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申请/专利权人：东南大学;南京敏智达科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习和频率捷变雷达的抗主瓣干扰方法，利用频率捷变雷达进行信号的发射和接收。针对频率捷变雷达引入的距离维信息，首先对信号进行解耦，随后采用稀疏贝叶斯学习方法对源的来向角度和距离进行估计。随后使用估计得到的参数信息重构干扰噪声协方差矩阵，并形成最优波束成形器。区别于一般波束成形算法只能抑制旁瓣干扰，本发明使用频率捷变雷达，引入了源的距离信息，使得角度上无法区分的主瓣干扰信号在距离维度得以分辨，从而可以在距离维对主瓣干扰进行抑制。稀疏贝叶斯算法有着极高的估计精度，使得所提的干扰噪声协方差矩阵重构的波束成形算法具有良好的鲁棒性，能应对多种阵列误差。
主权项：1.一种基于稀疏贝叶斯学习和频率捷变雷达的抗主瓣干扰方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、基于各个天线的接收信号，构建多输入多输出频率捷变雷达的接收信号模型，然后通过对接收信号模型进行等式变化，将接收信号中耦合的距离和角度信息进行解耦合，得到解耦合后的信号；S2、针对解耦合后的信号分别基于距离离网稀疏贝叶斯算法和角度离网稀疏贝叶斯算法，估计目标信号和干扰信号的距离和角度信息；S3、基于步骤S1的接收信号模型，计算接收信号的协方差矩阵，依据协方差矩阵估计干扰和噪声的功率值；S4、根据步骤S2得到的目标信号和干扰信号的距离和角度信息、以及步骤S3得到的干扰和噪声的功率值重构干扰噪声协方差矩阵；S5、根据步骤S4重构的干扰噪声协方差矩阵，计算得到波束成形算法权重，实现抗主瓣干扰。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 南京敏智达科技有限公司 一种基于稀疏贝叶斯学习和频率捷变雷达的抗主瓣干扰方法
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