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基于重構(gòu)信號和1-范數(shù)的動目標(biāo)檢測與參數(shù)估計方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于重構(gòu)信號和1-范數(shù)的動目標(biāo)檢測和參數(shù)估計方法。其包括1）對機載雷達(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)一個目標(biāo)信號；3）利用步驟2）得到的重構(gòu)信號與步驟1）得到的雜波抑制后數(shù)據(jù)的1-范數(shù)來構(gòu)造代價函數(shù)；4）對速度進(jìn)行搜索，使得上述代價函數(shù)取得最小值時的速度值即為估計結(jié)果。該方法根據(jù)動目標(biāo)空時數(shù)據(jù)模型重構(gòu)一個目標(biāo)信號，再利用重構(gòu)信號與雜波抑制后數(shù)據(jù)的1-范數(shù)來構(gòu)造代價函數(shù)，進(jìn)而完成對動目標(biāo)的參數(shù)估計。本發(fā)明通過仿真實驗說明了該方法在機載雷達(dá)發(fā)射脈沖數(shù)目有限的情況下，能夠獲得精確的動目標(biāo)參數(shù)估計結(jié)果。
【專利說明】基于重構(gòu)信號和1-范數(shù)的動目標(biāo)檢測與參數(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【技術(shù)領(lǐng)域】，特別是涉及一種基于重構(gòu)信號和1-范數(shù)的動目標(biāo)檢測與參數(shù)估計方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中，高性能機載雷達(dá)已成為不可或缺的技術(shù)裝備之一。由于機載雷達(dá)架設(shè)在高空載機上，因此對飛機這一類目標(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，同時還具有覆蓋范圍大、探測距離遠(yuǎn)、機動靈活等特點，因此可擔(dān)任警戒、指揮等重要任務(wù)。目前，利用機載雷達(dá)對動目標(biāo)多普勒頻率估計的數(shù)字測頻法主要有FFT測頻法、相位測頻法、瞬時自相關(guān)法、KAY測頻法等。其中KAY測頻法是一種經(jīng)典頻率估計方法，對于單頻正弦信號，當(dāng)信噪比很高時，其頻率估計結(jié)果達(dá)到了 Cramer-Rao界；但當(dāng)信噪比低于6dB時，其測頻精度顯著降低。FFT測頻法適用于單頻信號、窄帶信號和寬帶信號的頻率估計,但當(dāng)樣本數(shù)較少時其頻率估計精度很低,分辨率不高。此外,在運動目標(biāo)參數(shù)估計方面，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算量很大。
[0003]當(dāng)機載雷達(dá)處于下視工作狀態(tài)時，面臨著比地基雷達(dá)更強的地雜波問題，它不僅強度大，而且由于不同方位的地面散射體相對于載機的速度各異，使雜波呈現(xiàn)出很強的空時耦合性，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)常淹沒在強雜波背景中，使得對目標(biāo)的檢測和參數(shù)估計能力受到嚴(yán)重影響。目前，空時自適應(yīng)處理(Space-TimeAdaptive Processing, STAP)是一種應(yīng)用最廣泛的機載雷達(dá)地雜波抑制技術(shù),然而空時二維自適應(yīng)處理(STAP)需要比較多的自由度來抑制雜波。當(dāng)機載雷達(dá)發(fā)射的脈沖數(shù)目較少時，就會出現(xiàn)空時自適應(yīng)處理系統(tǒng)多普勒分辨率降低，參數(shù)估計誤差增大等問題。

【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)估計精度的基于重構(gòu)信號和1-范數(shù)的動目標(biāo)檢測與參數(shù)估計方法。
[0005]為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供的基于重構(gòu)信號和1-范數(shù)的動目標(biāo)檢測與參數(shù)估計方法包括按順序進(jìn)行的下列步驟:
[0006]I)對機載雷達(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)一個目標(biāo)信號的S2階段；
[0008]3)利用上述步驟2)得到的重構(gòu)目標(biāo)信號與步驟I)得到的雜波抑制后的數(shù)據(jù)的1-范數(shù)來構(gòu)造代價函數(shù)的S3階段；
[0009]4)對速度進(jìn)行搜索，使得上述代價函數(shù)取得最小值時的速度值即為估計結(jié)果的S4階段。
[0010]在步驟I)中，所述的對機載雷達(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)方差矩陣估計方法來進(jìn)行雜波抑制；即首先利用鄰近距離門的回波數(shù)據(jù)估計得到待檢測距離門的雜波協(xié)方差矩陣，然后利用鄰近距離門雜波協(xié)方差矩陣的逆來估計待檢測距離門的雜波協(xié)方差矩陣的逆；再通過空時自適應(yīng)處理方法完成對待檢測單元內(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)一個目標(biāo)信號的方法是根據(jù)目標(biāo)空時二維數(shù)據(jù)模型以目標(biāo)運動速度為變量重構(gòu)一個目標(biāo)回波信號。
[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)信號與步驟I)得到的雜波抑制后的數(shù)據(jù)的1-范數(shù)來構(gòu)造代價函數(shù)的方法是將重構(gòu)信號與雜波抑制后數(shù)據(jù)做差，得到差函數(shù)，再通過對差函數(shù)求1-范數(shù)來構(gòu)造代價函數(shù)。
[0013]在步驟4)中，所述的對速度進(jìn)行搜索，使得上述代價函數(shù)取得最小值時的速度即為估計結(jié)果的方法是通過對速度進(jìn)行搜索，使得代價函數(shù)取得最小值，此時對應(yīng)的速度值即為估計結(jié)果。
[0014]本發(fā)明提供的基于重構(gòu)信號和1-范數(shù)的動目標(biāo)檢測和參數(shù)估計方法能夠在機載雷達(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)估計結(jié)果。該方法通過重構(gòu)信號并利用重構(gòu)信號與雜波抑制后數(shù)據(jù)的I范數(shù)來構(gòu)造代價函數(shù)，進(jìn)而完成動目標(biāo)的參數(shù)估計。通過仿真實驗對比可知，本發(fā)明方法較傳統(tǒng)的FFT測頻法、3DT法對動目標(biāo)速度的估計精度有了較大提高，能夠獲得與最優(yōu)處理器法相當(dāng)?shù)墓烙嬓阅?，且參?shù)估計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)信號和1-范數(shù)的動目標(biāo)檢測與參數(shù)估計方法流程圖。
[0016]圖2為機載雷達(dá)接收到的總回波功率譜。
[0017]圖3為采用逆協(xié)方差矩陣法對總回波信號進(jìn)行雜波抑制后數(shù)據(jù)的功率譜。
[0018]圖4為代價函數(shù)值隨搜索速度變化圖。
[0019]圖5為采用不同方法估計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時不同方法估計的速度均方根誤差隨動目標(biāo)速度變化曲線圖。
【具體實施方式】
[0021]下面結(jié)合附圖和具體實例對本發(fā)明提供的基于重構(gòu)信號和1-范數(shù)的動目標(biāo)檢測與參數(shù)估計方法進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0022]圖1為本發(fā)明提供的基于重構(gòu)信號和1-范數(shù)的動目標(biāo)檢測與參數(shù)估計方法流程圖。
[0023]如圖1所示，本發(fā)明提供的基于重構(gòu)信號和1-范數(shù)的動目標(biāo)檢測與參數(shù)估計方法包括按順序進(jìn)行的下列步驟:
[0024]I)對機載雷達(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)方差矩陣估計方法來進(jìn)行雜波抑制；即首先利用鄰近距離門的回波數(shù)據(jù)估計得到待檢測距離門的雜波協(xié)方差矩陣，然后利用鄰近距離門雜波協(xié)方差矩陣的逆來估計待檢測距離門的雜波協(xié)方差矩陣的逆；再通過空時自適應(yīng)處理方法完成對待檢測單元內(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個陣元的均勻線陣的機載雷達(dá)系統(tǒng)，其陣元間距為d，在一個相干處理間隔發(fā)射K個脈沖，則每個距離門的接收數(shù)據(jù)可以表示為:
[0027]
【權(quán)利要求】
1.一種基于重構(gòu)信號和1-范數(shù)的動目標(biāo)檢測與參數(shù)估計方法，其特征在于，所述的基于重構(gòu)信號和1-范數(shù)的動目標(biāo)檢測與參數(shù)估計方法包括按順序進(jìn)行的下列步驟: 1)對機載雷達(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)一個目標(biāo)信號的S2階段； 3)利用上述步驟2)得到的重構(gòu)目標(biāo)信號與步驟I)得到的雜波抑制后的數(shù)據(jù)的1-范數(shù)來構(gòu)造代價函數(shù)的S3階段； 4)對速度進(jìn)行搜索，使得上述代價函數(shù)取得最小值時的速度值即為估計結(jié)果的S4階段。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于重構(gòu)信號和1-范數(shù)的動目標(biāo)檢測與參數(shù)估計方法，其特征在于:在步驟I)中，所述的對機載雷達(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)方差矩陣估計方法來進(jìn)行雜波抑制；即首先利用鄰近距離門的回波數(shù)據(jù)估計得到待檢測距離門的雜波協(xié)方差矩陣，然后利用鄰近距離門雜波協(xié)方差矩陣的逆來估計待檢測距離門的雜波協(xié)方差矩陣的逆；再通過空時自適應(yīng)處理方法完成對待檢測單元內(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)信號和1-范數(shù)的動目標(biāo)檢測與參數(shù)估計方法，其特征在于:在步驟2)中，所述的以速度值為變量重構(gòu)一個目標(biāo)信號的方法是根據(jù)目標(biāo)空時二維數(shù)據(jù)模型以目標(biāo)運動速度為變量重構(gòu)一個目標(biāo)回波信號。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于重構(gòu)信號和1-范數(shù)的動目標(biāo)檢測與參數(shù)估計方法，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)信號與步驟I)得到的雜波抑制后的數(shù)據(jù)的1-范數(shù)來構(gòu)造代價函數(shù)的方法是將重構(gòu)信號與雜波抑制后數(shù)據(jù)做差，得到差函數(shù)，再通過對差函數(shù)求1-范數(shù)來構(gòu)造代價函數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于重構(gòu)信號和1-范數(shù)的動目標(biāo)檢測與參數(shù)估計方法，其特征在于:在步驟4)中，所述的對速度進(jìn)行搜索，使得上述代價函數(shù)取得最小值時的速度值即為估計結(jié)果的方法是通過對速度進(jìn)行搜索，使得代價函數(shù)取得最小值，此時對應(yīng)的速度值即為估計結(jié)果。
【文檔編號】G01S7/41GK103760540SQ201410008996
【公開日】2014年4月30日 申請日期: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 申請人:中國民航大學(xué)