一種基于分塊分段aic模型的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明屬于雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于分塊分段AIC模型的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法，包括：構(gòu)建分塊分段AIC模型并獲取雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)，對(duì)雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)進(jìn)行壓縮觀測(cè)，得到雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的觀測(cè)值和等效測(cè)量矩陣；構(gòu)造稀疏基矩陣，根據(jù)稀疏基矩陣和等效測(cè)量矩陣組成壓縮傳感矩陣，對(duì)觀測(cè)值進(jìn)行稀疏重構(gòu)；對(duì)稀疏系數(shù)估計(jì)值進(jìn)行相干積累和恒虛警檢測(cè)，得到雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的距離?多普勒信息；根據(jù)雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的距離?多普勒信息對(duì)雷達(dá)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，以解決針對(duì)雷達(dá)分辨率由帶寬決定，高分辨率會(huì)帶來采樣頻率過高、硬件實(shí)現(xiàn)困難的問題，以及大數(shù)據(jù)量的采樣、傳輸、處理和存儲(chǔ)問題，并降低了硬件成本。
【專利說明】
一種基于分塊分段AIC模型的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于分塊分段AIC模型的雷達(dá) 目標(biāo)檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 壓縮感知(Compressed Sensing,CS)理論指出，若原信號(hào)在某個(gè)域上是稀疏的或 者可壓縮的，則可以對(duì)信號(hào)以低于Nyquist頻率進(jìn)行采樣，并且能夠通過重構(gòu)算法精確地重 構(gòu)出原信號(hào)。CS理論的提出最初是針對(duì)離散數(shù)字信號(hào)的，為了將其應(yīng)用到模擬域，就出現(xiàn)了 基于壓縮感知的模擬信息轉(zhuǎn)換(Analog to Information Converter，AIC)理論，其旨在利 用信號(hào)的結(jié)構(gòu)特征降低信號(hào)采樣率，解決大量數(shù)據(jù)的壓縮存儲(chǔ)以及傳輸問題。模擬到信息 轉(zhuǎn)換的研究重點(diǎn)在于采用何種有效的轉(zhuǎn)換架構(gòu)，使得信號(hào)采集效率得以提高，采集方式的 使用范圍得以擴(kuò)展。
[0003] 目前比較成熟的AIC結(jié)構(gòu)有調(diào)制寬帶轉(zhuǎn)換器模型（Modulated Wideband ConVerter，MWC)，該模型采用并行架構(gòu)，每一條支路由偽隨機(jī)解調(diào)器、模擬低通濾波器和低 速ADC組成。MWC利用偽隨機(jī)序列函數(shù)通過混頻操作實(shí)現(xiàn)頻譜搬移，擺脫了模擬ADC帶寬的限 制，同時(shí)各支路采用同一個(gè)時(shí)間觸發(fā)器保證了采樣同步，有效解決了精確的時(shí)間延遲難以 實(shí)現(xiàn)的問題。但是其本身存在一個(gè)問題，當(dāng)單位時(shí)間內(nèi)需要很多的壓縮采樣值時(shí)，將導(dǎo)致大 數(shù)量的相關(guān)支路，這將大大增加系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度。針對(duì)此問題又出現(xiàn)了加入分段思 想對(duì)MWC進(jìn)行改進(jìn)，提出了分段式模擬信息轉(zhuǎn)換器(S-AIC)，在每個(gè)混合積分器支路上將每 一個(gè)積分周期分成Μ段后，得到分段測(cè)量值，再按照一定的規(guī)則將各個(gè)積分支路上的分段測(cè) 量值置換，得到新的測(cè)量值，達(dá)到在不增加積分支路數(shù)的基礎(chǔ)上擴(kuò)展測(cè)量數(shù)矩陣行數(shù)的目 的，有效降低了相關(guān)支路數(shù)，提升了恢復(fù)性能。但是，由于S-AIC所得的等效測(cè)量矩陣是密集 矩陣，其硬件實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度仍然較高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對(duì)上述已有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明的目的在于提供一種基于分塊分段AIC模型的 雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法，以基于壓縮感知的模擬信息轉(zhuǎn)換（Analog to Information Converter，AIC)理論為基礎(chǔ)，利用信號(hào)的結(jié)構(gòu)特征研究一種有效的模擬到信息轉(zhuǎn)換構(gòu)架， 使得信號(hào)采集效率得以提高，采集方式和使用范圍得以擴(kuò)展，以解決針對(duì)雷達(dá)分辨率由帶 寬決定，高分辨率會(huì)帶來采樣頻率過高、硬件實(shí)現(xiàn)困難的問題，以及大數(shù)據(jù)量的采樣、傳輸、 處理和存儲(chǔ)問題，并降低了硬件成本。
[0005] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的實(shí)施例采用如下技術(shù)方案：
[0006] -種基于分塊分段AIC模型的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法，所述方法包括如下步驟：
[0007] 步驟1，構(gòu)建分塊分段AIC模型并獲取雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)，根據(jù)所述分塊分段AIC模 型對(duì)雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)進(jìn)行壓縮觀測(cè)，得到雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的觀測(cè)值和等效測(cè)量矩陣；
[0008] 步驟2，根據(jù)雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的稀疏性，構(gòu)造稀疏基矩陣，根據(jù)所述稀疏基矩陣 和所述等效測(cè)量矩陣組成壓縮傳感矩陣，并對(duì)所述觀測(cè)值進(jìn)行稀疏重構(gòu)，得到稀疏系數(shù)估 計(jì)值；
[0009]步驟3,對(duì)所述稀疏系數(shù)估計(jì)值進(jìn)行相干積累和恒虛警檢測(cè)，從而得到雷達(dá)目標(biāo)回 波信號(hào)的距離-多普勒信息，所述雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的距離-多普勒信息包含了目標(biāo)的距離 和速度信息；
[0010]步驟4,根據(jù)所述雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的距離-多普勒信息對(duì)雷達(dá)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)。
[0011] 本發(fā)明的有益效果為:第一，本發(fā)明使用的分塊分段AIC結(jié)構(gòu)，利用分塊思想得到 塊對(duì)角化的等效測(cè)量矩陣，節(jié)省了硬件資源，降低了硬件復(fù)雜度，由于每個(gè)分塊相對(duì)獨(dú)立， 在硬件設(shè)計(jì)中各分塊子采樣的存儲(chǔ)空間可以實(shí)現(xiàn)復(fù)用；第二，利用該結(jié)構(gòu)進(jìn)行雷達(dá)目標(biāo)檢 測(cè)，在降低采樣率的同時(shí)分辨特性也得到了改善，對(duì)于相鄰的目標(biāo)，傳統(tǒng)方法由于采用了脈 沖壓縮，使得目標(biāo)的幅度在距離維上有一定的展寬，容易造成虛警，基于分塊分段AIC模型 的檢測(cè)方法對(duì)于相鄰的目標(biāo)檢測(cè)能力更強(qiáng)，具有更好的分辨特性。
【附圖說明】
[0012] 為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以 根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0013] 圖1為本發(fā)明的基于分塊分段AIC模型的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法的流程示意圖；
[0014] 圖2為本發(fā)明的分塊分段AIC模型的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0015]圖3為本發(fā)明的基于分塊分段AIC模型的距離-多普勒成像結(jié)果以及傳統(tǒng)方法下的 距離-多普勒成像結(jié)果對(duì)比示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0016] 下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；?本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他 實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0017] 本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于分塊分段AIC模型的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法，參照?qǐng)D1，所 述方法包括如下步驟：
[0018] 步驟1，構(gòu)建分塊分段AIC模型并獲取雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)，根據(jù)所述分塊分段AIC模 型對(duì)雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)進(jìn)行壓縮觀測(cè)，得到雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的觀測(cè)值和等效測(cè)量矩陣。
[0019] 參照?qǐng)D2,步驟1中確定分塊分段AIC模型具體為：
[0020]所述分塊分段AIC模型包含K個(gè)混合積分器支路(BMI)，每一個(gè)支路中輸入信號(hào)X (t)與周期偽隨機(jī)序列p(t)的相乘結(jié)果，由分段后脈沖響應(yīng)為h(t)的積分器濾波后，再經(jīng)低 速ADC以子奈奎斯特采樣率f s采集數(shù)據(jù)。其中，頻率fs的選取與濾波器的截止頻率有關(guān)，p (t) 是一個(gè)取值為±1有限持續(xù)時(shí)間為隨機(jī)方波的周期擴(kuò)展。
[0021]每個(gè)混合積分器支路的積分周期為T，將每個(gè)混合積分器支路的積分周期T劃分為 Μ個(gè)子積分區(qū)間，并將所述K個(gè)混合積分器支路分成J塊，第j塊包含Kt個(gè)混合積分器支路，即 從第(j-l)Kt+l個(gè)混合積分器支路到第jKt個(gè)混合積分器支路，在第j塊中的每一個(gè)支路的積 分時(shí)間從（j-l)T/J到j(luò)T/J，即每個(gè)支路的積分周期為T/J。其中，」=1，2，~1，1(^為正整 數(shù)，且K是J的整數(shù)倍，Μ是J的整數(shù)倍;記M t=M/J，Kt = K/J;
[0022]由第j塊中的混合積分器支路所產(chǎn)生的子采樣值^^.為：
[0024]其中，為KtXMt維的矩陣;則定義KXM維對(duì)角塊矩陣Y為：
[0026] 其中為由第j塊中的混合積分器支路所產(chǎn)生的子采樣值。
[0027] 接下來需要根據(jù)Y構(gòu)造出擴(kuò)展采樣值，需要對(duì)矩陣Y中每一塊的列進(jìn)行置換操作。
[0028] 步驟1中，根據(jù)所述分塊分段AIC模型對(duì)雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)進(jìn)行壓縮觀測(cè)，得到雷 達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的觀測(cè)值和等效測(cè)量矩陣，具體包括如下子步驟：
[0029] (la)構(gòu)造置換矩陣 P={P(i)}:
[0030]
[0031] 其中，置換因子4)=^/(>1)111。<^1，/=1，"人-1，產(chǎn)1，'">/，置換因子是任意集合到 自身的一一映射，通過置換因子僅改變集合中元素的順序，設(shè)置換集# = Y# 是將置換集應(yīng)用于對(duì)角塊矩陣Y的結(jié)果，其中應(yīng)用于對(duì)角塊矩陣Y的前m列;置換矩陣P = {p(1)}選取的條件是:保證Y#中同一行的所有子采樣值來自Y和的不同行；
[0032] (lb)置換集最多為I = Kt_l個(gè)，將置換集P(i)(i = l，"_，I)應(yīng)用到矩陣Y每一塊的列 中，可以得到置換后的額外采樣值：
[0034] 其中，由;^>對(duì)塊矩陣^^的第m列置換獲得。 廠 .-if
[0035] 當(dāng)擴(kuò)展值個(gè)數(shù)Ka = KI時(shí)，令Υα= ,···,(ΥρΙ^Τ ，則第k個(gè)擴(kuò)展值可以表示 為：
[0037] 因此，分塊分段AIC產(chǎn)生的Ke個(gè)采樣值可以表示為y=[)V…，···]。
[0038] 用同樣的處理方法可以得到擴(kuò)展測(cè)量矩陣。設(shè)原測(cè)量矩陣為ΦΚΧΝ，則原測(cè)量矩陣 Φκχν的第k行可以表不為Φ??=( Φ??,ι，···，Φ??,Μ)，其中j = l，2,…，Μ是長(zhǎng)度為Ν/Μ的向 量。
[0039] 令氣（戶1,…/ )為Kt XNt的矩陣，則矩陣氣的元素表示為：
[0041]其中，1^￡{1，2，'"，燈}，11￡{1，2，'"，財(cái)}，?：^是矩陣,為通過置換集？(1)得到的， 所以，分塊分段AIC模型的等效測(cè)量矩陣為：
[0043]當(dāng)1〈1(1時(shí)，為了使各塊能夠得到相同的信息量，需要從每一個(gè)積分支路塊中得到 Ka/J個(gè)采樣值來構(gòu)成Ka個(gè)擴(kuò)展值。定義~味》，，.設(shè)％ /I」，K np = Ka-(np-l)K。由式
，fe=U···沿可以得到采樣值。:剩余的&，個(gè)擴(kuò)展值通過每 個(gè)#^°的前nb行求和得到，即得到雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的觀測(cè)值yMxl:
[0045]然后可以得到等效測(cè)量矩陣ΦΜΧΝ:
[0047] 綜上所述，分塊分段AIC結(jié)構(gòu)的壓縮采樣處理過程如下：
[0048] (1.1)將積分周期T分割成Μ段，K個(gè)積分支路被分成J塊，每個(gè)積分支路塊的積分時(shí) 間有 Mt 段，Mt=M/J。
[0049] (1.2)定義置換因子π，構(gòu)造置換矩陣Ρ={Ρ?}。
[0050] (1.3)對(duì)每一塊BMI(Branches of Mixters and Integrators)分別進(jìn)行積分操 作，得到子采樣矩陣，構(gòu)造對(duì)角塊矩陣為￥ =力^(11，￥4，一，￥&)，對(duì)每一行求和得到 前K個(gè)采樣值。
[0051] (1.4)逐塊％,按列分別進(jìn)行置換操作，判斷I,的行數(shù)Kt除以i和K t的最大公約數(shù) 的商值是否大于等于Mt。若是，則利用？(1)對(duì)％^進(jìn)行置換操作，得到Y(jié)f。否則，將P中對(duì)應(yīng)的 P(1)去掉，得到簡(jiǎn)化的{P(1)}。
[0052] (1 .5)判斷擴(kuò)展值個(gè)數(shù)1是否等于1(。若1 = 1(1，對(duì)置換后的子采樣矩陣
逐行分別求和，獲得1個(gè)擴(kuò)展值。若Ka〈KI，對(duì)矩陣Y a中前(nP-l )K 行分別求和，得到前(ηΡ-1)Κ個(gè)額外采樣值，其余個(gè)額外采樣值由每個(gè)Yj；W的前n b行求 和得到。
[0053] (1.6)得到 Ke = K+Ka 個(gè)采樣值。
[0054]步驟2，根據(jù)雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的稀疏性，構(gòu)造稀疏基矩陣，根據(jù)所述稀疏基矩陣 和所述等效測(cè)量矩陣組成壓縮傳感矩陣，并對(duì)所述觀測(cè)值進(jìn)行稀疏重構(gòu)，得到稀疏系數(shù)估 計(jì)值。
[0055]將雷達(dá)回波信號(hào)進(jìn)行稀疏表示。雷達(dá)的回波信號(hào)可表示為
[0057]其中，ση為后向散射系數(shù)，ST(t)為發(fā)射信號(hào)，rn(t)表示第η個(gè)散射點(diǎn)和雷達(dá)之間的 距離，nR(t)為噪聲和干擾。2rn(t)/c表示目標(biāo)回波基于發(fā)射信號(hào)的延遲，所以可以將回波信 號(hào)看成是由發(fā)射信號(hào)s T(t)的不同的時(shí)延分量構(gòu)成的。又由于雷達(dá)的探測(cè)區(qū)域要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于 目標(biāo)的尺寸，因此雷達(dá)回波信號(hào)在由發(fā)射信號(hào)的不同時(shí)延組成的空間中是稀疏的。
[0058]發(fā)射信號(hào)為線性調(diào)頻信號(hào)(LFM):
[0060] 其中，f。為載頻，To為脈沖寬度，K(K = B/To)為線性調(diào)頻率。
[0061 ]步驟2具體包括如下子步驟：
[0062] (2a)記雷達(dá)發(fā)射信號(hào)的包絡(luò)為SQ(t)=rect(t/TQ)exp(j3iKt2)，則雷達(dá)目標(biāo)回波的 基頻信號(hào)表示為：
[0064]其中，η表示第η個(gè)散射中心，〇n為后向散射系數(shù)，rn(t)表示第η個(gè)散射中心和雷達(dá) 之間的距離，2rn(t)/c表示目標(biāo)回波基于發(fā)射信號(hào)的延遲，第η個(gè)散射中心的稀疏系數(shù)％ = 〇nexp(_j4fcrn(t)/c)，αη包含第η個(gè)散射中心的距離以及多普勒信息，nB(t)為噪聲和干擾， To為脈沖寬度，K為線性調(diào)頻率，f。為載頻，c為光速；
[0065]通常情況下認(rèn)為在一次脈沖回波中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置是固定不變的，在不同脈沖回 波間，目標(biāo)的位置是與速度相關(guān)的函數(shù)。所以，可以認(rèn)為αη包含各個(gè)散射點(diǎn)的距離以及 Doppler信息。
[0066] (2b)將雷達(dá)的觀測(cè)區(qū)間分為N個(gè)距離單元[。，^…^"顱㈣個(gè)距離單元的散射中 心的稀疏系數(shù)向量α = [αι a〗…αΝ]τ;
[0067] -般來說，相對(duì)于觀測(cè)的區(qū)間長(zhǎng)度來說，目標(biāo)的數(shù)量Κ是極少的，所以可以知道向 量α中非零元素也是很少的，因此，可以由上式構(gòu)造稀疏基矩陣Ψ :
[0069 ]則得到:sb (t) = Ψ α+ηΒ (t)，對(duì)其進(jìn)行離散化得到：sb (η) = Ψ α+ηΒ (η)，η = 1，…，Ν。
[0070] (2c)構(gòu)造稀疏基矩陣ΨΝχΝ:
[0072] 貝11雷達(dá)目標(biāo)回波的基頻信號(hào)88(11)=屯_(1+加(11)，11=1，"，1'1;
[0073] (2d)雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的觀測(cè)值yMxl表示為：
[0075] 其中，Φμχν為等效測(cè)量矩陣，Ψνχν為稀疏基矩陣，定義壓縮傳感矩陣θ = Φμχν Ψνχν；
[0076] (2e)構(gòu)造關(guān)于稀疏系數(shù)向量的目標(biāo)函數(shù)：
[0078] 將所述目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為最小h-范數(shù)求解，從而得到稀疏系數(shù)估計(jì)值?。因?yàn)橄蛄喀?是稀疏的，所以利用基于多測(cè)量矢量(MMV)下的稀疏貝葉斯(SBL)重構(gòu)算法得到向量α的估 計(jì)值? ,而得到的估計(jì)值中就包含了目標(biāo)的距離和速度的信息
[0079] 步驟3,對(duì)所述稀疏系數(shù)估計(jì)值進(jìn)行相干積累和恒虛警檢測(cè)，從而得到雷達(dá)目標(biāo)回 波信號(hào)的距離-多普勒信息，所述雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的距離-多普勒信息包含了目標(biāo)的距離 和速度信息。
[0080] 步驟4,根據(jù)所述雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的距離-多普勒信息對(duì)雷達(dá)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)。 [0081]對(duì)本發(fā)明進(jìn)行仿真試驗(yàn)的仿真參數(shù)設(shè)置如下：載頻為3GHz，脈沖重復(fù)頻率為 ΙΟΚΗζ，脈沖寬度為5ys，帶寬為15MHz，采樣率為30MHz。假設(shè)有四個(gè)目標(biāo)，目標(biāo)分別位于 [5000,5005,5020,5025]111，相對(duì)幅度關(guān)系1 :1:1:1，目標(biāo)速度分別為[40,60,30,50]111/8。相 干積累脈沖數(shù)為50，信噪比為OdB，CFAR的虛警率為1 0-6。以分塊數(shù)J = 2和J = 4的PS-AIC模型 為例進(jìn)行雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)，PS-AIC的積分支路數(shù)為K = 32，分段數(shù)為M= 16,擴(kuò)展值Ka = 32，降 米樣率為16。
[0082] 圖3給出了利用本發(fā)明的采樣模型的距離-多普勒成像結(jié)果以及傳統(tǒng)的匹配濾波 方法下距離-多普勒成像結(jié)果對(duì)比。圖3(a)為J = 2的PS-AIC模型的距離-多普勒成像結(jié)果， 圖3(b)為傳統(tǒng)的匹配濾波方法下距離-多普勒成像結(jié)果對(duì)比。
[0083] 以上所述，僅為本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何 熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵 蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以所述權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于分塊分段AIC模型的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括如下步 驟： 步驟1，構(gòu)建分塊分段AI對(duì)莫型并獲取雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)，根據(jù)所述分塊分段AIC模型對(duì) 雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)進(jìn)行壓縮觀測(cè)，得到雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的觀測(cè)值和等效測(cè)量矩陣； 步驟2，根據(jù)雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的稀疏性，構(gòu)造稀疏基矩陣，根據(jù)所述稀疏基矩陣和所 述等效測(cè)量矩陣組成壓縮傳感矩陣，并對(duì)所述觀測(cè)值進(jìn)行稀疏重構(gòu)，得到稀疏系數(shù)估計(jì)值； 步驟3，對(duì)所述稀疏系數(shù)估計(jì)值進(jìn)行相干積累和恒虛警檢測(cè)，從而得到雷達(dá)目標(biāo)回波信 號(hào)的距離-多普勒信息，所述雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的距離-多普勒信息包含了目標(biāo)的距離和速 度信息； 步驟4，根據(jù)所述雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的距離-多普勒信息對(duì)雷達(dá)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分塊分段AIC模型的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在 于，步驟1中確定分塊分段AI對(duì)莫型具體為： 所述分塊分段AIC模型包含K個(gè)混合積分器支路，每個(gè)混合積分器支路的積分周期為T， 將每個(gè)混合積分器支路的積分周期T劃分為Μ個(gè)子積分區(qū)間，并將所述K個(gè)混合積分器支路 分成J塊，第j塊包含Kt個(gè)混合積分器支路，即從第(j-1化*+1個(gè)混合積分器支路到第化t個(gè)混 合積分器支路，其中，j = 1，2，…J，K、M、J為正整數(shù)，且K是J的整數(shù)倍，Μ是J的整數(shù)倍;記Mt = M/J，Kt = K/J; 由第j塊中的混合積分器支路所產(chǎn)生的子采樣值Y?為：其中，Υβ,為KtXMt維的矩陣； 則定義K X Μ維對(duì)角塊矩陣Y為：其中，為由第j塊中的混合積分器支路所產(chǎn)生的子采樣值。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于分塊分段AIC模型的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在 于，步驟1中，根據(jù)所述分塊分段AI對(duì)莫型對(duì)雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)進(jìn)行壓縮觀測(cè)，得到雷達(dá)目標(biāo) 回波信號(hào)的觀測(cè)值和等效測(cè)量矩陣，具體包括如下子步驟： (la)構(gòu)造置換矩陣P={pW}:其中，置換因子…，私-1〇 = 1，-，，1，置換因子是任意集合到自身 的一一映射，通過置換因子僅改變集合中元素的順序，設(shè)置換集戶=(奸'>，..JT二>)，γ^ι'ι是將 置換集應(yīng)用于對(duì)角塊矩陣Υ的結(jié)果，其中誠(chéng)1應(yīng)用于對(duì)角塊矩陣Υ的前m列；置換矩陣Ρ={Ρ 選取的條件是:保證γρ"中同一行的所有子采樣值來自Υ和yfWa<y<〇的不同行；(lb) 對(duì)每個(gè)混合積分器支路分別進(jìn)行積分操作，得到子采樣值Ys,，構(gòu)造對(duì)角塊矩陣 對(duì)對(duì)角塊矩陣Y的每一行求和得到前K個(gè)采樣值； r (lc) 對(duì)每個(gè)子采樣值Ys,按列分別進(jìn)行置換操作，判斷Yb,的行數(shù)Kt除Wi和行數(shù)Kt的最 大公約數(shù)的商是否大于或者等于Mt，若是，則利用pW對(duì)Ysj進(jìn)行置換操作，得到Y(jié)^w;否則， 將P中對(duì)應(yīng)的pW去掉，得到簡(jiǎn)化的置換矩陣. (ld) 擴(kuò)展值個(gè)數(shù)Ka為K的整數(shù)倍，判斷擴(kuò)展值個(gè)數(shù)Ka是否等于K，若Ka = KI，I =Kt-l，表示 置換集的個(gè)數(shù)，對(duì)置換后的子采樣矩悶g行分別求和，獲得Ka個(gè) 擴(kuò)展值，若Ka<KI，設(shè)=LKu/K」，Knp = Ka-(np-l化，并定義?=K",/J，對(duì)子采樣矩陣Ya中前 (np-1化行分別求和，得到前(np-1化個(gè)額外采樣值，其余個(gè)額外采樣值由每個(gè)Yi；b'i的前 nb行求和得到； (le) 得到Ke = K+Ka個(gè)采樣值，組成雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的觀ii值yMxi; (lf) 令Φ,,;. )為KtXNt的矩陣，則Φ&,的元素表示為：其中，4￡{1，2，一，1(*}，11￡{1，2，一，恥}，&^1^是矩陣^6;通過置換集口^得到的； 當(dāng)Ka = KI時(shí)，等效測(cè)量矩陣Φμχν為：當(dāng)Ka<KI時(shí)，等效測(cè)量矩陣Φμχν為：4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分塊分段AIC模型的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在 于，步驟2具體包括如下子步驟： (2a)記雷達(dá)發(fā)射信號(hào)的包絡(luò)為so(t)=rect(t/To)e邱（j地t2)，則雷達(dá)目標(biāo)回波的基頻 信號(hào)表不為：其中，η表示第η個(gè)散射中屯、，On為后向散射系數(shù)，rn(t)表示第η個(gè)散射中屯、和雷達(dá)之間 的距離，2rn(t)/c表示目標(biāo)回波基于發(fā)射信號(hào)的延遲，第η個(gè)散射中屯、的稀疏系數(shù)an = 〇nexp (-j4虹n(t)/c)，an包含第η個(gè)散射中屯、的距離W及多普勒信息，郵(t)為噪聲和干擾，T日為脈 沖寬度，K為線性調(diào)頻率，f。為載頻，C為光速； (2b)將雷達(dá)的觀測(cè)區(qū)間分為N個(gè)距離單元[ri，r2…，rd，則N個(gè)距離單元的散射中屯、的 稀疏系數(shù)向量日=[日1日2…αΝ]Τ; (2c)構(gòu)造稀疏基矩陣Ψνχν:貝情達(dá)目標(biāo)回波的基頻信號(hào)SB(n) = ΨΝχΝα+ΠΒ(η)，η= 1，…，Ν; (2d)雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的觀測(cè)值yMxi表示為：其中，Φμχν為等效測(cè)量矩陣，Ψνχν為稀疏基矩陣，定義壓縮傳感矩陣Θ = ΦμχνΨνχν; (2e)構(gòu)造關(guān)于稀疏系數(shù)向量的目標(biāo)函數(shù)：將所述目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為最小h-范數(shù)求解，從而得到稀疏系數(shù)估計(jì)值α。
【文檔編號(hào)】G01S7/41GK106093908SQ201610648401
【公開日】2016年11月9日
【申請(qǐng)日】2016年8月9日 公開號(hào)201610648401.7, CN 106093908 A, CN 106093908A, CN 201610648401, CN-A-106093908, CN106093908 A, CN106093908A, CN201610648401, CN201610648401.7
【發(fā)明人】王敏, 王茂森
【申請(qǐng)人】西安電子科技大學(xué)