1.一种联合JADE和CLEAN的主瓣抗干扰方法，它包括以下步骤：步骤1：设空间中存在彼此相互独立的M个目标信号和P个大功率干扰信号，且目标信号与干扰信号的波达方向差异在主瓣角度范围之内，同时入射到空间一阵列，该阵列由L个阵元组成，且假设目标信号与干扰信号都为远场窄带信号，第l个阵元t时刻接收信号为：其中，s m (t),m＝1,2,…,M为第m个目标信号，θ Tm 为第m个目标信号的波达方向即DOA角度，J p (t),p＝1,2,…,P为第p个干扰信号，θ Jp 为第p个干扰信号的波达方向即DOA角度，n l (t)表示t时刻噪声信号，T表示采样总数，d表示阵元间距，λ为工作波长， 则天线阵列接收信号为：X(t)＝[x 1 (t),x 2 (t),…,x L (t)] T ,t＝1,2,…,T (2)其中，(·) T 表示转置操作符，T表示采样总数；步骤2：计算天线阵列接收信号X(t)的MUSIC谱：步骤2-1：计算接收信号的空间相关矩阵 其中，(·) H 表示共轭转置操作符；步骤2-2：对相关矩阵 做特征值分解，并将特征值按单调递增顺序排列，将后L-M-P个特征值对应的特征向量u M+P+1 ,u M+P+2 ,…,u L 构成矩阵G：G＝[u M+P+1 u M+P+2 …u L ] (4)步骤2-3：X(t)的MUSIC谱公式为：其中， 为阵列导向矢量，d为阵元间距，λ为工作波长；由于不知道目标源的波达方向信息，将空间角度θ划分 K表示空间角度划分的格子数，依次计算函数1/a H (θ)GG H a(θ)的值，得到X(t)的MUSIC谱P X (θ)；步骤3：采用特征矩阵联合对角化的盲源分离算法分离目标信号与干扰信号：步骤3-1：对接收信号X(t)进行预白化，得到白化信号Z(t)，即：Z(t)＝WX(t) (6)其中，W为白化矩阵；步骤3-2：求白化信号Z(t)的四阶累积量矩阵Q z ：其中E[·]表示求均值操作，z i (t)表示白化信号Z(t)的第i行，i,j,k,l分别属于1～M+P；对Q z 进行特征值分解，得到前M+P个最大特征值λ 1 ,λ 2 ,…,λ M+P 和其对应的特征向量v 1 ,v 2 ,…,v M+P ，其中v i ,i＝1,2,…,M+P为(M+P) 2 ×1维列矢量，因此得到需要近似联合对角化的目标矩阵{M 1 ,M 2 ,…,M M+P }；其中Vec(M i )＝λ i v i ,i＝1,2,…,M+P，Vec(·)表示向量化算符，即将一个矩阵的列向量按照在矩阵的排列次序排成列向量；步骤3-3：利用酉矩阵V对{M 1 ,M 2 ,…,M M+P }进行近似联合对角化；步骤3-4：得到分离信号与阵列流型估计：其中，W # 为白化矩阵W的伪逆；y(t)为分离信号，包含目标信号波形估计 与干扰信号波形估计 为阵列流型估计，包含目标信号的阵列流型估计 与干扰信号的阵列流型估计 步骤4：假设步骤3估计出来的干扰信号波形为 干扰阵列流型为 则重构接收信号中的干扰成分为：其中， 为估计出来的干扰成分；步骤5：在空域上利用CLEAN算法计算目标的MUSIC谱：步骤5-1：按步骤2的方法计算步骤4估计出来的干扰成分的MUSIC谱，得到干扰成分的MUSIC谱P J (θ)；步骤5-2：为了得到目标的MUSIC谱，需要最小化代价函数： 利用步骤5-1得到的P J (θ)和步骤2得到的P X (θ)计算权系数 步骤5-3：利用步骤4-2得到的权系数 计算目标的MUSIC谱为：其中，P T (θ)为干扰抑制后的目标MUSIC谱；找出前M个最大值分别所对应的θ，即是目标的波达方向。
