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專利名稱：基于壓縮卡爾曼濾波的小場景雷達(dá)目標(biāo)距離像估計(jì)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種利用壓縮采樣和卡爾曼濾波器進(jìn)行雷達(dá)成像的方法，可用于對(duì)小場景雷達(dá)目標(biāo)距離像進(jìn)行估計(jì)。
背景技術(shù)：
傳統(tǒng)雷達(dá)在空間檢測、目標(biāo)跟蹤和戰(zhàn)場偵查等各種軍事領(lǐng)域中發(fā)揮著極為重要的作用，各種軍事需求對(duì)雷達(dá)的功能提出了越來越高的要求，這也使得雷達(dá)系統(tǒng)越來越復(fù)雜，實(shí)現(xiàn)也越來越困難。為避免信息丟失，實(shí)現(xiàn)無失真恢復(fù)原始信號(hào)，奈奎斯特Nyquist采樣定理指出數(shù)-模轉(zhuǎn)換ADC的采樣速率必須至少等于兩倍的信號(hào)帶寬頻率。這無疑給信號(hào)處理的能力提出了更高的要求，也給相應(yīng)的硬件設(shè)備帶來了極大的挑戰(zhàn)。比如在目前接收機(jī)設(shè)計(jì)中隨著分辨率的提高和帶寬的增加，對(duì)數(shù)字處理的AD變換器采樣頻率的要求越來越高。成本和技術(shù)上的限制，現(xiàn)有的模數(shù)轉(zhuǎn)換過程成為設(shè)計(jì)高性能和高分辨率雷達(dá)系統(tǒng)的主要限制因素之一。最近幾年出現(xiàn)的壓縮感知CS理論表明，在原始信號(hào)在某個(gè)域上具有稀疏特性或可壓縮特性的條件下，可以突破上述的Nyquist采樣定理的限制，這使其在信號(hào)處理領(lǐng)域有著突出的優(yōu)點(diǎn)和廣闊的應(yīng)用前景。由CS理論可知，是完全有可能突破傳統(tǒng)雷達(dá)信號(hào)采樣的Nyquist速率，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)信號(hào)的低速率觀測，并且從中恢復(fù)目標(biāo)信息，達(dá)到對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測和參數(shù)測量的。因此CS理論在雷達(dá)信號(hào)處理方面有著非常重要的應(yīng)用前景。對(duì)雷達(dá)目標(biāo)回波的分析可知，首先觀測窗口內(nèi)的目標(biāo)散射中心數(shù)遠(yuǎn)小于識(shí)別這些散射中心所需的數(shù)據(jù)樣本數(shù)。顯然,這種特性與CS對(duì)稀疏性的要求十分吻合，研究也表明基于稀疏特性的壓縮感知雷達(dá)具有高分辨的特點(diǎn)，其分辨率跟發(fā)射信號(hào)的帶寬不再是簡單的倒數(shù)關(guān)系。同樣對(duì)雷達(dá)回波模型分析可知，在相干積累時(shí)間內(nèi)，不同脈沖間接收到的噪聲信號(hào)、干擾在統(tǒng)計(jì)上是動(dòng)態(tài)變化的，并且由于目標(biāo)與雷達(dá)之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)，使得目標(biāo)相對(duì)雷達(dá)的距離、多普勒、散射系數(shù)等信息也在不停的變化。綜合上述特點(diǎn)，雷達(dá)回波信號(hào)在不同脈沖時(shí)刻也是實(shí)時(shí)變化的，具有動(dòng)態(tài)特性，可以利用狀態(tài)空間法對(duì)回波進(jìn)行重建，然而上述的壓縮感知雷達(dá)由于沒有考慮回波間的動(dòng)態(tài)特性，因而無法獲得更為突出的雷達(dá)成像結(jié)果；另一方面因?yàn)閭鹘y(tǒng)的卡爾曼濾波器對(duì)大尺度信號(hào)存在計(jì)算量大的問題，利用狀態(tài)空間法對(duì)回波進(jìn)行重建的方法不利于工程實(shí)現(xiàn)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服針對(duì)上述已有技術(shù)的不足，提出一種基于壓縮卡爾曼濾波的小場景雷達(dá)目標(biāo)距離像估計(jì)方法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)距離像動(dòng)態(tài)稀疏重構(gòu)，提高距離像估計(jì)效果。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出的方案具體步驟如下:1)假設(shè)待估計(jì)雷達(dá)距離像的距離單元數(shù)為L，散射點(diǎn)個(gè)數(shù)D << L，第k個(gè)脈沖的小場景雷達(dá)回波信號(hào)為Xk，回波信號(hào)長度為N，對(duì)Xk進(jìn)行壓縮采樣，獲得第k個(gè)脈沖的采樣數(shù)據(jù)qk = Oxk,其中，N = L+n, η為雷達(dá)發(fā)射信號(hào)的Nyquist采樣點(diǎn)數(shù)，Φ為MXN的壓縮采樣矩陣，M < N，k = 1，2，…K，X為脈沖數(shù)；2)假設(shè)目標(biāo)與噪聲相互獨(dú)立，且噪聲服從均值為零的正態(tài)分布，在含有目標(biāo)的距離單元附近，由僅含噪聲的時(shí)域回波壓縮采樣信號(hào)對(duì)噪聲的自相關(guān)矩陣R進(jìn)行估計(jì)，得到R
的估計(jì)值:々=達(dá)#，其中P代表第k次僅含噪聲的時(shí)域回波壓縮采樣信號(hào)，P為用于
^ k=l k
估計(jì)噪聲的自相關(guān)矩陣的壓縮采樣信號(hào)數(shù)；3)以目標(biāo)稀疏系數(shù)α為狀態(tài)矢量，建立線性近似的狀態(tài)空間模型:
f fc = Aat_} + wki
[Λ=ΦΨα.,+ν,式中，α k為第k個(gè)脈沖的目標(biāo)稀疏系數(shù)，』=e/&, j'= ^為虛數(shù)單元符號(hào)，<!為雷達(dá)場景內(nèi)任意散射點(diǎn)的多普勒相移估值或多個(gè)散射點(diǎn)多普勒相移估值的平均，I為LXL的單位矩陣，Wk為動(dòng)態(tài)噪聲服從均值為零協(xié)方差為及的正態(tài)分布；yk為壓縮采樣觀測值，Ψ為由雷達(dá)發(fā)射信號(hào)的復(fù)包絡(luò)在不同距離單元上的延遲構(gòu)成的稀疏字典，vk為觀測噪聲也服從均值為零的正態(tài)分布，其協(xié)方差通過訓(xùn)練得到，且動(dòng)態(tài)噪聲與觀測噪聲互不相關(guān)；4)將采樣數(shù)據(jù)qk作為步驟3)中狀態(tài)空間模型的實(shí)際觀測值，利用卡爾曼濾波算法求得第k個(gè)脈沖時(shí)目標(biāo)稀疏系數(shù)的估計(jì)值Θ k:= Aal^1 + Hk (yk - ΦΨ^ ^)，式中，,為第k-1個(gè)脈沖目標(biāo)稀疏系數(shù)的最優(yōu)估計(jì)值，Hk為卡爾曼濾波增益；5)利用偽量測PM方法對(duì)估計(jì)值Θ k進(jìn)行校正，得到第k個(gè)脈沖目標(biāo)稀疏系數(shù)的最優(yōu)估計(jì)值<，并將之作為第k個(gè)脈沖時(shí)的距離像估計(jì)輸出。本發(fā)明與現(xiàn)有的技術(shù)相比具有以下優(yōu)點(diǎn):I)本發(fā)明由于直接對(duì)散射點(diǎn)信息進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，相對(duì)于現(xiàn)有的匹配濾波方法來說也就不存在距離旁瓣抑制與主瓣擴(kuò)散的矛盾，提高了距離像的分辨率。2)本發(fā)明由于采用了壓縮采樣理論，大大降低了卡爾曼濾波過程中矩陣求逆的運(yùn)算量；同時(shí)，由于卡爾曼濾波器充分利用了回波信號(hào)的先驗(yàn)信息和一系列連續(xù)回波信號(hào)的動(dòng)態(tài)特性，因此，相對(duì)于傳統(tǒng)的壓縮采樣雷達(dá)，能夠在低信噪比情況下使距離像具有更好的成像效果。


圖1是本發(fā)明的流程圖；圖2是用本發(fā)明仿真 在單散射點(diǎn)的距離像估計(jì)中狀態(tài)空間模型誤差對(duì)重建目標(biāo)稀疏系數(shù)的影響圖；圖3是用本發(fā)明仿真在單散射點(diǎn)的距離像估計(jì)中狀態(tài)空間模型誤差對(duì)重建散射點(diǎn)相位的影響圖；圖4是用本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)仿真對(duì)多散射點(diǎn)的距離像估計(jì)的結(jié)果對(duì)比圖5是用本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)仿真在多散射點(diǎn)的距離像估計(jì)中對(duì)重建散射點(diǎn)相位的影響對(duì)比圖。
具體實(shí)施例方式參照?qǐng)D1，本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)步驟如下:步驟一，對(duì)雷達(dá)回波信號(hào)進(jìn)行壓縮采樣。在雷達(dá)目標(biāo)回波中，雖然目標(biāo)是由許多的散射點(diǎn)構(gòu)成的，但散射中心數(shù)只占雷達(dá)觀測區(qū)間的一小部分，因此此時(shí)的雷達(dá)回波在距離維上是稀疏的，壓縮采樣理論是能夠應(yīng)于雷達(dá)距離像估計(jì)的。假設(shè)待估計(jì)雷達(dá)距離像的距離單元數(shù)為L，散射點(diǎn)個(gè)數(shù)D □ L，對(duì)于包含目標(biāo)和噪聲的一系列小場景雷達(dá)時(shí)域回波信號(hào)xk，k = 1，2，...，K進(jìn)行壓縮采樣，獲得壓縮采樣數(shù)據(jù)qk = Oxk,其中，小場景雷達(dá)回波信號(hào)長度為N = L+n,η為雷達(dá)發(fā)射信號(hào)的Nyquist采樣點(diǎn)數(shù)，Φ為MXN的壓縮采樣矩陣，M < N。本實(shí)施例中選取Φ為38X 190的高斯隨機(jī)觀測矩陣。步驟二，估計(jì)噪聲的自相關(guān)矩陣。2.1)確定估計(jì)噪聲自相關(guān)矩陣的信號(hào)應(yīng)滿足的條件雷達(dá)照射目標(biāo)時(shí)，其回波中除了包含目標(biāo)信息外，還包含有各種噪聲信息，在相近距離單元具有相似噪聲環(huán)境，且噪聲性質(zhì)穩(wěn)定的假設(shè)下，為了估計(jì)噪聲信號(hào)的自相關(guān)矩陣，確定估計(jì)的信號(hào)中僅含有噪聲，而不包含目標(biāo)，從而保證估計(jì)出的噪聲自相關(guān)矩陣與目標(biāo)所在距離單元內(nèi)的噪聲自相關(guān)矩陣性質(zhì)接近；2.2)估計(jì)噪聲信號(hào)的自相關(guān)矩陣當(dāng)獲取了僅含有噪聲的信號(hào)4，k= 1,2,...，K后，按照式〈1>估計(jì)噪聲時(shí)域回波信號(hào)的自相關(guān)矩陣:
權(quán)利要求
1.一種基于壓縮卡爾曼濾波的小場景雷達(dá)目標(biāo)距離像估計(jì)方法，包括如下步驟: 1)假設(shè)待估計(jì)雷達(dá)距離像的距離單元數(shù)為L，散射點(diǎn)個(gè)數(shù)D<< L，第k個(gè)脈沖的小場景雷達(dá)回波信號(hào)為xk，回波信號(hào)長度為N，對(duì)Xk進(jìn)行壓縮采樣，獲得第k個(gè)脈沖的采樣數(shù)據(jù)qk = Oxk,其中，N = L+n, η為雷達(dá)發(fā)射信號(hào)的Nyquist采樣點(diǎn)數(shù)，Φ為MXN的壓縮采樣矩陣，M < N，k = 1，2，…K，K為脈沖數(shù)； 2)假設(shè)目標(biāo)與噪聲相互獨(dú)立，且噪聲服從均值為零的正態(tài)分布，在含有目標(biāo)的距離單元附近，由僅含噪聲的時(shí)域回波壓縮采樣信號(hào)對(duì)噪聲的自相關(guān)矩陣R進(jìn)行估計(jì)，得到R的估計(jì)值:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟3)所述的目標(biāo)稀疏系數(shù)α，由雷達(dá)回波信號(hào)的稀疏分解得到:sE(t) = Ψ a +nE(t), 式中，sK(t)為雷達(dá)接收到的回波信號(hào)，nE(t)是回波中包含的噪聲信號(hào)，Ψ為稀疏字
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟5)所述的利用偽量測PM方法對(duì)估計(jì)值0k進(jìn)行校正，得到第k個(gè)脈沖目標(biāo)稀疏系數(shù)的最優(yōu)估計(jì)值A(chǔ)按照如下步驟進(jìn)行: 5a)建立偽量測狀態(tài)空間模型:
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于壓縮卡爾曼濾波的小場景雷達(dá)目標(biāo)距離像估計(jì)方法，主要解決現(xiàn)有卡爾曼濾波算法在距離像估計(jì)中存在計(jì)算量大的問題及壓縮采樣雷達(dá)在低信噪比情況下難以獲得較高的信噪比輸出的問題。其實(shí)現(xiàn)過程是1)對(duì)雷達(dá)接收到的回波信號(hào)進(jìn)行壓縮采樣；2)估計(jì)壓縮采樣后噪聲的自相關(guān)矩陣；3)建立線性近似的降維狀態(tài)空間模型；4)對(duì)狀態(tài)空間模型進(jìn)行卡爾曼濾波遞推；5)對(duì)遞推結(jié)果進(jìn)行校正獲得距離像估計(jì)結(jié)果。本發(fā)明可消除現(xiàn)有匹配濾波方法存在的主瓣能量擴(kuò)散問題，提高了距離分辨率，并在低信噪比情況下能獲得優(yōu)于傳統(tǒng)壓縮采樣方法的成像效果，可用于提高壓縮采樣雷達(dá)的散射點(diǎn)信噪比輸出。
文檔編號(hào)G01S7/41GK103235295SQ201310111620
公開日2013年8月7日 申請(qǐng)日期2013年4月2日 優(yōu)先權(quán)日2013年4月2日
發(fā)明者王敏, 王偉, 刁建鋒, 張子敬 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)