本發(fā)明涉及外輻射源雷達(dá)領(lǐng)域，尤其涉及一種時(shí)域雜波抑制方法。

背景技術(shù)：

近年來，利用第三方輻射源作為照射源的外輻射源雷達(dá)因其綠色環(huán)保、隱蔽性好、抗干擾能力強(qiáng)、具有良好的反隱身能力等諸多優(yōu)點(diǎn)逐漸成為了國(guó)內(nèi)外的研究熱點(diǎn)。外輻射源雷達(dá)自身不發(fā)射信號(hào)，需要接收直達(dá)波信號(hào)作為參考信號(hào)用于后續(xù)信號(hào)處理。因此，在雷達(dá)系統(tǒng)中需包含兩類通道：接收直達(dá)波的參考通道和接收目標(biāo)回波的監(jiān)測(cè)通道。而通常選用的照射源均工作于連續(xù)波模式，監(jiān)測(cè)通道不可避免的會(huì)接收到直達(dá)波及多徑信號(hào)(后文中統(tǒng)稱為多徑雜波)，這些多徑雜波信號(hào)遠(yuǎn)強(qiáng)于目標(biāo)回波。另一方面，大部分照射源均不是為了雷達(dá)設(shè)計(jì)的，信號(hào)的自模糊函數(shù)具有較低的峰值旁瓣比。這使得在計(jì)算參考信號(hào)和監(jiān)測(cè)信號(hào)的互模糊函數(shù)時(shí)，目標(biāo)的峰值會(huì)被多徑雜波的旁瓣湮沒，只有首先抑制多徑雜波才能使目標(biāo)凸顯出來。因此，多徑雜波抑制是外輻射源雷達(dá)信號(hào)處理的關(guān)鍵步驟之一。

現(xiàn)在已經(jīng)有多種雜波抑制算法被提出，從抑制原理上可以分為時(shí)域?yàn)V波、空域?yàn)V波和頻域?yàn)V波。時(shí)域?yàn)V波方法因其抑制能力強(qiáng)、對(duì)系統(tǒng)要求較低而在雜波抑制算法中占主導(dǎo)地位。在眾多時(shí)域?yàn)V波方法中，基于最小二乘推導(dǎo)的雜波擴(kuò)展相消算法(Extensive Cancellation Algorithm，ECA)因其抑制能力強(qiáng)、易于收斂等優(yōu)點(diǎn)，近年來被廣泛應(yīng)用。為了獲得較好的抑制效果，算法需要構(gòu)建較大的雜波空間矩陣，增加了算法計(jì)算量，同時(shí)也對(duì)硬件存儲(chǔ)空間提出了更高的要求。為了降低算法的運(yùn)算消耗，擴(kuò)展相消批處理算法(Extensive Cancellation Algorithm Batches,ECA-B)被提出。ECA-B算法將信號(hào)分段后每段分別使用ECA算法濾波，降低了雜波子空間的維度和最大運(yùn)算儲(chǔ)存空間消耗。同時(shí)通過分段處理增加了濾波器零陷寬度，降低了運(yùn)算積累時(shí)間，算法在非平穩(wěn)環(huán)境下具有更好的魯棒性。但是濾波器零陷寬度由每段數(shù)據(jù)的積累時(shí)間決定，這意味著每段數(shù)據(jù)積累時(shí)間不能過短，限制了ECA-B算法的最大分段數(shù)。同時(shí)算法還會(huì)對(duì)低多普勒目標(biāo)造成調(diào)制?；皵U(kuò)展相消算法(Extensive Cancellation Algorithm Sliding,ECA-S)通過增加額外的滑窗單元來估計(jì)濾波器系數(shù)來改善上述問題。但是為了獲得良好的抑制性能，需要新增加大量的滑窗單元，使算法整體計(jì)算量大幅提高。

隨著外輻射源雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展，外輻射源雷達(dá)的工程應(yīng)用在近幾年受到了越來越來的關(guān)注，而實(shí)時(shí)處理是其工程應(yīng)用的前提。作為外輻射源雷達(dá)信號(hào)處理中計(jì)算量最大的步驟之一，時(shí)域雜波抑制的實(shí)時(shí)化決定了整個(gè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)化工作的性能。通過上述的分析，現(xiàn)有的ECA系算法在實(shí)時(shí)化實(shí)現(xiàn)上均有各自的局限性，限制了雜波抑制算法實(shí)時(shí)化的性能。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)上述提出的問題，本發(fā)明的目的是提供一種基于系數(shù)期望的雜波擴(kuò)展相消方法。

本發(fā)明所提出的一種基于系數(shù)期望的雜波擴(kuò)展相消方法(Extensive Cancellation Algorithm Expectation,ECA-E)，其特征在于，包含以下步驟：

步驟一：將參考信號(hào)S_ref和監(jiān)測(cè)信號(hào)S_surv平均分成b段，第i段參考信號(hào)和監(jiān)測(cè)信號(hào)分別為：和其中，N為監(jiān)測(cè)信號(hào)長(zhǎng)度，R為參考信號(hào)額外所需的樣本數(shù)，且R不小于需抑制的距離元K；

步驟二：將分段后的參考信號(hào)按統(tǒng)一的規(guī)則構(gòu)造雜波矩陣，則第i段參考信號(hào)S_refi構(gòu)造的雜波矩陣表示為：C_i＝B[S_refi DS_refi D²S_refi…D^K-1S_refi]。其中，B為關(guān)聯(lián)矩陣，用于提取矩陣的最后行元素，定義為D為移位矩陣，定義為

步驟三：分段用最小二乘估計(jì)雜波矩陣系數(shù)，第i段數(shù)據(jù)雜波矩陣系數(shù)θ_i估計(jì)為

步驟四：對(duì)每段數(shù)據(jù)估計(jì)的雜波矩陣系數(shù)求期望

步驟五：返回至每段數(shù)據(jù)進(jìn)行雜波抑制后，將每段數(shù)據(jù)按順序拼接起來，獲得整段數(shù)據(jù)的雜波抑制結(jié)果。

步驟四中求參數(shù)期望時(shí)的權(quán)值可以進(jìn)一步簡(jiǎn)化：當(dāng)參考信號(hào)為平穩(wěn)信號(hào)，信號(hào)功率近似不變時(shí)，均勻分段后每段信號(hào)的能量近似相等，因此期望求取表達(dá)式可以化簡(jiǎn)為采取簡(jiǎn)化后表達(dá)式進(jìn)行雜波抑制的方法稱為ECA-ES(Simplified ECA-E)。

ECA-E和ECA-ES算法擁有優(yōu)秀的靜態(tài)雜波抑制能力，而對(duì)動(dòng)雜波抑制能力較差，在實(shí)際應(yīng)用中，可以與擴(kuò)展相消批處理算法(Extensive Cancellation Algorithm Batches,ECA-B)結(jié)合，同時(shí)抑制靜態(tài)雜波和強(qiáng)動(dòng)雜波，獲得更好的雜波抑制效果。這種二階濾波方案分別稱為ECA-E&B和ECA-ES&B，包含以下步驟：

步驟一：采用ECA-E或ECA-ES對(duì)前K個(gè)距離元的靜態(tài)雜波抑制，并保留算法分段結(jié)構(gòu)；

步驟二：應(yīng)用ECA-B算法對(duì)直達(dá)波附近的K_B個(gè)距離元進(jìn)行雜波抑制，算法分段結(jié)構(gòu)與步驟一相同；

步驟三：將每段數(shù)據(jù)按順序拼接起來，獲得整段數(shù)據(jù)的雜波抑制結(jié)果。

基于系數(shù)期望的雜波擴(kuò)展相消方法(Extensive Cancellation Algorithm Expectation,ECA-E)采用與擴(kuò)展相消批處理算法(Extensive Cancellation Algorithm Batches,ECA-B)相同的方式將雜波矩陣和監(jiān)測(cè)信號(hào)分段后，對(duì)參考信號(hào)延時(shí)處理構(gòu)造相同維度的雜波矩陣，每段信號(hào)分別采用最小二乘法估計(jì)雜波系數(shù)；對(duì)每段信號(hào)估計(jì)的雜波系數(shù)求期望獲得整段數(shù)據(jù)的雜波系數(shù)；將統(tǒng)一的雜波系數(shù)返回至每段數(shù)據(jù)進(jìn)行雜波抑制；該方法對(duì)靜態(tài)雜波有優(yōu)秀的抑制能力，在實(shí)際應(yīng)用中可以與ECA-B算法結(jié)合，同時(shí)抑制靜態(tài)雜波和強(qiáng)動(dòng)雜波，獲得更好的雜波抑制效果。

本發(fā)明的優(yōu)勢(shì)在于：算法在保證雜波抑制性能的基礎(chǔ)上，通過分段處理使算法具有更好的并行架構(gòu)，能夠大幅降低每部分的計(jì)算消耗。并行運(yùn)算時(shí)能明顯提高運(yùn)算效率，進(jìn)而提高整個(gè)外輻射源雷達(dá)系統(tǒng)實(shí)時(shí)化性能。

附圖說明

圖1是本發(fā)明提供的ECA-E和ECA-ES方法結(jié)構(gòu)框圖。

圖2是本發(fā)明提供的ECA-E&B和ECA-ES&B方法結(jié)構(gòu)框圖。

圖3是本發(fā)明提供的方法在距離維上抑制性能的對(duì)比圖。

圖4是本發(fā)明提供的方法在多普勒維上抑制性能的對(duì)比圖。

圖5是本發(fā)明本發(fā)明實(shí)施例中未經(jīng)過雜波抑制的互模糊函數(shù)圖。

圖6是本發(fā)明本發(fā)明實(shí)施例中ECA-E抑制后的互模糊函數(shù)圖。

圖7是本發(fā)明本發(fā)明實(shí)施例中ECA-ES抑制后的互模糊函數(shù)圖。

圖8是本發(fā)明本發(fā)明實(shí)施例中ECA-E&B抑制后的互模糊函數(shù)圖。

圖9是本發(fā)明本發(fā)明實(shí)施例中ECA-ES&B抑制后的互模糊函數(shù)圖。

具體實(shí)施方式

下面以具體實(shí)施方式結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步說明。

本實(shí)施例中，選用的外輻射源為調(diào)頻廣播信號(hào)，系統(tǒng)采樣率為500kHz，每次處理的相干積累時(shí)間均為1s。

如圖1所示，本發(fā)明所提出的一種基于系數(shù)期望的雜波擴(kuò)展相消方法(ECA-E)包含以下步驟：

步驟一：將參考信號(hào)S_ref和監(jiān)測(cè)信號(hào)S_surv平均分成b段，第i段參考信號(hào)和監(jiān)測(cè)信號(hào)分別為：和其中，N為監(jiān)測(cè)信號(hào)長(zhǎng)度，R為參考信號(hào)額外所需的樣本數(shù)，且R不小于需抑制的距離元K；

步驟二：將分段后的參考信號(hào)按統(tǒng)一的規(guī)則構(gòu)造雜波矩陣，則第i段參考信號(hào)S_refi構(gòu)造的雜波矩陣表示為：C_i＝B[S_refi DS_refi D²S_refi…D^K-1S_refi]。其中，B為關(guān)聯(lián)矩陣，用于提取矩陣的最后行元素，定義為D為移位矩陣，定義為

步驟三：分段用最小二乘估計(jì)雜波矩陣系數(shù)，第i段數(shù)據(jù)雜波矩陣系數(shù)θ_i估計(jì)為

步驟四：對(duì)每段數(shù)據(jù)估計(jì)的雜波矩陣系數(shù)求期望

步驟五：返回至每段數(shù)據(jù)進(jìn)行雜波抑制后，將每段數(shù)據(jù)按順序拼接起來，獲得整段數(shù)據(jù)的雜波抑制結(jié)果。

當(dāng)使用ECA-ES算法時(shí)，步驟四可以化簡(jiǎn)為

ECA-E&B和ECA-ES&B算法的結(jié)構(gòu)如圖2所示，包含以下步驟：

步驟一：采用ECA-E或ECA-ES對(duì)前K個(gè)距離元的靜態(tài)雜波抑制，并保留算法分段結(jié)構(gòu)；

步驟二：應(yīng)用ECA-B算法對(duì)直達(dá)波附近的K_B個(gè)距離元進(jìn)行雜波抑制，算法分段結(jié)構(gòu)與步驟一相同；

步驟三：將每段數(shù)據(jù)按順序拼接起來，獲得整段數(shù)據(jù)的雜波抑制結(jié)果。

本發(fā)明的性能可以通過與現(xiàn)有算法的比較進(jìn)一步說明。

本實(shí)施例中，對(duì)比算法為ECA、ECA-B和ECA-S。ECA-B、ECA-S、ECA-E和ECA-ES分段數(shù)分別為b_ECA-B、b_ECA-S、b_ECA-E和b_ECA-ES。ECA-S算法的滑窗單元長(zhǎng)度為s。根據(jù)文獻(xiàn)(Sliding extensive cancellation algorithm for disturbance removal in passive radar,in IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,vol.52,no.3,pp.1309-1326,June 2016)中所提出的分析方法，當(dāng)同樣抑制K距離元的雜波信號(hào)時(shí)，雜波抑制部分的計(jì)算量C₂(K,N_y)均相同，各算法計(jì)算量的區(qū)別主要體現(xiàn)在估計(jì)濾波器系數(shù)部分的計(jì)算量C₁(K,N_x)上。其中N_x和N_y分別為用于濾波器系數(shù)估計(jì)和濾波操作的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度。

表1比較了各算法的C₁(K,N_x)。盡管ECA-E和ECA-ES算法計(jì)算量相對(duì)于ECA和ECA-B整體上略有增加，但是算法通過將數(shù)據(jù)大量分段，使算法具有更好的并行結(jié)構(gòu)，能夠大幅降低每部分的計(jì)算消耗，提高運(yùn)算效率。ECA-S算法雖然也能與ECA-E和ECA-ES算法擁有相似的分段能力，但是為了保證抑制性能，需要大量的滑窗單元。算法運(yùn)算量無論是整體上還是每部分的都遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于ECA-E和ECA-ES算法。ECA-E&B算法計(jì)算量為ECA-E算法和ECA-B算法計(jì)算量之和。在ECA-E&B算法中，ECA-B算法抑制的距離元遠(yuǎn)少于ECA-E算法，且經(jīng)過大量分段，ECA-B算法在每部分新增的計(jì)算量相對(duì)于ECA-E算法可以被忽略。因此ECA-E&B算法計(jì)算量與ECA-E算法相似。ECA-ES&B算法也是一樣，計(jì)算量與ECA-ES算法相似。

表1各算法C₁(K,N_x)比較

引入雜波抑制比(Clutter Attenuation，CA)來評(píng)估算法抑制性能，CA定義為P_in和P_out分別代表濾波器的輸入信號(hào)和輸出信號(hào)能量。

本實(shí)施例中參考信號(hào)為仿真生成的調(diào)頻廣播信號(hào)，信噪比為70dB。濾波器參數(shù)為b_ECA-B＝10、b_ECA-S＝20、b_ECA-E＝b_ECA-ES＝50，ECA-S算法的滑窗長(zhǎng)度s＝5e4。當(dāng)抑制前10個(gè)距離元雜波時(shí)，各算法在距離維和多普勒維上的CA曲線分別如圖3和圖4所示。從圖中可以看到，ECA-E和ECA-ES算法對(duì)靜態(tài)雜波擁有優(yōu)秀的抑制能力，抑制性能與現(xiàn)有算法基本相同，但是對(duì)動(dòng)雜波抑制能力較弱。

本發(fā)明實(shí)施例的效果可通過空中目標(biāo)探測(cè)的外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步說明。

本實(shí)施例中，分段數(shù)b_ECA-E＝b_ECA-ES＝50，信號(hào)長(zhǎng)度N＝5e5，R＝K＝200。在ECA-E&B和ECA-ES&B算法中，ECA-E和ECA-ES算法部分參數(shù)不變，K_B＝4。

圖5是某段數(shù)據(jù)雜波抑制前的互模糊函數(shù)圖，目標(biāo)被強(qiáng)多徑雜波的旁瓣湮沒。

圖6-9分別給出了使用ECA-E、ECA-ES、ECA-E&B和ECA-ES&B算法濾波后的互模糊函數(shù)圖。ECA-E和ECA-ES算法濾波后，強(qiáng)靜態(tài)雜波被抑制，目標(biāo)凸顯出來，但是近場(chǎng)仍存在很強(qiáng)的動(dòng)雜波，影響了近距離目標(biāo)的探測(cè)性能。而ECA-E&B和ECA-ES&B算法能夠獲得較為干凈的互模糊函數(shù)圖，近距離目標(biāo)得以顯現(xiàn)。

本文中所描述的具體實(shí)施例僅僅是對(duì)本發(fā)明精神作舉例說明。本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)所描述的具體實(shí)施例做各種各樣的修改或補(bǔ)充或采用類似的方式替代，但并不會(huì)偏離本發(fā)明的精神或者超越所附權(quán)利要求書所定義的范圍。