基于杂波数据联合拟合的阵元误差估计方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于雷达技术领域，尤其涉及一种基于杂波数据联合拟合的阵元误差估计 方法。
【背景技术】
[0002] 机载雷达在下视工作时会受到地面杂波的影响。由于载机雷达与地面的相对 运动，杂波多普勒谱会展宽，给运动目标检测带来困难。空时自适应处理（spacetime adaptiveprocessing，STAP)是一种联合空域和时域的二维滤波技术，它可以有效抑制杂 波，提尚雷达对运动目标的检测能力。
[0003] 在理想情况下，STAP可以取得较好的性能，然而在实际的工程应用中，机载雷达系 统不可避免的存在各种误差。在目前的技术水平下，时间维的精度通常较高，其误差一般可 以忽略不计；空间维则不一样，由于制造工艺的限制，各个接收阵元之间的幅相特性常常存 在不一致性。当机载雷达系统中存在阵元误差这种非理想因素时，基于STAP的运动目标参 数估计与定位性能将会受到很大的影响。
[0004] 阵元误差的校正主要可以分为有源校正和自校正两类。有源校正是利用外部精 确已知的辅助信源对阵元误差进行离线校正的方法，该方法理论上可以取得较好的校正效 果，但对辅助信源有较高的性能要求并且增加了系统的复杂度。自校正是将阵元误差校正 转化为一个参数估计问题，即利用接收的回波数据对阵元误差进行估计。对于机载雷达来 说，其接收的回波主要为杂波分量。此时可以利用杂波数据来估计阵元误差。
[0005] 基于相邻阵元干涉的方法是以一个阵元作为参考，利用参考阵元与其它阵元接收 回波间相位历程的关系来估计阵元误差。该方法运算量低，但是在杂噪比较低、驻留时间较 短的情况下性能较差。基于主瓣杂波特征矢量的方法是取主瓣杂波对应的多普勒频率的数 据计算空域协方差矩阵，然后将空域协方差矩阵特征分解取最大特征值对应的特征矢量作 为实际的导向矢量。该方法在雷达多普勒分辨率较高时可以取得较好的效果，然而机载雷 达为了实现对运动目标较高的重访率，其在单个波位发射的脉冲数目较少，此时主瓣杂波 特征矢量法性能下降。基于杂波子空间的方法是利用杂波分布构型参数与实际数据分别构 造理论杂波正交补空间与实际杂波子空间，然后利用两者的正交性估计阵元误差。该方法 在雷达相干积累时间较短的情况下，可以取得较好的效果，然而内杂波运动、通道失配等因 素会导致子空间泄漏，此时子空间正交性下降，阵元误差估计性能出现下降。
【发明内容】
[0006] 针对上述已有技术的不足，本发明的目的在于提出一种基于杂波数据联合拟合的 阵元误差估计方法，能够提高阵元误差的估计精度与稳健性，且在低样本数目、低脉冲数目 的情况下均能取得良好的参数估计精度与稳健性。
[0007] 为达到上述目的，本发明采用如下技术方案予以实现。
[0008] -种基于杂波数据联合拟合的阵元误差估计方法，包括如下步骤：
[0009] 步骤1，获取机载雷达的模型参数和所述机载雷达接收到的杂波数据表征的杂波 的分布参数，所述杂波数据用机载雷达接收到的回波数据表示；
[0010] 步骤2,根据所述机载雷达的模型参数和所述杂波数据的分布参数，计算所述机载 雷达接收所述杂波数据时的空时导向矢量；
[0011] 步骤3,计算重构杂波数据的幅度矢量；
[0012] 步骤4,根据所述重构杂波数据的幅度矢量，确定所述重构杂波数据；
[0013] 步骤5,将机载雷达接收到的杂波数据与所述重构杂波数据进行F范数拟合，估计 所述机载雷达的阵元误差。
[0014] 本发明的特点和进一步的改进为：
[0015] (1)步骤1中机载雷达的模型参数为：
[0016] 机载雷达的载机速度为V，载机速度方向沿X轴正方向，载机高度为h，机载雷达的 天线阵列为由N个阵元组成的等距线阵，阵元间距为d，天线阵列轴向沿X轴方向，机载雷达 在一个相干处理间隔内发射M个脉冲，脉冲重复频率为f；，雷达工作波长为入；
[0017] 所述机载雷达接收到的杂波数据表征的杂波的分布参数为：
[0018] 杂波相对于机载雷达的方位角为巾，杂波相对于机载雷达的俯仰角为9，杂波相 对于机载雷达的归一化多普勒频率为％ ，杂波相对于机载雷达的归一化空间 步页率为外4cos获sin_b A
[0019] (2)步骤2中所述机载雷达接收所述杂波数据时的空时导向矢量包括时域导向矢 量vt(wd)与空域导向矢量？,^):
[0022] (3)步骤3具体包括如下子步骤：
[0023] (3a)对杂波数据沿方位向采样，得到一组空时二维频率点集为
[('K) ... (u'K)」；
[0024] (3b)根据所述机载雷达接收所述杂波数据时的空时导向矢量和所述空 时二维频率点集，得到所述机载雷达接收所述杂波数据时的空时导向矩阵V为V=[fj(H'i,U',1) ? ? *vNc(iff, )]
[0025] (3c)将所述重构杂波数据表示为氣=磁，
[0026] 其中，之.4]为重构杂波数据矩阵，…，41为待估计的重构杂波矩 阵的复幅度矩阵，其中4 = [4a…，k= 1，…，K，K为样本数目；
[0027] (3d)构造关于复幅度矩阵2的优化问题：
[0028] 式中| | | |F表示F范数，X= [Xl，…，xK]为机载雷达接收到的回波数据矩阵；
[0029] (3e)求解所述关于复幅度矩阵i的优化问题，得到估计的复幅度矩阵U人而得 到所述重构杂波数据尤。
[0030] 更进一步的，子步骤（3e)具体包括如下子步骤：
[0031] (3el)将所述优化问题
，从而 将所述优化问题等效为K个独立的优化问题
k = '. .-K~
[0032] (3e2)采用截断的奇异值分解法对所述K个独立的优化问题中的每一个优化问题
qin||a-F鳥|，k= 1，…，K进行求解，从而得到每一个优化问题的解为： %
[0033] 其中，Ul为所述空时导向矩阵V的左奇异矢量，Wl为所述空时导向矩阵V的右奇 异矢量，〇 ,为所述空时导向矩阵V的奇异值，r为所述空时导向矩阵V的数值秩。
[0034] (4)步骤4具体为：根据所述每一个优化问题的解A，k= 1，…，K，组成所述估计 的复幅度矩阵J,从而得到所述重构杂波数据氣=谨》
[0035] (5)步骤5具体包括如下子步骤：
[0036] (5a)对所述重构杂波数据进行修正，得到之=3^之，
[0037] 其中，#zdiagA，f=i?ft为锥削矢量，|为阵元误差，diag()表示将矢量对角 化；
[0038] (5b)通过拟合所述机载雷达接收到的杂波数据与修正后的重构杂波数据来估计 纟，对应的目标函数为
[0039](5c)求解所述目标函数|Z-f之得到阵元误差
[0040] 本发明与现有技术相比具有以下优点：（1)本发明技术方案在低样本数目、低脉 冲数目的情况下均能取得较高的参数估计精度与稳健性；(2)本发明技术方案在低样本数 目、低脉冲数目的情况下有较高的稳健性；（3)本发明技术方案与其他方法相比运算量低， 运算速度快。
【附图说明】
[0041] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。
[0042] 图1是本发明实施例提供的阵元误差估计方法的流程示意图；
[0043] 图2是机载雷达平台几何结构示意图；
[0044] 图3是幅度误差RMSE随距离样本数目变化的曲线示意图；
[0045] 图4是相位误差RMSE随距离样本数目变化的曲线示意图；
[0046] 图5是幅度误差RMSE随脉冲数变化曲线示意图；
[0047] 图6是相位误差RMSE随脉冲数目变化曲线示意图；
[0048]