本發(fā)明涉及雷達
技術(shù)領(lǐng)域：
，尤其涉及一種基于認知的機載雷達異構(gòu)雜波抑制方法。
背景技術(shù)：
：近幾年，作戰(zhàn)環(huán)境越來越復雜，對雷達的隱身和機動性、目標檢測的及時性和準確性提出了越來越高的要求。機載相控陣雷達應運而生，大幅度提高了機載雷達的監(jiān)控范圍和預警時間，使得機載相控陣雷達能夠從很強的雜波背景中檢測并識別出目標，而檢測目標的前提是將對應雜波背景中的雜波盡可能全部抑制掉。而與地基雷達不同的是，機載相控陣雷達相對于地面運動，由于不同方向的雜波相對于載機速度各異，從而使得機載相控陣雷達接收機接收到的雜波呈現(xiàn)出很強的空時耦合特性。因此，抑制機載相控陣雷達雜波中的空時耦合特性進而更好地檢測目標顯得尤為關(guān)鍵。針對機載相控陣雷達雜波呈現(xiàn)的空時耦合特性，空時自適應(SpaceTimeAdaptiveProcessing，STAP)技術(shù)應運而生。1973年Brenna和Reed等人提出了一種聯(lián)合空域和時域二維聯(lián)合自適應處理算法，即最優(yōu)空時自適應處理技術(shù)，比當時現(xiàn)有的常規(guī)信號處理技術(shù)的目標檢測性能好很多。為了解決計算復雜度高和缺乏大量獨立同分布樣本問題，降維STAP技術(shù)應運而生，其中代表性算法是因子化(FactoredApproach，F(xiàn)A)算法、擴展因子化(ExtendedFactoredApproach，EFA)算法和局域聯(lián)合處理(JointDomainLocalized，JDL)算法。FA算法、EFA算法和JDL算法分別能夠降低訓練樣本的需求量和計算復雜度，但是由于實際情況的復雜多變而存在著影響降維方法雜波抑制能性能的誤差。傳統(tǒng)的STAP處理算法和降維STAP處理算法中，雜波模型都是均勻的。而真實環(huán)境中，會出現(xiàn)很多非均勻因素，在這些非均勻環(huán)境中，由于估計回波數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣的樣本不再不滿足獨立同分布(IndependentandIdenticallyDistributed，IId)條件，因此會出現(xiàn)估計誤差，降低檢測信噪比。此外，在非均勻環(huán)境下，雜波會呈現(xiàn)異構(gòu)特性。因此，研究非均勻復雜環(huán)境下的異構(gòu)雜波抑制方法更具有實際意義。技術(shù)實現(xiàn)要素：針對以上現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明實施例提供一種基于認知的機載雷達異構(gòu)雜波抑制方法，能夠濾除異構(gòu)雜波，從而提高雷達在非均勻或非平穩(wěn)雜波環(huán)境中的檢測性能。為達到上述目的，本發(fā)明的實施例采用如下技術(shù)方案：提供一種基于認知的機載相控陣雷達異構(gòu)雜波抑制方法，包括如下步驟：步驟1，建立機載相控陣雷達的均勻雜波模型，對于均勻雜波模型中雜波區(qū)域的Nl個距離中的第l個距離環(huán)，獲取其上每一散射單元對應的空時采樣數(shù)據(jù)；其中，在所建立的均勻雜波模型中，機載相控陣雷達的天線陣列包括N個陣元，且N個陣元在一個相干處理間隔內(nèi)發(fā)射K個脈沖，機載相控陣雷達的雜波區(qū)域包括Nl個距離環(huán)，且其中每個距離環(huán)上有Nc個散射單元，l取1到Nl之間的整數(shù)值；第l個距離環(huán)上第i個散射單元對應的空時采樣數(shù)據(jù)為機載相控陣雷達的天線陣列的N個陣元中的每一陣元在K次發(fā)射脈沖時接收到的來自第i個散射單元的空時采樣數(shù)據(jù)，i取1到Nc之間的整數(shù)值；步驟2，獲取機載相控陣雷達的導向矢量，根據(jù)導向矢量確定異構(gòu)因子β；利用異構(gòu)因子β以及單個距離環(huán)上散射單元的個數(shù)Nc，計算得到單個距離環(huán)上的散射單元的個數(shù)Nz；從第l個距離環(huán)上的Nc個散射單元中隨機抽取Nz個散射單元，對于抽取到的Nz個散射單元，利用步驟1中得到的Nz個散射單元對應的空時采樣數(shù)據(jù)構(gòu)造得到第l個距離環(huán)對應的回波信號計算得到第l個距離環(huán)對應的回波信號的協(xié)方差矩陣，將其作為第一協(xié)方差矩陣步驟3，確定空域相位矩陣Z、多普勒相位矩陣B(k)以及雜波接收幅度a，并利用空域相位矩陣Z、多普勒相位矩陣B(k)以及雜波接收幅度a計算得到第二協(xié)方差矩陣Rp；步驟4，根據(jù)步驟2中得到的第一協(xié)方差矩陣以及步驟3中得到的第二協(xié)方差矩陣Rp，計算得到基于先驗知識的異構(gòu)雜波協(xié)方差矩陣Rc；其中，α表示基于先驗知識的雜波協(xié)方差矩陣占據(jù)的比重，η表示異構(gòu)雜波協(xié)方差矩陣占據(jù)的比重，α+η＝1；步驟5，利用步驟4中得到的基于先驗知識的異構(gòu)雜波協(xié)方差矩陣Rc，求解線性約束的最優(yōu)化問題得到最優(yōu)空時濾波器系數(shù)；根據(jù)最優(yōu)空時濾波器系數(shù)構(gòu)造得到空時濾波器，進而利用空時濾波器對機載相控陣雷達的N個陣元接收到的來自第l個距離環(huán)上的回波數(shù)據(jù)進行濾波，以濾除回波數(shù)據(jù)中的異構(gòu)雜波；其中，v表示空時濾波器權(quán)系數(shù)，s表示信號矩陣。本發(fā)明實施例提供的基于認知的機載相控陣雷達異構(gòu)雜波抑制方法中，通過利用能夠反映雜波異構(gòu)性的導向矢量的缺失比例定義為異構(gòu)因子，利用異構(gòu)因子表征機載雷達雜波的異構(gòu)特性，能夠完善非均勻雜波特性的描述，更好地模擬出載機所處的非均勻或非平穩(wěn)的環(huán)境。同時，在雜波協(xié)方差矩陣的計算過程中，不僅利用了機載相控陣雷達接收的回波數(shù)據(jù)，同時還引入了先驗知識，即采用認知的方法獲取雜波協(xié)方差矩陣。因此，相比于現(xiàn)有的非認知的獲取雜波協(xié)方差矩陣的方法，本發(fā)明實施例體用的基于認知的機載相控陣雷達異構(gòu)雜波抑制方法，能夠提高雜波抑制性能，從而提高機載相控陣雷達在非均勻或非平穩(wěn)雜波環(huán)境中的檢測性能。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明實施例提供的基于認知的機載相控陣雷達異構(gòu)雜波抑制方法的流程示意圖；圖2A為異構(gòu)因子分別取0、0.3以及0.9的改善因子對比圖；圖2B為現(xiàn)有的基于非認知的雜波抑制方法以及本發(fā)明實施例提供的基于認知的雜波抑制方法的改善因子變化曲線對比圖；圖3A為異構(gòu)因子取0，且分別加0、1％、3％以及5％陣元誤差的改善因子對比圖；圖3B為異構(gòu)因子取0.3，且分別加0、1％、3％以及5％陣元誤差的改善因子對比圖；圖3C為異構(gòu)因子取0.5，且分別加0、1％、3％以及5％陣元誤差的改善因子對比圖；圖4A為現(xiàn)有的基于非認知的雜波抑制方法以及本發(fā)明實施例提供的基于認知的雜波抑制方法在1％陣元誤差情況下的改善因子變化曲線對比圖；圖4B為現(xiàn)有的基于非認知的雜波抑制方法以及本發(fā)明實施例提供的基于認知的雜波抑制方法在3％陣元誤差情況下的改善因子變化曲線對比圖；圖4C為現(xiàn)有的基于非認知的雜波抑制方法以及本發(fā)明實施例提供的基于認知的雜波抑制方法在5％陣元誤差情況下的改善因子變化曲線對比圖。具體實施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。本發(fā)明實施例提供一種基于認知的機載相控陣雷達異構(gòu)雜波抑制方法，如圖1所示，所述方法包括如下步驟：步驟1，建立機載相控陣雷達的均勻雜波模型，對于均勻雜波模型中雜波區(qū)域的Nl個距離中的第l個距離環(huán)，獲取其上每一散射單元對應的空時采樣數(shù)據(jù)。其中，在所建立的均勻雜波模型中，機載相控陣雷達的天線陣列包括N個陣元，且N個陣元在一個相干處理間隔內(nèi)發(fā)射K個脈沖，機載相控陣雷達的雜波區(qū)域包括Nl個距離環(huán)，且其中每個距離環(huán)上有Nc個散射單元，l取1到Nl之間的整數(shù)值；第l個距離環(huán)上第i個散射單元對應的空時采樣數(shù)據(jù)為機載相控陣雷達的天線陣列的N個陣元中的每一陣元在K次發(fā)射脈沖時接收到的來自第i個散射單元的空時采樣數(shù)據(jù)，i取1到Nc之間的整數(shù)值。具體的，機載相控陣雷達中的第n個天線在第k次發(fā)射脈沖時接收到來自第l個距離環(huán)上的第i個散射單元的空時采樣數(shù)據(jù)可表示為：其中，n∈{1，…，N}，N表示機載相控陣雷達包含的天線個數(shù)；k∈{1，…，K}，K表示一個相干處理間隔內(nèi)機載相控陣雷達發(fā)射脈沖總個數(shù)；l∈{1，2，…，Nl}，i∈{1，…，Nc}，Nl表示機載相控陣雷達接收到的檢測區(qū)域內(nèi)的雜波包含的距離環(huán)個數(shù)，Nc表示每個距離環(huán)包含的散射單元的個數(shù)；Rl表示第l個距離環(huán)上機載相控陣雷達與雜波散射點的距離；ρi表示第i個散射單元上的雜波散射系數(shù)，且與雜波散射單元所處的環(huán)境有關(guān)，表示俯仰角為方位角為θi處的發(fā)射方向圖，G(θi)為方位角為θi處的接收方向圖，表示俯仰角為方位角為θi處的歸一化空域頻率，表示俯仰角為方位角為θi處的歸一化多普勒頻率，表示第l個距離環(huán)上的俯仰角，θi表示第i個散射單元的方位角。其中，所述俯仰角為方位角為θi處的歸一化空域頻率表達式具體為：俯仰角為方位角為θi處的歸一化多普勒頻率的表達式具體為：其中，λ表示機載相控陣雷達的工作波長，fr表示脈沖重復頻率，d表示機載相控陣雷達的陣元間隔，v表示機載相控陣雷達的載機飛行速度，θp表示偏航角(載機飛行方向和機載相控陣雷達天線排列方向之間的夾角)。需要說明的是，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，在所述的機載相控陣雷達均勻雜波模型中，一個相干處理時間內(nèi)載機飛行距離遠遠小于Nl×Nc個散射單元與載機之間的斜距，因此，可以近似認為在一個相干處理時間內(nèi)，機載相控陣雷達與Nl×Nc個散射單元之間的相對位置不變，因此Nl×Nc個散射單元中每個散射單元的回波數(shù)據(jù)滿足獨立同分布條件、在時間上平穩(wěn)相關(guān)，同時每個散射單元的雜波數(shù)據(jù)滿足高斯分布。步驟2，獲取機載相控陣雷達的導向矢量，根據(jù)導向矢量確定異構(gòu)因子β；利用異構(gòu)因子β以及單個距離環(huán)上散射單元的個數(shù)Nc，計算得到單個距離環(huán)上的散射單元的個數(shù)Nz；從第l個距離環(huán)上的Nc個散射單元中隨機抽取Nz個散射單元，對于抽取到的Nz個散射單元，利用步驟1中得到的Nz個散射單元對應的空時采樣數(shù)據(jù)構(gòu)造得到第l個距離環(huán)對應的回波信號計算得到第l個距離環(huán)對應的回波信號的協(xié)方差矩陣，將其作為第一協(xié)方差矩陣需要說明的是，在機載相控陣雷達系統(tǒng)中，地面RCS非均勻以及幾何、雷達參數(shù)等結(jié)構(gòu)異構(gòu)等因素均會使得雜波非均勻，本發(fā)明實施例將結(jié)構(gòu)異構(gòu)引起的非均勻雜波稱為異構(gòu)雜波。由于異構(gòu)雜波會導致雜波子空間偏離均勻雜波子空間，引起導向矢量缺失，因此可通過導向矢量組成的變化來反映雜波異構(gòu)性。一種具體的實現(xiàn)方式中，可根據(jù)導向矢量的缺失程度來確定異構(gòu)因子，具體來說，即是將導向矢量的缺失比例定義為異構(gòu)因子，例如，當有百分之十的導向矢量缺失時，即將異構(gòu)因子取0.1。具體的，步驟2中，利用異構(gòu)因子β以及單個距離環(huán)上散射單元的個數(shù)Nc，計算得到單個距離環(huán)上的散射單元的個數(shù)Nz，包括：利用異構(gòu)因子β以及單個距離環(huán)上散射單元的個數(shù)Nc，結(jié)合第一預設計算式，計算得到單個距離環(huán)上的散射單元的個數(shù)Nz。其中，第一預設計算式為：Nz＝(1-β)*NC。具體的，步驟2中，第l個距離環(huán)對應的回波信號的表達式為：x‾=x‾1,1x‾2,1...x‾N,KT,]]>式中，表示第n個陣元在第k次發(fā)射脈沖時接收到來自第l個距離環(huán)的回波信號，w(n，k)表示噪聲數(shù)據(jù)，表示第l個距離環(huán)上隨機抽取的Nz個散射單元對應的空時采樣數(shù)據(jù)，表示第n個天線在第k次發(fā)射脈沖時接收到來自第l個距離環(huán)上的第i個散射單元的空時采樣數(shù)據(jù)，Rl表示第l個距離環(huán)上散射單元與載機之間的距離，ρi表示第l個距離環(huán)上第i個散射單元的雜波反射系數(shù)，表示俯仰角為方位角為θi處的發(fā)射方向圖，G(θi)表示方位角為θi處的接收方向圖，表示俯仰角為方位角為θi處的歸一化空域頻率，表示俯仰角為方位角為θi處的歸一化多普勒頻率，θi表示第i個散射單元的方位角，表示第l個距離環(huán)上的俯仰角，(·)T表示對向量或矩陣進行轉(zhuǎn)置運算，的維數(shù)為NK×1。進一步的，根據(jù)協(xié)方差矩陣的定義，可得回波信號的協(xié)方差矩陣(即第一協(xié)方差矩陣)為：R‾x=E[xx‾H],]]>其中，為NK×NK維的矩陣。步驟3，確定空域相位矩陣Z、多普勒相位矩陣B(k)以及雜波接收幅度a，并利用空域相位矩陣Z、多普勒相位矩陣B(k)以及雜波接收幅度a計算得到第二協(xié)方差矩陣Rp。步驟3中，利用空域相位矩陣Z、多普勒相位矩陣B(k)以及雜波接收幅度a計算得到第二協(xié)方差矩陣Rp，包括：利用空域相位矩陣Z、多普勒相位矩陣B(k)以及雜波接收幅度a，結(jié)合第二預設計算式，計算得到第二協(xié)方差矩陣Rp。其中，第二預設計算式為：Rp=γ2Z~Z~H+I,]]>式中，γ2＝aaH，I表示NK維的單位矩陣，λ為機載相控陣雷達的工作波長，fr表示脈沖重復頻率，θi表示第i個散射單元的方位角，θp表示偏航角，表示第l個距離環(huán)上的俯仰角，v表示機載相控陣雷達的載機飛行速度，d表示機載相控陣雷達的陣元間隔。其中，需要說明的是，上式中，由于Z為N×L維的矩陣，B(k)為Nc×Nc維的矩陣，Z和B(k)不滿足矩陣乘法對矩陣維數(shù)的要求，因此在實際計算中，需要用0元素將Z和B(k)補齊為NK×NK維的矩陣。上述第二預設計算式的推導過程如下：根據(jù)機載相控陣雷達的均勻雜波模型，每個距離單元的雜波回波是該距離單元所有散射單元的雜波回波數(shù)據(jù)之和，即：其中，ak(θi)為俯仰角為θi的該距離環(huán)的隨機復幅度，d為機載相控陣雷達天線陣元間隔，λ為機載相控陣雷達的工作波長，fr表示脈沖重復頻率，θp表示偏航角，即載機飛行方向和機載相控陣雷達天線排列方向之間的夾角。將上式離散化后，可以得到：x‾nk=Σi=1Nzzn(θi)ak(θi)ωk(θi),]]>其中，zn(θi)，ak(θi)和ωk(θi)分別為空域相位項、隨機復幅度和多普勒相位項，表達式如下：ak(θi)＝Ak(θi)exp(αkj(θi))，上式中，Ak(θi)為俯仰角為θi的距離環(huán)的隨機幅度值，αkj(θi)為俯仰角為θi的距離環(huán)的隨機相位值。進一步的，假設N個陣元在第k次發(fā)射脈沖時接收到的來自第1個距離環(huán)的回波矢量為則x(k)可以表示為如下所示的矩陣形式：x~(k)=ZB(k)ak]]>其中，根據(jù)上式，N個陣元天線在K次發(fā)射脈沖時接收到的來自第1個距離環(huán)的回波矢量可以表示為：x(l)＝[x(1)，x(2)，…，x(K)]，將上式表達成矩陣-向量形式，有：x‾(l)=[Za0,ZB(1)a1,...,ZB(K-1)aK-1]+w(l),]]>這樣，在知道雜波接收幅度的情況下，機載雷達系統(tǒng)接收的雜波數(shù)據(jù)即可以完全由先驗知識矩陣確定。按照假定，在每個相干處理間隔內(nèi)，雜波起伏非常緩慢，即雜波幅度a0＝a1＝…＝aK-1，假設a0＝a1＝…＝aK-1＝a，則可以表示為：x~(l)=[Za,ZB(1)a,...,ZB(K-1)a]+w(l),]]>進一步的，根據(jù)協(xié)方差矩陣的定義，可以得到如下所示的協(xié)方差矩陣：Rp=γ2Z~Z~H+I,]]>上式即為計算第二協(xié)方差矩陣的第二預設計算式。步驟4，根據(jù)步驟2中得到的第一協(xié)方差矩陣以及步驟3中得到的第二協(xié)方差矩陣Rp，計算得到基于先驗知識的異構(gòu)雜波協(xié)方差矩陣Rc。其中，α表示基于先驗知識的雜波協(xié)方差矩陣占據(jù)的比重，η表示異構(gòu)雜波協(xié)方差矩陣占據(jù)的比重，α+η＝1。步驟5，利用步驟4中得到的基于先驗知識的異構(gòu)雜波協(xié)方差矩陣Rc，求解線性約束的最優(yōu)化問題得到最優(yōu)空時濾波器系數(shù)；根據(jù)最優(yōu)空時濾波器系數(shù)構(gòu)造得到空時濾波器，進而利用空時濾波器對機載相控陣雷達的N個陣元接收到的來自第l個距離環(huán)上的回波數(shù)據(jù)進行濾波，以濾除回波數(shù)據(jù)中的異構(gòu)雜波。其中，需要說明的是，最優(yōu)化問題的物理含義為：在保證信號增益不變的情況下，使雜波和噪聲的剩余功率最小。具體的，步驟5中，最優(yōu)空時濾波器系數(shù)的表達式為：v=Rc-1ssHRc-1s,]]>式中，v表示空時濾波器權(quán)系數(shù)，s表示信號矩陣，Rc表示基于先驗知識的異構(gòu)雜波協(xié)方差矩陣。需要說明的是，步驟5中，在獲得最優(yōu)空時濾波器系數(shù)后，具體可采用STAP算法來構(gòu)造得到空時濾波器，具體構(gòu)造過程可參考現(xiàn)有相關(guān)文獻，本發(fā)明實施例對此不作贅述。本發(fā)明實施例提供的基于認知的機載相控陣雷達異構(gòu)雜波抑制方法中，通過利用能夠反映雜波異構(gòu)性的導向矢量的缺失比例定義為異構(gòu)因子，利用異構(gòu)因子表征機載雷達雜波的異構(gòu)特性，能夠完善非均勻雜波特性的描述，更好地模擬出載機所處的非均勻或非平穩(wěn)的環(huán)境。同時，在雜波協(xié)方差矩陣的計算過程中，不僅利用了機載相控陣雷達接收的回波數(shù)據(jù)，同時還引入了先驗知識，即采用認知的方法獲取雜波協(xié)方差矩陣。因此，相比于現(xiàn)有的非認知的獲取雜波協(xié)方差矩陣的方法，本發(fā)明實施例體用的基于認知的機載相控陣雷達異構(gòu)雜波抑制方法，能夠提高雜波抑制性能，從而提高機載相控陣雷達在非均勻或非平穩(wěn)雜波環(huán)境中的檢測性能。以下將結(jié)合仿真實驗對本發(fā)明實施例方法的上述效果進行驗證：1、仿真實驗參數(shù)設置本發(fā)明仿真實驗中，機載相控陣雷達為8×8面陣，通過微波合成為1×8的等效線陣，機載相控陣雷達發(fā)射波長為λ＝0.2m，機載相控陣雷達的陣元間距為d＝λ/2＝0.1m，脈沖重復頻率fr＝2.8×103Hz，在一個相干處理間隔內(nèi)機載相控陣雷達發(fā)射脈沖總個數(shù)K＝16，載機飛行高度H＝3×103m，載機飛行速度v＝140m/s，雜噪比CNR＝60dB。2、實驗內(nèi)容實驗一：在以上參數(shù)條件下，分別取異構(gòu)因子為0、0.3、0.9，比較三種情況下的改善因子圖，然后分別采用現(xiàn)有的基于非認知的雜波抑制方法以及本發(fā)明實施例提供的基于認知的雜波抑制方法濾除雜波，并對比同一多普勒點的改善因子值(IF)隨異構(gòu)因子的變化曲線。實驗二：在以上參數(shù)條件下，將異構(gòu)因子分別取為0、0.3、0.5，并且在每個異構(gòu)因子取值下，設置無陣元誤差、1％的陣元誤差、3％的陣元誤差、5％的陣元誤差四種情況，對比改善因子圖。實驗三：在以上參數(shù)條件下，分別考慮1％、3％以及5％的陣元誤差，采用現(xiàn)有的基于非認知的雜波抑制方法以及本發(fā)明實施例提供的基于認知的雜波抑制方法濾除雜波，并且在某一多普勒頻率處，對其改善因子值隨異構(gòu)因子的變化曲線進行對比。3、仿真實驗結(jié)果分析圖2A所示為異構(gòu)因子分別取0、0.3以及0.9的改善因子對比圖；圖2B所示為現(xiàn)有的基于非認知的雜波抑制方法以及本發(fā)明實施例提供的基于認知的雜波抑制方法的改善因子變化曲線對比圖。圖3A所示為異構(gòu)因子取0，且分別加0、1％、3％以及5％陣元誤差的改善因子對比圖；圖3B所示為異構(gòu)因子取0.3，且分別加0、1％、3％以及5％陣元誤差的改善因子對比圖；圖3C所示為異構(gòu)因子取0.5，且分別加0、1％、3％以及5％陣元誤差的改善因子對比圖；圖4A所示為現(xiàn)有的基于非認知的雜波抑制方法以及本發(fā)明實施例提供的基于認知的雜波抑制方法在1％陣元誤差情況下的改善因子變化曲線對比圖；圖4B為現(xiàn)有的基于非認知的雜波抑制方法以及本發(fā)明實施例提供的基于認知的雜波抑制方法在3％陣元誤差情況下的改善因子變化曲線對比圖；圖4C為現(xiàn)有的基于非認知的雜波抑制方法以及本發(fā)明實施例提供的基于認知的雜波抑制方法在5％陣元誤差情況下的改善因子變化曲線對比圖。實驗一結(jié)果分析：觀察圖2A，可以看出，當異構(gòu)因子取不同值時改善因子有明顯區(qū)別，這說明雜波異構(gòu)程度對于雜波抑制效果有較大影響，隨著異構(gòu)因子的增大改善因子急劇下降。觀察圖2B，可以看出，現(xiàn)有的基于非認知的雜波抑制方法以及本發(fā)明實施例提供的基于認知的雜波抑制方法在某一多普勒頻率點的改善因子值均隨異構(gòu)因子的增加而減小，雜波抑制性能下降，并且本發(fā)明實施例提供的基于認知的雜波抑制方法對應的改善因子曲線下降緩慢，最大有近30dB的改善，這說明相比于現(xiàn)有的基于非認知的雜波抑制方法，本發(fā)明實施例提供的基于認知的機載相控陣雷達異構(gòu)雜波抑制方法的雜波抑制性能更佳。實驗二結(jié)果分析：觀察圖3A、圖3B以及圖3C，可以看出，隨著異構(gòu)因子的增加，雜波抑制性能下降，且誤差越大對雜波抑制性能影響越大。實驗三結(jié)果分析：觀察圖4A、圖4B、圖4C，可以看出，隨著異構(gòu)因子的增加，改善因子值隨之下降，并且本發(fā)明實施例提供的基于認知的雜波抑制方法對應的改善因子圖中，改善因子曲線下降緩慢，這說明本發(fā)明實施例提供的基于認知的雜波抑制方法具有較好的雜波抑制性能，并且在相同誤差情況下，優(yōu)于現(xiàn)有的基于非認知的雜波抑制方法。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解：實現(xiàn)上述方法實施例的全部或部分步驟可以通過程序指令相關(guān)的硬件來完成，前述的程序可以存儲于一計算機可讀取存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，執(zhí)行包括上述方法實施例的步驟；而前述的存儲介質(zhì)包括：ROM、RAM、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本
技術(shù)領(lǐng)域：
的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應以所述權(quán)利要求的保護范圍為準。當前第1頁1 2 3