一种多机动目标径向初速度和径向加速度的估计方法
【专利摘要】本发明属于雷达运动目标检测【技术领域】，公开了一种多机动目标径向初速度和径向加速度的估计方法，其具体步骤为：对雷达回波进行脉冲压缩；对脉冲压缩结果沿脉冲维进行相干积累；对相干积累结果进行二维恒虚警检测，确定多机动目标信号所在的距离单元；提取多机动目标所在距离单元的回波信息；对目标所在距离单元信号估计噪声功率和噪声的检测门限；目标所在距离单元相干积累后多普勒信息与噪声检测门限比较，确定目标最大限度径向速度和径向加速度的范围；基于CS稀疏分解法对多机动目标进行参数粗略估计；基于CS理论对机动目标利用逐次逼近法进行参数的高精度估计；得到所有被检测到的各个机动目标径向初速度和加速度满足高精度的估计值。
【专利说明】一种多机动目标径向初速度和径向加速度的估计方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及雷达【技术领域】和雷达运动目标检测技术，具体说是公开了一种高分辨 的多机动目标参数估计的方法，可用于多机动目标的检测和跟踪。
【背景技术】
[0002] 在雷达系统中，对于距离相近的多机动目标的雷达信号检测和分辨能力的研究是 一个重要难题。雷达在信号处理阶段获取机动目标的径向初速度和加速度信息对改善机 动目标检测和跟踪性能具有重要影响。机动目标的雷达回波不仅含有目标速度引起的多 普勒调制项，而且目标加速度引起的二次相位项也对回波信号产生时变调制，加速度的调 制会使雷达回波多普勒频谱展宽，导致傅里叶谱分析方法信噪比下降，分辨率降低。对多 机动目标的径向初速度和径向加速度的估计即可转化为对多线性调频（Linear frequency modulation，LFM)信号的初始频率和调频斜率的提取问题。
[0003] 目前已有的对LFM信号的参数估计方法，本质上都可归结为一个多变量的最优化 问题。其中基于最大似然思想的解线性调频法（Dechirping)计算量稍小，工程实现简单， 但是在处理多分量信号时存在虚假交叉项的干扰、强弱信号难以分离和抗噪能力比较弱的 问题。近年来，基于时频分析工具的多分量LFM信号的参数估计技术主要有：拉冬-魏格 纳变换（Radon Winger Transform，RWT)，拉冬-模糊变换（Radon Ambiguity Transform， RAT)和分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform，FRFT)扫描法。以上方法各 有优劣，RWT法和RAT法是基于图像的直线积分检测，先将信号转换到时频图或模糊图上， 再进行直线搜索。RWT法是时频面上的二维搜索，在单分量条件下能达到很好的效果，但计 算量较大，RAT法将RWT法的二维搜索简化为一维搜索降低了计算量，但是它以抛弃初始频 率信息为代价。由于WVD分布和Ambiguity函数的双线性特性，在多分量条件下各分量之 间的交叉项将严重影响信号的检测和参数估计性能，机动目标相距较远时，虽然信号各分 量之间的交叉项和噪声引起的干扰项也存在，但由其引起的振荡幅度远小于由单个信号 能量聚集所产生的尖峰，且易求出这些尖峰出现的坐标。但当两机动目标相距很近时，弱 分量很容易被强分量的交叉项所掩盖，发生漏警。分数阶傅里叶变换FRFT法是信号到旋转 频率空间的线性投影，是一种广义Fourier变换，属于一维线性时频变换，在多分量LFM信 号的处理时不受交叉项的影响，并且可以借助快速傅里叶FFT实现，降低了处理的复杂度， 但是对于相距很近的目标，强信号分量很容易淹没弱信号分量，而发生漏警，陶然等人提出 了分数阶Fourier域的信号分离技术，采用"CLEAN"思想有效抑制了强信号对弱信号的影 响，提高了对弱信号的检测精度，但是这种方法只能解决强度相差较大的多分量LFM信号， 对于特殊的距离和方位上都很接近且强度相当的多机动目标，由于受限的时频分辨率，而 不能将机动目标分开。所以时频分析中多分量信号交叉项和时频分辨率是一对矛盾体。
【发明内容】
[0004] 本发明针对上述现有技术处理多机动目标径向初速度和径向加速度估计存在的 不足，公开了一种高分辨的多机动目标径向初速度和径向加速度估计方法，实现多机动目 标的超分辨能力，且能以超高的精度精确估计多机动目标的径向初速度和径向加速度信 肩、。
[0005] 本发明的技术方案是这样实现的：
[0006] 本发明通过对雷达接收到的多机动目标所在距离单元的回波数据进行相干积累， 通过噪声门限检测判断目标所在的最大频域范围，进而得到多机动目标径向初速度和径向 加速度的最大范围；然后基于压缩感知（Compressive Sensing, CS)理论，根据机动目标回 波模型建立超完备原子库，得到信号在超完备原子库上的分解系数投影，通过^范数约束 条件下的最优化算法，得到机动目标的个数以及各机动目标径向初速度和径向加速度的一 次估计值；最后在每个机动目标附近采用逐次逼近法的频率细化手段确定各个机动目标满 足二次估计精度的径向初速度和径向加速度的二次估计值。
[0007] 本发明的技术方案包括如下步骤：
[0008] 步骤1，利用雷达向位于同一距离单元的多机动目标发射信号，并利用雷达接收经 所述多机动目标反射的原始回波数据；对原始回波数据进行脉冲压缩，得到脉冲压缩后的 回波数据矩阵X ;x = [Xp x2,...，Xi，...，XN]，Xi表示第i个距离单元的脉冲压缩后的回波 数据，i = 1，2, . . .，N，N为每个脉冲对应的距离单元数；
[0009] 对脉冲压缩后的回波数据矩阵X沿脉冲维做相干积累，得到相干积累数据矩阵Y ; 对相干积累数据矩阵Y进行二维恒虚警检测，得出所述多机动目标所在的距离单元的序号 IV 1 < % < N ;从脉冲压缩后的回波数据矩阵X中提取所述多机动目标所在距离单元的脉 冲压缩后的回波数据
【权利要求】
1. 一种多机动目标径向初速度和径向加速度的估计方法，其特征在于，包括以下步 骤： 步骤1，利用雷达向位于同一距离单元的多机动目标发射信号，并利用雷达接收经所述 多机动目标反射的原始回波数据；对原始回波数据进行脉冲压缩，得到脉冲压缩后的回波 数据矩阵X ;x = [Xi，x2,...，Xi，...，XN]，Xi表示第i个距离单元的脉冲压缩后的回波数据， i = 1，2,...，N，N为每个脉冲对应的距离单元数； 对脉冲压缩后的回波数据矩阵X沿脉冲维做相干积累，得到相干积累数据矩阵Y ;对相 干积累数据矩阵Y进行二维恒虚警检测，得出所述多机动目标所在的距离单元的序号rv 1 < % < N ;从脉冲压缩后的回波数据矩阵X中提取所述多机动目标所在距离单元的脉冲 压缩后的回波数据
步骤2,确定机动目标径向初速度的最小值vmin、机动目标径向初速度的最大值vmax、机 动目标径向加速度的最大值a_、以及机动目标径向加速度的最小值; 设置径向初速度一次搜索步长为△ Vi和径向加速度一次搜索步长为Aai，在径向初速 度一次离散搜索区间[vmin，vmax]内，从vmin开始每隔A Vl获取一个径向初速度搜索值，得到 P个径向初速度搜索值；在径向加速度一次离散搜索区间[&_，&_]，从3_开始每隔Aai 获取一个径向加速度搜索值，得到Q个径向加速度搜索值；PXQ>M，Μ为雷达发射的脉冲个 数； 步骤3,建立第一超完备原子库Φ :
其中，
Ρ = 1，2，···，Ρ，q = 1，2，...，Q，Φ 为 MXL 维的矩阵，L = PXQ;
为：
表示第P个径向初速度搜索 值；
表示第q个径向加速度搜索值；η = 1，2, ...，Μ，?；为雷达发射信号的脉冲重复周期， 上标Τ表示矩阵或向量的转置； 得出第一超完备原子库Φ下的稀疏分解方程：
其中，α为LX1维的列向量，Ζ为已知的随机噪声残余分量，Ζ为ΜΧ1维的矢量；然 后将符合第一超完备原子库Φ下的稀疏分解方程的α的解输入关于第一超完备原子库Φ 下的稀疏分解的优化模型中，得出α的最优化一次稀疏解
所述关于第一超完备原子库 Φ下的稀疏分解的优化模型为：
其中，Y表示设定的正则化参数，II · ||2表示求2范数，II · Mi表示求1范数；在得 出α的最优化一次稀疏解之后，将
中非零元素的个数Κ作为机动目标的个数；确定
中第g个非零元素的行序号dg，g = 1，2, . . .，Κ ;得出第g个机动目标径向初速度的一次估 计值
和径向加速度的一次估计值
当dg% Q尹0时，
；当dg% Q = 0时，
其中，dg% Q表示dg除以Q后所得余数，
表示第
个径向初速度搜 索值，
表示第dg%Q个径向加速度搜索值，
表示第
个径向初速度搜索 值，
表示向下取整。
2.如权利要求1所述的一种多机动目标径向初速度和径向加速度的估计方法，其特征 在于，在步骤1中，第i个距离单元的脉冲压缩后的回波数据Xi为：Xi = [Xi(l)，Xi(2)，... ，xi(j)，...，x i(M)]T，Xi维数为MX1，j = 1，2，···，Μ，Μ为雷达发射的脉冲个数，[·]τ表示 矩阵或向量的转置； 在步骤1中，所述相干积累数据矩阵Υ为：Υ= [^2，...，1，...，￥1<]，其中，1表示第 i 个距离单元的多普勒数据，Yi = [yi(l), yi(2), · · ·，yjj), · · ·，yi(M)]T; 在步骤2中，首先，计算所述多机动目标所在距离单元的脉冲压缩后的回波数据
的 噪声功率
其中，nt e [1，2，...，N]且nt#rv
表示第nt个距离单元的脉冲压缩后的回波数 据，
表示对
中的元素求均值； 然后，得出噪声检测门限G，·
Pfa表示设定的虚警概率值； 将第％个距离单元的多普勒数据
取模值，得到多普勒模值向量
确定多普勒模值向量
中超过噪声检测门限G的第一个元素所对应的多普勒通道序 号!^、以及多普勒模值向量
中超过噪声检测门限G的最后一个元素所对应的多普勒通 道序号m2 ; 得出最小多普勒通道序号mmin，mmin = π^-Δη ;得出最大多普勒通道序号mmax，mmax = m2+An ; Δη为设定的自然数；确定多普勒频率的最小值fmin为
确定 多普勒频率的最大值fmax为
?；为雷达发射信号的脉冲重复周期； 确定机动目标径向初速度的最小值vmin为
表示向下取整，λ为 雷达发射信号的波长；确定机动目标径向初速度的最大值
表 示向上取整； 计算出机动目标径向加速度的最大值amax
其中，λ为雷达发射信号 的波长，Λ fsp表示机动目标在Μ个脉冲内机动目标多普勒展宽，T。= ΜΤ,;确定机动目标径 向加速度的最小值amin为：amin= _amax。
3. 如权利要求1所述的一种多机动目标径向初速度和径向加速度的估计方法，其特征 在于，在步骤2中，将径向初速度一次搜索步长和径向加速度一次搜索步长分别 设置为：
其中，t为设定的正数。
4. 如权利要求1所述的一种多机动目标径向初速度和径向加速度的估计方法，其特征 在于，在步骤3之后，还设置有步骤4,所述步骤4的具体子步骤为： 4a)设定机动目标径向初速度二次估计精度和机动目标径向加速度二次估计精 度Δ ;令1 = 1，2,...，当1 = 1时，执行子步骤4b); 4b)将第g个机动目标处第1次逼近的径向初速度二次搜索步长Λ Vg l和第g个机动 目标处第1次逼近的径向加速度二次搜索步长Λ a&1分别设置为：
将第g个机动目标的径向初速度二次离散搜索区间
和第g个机动目标的径向加速 度二次离散搜索区间
分别设置为：
在第g个机动目标的径向初速度二次离散搜索区间
内，从
的下界开始每隔Λν&ι 获取一个径向初速度二次搜索值，得到
<个径向初速度二次搜索值；在第g个机动目标的 径向加速度二次离散搜索区间
内，从
的下界开始每隔々ay获取个径向加速度二次搜 索值，得到
个径向加速度二次搜索值，
然后构建第二超完备原子库ng:
其中，％为
维的超完备矩阵，
上标T表示矩阵或向量的转置，
为：
为第
个径向初速度二次搜索值，
，为第
个径向加速度二次搜 索值，
?；为雷达发射信号的脉冲重复周期； 4c)得出关于第二超完备原子库ng下的稀疏分解的优化模型：
其中，Y表示设定的正则化参数，11 · 112表示求2范数，11 · I K表示求1范数，β为 为
维的列向量，通过求解所述关于第二超完备原子库ng下的稀疏分解的优化模型， 得出β的最优化二次稀疏解
4d)确定
中最大的非零元素的行序号
；得出第g个机动目标处第 1次逼近的径向初速度二次估计值
和第g个机动目标处第1次逼近的径向加速度二次 估计值
当
时，
.当，
时，
其中，
表示，
除以
后所得余数，
表示第
个径向初速度 二次搜索值，
表示第
个径向加速度二次搜索值，
表示第
个 径向初速度二次搜索值，
表示向下取整； 4e)将第g个机动目标处第1次逼近的径向初速度二次搜索步长Λ Vg l与机动目标径 向初速度二次估计精度Λ Vmin进行比较，将第g个机动目标处第1次逼近的径向加速度二 次搜索步长Aagj与机动目标径向加速度二次估计精度Aa min进行比较，若Λν&1< Avmin 且Aagil< Aamin，则得出第g个机动目标径向初速度的二次估计值
和径向加速度的二次 估计值
否则，令1的值自增1，返回至子步骤4b)。
【文档编号】G01S13/58GK104215959SQ201410487916
【公开日】2014年12月17日 申请日期:2014年9月22日 优先权日:2014年9月22日
【发明者】苏洪涛, 刘丽娇, 刘宏伟, 刘子威 申请人:西安电子科技大学