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      一種基于低秩特征的調(diào)頻序列矩陣降噪與目標(biāo)檢測方法

      文檔序號:9199523閱讀:580來源:國知局
      一種基于低秩特征的調(diào)頻序列矩陣降噪與目標(biāo)檢測方法
      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001] 本發(fā)明涉及雷達技術(shù)領(lǐng)域,具體地說是一種基于低秩特征的調(diào)頻序列矩陣降噪與 目標(biāo)檢測方法,特別適用于調(diào)頻序列信號二維矩陣的降噪與多目標(biāo)檢測。
      【背景技術(shù)】
      [0002] 雷達回波信號通常是伴有各種噪聲、雜波和干擾,傳統(tǒng)的降噪方法是通過濾波等 方式濾除噪聲、雜波和干擾,但是該方法對信噪比的改善效果并不明顯。雷達信號的檢測是 在噪聲、雜波和干擾背景下進行的,現(xiàn)代雷達采用恒定虛警概率的恒虛警檢測技術(shù),但是平 均單元恒虛警檢測在多目標(biāo)情況下有諸多不足之處,而有序統(tǒng)計恒虛警檢測在多目標(biāo)情況 下性能穩(wěn)健,但需要高速計算能力。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0003] 針對現(xiàn)有技術(shù)的不足,本發(fā)明根據(jù)矩陣填充理論和二維平均單元-有序統(tǒng)計恒虛 警檢測,提出了一種基于低秩特征的調(diào)頻序列矩陣降噪與目標(biāo)檢測方法。
      [0004] 本發(fā)明為實現(xiàn)上述目的所采用的技術(shù)方案是:一種基于低秩特征的調(diào)頻序列矩陣 降噪與目標(biāo)檢測方法,包括以下步驟:
      [0005] 步驟1 :雷達發(fā)射調(diào)頻序列信號,信號的載波頻率為&,帶寬為B,調(diào)頻周期為 Τεωη),連續(xù)獲取L個周期的接收信號,進行下混頻至基帶,得到L個周期的差拍信號;
      [0006] 步驟2 :將所述L個周期的差拍信號進行離散采樣,得到L行N列的矩陣S,其中, 第1行為第1個周期的差拍信號的離散采樣數(shù)據(jù),〇 < I < L-1,每行數(shù)據(jù)點數(shù)為N ;
      [0007] 步驟3 :根據(jù)矩陣S的低秩特征,通過兩組隨機取樣,分別進行核范數(shù)優(yōu)化求解,得 到矩陣SJP S 2,再通過矩陣SJP S 2組建矩陣S',矩陣S'即為矩陣S降噪結(jié)果;
      [0008] 步驟4 :對矩陣S'的每一行作Nfft點FFT,即提取快時間域差拍信號頻率譜,得到 L行Nfft列的矩陣S κ;
      [0009] 步驟5 :對矩陣Sk的每一列作L FFT點FFT,即提取慢時間域多普勒頻率譜,得到L FFT行Nfft列的矩陣S KD;
      [0010] 步驟6 :對矩陣Skd進行二維平均單元-有序統(tǒng)計恒虛警檢測,提取目標(biāo)的距離和 速度。
      [0011] 所述步驟1中差拍信號為
      [0012] s (t, I) = exp (j2 π (fB · t-fD · I · Tchirp+ Φ))
      [0013] 其中,0彡I彡L-l,Φ為信號相位,fD為目標(biāo)的多普勒頻率,j為Α,t為時間, Τεωη)為調(diào)頻周期,fB為下混頻差拍信號的差頻:
      [0014]
      [0015] 其中,R為目標(biāo)的距離,c為電磁波傳播速度,B為帶寬。
      [0016] 所述步驟3按如下步驟進行:
      [0017] 3a.隨機產(chǎn)生L行N列的矩陣D1,矩陣D1中元素的值為1或0, L行N列全為1 的矩陣E減去矩陣D1,得到矩陣;
      [0018] 3b.矩陣S分別與矩陣Ω i和矩陣Ω 2相乘進行取樣,得到矩陣M JP M 2,
      [0019] M1=SQ1
      [0020] M2= SQ 2
      [0021] 3c.通過求解下式,基于低秩特征進行矩陣填充,得到填充結(jié)果XJPX2:
      [0022] min| IX1I I*
      [0023] s. t. X1 Ω J = M !
      [0024] min| |X2| I*
      [0025] s. t. X2 Ω 2 = M 2
      [0026] 其中,s.t.表示約束條件,I |X| L為X的核范數(shù), ,且 σ p . . .,σ 〇為矩陣X的奇異值,矩陣X i和矩陣X 2為填充結(jié)果;
      [0027] 3d.矩陣X1和矩陣X 2中一部分元素根據(jù)約束條件確定,另一部分元素通過優(yōu)化求 解確定,提取出求解元素:
      [0028] S1= X^2
      [0029] S2 = X2^1
      [0030] 3e.通過矩陣SJP S 2組建矩陣S',矩陣S'即為矩陣S降噪結(jié)果:
      [0031] S' = S^S2
      [0032] 所述步驟6中對矩陣Skd進行二維平均單元-有序統(tǒng)計恒虛警檢測,在每一列,即 多普勒域,應(yīng)用平均單元恒虛警檢測,在每一行,即距離域,應(yīng)用有序統(tǒng)計恒虛警檢測。
      [0033] 本發(fā)明具有以下有益效果及優(yōu)點:
      [0034] 1.本發(fā)明根據(jù)信號的低秩特征,可以應(yīng)用矩陣填充理論對矩陣進行核范數(shù)優(yōu)化求 解,實現(xiàn)二維矩陣的降噪,有效改善信噪比;
      [0035] 2.本發(fā)明提出二維平均單元-有序統(tǒng)計恒虛警檢測技術(shù),在距離域應(yīng)用有序統(tǒng)計 恒虛警檢測,解決距離域的多目標(biāo)檢測;
      [0036] 3.本發(fā)明提出二維平均單元-有序統(tǒng)計恒虛警檢測技術(shù),在多普勒域應(yīng)用平均單 元恒虛警檢測,改進多普勒域的噪聲估計。
      【附圖說明】
      [0037] 圖1為本發(fā)明的方法流程圖;
      [0038] 圖2為本發(fā)明的數(shù)據(jù)處理流程示意圖;
      [0039] 圖3(a)示出了多周期的差拍信號;
      [0040] 圖3(b)示出了本發(fā)明降噪后的多周期的差拍信號;
      [0041]圖4(a)示出了多周期的差拍信號快時間域頻率譜;
      [0042] 圖4(b)示出了本發(fā)明降噪后的多周期的差拍信號快時間域頻率譜;
      [0043] 圖5(a)示出了多周期的差拍信號二維FFT處理后結(jié)果;
      [0044] 圖5(b)示出了本發(fā)明降噪后的多周期的差拍信號二維FFT處理后結(jié)果。
      【具體實施方式】
      [0045] 下面結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明做進一步的詳細說明。
      [0046] 多周期的調(diào)頻序列回波信號通過進行下混頻至基帶,得到多周期的差拍信號為構(gòu) 成二維矩陣。本發(fā)明根據(jù)信號的低秩特征,可以應(yīng)用矩陣填充理論對矩陣進行核范數(shù)優(yōu)化 求解,實現(xiàn)二維矩陣的降噪,有效改善信噪比。再通過二維FFT處理,得到距離-多普勒矩 陣,在多普勒域應(yīng)用平均單元恒虛警檢測,在距離域應(yīng)用有序統(tǒng)計恒虛警檢測,改進多普勒 域的噪聲估計,有效解決多目標(biāo)檢測問題。在該方法中,多周期的調(diào)頻序列回波信號通過進 行下混頻至基帶,得到多周期的差拍信號為構(gòu)成二維矩陣。根據(jù)信號的低秩特征,可以應(yīng)用 矩陣填充理論對矩陣進行核范數(shù)優(yōu)化求解,實現(xiàn)二維矩陣的降噪。再通過二維FFT處理,得 到距離-多普勒矩陣,在多普勒域應(yīng)用平均單元恒虛警檢測,改進多普勒域的噪聲估計,在 距離域應(yīng)用有序統(tǒng)計恒虛警檢測,解決距離域的多目標(biāo)檢測。
      [0047] 如圖1所示,為本發(fā)明流程示意圖。
      [0048] 步驟1 :雷達發(fā)射調(diào)頻序列信號,信號的載波頻率為&,帶寬為B,調(diào)頻周期為 Τεωη),連續(xù)獲取L個周期的接收信號,進行下混頻至基帶,得到L個周期的差拍信號為,
      [0049] 差拍信號為
      [0050] s (t, I) = exp (j2 π (fB · t-fD · I · Tchirp+ Φ))
      [0051] 其中,0 < K L-l,Φ為信號相位,fD為目標(biāo)的多普勒頻率,f B為下混頻差拍信號 的差頻,
      [0052]
      [0053] 其中,R為目標(biāo)的距離,c為電磁波傳播速度;
      [0054] 步驟2 :將L個周期的差拍信號進行離散采樣,得到L行N列的矩陣S,其中,第1 行為第1個周期的差拍信號的離散采樣數(shù)據(jù),〇 < I < L-1,每行數(shù)據(jù)點數(shù)為N ;
      [0055] 步驟3:隨機產(chǎn)生L行N列的矩陣Q1,矩陣Q1中元素的值為1或0, L行N列全 為1的矩陣E減去矩陣Q1,得到矩陣Ω2,其中矩陣Q1和矩陣Ω 2為兩組隨機取樣矩陣; [0050] 步驟4 :矩陣S分別與
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