基于壓縮感知的空中機(jī)動目標(biāo)參數(shù)估計方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于壓縮感知的空中機(jī)動目標(biāo)參數(shù)估計方法。本發(fā)明充分利用機(jī)動目標(biāo)信號在空時域的稀疏特性，提出了一種基于壓縮感知的空中機(jī)動目標(biāo)參數(shù)估計方法；首先利用三次相位變換分離原回波信號中含加速度信息部分，根據(jù)機(jī)動目標(biāo)回波信號特點建立過完備冗余字典，采用壓縮感知技術(shù)獲得加速度的估計值；然后再利用加速度估計值解調(diào)原信號，最后通過壓縮感知方法估計得到目標(biāo)的初速度。將仿真結(jié)果與基于FRFT和基于重構(gòu)時間采樣方法的估計結(jié)果進(jìn)行比較，本方法在不損失參數(shù)估計精度的條件下，所需采樣頻率可大大降低；當(dāng)機(jī)載雷達(dá)CPI內(nèi)發(fā)射脈沖數(shù)較少時，其優(yōu)越性更加明顯，仍然能夠保持較高的參數(shù)估計精度，進(jìn)一步驗證了本方法的有效性。
【專利說明】基于壓縮感知的空中機(jī)動目標(biāo)參數(shù)估計方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于雷達(dá)信號處理和動目標(biāo)檢測與參數(shù)估計【技術(shù)領(lǐng)域】，特別是涉及一種基于壓縮感知的空中機(jī)動目標(biāo)參數(shù)估計方法。

【背景技術(shù)】
[0002]現(xiàn)代戰(zhàn)爭環(huán)境十分復(fù)雜，要求情報系統(tǒng)能更好、更快地提供更豐富的情報信息，高性能機(jī)載雷達(dá)成為不可或缺的技術(shù)裝備之一。機(jī)載雷達(dá)以飛機(jī)作為載體，較傳統(tǒng)地基雷達(dá)，其覆蓋范圍更大、探測距離更遠(yuǎn)、生存能力和抗電子干擾能力更高、更加機(jī)動靈活，因而受到了日益廣泛的重視。
[0003]當(dāng)機(jī)動目標(biāo)做勻加速運動時目標(biāo)回波信號為線性調(diào)頻(Linear FrequencyModulat1n, LFM)信號，因此機(jī)動目標(biāo)的檢測和估計問題可轉(zhuǎn)化為對線性調(diào)頻信號的檢測與參數(shù)估計。近年來，基于各種時頻分析工具的LFM信號的檢測與參數(shù)估計方法不斷出現(xiàn)，包括短時傅里葉變換(Short Time Fourier Transform, STFT),小波變換(WaveletTransform, WT)和分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(Fract1nal Fourier Transform,FRFT)等。STFT 是利用滑動窗函數(shù)對Fourier變換進(jìn)行的簡單擴(kuò)展，但STFT的時頻分辨率會受到觀察窗的影響，因而分辨率不高。小波變換需要選擇合適的母小波，很難找到一個最優(yōu)的標(biāo)準(zhǔn)最優(yōu)基以適應(yīng)不同環(huán)境，一般都是基于經(jīng)驗進(jìn)行選取，所以處理較復(fù)雜。FRFT是一種廣義的傅里葉變換方法，它將信號分解在分?jǐn)?shù)階傅里葉域的一組正交的chirp基上，而且可借助FFT (FastFourier Transform)快速實現(xiàn)，在地基雷達(dá)和合成孔徑雷達(dá)(Synthetic ApertureRadar, SAR)中應(yīng)用比較廣泛。然而對機(jī)載雷達(dá)來說，一個相干處理時間(CoherentProcessing Interval, CPI)內(nèi)脈沖數(shù)相對有限；在脈沖重復(fù)頻率(Pulse Repetit1nFrequency, PRF) 一定的條件下，使信號的積累時間變短，就會出現(xiàn)機(jī)動目標(biāo)檢測能力變差和參數(shù)估計精度降低等問題。針對此問題，2012年，吳仁彪等人提出了一種基于重構(gòu)時間采樣的機(jī)動目標(biāo)檢測和參數(shù)估計方法，利用重構(gòu)時間采樣和FRFT完成對機(jī)動目標(biāo)的檢測和估計，可以提高參數(shù)估計的精度；但是這種方法需要的運算量較大且存在速度模糊的問題。以上這些關(guān)于LFM檢測和估計的方法都是基于奈奎斯特采樣定理的要求采樣信號，存在著采樣頻率較高和機(jī)載雷達(dá)CPI內(nèi)發(fā)射脈沖數(shù)有限的情況下參數(shù)估計精度較差的問題。
[0004]近年來，Donoho、Candes和Tao等人提出了一種新的信息獲取指導(dǎo)理論，即壓縮感知(Compressive Sensing,CS)。該方法可以保證在不損失信息的情況下,用遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣定理要求的頻率對信號進(jìn)行采樣和壓縮，又可以實現(xiàn)信號的重構(gòu)。但目前尚未發(fā)現(xiàn)將壓縮感知技術(shù)用于估計空中機(jī)動目標(biāo)參數(shù)方面的研究成果。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為了解決上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于壓縮感知的空中機(jī)動目標(biāo)參數(shù)估計方法。
[0006]為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供的基于壓縮感知的空中機(jī)動目標(biāo)參數(shù)估計方法包括按順序進(jìn)行的下列步驟:
[0007]I)對機(jī)載雷達(dá)接收到的總回波信號進(jìn)行雜波抑制，得到雜波抑制后的信號；
[0008]2)對雜波抑制后的信號利用三次相位變換分離目標(biāo)參數(shù)，得到只含有機(jī)動目標(biāo)加速度信息的信號；
[0009]3)離散化目標(biāo)加速度空間，并根據(jù)離散化的參數(shù)構(gòu)造目標(biāo)參數(shù)估計所需的冗余字典，對只含有機(jī)動目標(biāo)加速度信息的信號利用壓縮感知方法進(jìn)行目標(biāo)信號重構(gòu)，從而得到目標(biāo)的加速度估計值；
[0010]4)利用步驟3)得到的加速度估計值解調(diào)原二次多項式相位信號，得到解調(diào)后的信號；離散化目標(biāo)初速度空間，并根據(jù)離散化的參數(shù)構(gòu)造目標(biāo)參數(shù)估計所需的冗余字典，對解調(diào)后的信號利用壓縮感知方法進(jìn)行目標(biāo)信號的重構(gòu)，從而得到目標(biāo)的初速度估計值。
[0011]在步驟2)中，所述的對雜波抑制后的信號利用三次相位變換分離目標(biāo)參數(shù)，得到只含有機(jī)動目標(biāo)加速度信息的信號的方法為:
[0012]根據(jù)三次相位變換的基本原理，將雷達(dá)接收的機(jī)動目標(biāo)回波信號

【權(quán)利要求】
1.一種基于壓縮感知的空中機(jī)動目標(biāo)參數(shù)估計方法，其特征在于:其包括按順序進(jìn)行的下列步驟: 1)對機(jī)載雷達(dá)接收到的總回波信號進(jìn)行雜波抑制，得到雜波抑制后的信號； 2)對雜波抑制后的信號利用三次相位變換分離目標(biāo)參數(shù)，得到只含有機(jī)動目標(biāo)加速度信息的信號； 3)離散化目標(biāo)加速度空間，并根據(jù)離散化的參數(shù)構(gòu)造目標(biāo)參數(shù)估計所需的冗余字典，對只含有機(jī)動目標(biāo)加速度信息的信號利用壓縮感知方法進(jìn)行目標(biāo)信號重構(gòu)，從而得到目標(biāo)的加速度估計值； 4)利用步驟3)得到的加速度估計值解調(diào)原二次多項式相位信號，得到解調(diào)后的信號；離散化目標(biāo)初速度空間，并根據(jù)離散化的參數(shù)構(gòu)造目標(biāo)參數(shù)估計所需的冗余字典，對解調(diào)后的信號利用壓縮感知方法進(jìn)行目標(biāo)信號的重構(gòu)，從而得到目標(biāo)的初速度估計值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于壓縮感知的空中機(jī)動目標(biāo)參數(shù)估計方法，其特征在于:在步驟2)中，所述的對雜波抑制后的信號利用三次相位變換分離目標(biāo)參數(shù)，得到只含有機(jī)動目標(biāo)加速度信息的信號的方法為: 根據(jù)三次相位變換的基本原理，將雷達(dá)接收的機(jī)動目標(biāo)回波信號
.在某個固定時刻h進(jìn)行如下雙線性變換:
其中，τ > O為引入的變換延遲，Vtl和a分別表示機(jī)動目標(biāo)的初速度和加速度，幅度J =和瞬時頻率在固定時刻、為常數(shù)；上式表明，進(jìn)行雙線性變換后的信號.關(guān)于變量τ只有二次項系數(shù)^基于此特性，其三次相位函數(shù)表示為:
其中，Ω代表信號的瞬時頻率；由上式可知，二次多項式相位信號經(jīng)過上述變換后的結(jié)果將在A ?處形成最大值；經(jīng)過上述步驟能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)的參數(shù)分離，記經(jīng)過三次相位變換變換后的信號為Xept: Xipl =CPF(ISl) = s(i + mt - τ)€-β? Η ?/r(3)?,
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于壓縮感知的空中機(jī)動目標(biāo)參數(shù)估計方法，其特征在于:在步驟3)中，所述的離散化目標(biāo)加速度空間，并根據(jù)離散化的參數(shù)構(gòu)造目標(biāo)參數(shù)估計所需的冗余字典，對只含有機(jī)動目標(biāo)加速度信息的信號利用壓縮感知方法進(jìn)行目標(biāo)信號的重構(gòu)，從而得到目標(biāo)的加速度估計值的方法為: 將機(jī)動目標(biāo)加速度空間離散化為Na個網(wǎng)格，對應(yīng)的離散化目標(biāo)參數(shù)空間為
構(gòu)造如式⑷所示的KXNa維的頻域冗余字典:
對雜波抑制后信號進(jìn)行三次相位變換變換，實現(xiàn)了參數(shù)分離，而變換后的信號Xc;pt用冗余字典Da表示為:
其中，O1為MXK的測量矩陣，M〈K，H1為觀測信號中的噪聲成分，gl為稀疏系數(shù)向量；gl能夠通過下列優(yōu)化方程求解:
其中，M.112表示I2范數(shù)，ε表示稀疏恢復(fù)所允許的誤差水平；采用常規(guī)的優(yōu)化算法求解式(6)，得到系數(shù)向量A.找到總最大值的坐標(biāo)，并在冗余字典Da中找到此坐標(biāo)的位置，由此獲得機(jī)動目標(biāo)加速度的估計值5 c
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于壓縮感知的空中機(jī)動目標(biāo)參數(shù)估計方法，其特征在于:在步驟4)中，所述的利用步驟3)得到的加速度估計值解調(diào)原二次多項式相位信號，得到解調(diào)后的信號；離散化目標(biāo)初速度空間，并根據(jù)離散化的參數(shù)構(gòu)造目標(biāo)參數(shù)估計所需的冗余字典，對解調(diào)后的信號利用壓縮感知方法進(jìn)行目標(biāo)信號重構(gòu)，從而得到目標(biāo)的初速度估計值的方法為: 利用步驟3)得到的加速度的估計值S解調(diào)原二次多項式相位信號，得到只含有原目標(biāo)初速度信息的單頻信號并定義解調(diào)后的信號為Xtte ;為了構(gòu)造Dv將機(jī)動目標(biāo)初速度空間離散化為Nv個網(wǎng)格，對應(yīng)的離散化目標(biāo)參數(shù)空間為
構(gòu)造如式(7)所示的KXNv維的頻域冗余字典:
解調(diào)后的信號X(te。用冗余字典Dv表示為:
其中，Φ2為MXK的測量矩陣，Μ〈Κ，η2為解調(diào)后信號中的噪聲成分，g2為稀疏系數(shù)向量；g2能夠通過式(9)的約束方程求解:
同樣，通過求解式(9)得到系數(shù)向量找到5最大值的坐標(biāo)，并在稀疏基字典Dv中找到此坐標(biāo)的位置，就能獲得到機(jī)動目標(biāo)初速度的估計值^ C.
【文檔編號】G01S7/41GK104199008SQ201410455286
【公開日】2014年12月10日 申請日期:2014年9月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月9日
【發(fā)明者】李海, 鄭景忠, 周盟, 吳仁彪 申請人:中國民航大學(xué)