基于动目标检测雷达的多普勒过采样投影杂波抑制方法

摘要

本发明涉及基于动目标检测雷达的多普勒过采样投影杂波抑制方法，包括：计算杂波在多普勒过采样条件下的慢时间维导向矢量矩阵和加窗MTD的慢时间维等效滤波器组系数；计算加窗MTD多普勒维导向矢量矩阵并进行奇异值分解，得到杂波在多普勒过采样条件下的投影矩阵；根据投影矩阵和慢时间维等效滤波器组系数计算得到FIR滤波器组系数，使用FIR滤波器组进行滤波，得到杂波抑制后的MTD结果；若慢时间采样数据量大，则使用加窗FFT处理后再进行杂波抑制。本发明能够在抑制杂波的同时降低非杂波区的多普勒副瓣，对较少的积累脉冲数可使用FIR滤波器组实现，以降低复杂度，对较多的积累脉冲数可在FFT后进行处理，以降低计算量。

权利要求

1.基于动目标检测雷达的多普勒过采样投影杂波抑制方法，其特征在于：所述抑制方法包括：计算杂波在多普勒过采样条件下的慢时间维导向矢量矩阵FC，并计算加窗MTD的慢时间维等效滤波器组系数F；

根据多普勒维导向矢量矩阵公式计算加窗MTD结果中杂波在多普勒过采样条件下的多普勒维导向矢量矩阵并进行奇异值分解，结合单位矩阵得到杂波在多普勒过采样条件下的投影矩阵 ；

根据投影矩阵和慢时间维等效滤波器组系数F计算得到FIR滤波器组系数 ，并根据 对慢时间采样数据y使用FIR滤波器组进行滤波，得到杂波抑制后的MTD结果；

若慢时间采样数据量大，则使用加窗FFT处理后再进行杂波抑制。

2.根据权利要求1所述的基于动目标检测雷达的多普勒过采样投影杂波抑制方法，其特征在于：所述计算杂波在多普勒过采样条件下的慢时间维导向矢量矩阵FC，并计算加窗MTD的慢时间维等效滤波器组系数F具体包括以下内容：设置MTD多普勒通道数为D，积累脉冲个数为M，根据

计算得到杂波在多普勒过采样条件下的慢时间维导向矢量矩阵FC，其中，，α＞1为杂波多普勒过采样系数，G＜αD/2为杂波多普勒所占单边通道数，g为杂波多普勒所占的第g个单边通道，m为第m个累积脉冲；

根据 计算得到加窗MTD的慢时间维等效滤波器组系数F，其中，

1D×1为元素全部为1的列向量，w为多普勒窗系数，

,

, 和 分别表示Hadamard积和Kronecker积， 表示转置，d为第d个MTD多普勒通道。

3.根据权利要求2所述的基于动目标检测雷达的多普勒过采样投影杂波抑制方法，其特征在于：所述根据多普勒维导向矢量矩阵公式计算加窗MTD结果中杂波在多普勒过采样条件下的多普勒维导向矢量矩阵并进行奇异值分解，结合单位矩阵得到杂波在多普勒过采样条件下的投影矩阵 具体包括以下内容：对杂波在多普勒过采样条件下的多普勒维导向矢量矩阵G作奇异值分解得到，其中，U为D×(2G+1)的左奇异向量矩阵， 为(2G+1)×(2G+1)的奇异值矩阵， 为(2G+1)×(2G+1)的右奇异向量矩阵， 表示共轭转置，D为MTD多普勒通道数，G为杂波多普勒所占单边通道数；

设置单位矩阵为I，根据 得到杂波在多普勒过采样条件下的投影矩阵。

4.根据权利要求3所述的基于动目标检测雷达的多普勒过采样投影杂波抑制方法，其特征在于：对慢时间采用数据y加窗FFT处理后进行杂波抑制具体包括以下内容：通过 对慢时间采样数据y进行加窗FFT处理得到MTD结果 ；

再根据 进行杂波抑制，计算得到杂波抑制后的MTD结果 。

说明书

基于动目标检测雷达的多普勒过采样投影杂波抑制方法

技术领域

[0001] 本发明涉及信号处理技术领域，尤其涉及基于动目标检测雷达的多普勒过采样投影杂波抑制方法。

背景技术

[0002] 雷达一般工作在复杂环境中，其回波通常会同时包含目标反射的信号及地物或海浪产生的杂波，当杂波功率过强时，会严重影响目标检测，造成目标丢失或形成虚警，因此杂波抑制是雷达信号处理中的重要环节。

[0003] 动目标检测（MTD）技术是工程实践中已经广泛应用的杂波抑制技术，该技术从频域出发，使用中心频率位于不同多普勒频点的滤波器组在慢时间维进行滤波从而在频域分离杂波与目标信号。从滤波器组设计角度看，MTD技术主要可分为以下三种：（1）使用动目标指示（MTI）滤波器级联离散时间傅里叶变换（DFT）。该类方法一方面可通过快速傅里叶变换（FFT）实现，有效减小计算量；另一方面可通过加窗降低副瓣，减小通道间的相互干扰，从而提高杂波抑制和多目标检测能力。但是，该类方法存在对于低速目标信噪比（SNR）损失较大、杂波抑制区域的灵活性不足等缺点。（2）基于协方差矩阵的自适应杂波抑制。该类方法通过对接收信号中杂波的协方差矩阵进行估计，再据此优化滤波器组系数，从而在保证目标SNR的前提下抑制杂波。该类方法环境适应性强，但是需要对杂波协方差矩阵进行准确估计，计算复杂度较高，涉及矩阵求逆运算的稳定性差，且无法使用加窗的方式来降低目标副瓣。（3）基于参数凸优化理论的滤波器组设计。该类方法通过构造杂波功率相关的代价函数和SNR损失、副瓣高度等约束条件，使用凸优化等优化理论求解滤波器组系数。该类方法可以在抑制杂波的同时保证各通道的SNR损失、副瓣高度等指标。但是，该类方法对于优化问题中代价函数、约束条件的参数敏感，在实际参数条件下优化得到的滤波器组系数可能存在杂波抑制能力不足的问题。

发明内容

[0004] 本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供了基于动目标检测雷达的多普勒过采样投影杂波抑制方法，解决了现有技术存在的不足。

[0005] 本发明的目的通过以下技术方案来实现：基于动目标检测雷达的多普勒过采样投影杂波抑制方法，所述抑制方法包括：

[0006] 计算杂波在多普勒过采样条件下的慢时间维导向矢量矩阵FC，并计算加窗MTD的慢时间维等效滤波器组系数F；

[0007] 根据多普勒维导向矢量矩阵公式计算加窗MTD结果中杂波在多普勒过采样条件下的多普勒维导向矢量矩阵并进行奇异值分解，结合单位矩阵得到杂波在多普勒过采样条件下的投影矩阵 ；

[0008] 根据投影矩阵和慢时间维等效滤波器组系数F计算得到FIR滤波器组系数，并根据 对慢时间采样数据y使用FIR滤波器组进行滤波，得到杂波抑制后的MTD结果 ；

[0009] 若慢时间采样数据量大，则使用加窗FFT处理后再进行杂波抑制。

[0010] 所述计算杂波在多普勒过采样条件下的慢时间维导向矢量矩阵FC，并计算加窗MTD的慢时间维等效滤波器组系数F具体包括以下内容：

[0011] 设置MTD多普勒通道数为D，积累脉冲个数为M，根据计算得到杂波在多
普勒过采样条件下的慢时间维导向矢量矩阵FC，其中， ， 为杂波多
普勒过采样系数， 为杂波多普勒所占单边通道数，g为杂波多普勒所占的第g个单边通道，m为第m个累积脉冲；

[0012] 根据 计算得到加窗MTD的慢时间维等效滤波器组系数F，其中， 为元素全部为1的列向量，w为多普勒窗系数，
， ，  和
分别表示Hadamard积和Kronecker积， 表示转置，d为第d个MTD多普勒通道。

[0013] 所述根据多普勒维导向矢量矩阵公式计算加窗MTD结果中杂波在多普勒过采样条件下的多普勒维导向矢量矩阵并进行奇异值分解，结合单位矩阵得到杂波在多普勒过采样条件下的投影矩阵 具体包括以下内容：

[0014] 对杂波在多普勒过采样条件下的多普勒维导向矢量矩阵G作奇异值分解得到，其中，U为D×(2G+1)的左奇异向量矩阵， 为(2G+1)×(2G+1)的奇异值矩阵， 为(2G+1)×(2G+1)的右奇异向量矩阵；

[0015] 设置单位矩阵为I，根据 得到杂波在多普勒过采样条件下的投影矩阵 。

[0016] 所述对慢时间采用数据y加窗FFT处理后进行杂波抑制具体包括以下内容：

[0017] 通过 对慢时间采样数据y进行加窗FFT处理得到MTD结果 ；

[0018] 再根据 进行杂波抑制，计算得到杂波抑制后的MTD结果。

[0019] 本发明具有以下优点：基于动目标检测雷达的多普勒过采样投影杂波抑制方法，系数求解方式简单，避免了矩阵求逆稳定性差的问题，对不同工程应用均可快速设计实现，杂波抑制凹口深度和宽度可依靠参数α和G进行调整，可应对不同杂波场景，可在加窗条件下使用，能够在抑制杂波的同时降低非杂波区的多普勒副瓣，对较少的积累脉冲数可使用FIR滤波器组实现，以降低复杂度，对较多的积累脉冲数可在FFT后进行处理，以降低计算量。

附图说明

[0020] 图1为本发明的流程示意图；

[0021] 图2为所有非杂波通道的幅度响应曲线对比示意图，（a）为MTI级联FFT在所有非杂波通道的幅度响应曲线示意图，（b）为协方差自适应算法在所有非杂波通道的幅度响应曲线示意图，（c）为滤波器系数优化算法在所有非杂波通道的幅度响应曲线示意图，（d）为本发明在所有非杂波通道的幅度响应曲线示意图；

[0022] 图3为在序号为4的低通道的幅度响应曲线对比示意图，（a）为MTI级联FFT在序号为4的低通道的幅度响应曲线示意图，（b）为协方差自适应算法在序号为4的低通道的幅度响应曲线示意图，（c）为滤波器系数优化算法在序号为4的低通道的幅度响应曲线示意图，（d）为本发明在序号为4的低通道的幅度响应曲线示意图；

[0023] 图4为在序号为50的高通道的幅度响应曲线对比示意图，（a）为MTI级联FFT在序号为50的高通道的幅度响应曲线示意图，（b）为协方差自适应算法在序号为50的高通道的幅度响应曲线示意图，（c）为滤波器系数优化算法在序号为50的高通道的幅度响应曲线示意图，（d）本发明在序号为50的高通道的幅度响应曲线示意图；

[0024] 图5为MTI级联FFT、协方差自适应算法、滤波器系数优化算法与本发明方法的SNR损失曲线示意图。

具体实施方式

[0025] 为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下结合附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的保护范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。下面结合附图对本发明做进一步的描述。

[0026] 本发明具体涉及一种基于动目标检测雷达的多普勒过采样投影杂波抑制方法，该方法计算多普勒维过采样条件下的杂波子空间，将MTD所有通道的输出向对应的正交子空间进行投影，可在保持目标副瓣高度和SNR性能的同时有效地抑制杂波；具体包括以下内容：

[0027] 步骤1：如图2所示，假设MTD雷达慢时间采样数M=128，多普勒通道数D=128，杂波通道过采样系数α=2，杂波多普勒所占单边通道数G=4，根据

[0028] ；

[0029] 计算得到杂波在多普勒过采样条件下的慢时间维导向矢量矩阵 。其中，。

[0030] 步骤2：计算

[0031] ；

[0032] 其中， 。设置MTD多普勒窗系数w取副瓣高度‑40dB的切比雪夫窗，计算

[0033] ；

[0034] 得到加窗MTD的慢时间维等效滤波器组系数F。其中， 为元素全部为1的列向量， 和 分别表示Hadamard积和Kronecker积， 表示转置。

[0035] 步骤3：根据

[0036] ；

[0037] 计算得到加窗MTD结果中杂波在多普勒过采样条件下的多普勒维导向矢量矩阵G。其中， 表示共轭转置。

[0038] 步骤4：对杂波在多普勒过采样条件下的多普勒维导向矢量矩阵G作奇异值分解得到

[0039] ；

[0040] 其中 的大小为128×9， 的大小为9×9， 的大小为9×9。

[0041] 步骤5：根据

[0042] ；

[0043] 得到杂波在多普勒过采样条件下的投影矩阵 。其中，I为128×128的单位矩阵。

[0044] 步骤6：根据

[0045] ；

[0046] 计算得到FIR滤波器组系数FU。

[0047] 步骤7：根据

[0048] ；

[0049] 对慢时间数据y使用FIR滤波器组进行滤波，得到杂波抑制后的MTD结果 。

[0050] 考虑到慢时间采样点数为128，直接进行FIR滤波所需计算量较大，原步骤6和步骤7所述的FIR滤波器组实现方式，可替换为：

[0051] 步骤6：对慢时间采样数据y进行副瓣高度‑40dB的切比雪夫窗的加窗FFT处理：

[0052] ；

[0053] 得到MTD结果 。

[0054] 步骤7：再在此基础上进行如下杂波抑制：

[0055] ；

[0056] 从而花费更少的计算量等效地得到杂波抑制后的MTD结果 。

[0057] 下面考察比较MTI级联FFT、基于协方差矩阵的自适应杂波抑制滤波器组、基于优化理论的滤波器组和本方法生成的滤波器组这4种MTD实现方法，以说明本方法的优势。如图2‑图4所示，分别依次给出了这4种方法在所有非杂波通道（去除零通道及左右3个通道共7个杂波通道）、低多普勒通道（第4个通道）和高多普勒通道（第50个通道）的幅度响应曲线。
其中，图2‑图4中(a)所示的MTI对消脉冲数为3，FFT加‑40dB的切比雪夫窗；图2‑图4中(b)所示的基于协方差矩阵的自适应杂波抑制滤波器组杂波抑制相对宽度为0.005；图2‑图4中 (c)所示的基于优化理论的滤波器组在‑40dB的切比雪夫窗条件下使用凸优化工具箱得到；
图2‑图4中 (d)为本发明方法在实施例中所得滤波器组系数。

[0058] 如图2所示，以上4种方法均产生了一定宽度的杂波抑制凹口。其中，图2中(c)优化滤波器组的凹口深度较低、输出幅度不一致，这反映了优化算法在部分通道存在优化结果不稳定的问题。

[0059] 图3展示了4种方法的低通道幅度响应，其中，图3中(a)和 (b)在非杂波抑制区域的副瓣高度较高，影响多目标检测效果；(c)的杂波抑制能力较差；(d)在杂波抑制区域内具有很好的抑制能力，在非杂波抑制区域的副瓣高度也较低，能够获得较好的目标检测能力。

[0060] 图4展示了4种方法的高通道幅度响应，其中，(a)的杂波和副瓣抑制效果较为理想；(b)的副瓣较高；(c)的杂波抑制能力较弱；(d)保持了较好的杂波和副瓣抑制能力。

[0061] 图5展示了4种方法的SNR损失曲线，可见，在高通道各个算法的SNR损失主要受加窗和通道跨越影响，没有加窗的协方差自适应滤波在通道中心基本无损失，但是通道跨越损失较大；加‑40dB切比雪夫窗的其余3种方法损失基本相同，在‑1dB到‑3dB之间变化。在低通道，MTI级联FFT算法的损失较大，其余3种的损失相当。

[0062] 因此，本发明方法在各个MTD通道均具有较好的杂波抑制能力和副瓣抑制能力，且其SNR损失较小。鉴于本发明方法还可使用FFT加速计算，故其具有良好的工程应用价值。

[0063] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和完善，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。