基于重構(gòu)信號(hào)和1-范數(shù)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于重構(gòu)信號(hào)和1-范數(shù)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和參數(shù)估計(jì)方法。其包括1）對(duì)機(jī)載雷達(dá)接收到的總回波數(shù)據(jù)進(jìn)行雜波抑制，得到雜波抑制后的數(shù)據(jù)；2）以速度值為變量重構(gòu)一個(gè)目標(biāo)信號(hào)；3）利用步驟2）得到的重構(gòu)信號(hào)與步驟1）得到的雜波抑制后數(shù)據(jù)的1-范數(shù)來(lái)構(gòu)造代價(jià)函數(shù)；4）對(duì)速度進(jìn)行搜索，使得上述代價(jià)函數(shù)取得最小值時(shí)的速度值即為估計(jì)結(jié)果。該方法根據(jù)動(dòng)目標(biāo)空時(shí)數(shù)據(jù)模型重構(gòu)一個(gè)目標(biāo)信號(hào)，再利用重構(gòu)信號(hào)與雜波抑制后數(shù)據(jù)的1-范數(shù)來(lái)構(gòu)造代價(jià)函數(shù)，進(jìn)而完成對(duì)動(dòng)目標(biāo)的參數(shù)估計(jì)。本發(fā)明通過仿真實(shí)驗(yàn)說明了該方法在機(jī)載雷達(dá)發(fā)射脈沖數(shù)目有限的情況下，能夠獲得精確的動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)結(jié)果。
【專利說明】基于重構(gòu)信號(hào)和1-范數(shù)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于雷達(dá)信號(hào)處理【技術(shù)領(lǐng)域】，特別是涉及一種基于重構(gòu)信號(hào)和1-范數(shù)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中，高性能機(jī)載雷達(dá)已成為不可或缺的技術(shù)裝備之一。由于機(jī)載雷達(dá)架設(shè)在高空載機(jī)上，因此對(duì)飛機(jī)這一類目標(biāo)，特別是低空飛行目標(biāo)，其可視距離要比地基雷達(dá)遠(yuǎn)得多，同時(shí)還具有覆蓋范圍大、探測(cè)距離遠(yuǎn)、機(jī)動(dòng)靈活等特點(diǎn)，因此可擔(dān)任警戒、指揮等重要任務(wù)。目前，利用機(jī)載雷達(dá)對(duì)動(dòng)目標(biāo)多普勒頻率估計(jì)的數(shù)字測(cè)頻法主要有FFT測(cè)頻法、相位測(cè)頻法、瞬時(shí)自相關(guān)法、KAY測(cè)頻法等。其中KAY測(cè)頻法是一種經(jīng)典頻率估計(jì)方法，對(duì)于單頻正弦信號(hào)，當(dāng)信噪比很高時(shí)，其頻率估計(jì)結(jié)果達(dá)到了 Cramer-Rao界；但當(dāng)信噪比低于6dB時(shí)，其測(cè)頻精度顯著降低。FFT測(cè)頻法適用于單頻信號(hào)、窄帶信號(hào)和寬帶信號(hào)的頻率估計(jì),但當(dāng)樣本數(shù)較少時(shí)其頻率估計(jì)精度很低,分辨率不高。此外,在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方面，常見的方法有單脈沖方法和最大似然法等。然而單脈沖方法在雜波背景下性能下降非常明顯，最大似然法需要的計(jì)算量很大。
[0003]當(dāng)機(jī)載雷達(dá)處于下視工作狀態(tài)時(shí)，面臨著比地基雷達(dá)更強(qiáng)的地雜波問題，它不僅強(qiáng)度大，而且由于不同方位的地面散射體相對(duì)于載機(jī)的速度各異，使雜波呈現(xiàn)出很強(qiáng)的空時(shí)耦合性，導(dǎo)致雜波譜具有較大的方位-多普勒帶寬，從而導(dǎo)致目標(biāo)常淹沒在強(qiáng)雜波背景中，使得對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)和參數(shù)估計(jì)能力受到嚴(yán)重影響。目前，空時(shí)自適應(yīng)處理(Space-TimeAdaptive Processing, STAP)是一種應(yīng)用最廣泛的機(jī)載雷達(dá)地雜波抑制技術(shù),然而空時(shí)二維自適應(yīng)處理(STAP)需要比較多的自由度來(lái)抑制雜波。當(dāng)機(jī)載雷達(dá)發(fā)射的脈沖數(shù)目較少時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)空時(shí)自適應(yīng)處理系統(tǒng)多普勒分辨率降低，參數(shù)估計(jì)誤差增大等問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為了解決上述問題本發(fā)明的目的在于提供一種能夠提高參數(shù)估計(jì)精度的基于重構(gòu)信號(hào)和1-范數(shù)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)方法。
[0005]為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供的基于重構(gòu)信號(hào)和1-范數(shù)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)方法包括按順序進(jìn)行的下列步驟:
[0006]I)對(duì)機(jī)載雷達(dá)接收到的總回波數(shù)據(jù)進(jìn)行雜波抑制，得到雜波抑制后的數(shù)據(jù)SI階段；
[0007]2)以速度值為變量重構(gòu)一個(gè)目標(biāo)信號(hào)的S2階段；
[0008]3)利用上述步驟2)得到的重構(gòu)目標(biāo)信號(hào)與步驟I)得到的雜波抑制后的數(shù)據(jù)的1-范數(shù)來(lái)構(gòu)造代價(jià)函數(shù)的S3階段；
[0009]4)對(duì)速度進(jìn)行搜索，使得上述代價(jià)函數(shù)取得最小值時(shí)的速度值即為估計(jì)結(jié)果的S4階段。
[0010]在步驟I)中，所述的對(duì)機(jī)載雷達(dá)接收到的總回波數(shù)據(jù)進(jìn)行雜波抑制，得到雜波抑制后數(shù)據(jù)的方法是利用逆協(xié)方差矩陣估計(jì)方法來(lái)進(jìn)行雜波抑制；即首先利用鄰近距離門的回波數(shù)據(jù)估計(jì)得到待檢測(cè)距離門的雜波協(xié)方差矩陣，然后利用鄰近距離門雜波協(xié)方差矩陣的逆來(lái)估計(jì)待檢測(cè)距離門的雜波協(xié)方差矩陣的逆；再通過空時(shí)自適應(yīng)處理方法完成對(duì)待檢測(cè)單元內(nèi)雜波的有效抑制，進(jìn)而得到雜波抑制后的數(shù)據(jù)。
[0011]在步驟2)中，所述的以速度值為變量重構(gòu)一個(gè)目標(biāo)信號(hào)的方法是根據(jù)目標(biāo)空時(shí)二維數(shù)據(jù)模型以目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度為變量重構(gòu)一個(gè)目標(biāo)回波信號(hào)。
[0012]在步驟3)中，所述的利用上述步驟2)得到的重構(gòu)目標(biāo)信號(hào)與步驟I)得到的雜波抑制后的數(shù)據(jù)的1-范數(shù)來(lái)構(gòu)造代價(jià)函數(shù)的方法是將重構(gòu)信號(hào)與雜波抑制后數(shù)據(jù)做差，得到差函數(shù)，再通過對(duì)差函數(shù)求1-范數(shù)來(lái)構(gòu)造代價(jià)函數(shù)。
[0013]在步驟4)中，所述的對(duì)速度進(jìn)行搜索，使得上述代價(jià)函數(shù)取得最小值時(shí)的速度即為估計(jì)結(jié)果的方法是通過對(duì)速度進(jìn)行搜索，使得代價(jià)函數(shù)取得最小值，此時(shí)對(duì)應(yīng)的速度值即為估計(jì)結(jié)果。
[0014]本發(fā)明提供的基于重構(gòu)信號(hào)和1-范數(shù)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和參數(shù)估計(jì)方法能夠在機(jī)載雷達(dá)發(fā)射脈沖數(shù)目有限的情況下，仍然能獲得精確的參數(shù)估計(jì)結(jié)果。該方法通過重構(gòu)信號(hào)并利用重構(gòu)信號(hào)與雜波抑制后數(shù)據(jù)的I范數(shù)來(lái)構(gòu)造代價(jià)函數(shù)，進(jìn)而完成動(dòng)目標(biāo)的參數(shù)估計(jì)。通過仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比可知，本發(fā)明方法較傳統(tǒng)的FFT測(cè)頻法、3DT法對(duì)動(dòng)目標(biāo)速度的估計(jì)精度有了較大提高，能夠獲得與最優(yōu)處理器法相當(dāng)?shù)墓烙?jì)性能，且參數(shù)估計(jì)的均方根誤差更接近克拉美-勞界，從而說明了本發(fā)明方法的有效性。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0015]圖1為本發(fā)明提供的基于重構(gòu)信號(hào)和1-范數(shù)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)方法流程圖。
[0016]圖2為機(jī)載雷達(dá)接收到的總回波功率譜。
[0017]圖3為采用逆協(xié)方差矩陣法對(duì)總回波信號(hào)進(jìn)行雜波抑制后數(shù)據(jù)的功率譜。
[0018]圖4為代價(jià)函數(shù)值隨搜索速度變化圖。
[0019]圖5為采用不同方法估計(jì)得到的速度均方根誤差隨輸入信噪比變化曲線圖。
[0020]圖6為輸入信噪比SNR=OdB時(shí)不同方法估計(jì)的速度均方根誤差隨動(dòng)目標(biāo)速度變化曲線圖。
【具體實(shí)施方式】
[0021]下面結(jié)合附圖和具體實(shí)例對(duì)本發(fā)明提供的基于重構(gòu)信號(hào)和1-范數(shù)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)方法進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0022]圖1為本發(fā)明提供的基于重構(gòu)信號(hào)和1-范數(shù)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)方法流程圖。
[0023]如圖1所示，本發(fā)明提供的基于重構(gòu)信號(hào)和1-范數(shù)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)方法包括按順序進(jìn)行的下列步驟:
[0024]I)對(duì)機(jī)載雷達(dá)接收到的總回波數(shù)據(jù)進(jìn)行雜波抑制，得到雜波抑制后數(shù)據(jù)的SI階段:
[0025]在此階段中，利用逆協(xié)方差矩陣估計(jì)方法來(lái)進(jìn)行雜波抑制；即首先利用鄰近距離門的回波數(shù)據(jù)估計(jì)得到待檢測(cè)距離門的雜波協(xié)方差矩陣，然后利用鄰近距離門雜波協(xié)方差矩陣的逆來(lái)估計(jì)待檢測(cè)距離門的雜波協(xié)方差矩陣的逆；再通過空時(shí)自適應(yīng)處理方法完成對(duì)待檢測(cè)單元內(nèi)雜波的有效抑制，進(jìn)而得到雜波抑制后的數(shù)據(jù)。
[0026]假設(shè)N個(gè)陣元的均勻線陣的機(jī)載雷達(dá)系統(tǒng)，其陣元間距為d，在一個(gè)相干處理間隔發(fā)射K個(gè)脈沖，則每個(gè)距離門的接收數(shù)據(jù)可以表示為:
[0027]
【權(quán)利要求】
1.一種基于重構(gòu)信號(hào)和1-范數(shù)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述的基于重構(gòu)信號(hào)和1-范數(shù)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)方法包括按順序進(jìn)行的下列步驟: 1)對(duì)機(jī)載雷達(dá)接收到的總回波數(shù)據(jù)進(jìn)行雜波抑制，得到雜波抑制后數(shù)據(jù)的Si階段； 2)以速度值為變量重構(gòu)一個(gè)目標(biāo)信號(hào)的S2階段； 3)利用上述步驟2)得到的重構(gòu)目標(biāo)信號(hào)與步驟I)得到的雜波抑制后的數(shù)據(jù)的1-范數(shù)來(lái)構(gòu)造代價(jià)函數(shù)的S3階段； 4)對(duì)速度進(jìn)行搜索，使得上述代價(jià)函數(shù)取得最小值時(shí)的速度值即為估計(jì)結(jié)果的S4階段。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于重構(gòu)信號(hào)和1-范數(shù)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于:在步驟I)中，所述的對(duì)機(jī)載雷達(dá)接收到的總回波數(shù)據(jù)進(jìn)行雜波抑制，得到雜波抑制后數(shù)據(jù)的方法是利用逆協(xié)方差矩陣估計(jì)方法來(lái)進(jìn)行雜波抑制；即首先利用鄰近距離門的回波數(shù)據(jù)估計(jì)得到待檢測(cè)距離門的雜波協(xié)方差矩陣，然后利用鄰近距離門雜波協(xié)方差矩陣的逆來(lái)估計(jì)待檢測(cè)距離門的雜波協(xié)方差矩陣的逆；再通過空時(shí)自適應(yīng)處理方法完成對(duì)待檢測(cè)單元內(nèi)雜波的有效抑制，進(jìn)而得到雜波抑制后的數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于重構(gòu)信號(hào)和1-范數(shù)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于:在步驟2)中，所述的以速度值為變量重構(gòu)一個(gè)目標(biāo)信號(hào)的方法是根據(jù)目標(biāo)空時(shí)二維數(shù)據(jù)模型以目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度為變量重構(gòu)一個(gè)目標(biāo)回波信號(hào)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于重構(gòu)信號(hào)和1-范數(shù)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于:在步驟3)中，所述的利用上述步驟2)得到的重構(gòu)目標(biāo)信號(hào)與步驟I)得到的雜波抑制后的數(shù)據(jù)的1-范數(shù)來(lái)構(gòu)造代價(jià)函數(shù)的方法是將重構(gòu)信號(hào)與雜波抑制后數(shù)據(jù)做差，得到差函數(shù)，再通過對(duì)差函數(shù)求1-范數(shù)來(lái)構(gòu)造代價(jià)函數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于重構(gòu)信號(hào)和1-范數(shù)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于:在步驟4)中，所述的對(duì)速度進(jìn)行搜索，使得上述代價(jià)函數(shù)取得最小值時(shí)的速度值即為估計(jì)結(jié)果的方法是通過對(duì)速度進(jìn)行搜索，使得代價(jià)函數(shù)取得最小值，此時(shí)對(duì)應(yīng)的速度值即為估計(jì)結(jié)果。
【文檔編號(hào)】G01S7/41GK103760540SQ201410008996
【公開日】2014年4月30日 申請(qǐng)日期:2014年1月8日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月8日
【發(fā)明者】李海, 吳仁彪, 鄭景忠, 賈瓊瓊 申請(qǐng)人:中國(guó)民航大學(xué)