本发明涉及弹载主瓣干扰下基于极化自适应的波达方向估计方法，计算复杂度较低，适用于未来实装中极化阵列雷达信号处理系统。
背景技术：
在现代战场电磁环境越来越复杂的情况下，尤其是面临常见的拖曳式诱饵形成的主瓣干扰情况，导弹的截获概率大大降低，其主要原因是导引头雷达性能有限。若要提高导弹截获目标概率，寻找适合弹载雷达导引头的新体制雷达和新的信号处理方法是必由之路。与传统标量阵列相比，极化阵列除了能感知电磁信号的空域信息外，还能感知电磁信号的额外极化信息，即增加了极化自由度。极化信息的感知有利于提高雷达测量目标波达方向(directionofarrival，doa)估计精度。提升目标doa估计精度是导弹成功截获目标的重中之重，极化阵列是未来实装雷达体制发展趋势，研究其参数估计方法具有重要的前景和军事价值。
针对拖曳式诱饵形成的主瓣干扰问题，着眼有效性和实时性目标，本发明提出采用由正交电偶极子组成的极化线阵，探索基于极化自适应的波达方向估计方法。
技术实现要素：
本发明的目的探索出贴近实战的弹载主瓣干扰下基于极化自适应的波达方向估计方法，降低计算量。
为了实现上述的发明目的，本发明提供了弹载主瓣干扰下基于极化自适应的波达方向估计方法，包括以下技术步骤：
(1)针对每个快拍接收数据，对其进行重构；
(2)基于正交电偶极子线阵的接收数据，形成极化自适应权；
(3)将重构后的数据乘以极化自适应权，得到滤除干扰后的虚拟线阵数据；
(4)通过子阵合成得到和差通道数据，采用和差测角方法得到目标doa估计值。
本发明的优点在于通过极化自适应，不会像空域自适应那样造成主波束的畸变，从而使得doa估计精度更高；和差测角方法计算复杂度低，符合雷达装备测角实际。
附图说明
图1是本发明的实施例的结构框图。参照图1，本发明的实施例由求极化自适应权、重构阵列接收数据、求自适应后的虚拟线阵接收数据以及采用和差方法测角组成。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明。假设阵列是由m个正交电偶极子组成的均匀线阵，阵元间距为半波长，记为d，单个正交电偶极子的导向矢量表示为
其中，符号θ、γ和η分别表示目标doa、极化辅助角和极化相位差三个角度参数。线阵的空域导向矢量表示为
其中，(·)t表示转置运算，符号λ表示波长。则阵列的导向矢量可表示为
其中，
其中，sk(t)表示第k个信号，n(t)表示均值为零、方差为σ2的2m×1加性高斯白噪声。为便于表示和分析，下文将b(θ，γ，η)、q(θ)和a(θ，γ，η)简记为b、q和a，分析过程中将噪声n(t)省略。
基于上述信号模型，本发明的详细主要步骤如下：
(1)针对每个快拍数据，对其进行重构。将水平和垂直电偶极子的接收数据由向量形式(4)重构如下矩阵形式
y(t)＝[z(1：m)z(m 1：2m)](5)
上式可以理解为将水平和垂直电偶极子的接收数据分别放在矩阵的不同列中，因此，式(5)可进一步表示为
其中ak{i}表示ak的第i个元素。
(2)基于正交电偶极子两通道数据，形成极化自适应权。设极化相干矩阵c的初始值为
第t(t＝1，2，…，t)个快拍的极化相干矩阵为
ct＝(1-ξ)ct-1 ξy(t)hy(t)(8)
其中，0≤ξ≤1表示权重因子。对ct进行特征分解，得到小特征值对应的特征向量，记为u，则天线最佳接收极化矢量为
向量
(3)将重构后的数据乘以极化自适应权，得到滤除干扰后的虚拟线阵数据
分析式(10)可知，yadbf(t)是一个m×1的列向量，即为经过极化滤除干扰后的虚拟线阵数据。
(4)通过子阵合成得到和差通道数据，采用和差测角方法得到目标doa估计值。一方面，通过加权得到和通道数据
其中，wsum表示元素全为1的m×1的列向量。另一方面，通过加权得到差通道数据
其中，wdif表示一半元素为1、另一半元素为-1的m×1的列向量。差通道与和通道数据的比值为
通过查表的方法估计出目标doa，需要说明的是，需要提前建好标量阵列的和差比数据库，从而进行查表比对进行测角。
虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域普通技术人员可以在所附权利要求的范围内做出各种变形或修改。
1.弹载主瓣干扰下基于极化自适应的波达方向估计方法，包括以下技术步骤：
(1)针对每个快拍接收数据，对其进行重构；
(2)基于正交电偶极子线阵的接收数据，形成极化自适应权；
(3)将重构后的数据乘以极化自适应权，得到滤除干扰后的虚拟线阵数据；
(4)通过子阵合成得到和差通道数据，采用和差测角方法得到目标doa估计值。
2.根据权利要求1所述的弹载主瓣干扰下基于极化自适应的波达方向估计方法，其特征在于步骤(1)中接收数据的重构方式，它是将放置方向相同的电偶极子的接收数据重新构成一列，由于阵元包含正交电偶极子，所以重构数据的列数为2，具体方式如下：
y(t)＝[z(1：m)z(m 1：2m)]
其中，z表示由m个正交电偶极子组成的均匀线阵的2m×1接收数据，z中第1至m个元素表示水平方向放置的电偶极子的接收数据，z中第m 1至2m个元素表示垂直方向放置的电偶极子的接收数据。
3.根据权利要求1所述的弹载主瓣干扰下基于极化自适应的波达方向估计方法，其特征在于步骤(2)中利用重构数据形成极化自适应权，极化相干矩阵c的初始值为
第t(t＝1，2，…，t)个快拍的极化相干矩阵为
ct＝(1-ξ)ct-1 ξy(t)hy(t)
其中，0≤ξ≤1表示权重因子。对ct进行特征分解，得到小特征值对应的特征向量，记为u，则天线最佳接收极化矢量为
向量
4.根据权利要求1所述的弹载主瓣干扰下基于极化自适应的波达方向估计方法，其特征在于步骤(3)中将重构后的数据乘以极化自适应权，得到滤除干扰后的虚拟线阵数据
其中，yadbf(t)是一个m×1的列向量，即为经过极化滤除干扰后的虚拟线阵数据。
5.根据权利要求1所述的弹载主瓣干扰下基于极化自适应的波达方向估计方法，其特征在于步骤(4)中通过子阵合成得到和差通道数据，采用和差测角方法得到目标doa估计值
其中，wsum表示元素全为1的m×1的列向量，wdif表示一半元素为1、另一半元素为-1的m×1的列向量；需要说明的是，此处得到的和差比值是与标量阵列的和差比值进行比较，从而估计出目标doa。
技术总结