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摘要：本发明公开了一种基于MUSIC算法的米波极化敏感阵列雷达测高方法，提出了修正极化平滑广义MUSIC算法，在极化平滑处理后进行了前后空间平滑处理，实现了更好的低角度估计性能。最后提出了极化合成导向矢量MUSIC算法，利用合成导向矢量而不是普通的导向矢量，不需要解决相干问题，然后利用MUSIC算法得到低仰角区域目标的测高结果。同时，对接收数据进行适当的变形与归类，用瑞利‑利兹理论进行角度分解实现极化和波达方向角度的解耦合，然后利用直达波和反射波的几何关系和先验信息继续进行降维处理来降低算法的计算复杂度。仿真结果表明本发明提出的修正极化平滑广义MUSIC算法和极化合成导向矢量MUSIC算法计算复杂度低，测量精度好。

主权项：1.一种基于MUSIC算法的米波极化敏感阵列雷达测高方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立米波极化敏感阵列测高模型步骤101：采用经典多径接收信号模型建立低仰角反射区域是光滑平坦反射面的米波极化敏感阵列测高模型，并得到米波极化敏感阵列的多径接收信号模型以及协方差矩阵，具体包括：1米波极化敏感阵列测高模型 其中，θ为仰角，为目标方位角，η∈[-π,π为极化相位差，EX和EZ分别为X和Z轴方向的电磁场矢量；基于式1得到的米波极化敏感阵列的多径接收信号模型为：2米波极化敏感阵列的多径接收信号模型 其中，θd为目标直达波信号入射角，s为经过目标散射后的回波信号矢量，aθd,η,γ，aθs,η,γ分别为直达波与地面反射波所对应的极化敏感阵列极化空域联合导向矢量，α为反射波与直达波的时延差产生的相位差；且式2的简写形式为：x＝Cs+n3其中，C为双正交极化敏感阵列的合成导向矢量，n为噪声信号矢量；基于式1得到的米波极化敏感阵列的协方差矩阵分别为：3多径接收信号模型的协方差矩阵 其中，上标·H表示共轭转置，IN为单位阵，分别为信号和噪声功率；步骤2：获取米波极化敏感阵列的空间谱第一种空间谱计算方法：基于极化平滑广义MUSIC算法，对极化平滑处理进行修正，通过修正极化平滑广义MUSIC算法得到米波极化敏感阵列测高模型的米波极化敏感阵列的空间谱；其具体操作步骤包括：步骤201：基于米波极化敏感阵列的多径接收信号模型，建立水平极化和垂直极化阵列接收的多径信号模型： 其中，xh,xv分别为水平极化和垂直极化阵列接收的多径信号模型；ah＝[1,ψh]T，av＝[1,ψv]T，s为目标回波信号，nh，nv分别为噪声信号，ψh，ψv分别为水平极化和垂直极化多径衰减系数，A为包含直达波与地面反射波的复合导向矢量；步骤202：得到xh,xv相应的协方差矩阵为： 其中Rsh，Rsv分别为水平极化和垂直极化接收多径信号协方差矩阵的信号包络矩阵： 步骤203：采用修正极化平滑公式25对协方差矩阵进行极化平滑处理，得到修正后的极化平滑处理后协方差矩阵Rpsm： 其中，Rps为原始的协方差矩阵，上标·*表示复数共轭，Iv为逆对角单位矩阵： 根据复合导向矢量A以及Iv的定义可得如下等式关系： 其中，λ表示波长，d表示阵元间距且d＝λ2，N表示沿Z轴排列的双正交偶极子数量；将式27代入式25可得： 其中，Qpsm为修正后极化平滑协方差矩阵的信号包络矩阵；步骤204：通过式30估计得到修正后的极化平滑协方差矩阵Rpsm为： 步骤205：将进行SVD分解可求得噪声子空间投影矩阵Ppsm为： 步骤206：基于噪声子空间投影矩阵建立米波极化敏感阵列的空间谱： 第二种空间谱计算方法：基于经典MUSIC算法，将反射波极化空域联合导向矢量合成到直达波极化空域联合导向矢量，通过极化合成导向矢量MUSIC算法得到米波极化敏感阵列的空间谱，再进行降维处理，将其降维至一维；其具体操作步骤包括：步骤301：对式10的接收信号协方差进行特征值分解，对分解后的特征向量进行划分，将唯一的大特征值对应的特征向量构成获得信号子空间其余2M×2M-1维特征向量构成噪声子空间并根据经典MUSIC算法得到米波极化敏感阵列的空间谱为： 其中，Cθd,θs,ρh,ρv,η,γ为双正交极化敏感阵列的合成导向矢量；步骤302：第一阶段先通过极化信息与DOA信息解耦合来对式35进行降维，将其降成四维；步骤303：第二阶段利用直达波与反射波的关系、以及反射系数与直达波的关系对步骤302降维后的的空间谱再降维，得到一维空间谱；步骤3：根据步骤2得到的空间谱进行谱峰搜索，获得目标低仰角估计值，再将目标低仰角数据转换为目标高度数据，完成测高并输出结果。

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百度查询： 中国人民解放军空军工程大学 基于MUSIC算法的米波极化敏感阵列雷达测高方法