于RELAX的空中多机动目标检测与參数估计方法包括按顺序进行的下列步骤I)对机载预警雷达接收到的总回波数据进行杂波抑制本阶段利用子空间投影技术对机载预警雷达接收到的总回波数据进行杂波抑制；在此步骤中，所述的利用子空间投影技术对总回波数据进行杂波抑制的具体方法如下将待检测单元数据投影到杂波子空间的正交子空间中，得到投影后的无杂波数据。杂波加噪声协方差矩阵为R = E {(xc+xn) (xc+xn)H} = Rc+Rn(I)式中，R。表示杂波协方差矩阵，Rn是噪声项协方差矩阵。对R进行特征值分解，可以得到
权利要求
1.一种基于RELAX的空中多机动目标检测与參数估计方法，其特征在于所述的基于RELAX的空中多机动目标检测与參数估计方法包括按顺序进行的下列步骤 1)对机载预警雷达接收到的总回波数据进行杂波抑制； 2)估计强目标信号參数； 3)估计弱目标信号參数； 4)进ー步修正强目标信号參数； 重复上述步骤3)至步骤4)，直到两次迭代过程的估计结果之差低于某ー预定的阈值。
2.根据权利要求I所述的基于RELAX的空中多机动目标检测与參数估计方法，其特征在干所述的对机载预警雷达接收到的总回波数据进行杂波抑制的方法是利用子空间投影技术进行，即将待检测单元数据投影到杂波子空间的正交子空间中，得到投影后的无杂波数据。
3.根据权利要求I所述的基于RELAX的空中多机动目标检测与參数估计方法，其特征在于所述的估计强目标信号參数的方法是利用重构时间采样的方法估计出目标的初始速度和加速度，然后利用估计得到的參数对杂波抑制后的多阵元数据进行相位补偿，再进行分数阶Fourier变换，估计出强目标信号的幅度。
4.根据权利要求I所述的基于RELAX的空中多机动目标检测与參数估计方法，其特征在于所述的估计弱目标信号參数的方法是利用步骤2)中估计得到的參数结果重构强目标信号，将其从杂波抑制后的数据中减去，再利用步骤2)中的方法对弱目标信号的參数进行估计，以减小估计过程中强目标信号对弱目标信号的影响。
5.根据权利要求I所述的基于RELAX的空中多机动目标检测与參数估计方法，其特征在于所述的进一歩修正强目标信号參数的方法是利用步骤3)中估计得到的參数结果重构弱目标信号，将其从杂波抑制后的数据中减去后重新估计强目标信号的參数，以减小步骤2)中弱目标信号对强目标信号估计结果的影响。
全文摘要
一种基于RELAX的空中多机动目标检测与参数估计方法。该方法包括1)对机载预警雷达接收到的总回波数据进行杂波抑制；2)估计强目标信号的参数；3)估计弱目标信号的参数；4)进一步修正强目标信号参数等步骤。本发明提供的基于RELAX的空中多机动目标检测与参数估计方法是将重构时间采样技术与RELAX算法相结合，有效地抑制了检测过程中强目标信号分量对弱目标信号分量的影响，因此在待测单元内存在多个目标时，能够获得很好的参数估计结果，并且在脉冲点数有限的情况下，本发明得到的参数估计精度依然很高。
文档编号G01S13/88GK102621536SQ201210083858
公开日2012年8月1日 申请日期2012年3月27日 优先权日2012年3月27日
发明者吴仁彪, 李海, 王小寒 申请人:中国民航大学