基于雜波空時等效的三維異構陣空時重構方法與流程
本發明屬于雷達技術領域，尤其涉及一種基于雜波空時等效的三維異構陣空時重構方法，用于機載共形陣雷達信號處理。
背景技術：
現代戰爭對機載雷達的隱身能力、機動能力和目標探測能力都提出了越來越高的要求，而機載雷達采用的天線，或外露于機體，或裝于流線形的整流罩內，從機頭到機尾分布著多達幾十種類型各異的天線，這不僅大大影響了飛機的氣動性能和隱身性能，而且也限制了很多電子設備的性能。因此，研究能夠與飛行載體表面相吻合的天線系統-三維異構陣，成為近年來日益重視的新領域。機載三維陣雷達，由于其便于集成，能減小載機負荷和雷達散射截面積等獨特優勢，成為相控陣雷達的重要發展方向。
早在20世紀60年代，國外就已經開始了對三維異構陣的研究，包括美國、以色列、日本和歐洲。例如，美國空軍提出的宇航飛行器“智能蒙皮計劃”(penval)，其本質就是將多副天線與飛行器載體有效共形的研究計劃。我國在20世紀90年代也開始進行了研究。目前，三維異構陣已受到各國軍方的高度關注，并且已有世界頂級戰機、預警機采用了三維異構陣以支持其先進的機載雷達和卓越的氣動-隱身外形。
但是，不同于平面相控陣，三維異構陣接收的雜波特性將變得十分復雜，這種復雜性主要體現在陣元通道間的互耦特性更加復雜、陣元通道間的極化特性更加復雜、陣元/子陣相位中心非線性排列、雜波存在極化去相關問題等，這種雜波特性的復雜性也給雜波抑制帶來很大的問題，包括陣列流型更加復雜，目標和雜波的導向矢量計算困難，導向矢量間的相關性更難計算，干擾子空間和目標導向矢量的關系難以確定，雜波秩顯著增加等。在雜波抑制性能方面，由于機載雷達的平臺運動，在不同的方向，雜波往往都呈現出一定的非平穩性，在近距離探測時這種非平穩性尤其嚴重，這導致了三維異構陣在形成接收方向圖時的旁瓣性能不穩定，使得傳統的空時自適應處理算法在三維異構陣雷達的雜波抑制中性能嚴重下降。
技術實現要素：
針對上述現有技術的缺點，本發明的目的在于提供一種基于雜波空時等效的三維異構陣空時重構方法，能夠解決三維異構陣雷達在形成接收方向圖時的旁瓣性能不穩定導致的雜波抑制性能下降的問題。
為達到上述目的，本發明采用如下技術方案予以實現。
一種基于雜波空時等效的三維異構陣空時重構方法，所述方法包括如下步驟：
步驟1，設定雷達的三維異構陣為圓臺陣，所述圓臺陣共包含m層陣元，將每層陣元作為圓臺陣的一個子陣，則所述圓臺陣包含m個子陣；獲取所述圓臺陣接收到的雜波回波數據，所述圓臺陣接收到的雜波回波數據包含l個距離單元的回波數據矢量；
令l＝1；l表示第l個距離單元，l＝1，2，...，l；
步驟2，獲取第l個距離單元的回波數據矢量，將所述第l個距離單元的回波數據矢量重新排列為回波數據矩陣，得到第l個距離單元的回波數據矩陣，所述第l個距離單元的回波數據矩陣為k行m列的矩陣，其中，所述第l個距離單元的回波數據矩陣的第m列表示第m個子陣接收到的回波數據，所述第l個距離單元的回波數據矩陣的第k行表示第k個脈沖時刻接收到的回波數據，m＝1，...，m，k＝1，...，k；m為圓臺陣包含的子陣數據，k為雷達在一個相干處理間隔內發射的脈沖個數，且k遠大于m；
步驟3，對所述第l個距離單元的回波數據矩陣中的第m個子陣接收到的回波數據分別做m-m個元素的循環向上移動，且m分別取1，2，...，m；得到第l個距離單元的重排后的回波數據矩陣；
步驟4，刪除所述第l個距離單元的重排后的回波數據矩陣中相位不一致的后m-1行，得到第l個距離單元的空時重構回波數據，所述第l個距離單元的空時重構回波數據為k-m+1行m列；
步驟5，令l的值加1，并依次重復執行步驟2至步驟4，分別得到l個距離單元中每個距離單元的空時重構回波數據。
本發明技術方案的特點和進一步的改進為：
(1)在步驟5之后，所述方法還包括：
步驟6，對所述第l個距離單元的空時重構回波數據中的第k′個多普勒通道數據作離散傅里葉變換，得到第l個距離單元的空時重構回波數據中第k′個多普勒通道離散傅里葉變換后的數據，其中，k′依次取1，2，...，k-m+1，從而得到第l個距離單元的空時重構回波數據中k-m+1個多普勒通道離散傅里葉變換后的數據；
步驟7，令l分別取1，2，...，l，從而得到l個距離單元中每個距離單元的空時重構回波數據中k-m+1個多普勒通道離散傅里葉變換后的數據；
步驟8，對l個距離單元的空時重構回波數據中第k′個多普勒通道離散傅里葉變換后的數據進行空域濾波，令k′依次取1，2，...，k-m+1，得到l個距離單元的空時重構回波數據的濾波結果，并將所述l個距離單元的空時重構回波數據的濾波結果作為雜波抑制結果。
(2)步驟2中，
獲取第l個距離單元的回波數據矢量xl為：xl＝[x11，x12，...，x1m；x21，x22，...，x2m；...，xkm，...；xk1，xk2，...，xkm]t；
其中，[·]t表示轉置操作，xkm為第k個脈沖時刻第m個子陣的回波數據，且
其中，i＝1，...，i表示回波數據中的第i個雜波塊，i為第l個距離單元內的雜波塊數目，ai表示第i個雜波塊的幅度，fsi表示第i個雜波塊的歸一化空間頻率，fdi表示第i個雜波塊的歸一化多普勒頻率；
且第i個雜波塊的歸一化空間頻率
令第i個雜波塊的歸一化空間頻率與第i個雜波塊的歸一化多普勒頻率相等，則平臺速度v、脈沖重復間隔t以及子陣間距d存在如下關系d＝2vt。
(3)步驟2中，
將所述第l個距離單元的回波數據矢量xl重新排列為回波數據矩陣，得到第l個距離單元的回波數據矩陣xl，具體為：
其中，xl∈ck×m，ck×m表示k行m列的復數矩陣，且xl的行表示時域回波數據，xl的列表示空域回波數據；
令第i個雜波塊的歸一化空間頻率與第i個雜波塊的歸一化多普勒頻率相等時，第l個距離單元的回波數據矩陣xl為：
(4)步驟3中，對所述第l個距離單元的回波數據矩陣中的第m個子陣接收到的回波數據分別做m-m個元素的循環向上移動，具體為：
對第l個距離單元的回波數據矩陣xl的第m列的回波數據元素做m-m個元素的循環向上移動，從而得到第l個距離單元的重排后的回波數據矩陣
其中，
(5)步驟4中，刪除所述第l個距離單元的重排后的回波數據矩陣中相位不一致的后m-1行，得到第l個距離單元的空時重構回波數據
其中，
(6)步驟6具體為：
(6a)構造與所述第l個距離單元的空時重構回波數據
其中，
(6b)所述變換矩陣f的第k′列fk′：
(6c)對所述第l個距離單元的空時重構回波數據
其中，
(6d)令k′依次取1，2，...，k-m+1，重復執行子步驟(6b)和(6c)，從而得到第l個距離單元的空時重構回波數據中k-m+1個多普勒通道數據。
(7)步驟8具體為：
(8a)獲取l個距離單元的空時重構回波數據中第k′個多普勒通道數據yk′：
(8b)采用如下約束表達式，求解最優濾波權向量w：
其中，e{·}表示求期望運算，
求解上述約束表達式，得到最優濾波權向量w＝λr-1s，其中，λ＝1/(shr-1s)；(·)h表示共軛轉置操作，(·)-1表示求逆操作，||·||2表示求模值平方操作；
(8c)根據所述最優濾波權向量w對l個距離單元的空時重構回波數據中第k′個多普勒通道數據yk′進行空域濾波，得到第k′個多普勒通道的濾波輸出yk′＝whyk′；
(8d)令k′依次取1，2，...，k-m+1，重復執行子步驟(8a)至(8c)，得到l個距離單元的空時重構回波數據的濾波結果。
本發明與現有技術相比具有以下優點：
(1)三維異構陣是三維天線結構，由于其在方位向和俯仰向的非線性結構、通道幅相誤差等原因，形成接收方向圖時旁瓣水平抬升，經脈沖-多普勒濾波后造成相應的旁瓣雜波剩余功率增加，對雜波抑制性能也是不利的。本發明采用基于雜波空時等效的三維異構陣空時重構方法，可以將三維陣列等效為平面陣列，改善雜波的抑制性能；(2)機載雷達存在平臺運動，這將導致三維陣的某一空間位置不能接收所有的脈沖回波，引起雜波的多普勒頻譜展寬。本發明將原始回波數據進行空時重構處理，當載機速度與脈沖重復間隔滿足dpca條件時，可以達到所有陣元在同一時刻的相位一致，使得雜波相消結果更穩定、更徹底，從而提高了雜波區的抑制性能；(3)本發明并未局限于理想條件，在平臺速度不穩定即不滿足dpca條件的情況下，其改善性能仍然優于傳統濾波方法，大大擴展了本發明的應用場合。本發明的基于雜波空時等效的三維異構陣空時重構方法不僅可以應用于雜波抑制處理，也可以應用于目標檢測領域。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術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明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
圖1為本發明實施例提供的基于雜波空時等效的三維異構陣空時重構方法的流程示意圖；
圖2為本發明實施例提供的圓臺陣的數據空時重構示意圖；
圖3為本發明實施例提供的對原始回波數據與本發明空時重構數據作stap雜波抑制后的平均雜波剩余功率對比曲線示意圖；
圖4為本發明實施例提供的對原始回波數據與本發明空時重構數據作stap雜波抑制后的改善因子對比曲線示意圖；
圖5為本發明實施例提供的主雜波區附近的某多普勒通道，對原始回波數據與本發明空時重構數據作stap雜波抑制后的改善因子隨dpca比例變化曲線示意圖。
具體實施方式
下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。
本發明實施例提供一種基于雜波空時等效的三維異構陣空時重構方法，如圖1所示，所述方法包括如下步驟：
步驟1，設定雷達的三維異構陣為圓臺陣，所述圓臺陣共包含m層陣元，將每層陣元作為圓臺陣的一個子陣，則所述圓臺陣包含m個子陣；獲取所述圓臺陣接收到的雜波回波數據，所述圓臺陣接收到的雜波回波數據包含l個距離單元的回波數據矢量。
令l＝1；l表示第l個距離單元，l＝1，2，...，l。
假設三維異構陣列模型為圓臺陣，該圓臺共包含m層陣元，每層陣元數量不等，將每一層陣元劃分為一個子陣，則可劃分為m個子陣，圓臺的所有陣元數目為n。子陣間距為d，雷達工作波長為λ，且滿足d＝λ/2。平臺速度向量為v，其方向為x軸正向，天線軸向與向量v的夾角為0。。雷達在一個相干處理間隔內的發射脈沖數目為k。
步驟2，獲取第l個距離單元的回波數據矢量，將所述第l個距離單元的回波數據矢量重新排列為回波數據矩陣，得到第l個距離單元的回波數據矩陣，所述第l個距離單元的回波數據矩陣為k行m列的矩陣，其中，所述第l個距離單元的回波數據矩陣的第m列表示第m個子陣接收到的回波數據，所述第l個距離單元的回波數據矩陣的第k行表示第k個脈沖時刻接收到的回波數據，m＝1，...，m，k＝1，...，k；m為圓臺陣包含的子陣數據，k為雷達在一個相干處理間隔內發射的脈沖個數，且k遠大于m。
步驟2中，由于這里僅考慮子陣間的相位關系，所以將每一層的各個陣元之間接收信號的相位時延忽略不計。
獲取第l個距離單元的回波數據矢量xl為：xl＝[x11，x12，...，x1m；x21，x22，...，x2m；...，xkm，...；xk1，xk2，...，xkm]t；
其中，[·]t表示轉置操作，xkm為第k個脈沖時刻第m個子陣的回波數據，且
其中，i＝1，...，i表示回波數據中的第i個雜波塊，i為第l個距離單元內的雜波塊數目，ai表示第i個雜波塊的幅度，fsi表示第i個雜波塊的歸一化空間頻率，fdi表示第i個雜波塊的歸一化多普勒頻率；
且第i個雜波塊的歸一化空間頻率
根據上述公式，可得到歸一化空間頻率和歸一化多普勒頻率之間存在如下關系：
fdi＝βfsi
其中β稱為歸一化坐標的雜波脊斜率，由于天線軸向與速度夾角為零，
則當平臺速度v、脈沖重復間隔t與子陣間距d之間滿足dpca(displacedphasecenterantenna，偏置相位中心天線)條件時，即d＝2vt，那么在一個脈沖重復間隔內，圓臺陣的移動距離為一個子陣間距，此時β＝1，那么得到歸一化空間頻率與歸一化多普勒頻率的關系為：
fsi＝fdi
以下推導均以此條件為前提。
令第i個雜波塊的歸一化空間頻率與第i個雜波塊的歸一化多普勒頻率相等，則平臺速度v、脈沖重復間隔t以及子陣間距d存在如下關系d＝2vt。
進一步的，以時域為行，空域為列，將所述第l個距離單元的回波數據矢量xl重新排列為回波數據矩陣，得到第l個距離單元的回波數據矩陣xl，具體為：
其中，xl∈ck×m，ck×m表示k行m列的復數矩陣，且xl的行表示時域回波數據，xl的列表示空域回波數據；
令第i個雜波塊的歸一化空間頻率與第i個雜波塊的歸一化多普勒頻率相等時，第l個距離單元的回波數據矩陣xl為：
步驟3，對所述第l個距離單元的回波數據矩陣中的第m個子陣接收到的回波數據分別做m-m個元素的循環向上移動，且m分別取1，2，...，m；得到第l個距離單元的重排后的回波數據矩陣。
步驟3中，對所述第l個距離單元的回波數據矩陣中的第m個子陣接收到的回波數據分別做m-m個元素的循環向上移動，具體為：
對第l個距離單元的回波數據矩陣xl的第m列的回波數據元素做m-m個元素的循環向上移動，從而得到第l個距離單元的重排后的回波數據矩陣
其中，
示例性的，如圖2所示，三維圓臺陣的外形類似于圓錐形狀，圓臺軸向為x軸正向，與載機速度方向一致。為方便理解，僅畫了示意圖，該圖中的圓臺陣共兩層圓環陣，即兩個子陣，沿x軸正向的第1個子陣包含2個陣元，第2個子陣包含1個陣元。圖中畫了3個脈沖重復間隔的時間內圓臺陣的運動情況。觀察該圖可發現，當平臺速度滿足dpca條件時，在接收脈沖信號的一個脈沖重復間隔內，圓臺陣層級的子陣剛好移動一個子陣間距，例如在圖2中，圓臺陣的第2個子陣剛好與下一個脈沖重復間隔的第1個子陣處于相同的空間位置。
接下來，通過對數據的循環移動和截斷處理，使得處在同一個空間位置的各脈沖數據作為同一個時域通道的數據，從而達到同一空間位置的相位一致。具體化為，將數據矩陣xl中的第m個子陣的空域通道數據作m-m個元素的向上循環移動，對于矩陣表達式來說，就是把矩陣的第m列中的各元素作m-m個元素的向上循環移動，其中m＝1，...，m，則數據矩陣的表達式變為：
從上式的矩陣表達式中可以看出，矩陣的第1行至第k-m+1行中各個空域通道數據完成了相位對齊操作。
步驟4，刪除所述第l個距離單元的重排后的回波數據矩陣中相位不一致的后m-1行，得到第l個距離單元的空時重構回波數據，所述第l個距離單元的空時重構回波數據為k-m+1行m列。
為實現相位一致，需要保留各個陣元之間相位對齊的部分數據，并對相位不一致的部分脈沖數據進行截斷操作，即保留矩陣中的前k-m+1行，最終得到空時重構數據。
步驟4中，刪除所述第l個距離單元的重排后的回波數據矩陣中相位不一致的后m-1行，得到第l個距離單元的空時重構回波數據
其中，
這樣，所有空間位置接收的雜波數據達到相位一致，完成了數據的空時重構處理。
步驟5，令l的值加1，并依次重復執行步驟2至步驟4，分別得到l個距離單元中每個距離單元的空時重構回波數據。
步驟6，對所述第l個距離單元的空時重構回波數據中的第k′個多普勒通道數據作離散傅里葉變換，得到第l個距離單元的空時重構回波數據中第k′個多普勒通道離散傅里葉變換后的數據，其中，k′依次取1，2，...，k-m+1，從而得到第l個距離單元的空時重構回波數據中k-m+1個多普勒通道離散傅里葉變換后的數據。
采用fa(factoredapproach，因子化)方法，首先對空時重構數據作傅里葉變換，使得數據從時域轉換到多普勒域，然后再對某一多普勒通道的空域數據作自適應濾波處理。
步驟6具體為：
(6a)構造與所述第l個距離單元的空時重構回波數據
其中，
(6b)所述變換矩陣f的第k′列fk′：
(6c)對所述第l個距離單元的空時重構回波數據
其中，
(6d)令k′依次取1，2，...，k-m+1，重復執行子步驟(6b)和(6c)，從而得到第l個距離單元的空時重構回波數據中k-m+1個多普勒通道離散傅里葉變換后的數據。
步驟7，令l分別取1，2，...，l，從而得到l個距離單元中每個距離單元的空時重構回波數據中k-m+1個多普勒通道數據。
步驟8，對l個距離單元的空時重構回波數據中第k′個多普勒通道離散傅里葉變換后的數據進行空域濾波，令k′依次取1，2，...，k-m+1，得到l個距離單元的空時重構回波數據的濾波結果，并將所述l個距離單元的空時重構回波數據的濾波結果作為雜波抑制結果。
步驟8具體為：
(8a)獲取l個距離單元的空時重構回波數據中第k′個多普勒通道離散傅里葉變換后的數據yk′：
(8b)采用如下約束表達式，求解最優濾波權向量w：
其中，e{·}表示求期望運算，
求解上述約束表達式，得到最優濾波權向量w＝λr-1s，其中，λ＝1/(shr-1s)；(·)h表示共軛轉置操作，(·)-1表示求逆操作，||·||2表示求模值平方操作；
(8c)根據所述最優濾波權向量w對l個距離單元的空時重構回波數據中第k′個多普勒通道離散傅里葉變換后的數據yk′進行空域濾波，得到第k′個多普勒通道的濾波輸出yk′＝whyk′；
(8d)令k′依次取1，2，...，k-m+1，重復執行子步驟(7a)至(7c)，得到l個距離單元的空時重構回波數據的濾波結果。
觀察步驟(6c)，對空時重構數據作傅里葉變換后，將這樣的數據作雜波相消的抑制結果更穩定、更徹底。這是因為用于估計雜波協方差矩陣的距離樣本雖為獨立同分布樣本，但是針對每個距離單元的數據幅度只是統計意義上的平均水平，不同的距離單元，數據幅度依然存在差距而非完全相等；且不同距離單元、不同雜波塊的空間頻率也不同。
那么，對原始回波數據進行fa方法處理后的空域自適應濾波處理過程，具體化為，對1號空域通道數據濾波，是利用2號空域通道數據作加權處理并與其進行雜波相消，對每個雜波塊來說，相同的權矢量無法保證完全對消，即：xk′l(1)-whxk′l(2)≠0；
而將回波數據進行重排、截斷處理后，兩空域通道數據的幅度、相位一致，總能找到適當的權矢量，將雜波相消的更為徹底，即：
因此，基于雜波空時等效的空時重構方法能夠很好的對消旁瓣雜波，同時在主雜波區較傳統濾波處理也有較好的抑制性能。
對于空間的所有陣元來說，雜波的時間采樣均為同步采樣，空間采樣僅與空間位置或角度有關，與采樣時間無關，類似于時間采樣僅與采樣時間有關，與空間位置無關，即為所謂的雜波空時等效特性。基于這一特性，當沒有平臺運動且忽略各種誤差的情況下，同一空間采樣位置能夠接收到所有脈沖信號，且所有陣元在同一時刻的相位一致。而機載雷達存在平臺運動，導致三維陣的某一空間位置不能接收所有的脈沖回波，引起雜波的多普勒頻譜展寬，那么當載機速度與脈沖重復頻率滿足dpca條件時，可以利用脈沖之間的轉換來補償平臺運動，將空時數據重排，以達到所有陣元在同一時刻的相位一致，并將相位不一致的部分截斷使得體陣列轉換為面陣列，實現數據的空時重構，提高雜波的抑制性能。
下面結合仿真實驗對本發明的效果做進一步說明。
1)仿真參數
本發明是一種基于雜波空時等效的三維異構陣空時重構方法，可用于三維異構陣列的雜波抑制和目標檢測。
本發明采用的三維異構陣列模型為圓臺形狀。圓臺陣列共包含6圈陣元，每一圈陣元數量不等，將圓臺陣的6圈陣元劃分為6個子陣，子陣間距為半波長，初始載機速度滿足dpca條件。那么，將以圓臺陣列為天線模型的雜波仿真數據進行空時重構后，對于陣列來說，是將圓臺形狀轉換為同心圓環形狀。這樣便完成了對圓臺陣的空時數據重構處理。詳細的系統參數參照下表。
2)仿真數據處理結果及分析
為了說明本發明性能的優越性，給出了原始數據作空時自適應處理(spacetimeadaptiveprocessing，stap)雜波抑制以及本發明對空時重構數據作stap雜波抑制的處理結果對比圖。
此處采用的傳統stap方法為efa方法，相比于fa方法，它在時域使用了相鄰的三個多普勒通道進行空時聯合處理，由于增加了時域自由度，有助于改善雜波抑制性能，也能更好地體現本發明所提方法的優勢。
參照圖3，為某遠程距離門內對原始回波數據與本發明空時重構數據作stap雜波抑制后的平均雜波剩余功率對比曲線。圖中的縱坐標表示功率的大小，單位為分貝(db)，橫坐標為多普勒通道，共64個。圖例中的原始數據即為運用stap中的efa方法對原始回波數據作雜波抑制處理，在圖中用虛線表示；圖例中的空時重構表示本發明中的基于雜波空時等效的三維異構陣空時重構方法，它運用stap中的efa方法對空時重構之后的數據進行雜波抑制處理，在圖中用實線表示。從圖3可以看出，采用本發明中的空時重構方法經過stap處理后，平均雜波剩余功率更低，取得了優于傳統stap方法的雜波抑制效果。
參照圖4，為對原始回波數據與本發明空時重構數據作stap雜波抑制后的改善因子對比曲線。圖中的縱坐標表示改善因子的大小，單位為分貝(db)，橫坐標為多普勒通道，共64個。圖例中的原始數據即為運用stap中的efa方法對原始回波數據作雜波抑制處理后的改善因子，在圖中用虛線表示；圖例中的空時重構表示本發明中的基于雜波空時等效的三維異構陣空時重構方法，它運用stap中的efa方法對空時重構之后的數據進行雜波抑制處理后的改善因子，在圖中用實線表示。由wardj在其文獻中指出，為使因估計不準確而帶來的性能損失在3db以內，要求樣本數目至少為協方差矩陣階數(或自由度)的兩倍，本發明所用的獨立同分布樣本數目滿足樣本條件。從圖4可以看出，采用本發明中的空時重構方法經過stap處理后，相較于傳統濾波方法改善了3.1db。
觀察圖3和圖4可以看出，當平臺速度滿足dpca條件時，將原始數據進行空時重構處理有很好的雜波對消效果，較傳統濾波處理改善了雜波旁瓣水平，在主雜波區也有較好的抑制性能。
參照圖5，為主雜波區附近的第30號多普勒通道，對原始回波數據與本發明空時重構數據作stap雜波抑制后的改善因子隨dpca比例變化曲線。圖中的縱坐標表示本發明空時重構數據與原始回波數據分別作stap雜波抑制后的改善因子差值，單位為分貝(db)，橫坐標為dpca比例，即實際速度與理想速度之比，比例范圍是0.4-1.4。從圖5可以看出，在所有比例范圍內，兩者差值均大于0，這表明即使平臺速度偏離了理想的dpca條件，本發明所用方法相比于傳統濾波方法仍然有更優的雜波抑制效果。
綜上，本發明提出的一種基于雜波空時等效的三維異構陣空時重構方法，主要解決三維異構陣列的體陣列結構帶來的接收方向圖時的旁瓣性能不穩定導致的雜波抑制性能下降的問題。本發明利用雜波的空時等效特性，當載機速度與脈沖重復頻率滿足dpca條件時，對空時數據進行重排、截斷處理，以滿足所有空間位置的相位一致性，達到更好的雜波對消效果。當載機速度不穩定時，本發明方法的雜波抑制性能仍然優于傳統濾波方法。因此更提升了本發明方法的應用價值。
本領域普通技術人員可以理解：實現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的硬件來完成，前述的程序可以存儲于計算機可讀取存儲介質中，該程序在執行時，執行包括上述方法實施例的步驟；而前述的存儲介質包括：rom、ram、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質。
以上所述，僅為本發明的具體實施方式，但本發明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發明揭露的技術范圍內，可輕易想到變化或替換，都應涵蓋在本發明的保護范圍之內。因此，本發明的保護范圍應以所述權利要求的保護范圍為準。
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