自适应和差波束形成与单脉冲测角研究_韩彦明

AS t u d y o nA d a p t i v eS u ma n dD i f f e r e n c e B e a mf o r mi n ga n d Mo n o p u l s e A n g l e E s t i m a t i o n
H A NY a n m i n g , C H E NX i x i n ( 1. M i l i t a r y D e l e g a t i o no f A i r f o r c ea t H u n i n gR e g i o n , N a n j i n g 210039, C h i n a ) ( 2.N a n j i n g R e s e a r c hI n s t i t u t eo f E l e c t r o n i c s T e c h n o l o g y , N a n j i n g210039, C h i n a )
1 2
Байду номын сангаас
0 引 言
和差单脉冲测角是雷达中常用的测角技术
[ 1 -3]
。
式中 : R 为阵列干扰加噪声的协方差矩阵 ; s θ 和 s ΢( 0) Δ ( θ 分别为和 、差波束的静态权向量 ; θ 0) 0 为和波束指 向 。 本文设天线阵为一 N 元均匀线阵 , 阵元间距为 d , 有 M个强副瓣干扰入射进来 。 1. 1 和波束性能特征 设阵列接收信号为 x=α s ( θ 0 )+x u ( 2)
· 信号 / 数据处理 ·
中图分类号 : T N957
文献标志码 : A
文章编号 : 1004 -7859( 2010) 12 -0044 -04
自适应和差波束形成与单脉冲测角研究
韩彦明 , 陈希信
1 2
( 1. 空军驻沪宁地区军事代表室 , 南京 210039; 2 . 南京电子技术研究所 , 南京 210039)
H H H 1 ＊ ＊ H
( 7)
当 θ 为干扰方向时 , s ( θ ) 位于干扰子空间中 , 正交 于各噪声特征向量 , 因此 P θ )= 0, 即自适应方向图 ΢( 在干扰方向上置零 , 自适应权与干扰导向向量正交 , 因 此抑制了干扰 。
〔u 1 , …, u N〕
综上所述 , 式 ( 1) 的自适应和波束 权在波束指向 上获得了增益 N , 同时有效抑制了副瓣干扰 。 1. 2 差波束性能特征 差波束的输出信干噪比为 = E {α w σζ s Δs } t ΔR s S I N R = ( 16) o = H 2 H 1 E {w } s Δx u ΔR s Δ 差波束导向向量 s Δ 位于噪声子空间中 , 其线性表 示为
H 2 H H
( 3)
( 4)
— 44 —
· 信号
2
/ 数据处理 ·
韩彦明 , 等 : 自适应和差波束形成与单脉冲测角研究
2 2 2
2010, 32( 12)
式中 : σ 为阵元上的噪声功率 ; ζ {α } /σ 为阵 t=E 元上的信噪比 ( S N R ) 。式( 4) 的推导利用了式 ( 1) ,其 中静态权向量采用均匀幅度权 , 因此 s s 。 ΢= 下面我们考察因子 sR s 。对 R 进行特征值分 解
摘要 : 和差单脉冲测角是雷达中常用的测 角技术 , 但是 当存在 外界强 副瓣干 扰时 需要采 用自 适应和 、差 波束 形成抑 制干 扰 , 然后进行和差单脉冲测角 。 文中首先讨论了自适应和差波 束的增益 和抗干 扰性能 , 指出 自适应 和差波 束通过 在方向 图干扰方向置零 来抑制干扰 , 和波束在波束指向上取得相干 积累增 益 , 而 差波束 在波束 指向上 的响应 为零 。 然后 对自适 应和差波束的波 束比进行分析 , 发现理想情况下自适应和差 波束的波束 比与静 态和差 波束的 波束比 近似相 同 , 仿 真实例 验证了这一点 。 关键词 : 单脉冲测角 ; 自适 应波束形成 ; 和波束 ; 差波束
N H 2 2 H 1 2
c M + 1
0 1 N 2 ΢ σ k=M+1
1 2 σ c k
2
u 〔 M + 1 , …, u N〕 H c u N N ss N = 2 = 2 σ σ
但是当存在外界强副瓣干扰时需要采用自适应和 、差 波束 形成抑制 干扰 , 然后进行 自适应和 差单脉 冲测 角 。 文中将讨论自适应和差波束的增益 、抗干扰 性能以及利用自适应和差波束进行单脉冲测 角等问 题。
[ 4 -5]
1 自适应和 、差波束的性能特征
自适应和 、 差波束的权向量为 w θ θ ΢( 0 ) =R s ΢( 0) w θ θ Δ( 0 ) =R s Δ( 0)
DO I : 10 . 16592 / j. cnki . 1004 7859 . 2010 . 12 . 012 第 32 卷 第 12 期 现代雷达 2010 年 12 月 Mo d e r nR a d a r
V o l . 32 N o . 12 D e c .2010
[ 5] M N H 1
式中 : ζ u =P u/σ 为阵元上的干噪比 , P u为干扰功率 。 自适应阵列的信干噪比增益为 S I N R o G =N ( 1 +ζ S I N R = u) S I N R i 下面考察和波束的方向图 ( 11)
R =k ΢ λ uu +σ k=΢ uu =1 M+ 1
2
H k k k
2
H k k
( 5)
P θ )=w θ ( θ ) ΢( ΢( 0) s 利用式 ( 6) 将自适应权向量表示为
M 1 w a u , ΢ = 2s ΢ -΢ k k k= 1 σ H 1 1 u a k = ks ΢ 2 λ σ k
H
( 12)
式中 : λ 的 M个大特征值 , 为正实 1 ≥λ 2 ≥… ≥λ M是 R 数; NM 个小特征值等于噪声功率 σ , u 个 k为第 k 特征值对应的特征向量 。 M个大特征值对应 的特征 向量构成干扰子空间 , N-M个小特征值对应的特征 向量构成噪声子空间 。 干扰子空间与 M个干扰导向 向量张成的空间相同 。 干扰 子空间与噪声子 空间正 交。 矩阵 R 的特征分解为 R
Ab s t r a c t : T h eS u md i f f e r e n c em o n o p u l s ea n g l ee s t i ma t i o ni sat e c h n i q u ew i d e l yu s e dt ome a s u r et h ea n g l eo f r a d a r t a r g e t .T h ea d a p t i v es u ma n dd i f f e r e n c eb e a m f o r mi n ga r ee x p l o r e dt os u p p r e s st h ei n t e r f e r e n c e s , h o w e v e r , w h e nt h e r ea r et h ee x t e r n a l s t r o n g s i d e l o b ei n t e r f e r e n c e s , a n dt h e nt h em o n o p u l s ea n g l ee s t i m a t i o ni sp e r f o r m e db a s e do nt h ea d a p t i v es u mb e a ma n dd i f f e r e n c e b e a m.F i r s t t h eg a i n so f a d a p t i v es u mb e a ma n dd i f f e r e n c eb e a m, a n dt h ep r o p e r t yo f s u p p r e s s i n ge x t e r n a l i n t e r f e r e n c e sa r ed e e p l y d i s c u s s e di nt h i s p a p e r .T h e a d a p t i v es u ma n dd i f f e r e n c e p a t t e r n s a r es e t n u l l s a t t h ei n t e r f e r e n c ed i r e c t i o n s t o s u p p r e s s t h e e x t e r n a l i n t e r f e r e n c e s .T h es u mb e a mr e a l i z e s t h e c o h e r e n t p r o c e s s i n gg a i n , a n dt h er e s p o n s eo f t h e d i f f e r e n c e b e a ma t b e a md i r e c t i o ni sz e r o .T h e nt h eb e a mr a t i oo f a d a p t i v ed i f f e r e n c ea n ds u mb e a m s i s a n a l y z e d , a n di t i s f o u n dt h a t t h ea d a p t i v eb e a mr a t i oi s a p p r o x i ma t e l ye q u a l t o t h a t o f q u i e s c e n t d i f f e r e n c e a n ds u mb e a ms u n d e r t h ec o n d i t i o n s o f i d e a l e x t e r n a l i n t e r f e r e n c e s , w h i c hi s d e m o n s t r a t e db yt h es i mu l a t i o ne x a mp l e s . Ke yw o r d s :m o n o p u l s ea n g l ee s t i m a t i o n ;a d a p t i v ed i g i t a l b e a mf o r m i n g ;s u mb e a m;d i f f e r e n c eb e a m