高频雷达中超分辨算法研究

高频雷达在军事及民用应用中具有诸多优良特性,其研制日益受到重视。但是,由于它的工作频率较低(3～30MHz),相应的波长很长,为保障系统信噪比、角度分辨力等技术指标的要求,传统接收阵列的尺寸往往很大。然而,在很多应用场合下,不允许阵列天线占用过大的空间,只能采用小型化的阵列天线。对于小型化的阵列天线,由于其孔径有限,采用常规雷达测角技术对角度的分辨能力受限于瑞利限,阵列达不到同样方向性系数下常规阵列的分辨能力。为解决这一矛盾,必须采用超分辨算法进行波达方向估计。本文针对高频雷达进行了超分辨算法的研究。 鉴于MUSIC算法多方面的优良特性,论文首先从经典的MUSIC超分辨算法入手,从对它的性能分析中发现它在工程应用中的两个瓶颈:一是需要大量的快拍积累,不能对瞬时信号和快速运动信号进行测向;二是计算量巨大,不利于实时计算。本文重点从这两个方面入手优化算法。 针对第一个应用瓶颈,本文研究了一种单次快拍MUSIC算法,这种单次快拍MUSIC算法仅利用接收的一次快拍的M(M为阵元数)个数据,通过对这M个数据做统计处理,来估计阵列数据的协方差矩阵。仿真实验验证了这种算法的有效性。同时,通过与经典MUSIC算法的性能比较,分析出这种单次快拍MUSIC算法具有分辨力差等缺陷,需要对算法进一步优化。 针对第二个应用瓶颈,通过进一步的分析可以看出,MUSIC算法庞大的计算量集中体现在特征值分解和谱搜索这两个环节。为降低谱搜索过程庞大的计算量,本文采用了一种代替谱搜索过程来减少计算量的方法,这就是Root-MUSIC算法。仿真实验表明,在减少计算量的同时,求根MUSIC算法的性能也优于经典的MUSIC算法。为降低特征值分解过程庞大的计算量,本文采用了波束域MUSIC算法,它通过降低协方差矩阵维数来降低特征值分解的计算量。仿真实验表明,在减少计算量的同时,波束域MUSIC算法跟经典MUSIC算法相比,具有更小的分辨信噪比门限,可以用于优化单次快拍MUSIC算法。 最后,为同时解决经典MUSIC算法的两个应用瓶颈,综合各种优化方法,提出了一种波束域单次快拍求根MUSIC算法。通过对某高频雷达实验站实测数据的处理,验证了这种算法的有效性和实用性。