技术特征：
1.一种稀疏学习的相参捷变频雷达距离高分辨处理方法，其特征在于，包括：s1、从频率集中随机选取一定数量的频率作为各脉冲相对于中心频率的频率步进量，构造一个周期的相参频率捷变发射信号；s2、构造稀疏信号重建模型，取dft矩阵作为字典矩阵；s3、初始化p矩阵、距离像和噪声功率；s4、每次迭代，更新距离像、噪声功率和p矩阵；s5、判断迭代结果是否收敛或迭代次数是否达到上限；若是，则转到s6；否则，则转到s4；s6、停止迭代，输出高分辨距离像。2.如权利要求1所述的稀疏学习的相参捷变频雷达距离高分辨处理方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：设中心频率为f
c
，脉冲宽度为t
p
，脉冲重复间隔为t
r
，从频率集{0,δf,
…
,(n
‑
1)δf}中随机选取m(m＜n)个频率作为各脉冲相对于中心频率的频率步进量f
m
，则每个脉冲的载频为f
m
＝f
c
+f
m
，m＝1，
…
,m；则相参捷变频雷达发射的一个波形周期的信号为：其中，rect[
·
]为矩形窗函数。3.如权利要求1所述的稀疏学习的相参捷变频雷达距离高分辨处理方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：将合成高分辨距离像视为稀疏信号重建问题，则稀疏信号重建模型为：y＝ax+ε其中，ε∈c
m
×1为噪声，x∈c
n
×1为稀疏距离像，y∈c
m
×1为随机跳频回波信号的频域样本数据，字典矩阵a∈c
m
×
n
为dft矩阵：4.如权利要求1所述的稀疏学习的相参捷变频雷达距离高分辨处理方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括：初始化p矩阵、距离像x和噪声功率η；p矩阵用匹配滤波器初始化：其中，a
n
是字典矩阵a的第n列；
根据p
n
＝|x
n
|2‑
q
，初始化距离像中的每个元素为根据η的表达式，η的初始值为5.如权利要求1所述的稀疏学习的相参捷变频雷达距离高分辨处理方法，其特征在于，所述步骤s4具体包括：迭代更新距离像x、噪声功率η和p矩阵；迭代更新距离像x、噪声功率η和p矩阵；迭代更新距离像x、噪声功率η和p矩阵；6.如权利要求1所述的稀疏学习的相参捷变频雷达距离高分辨处理方法，其特征在于，所述步骤s5具体包括：判断迭代是否满足(δ为大于零的极小值)或者迭代次数达到上限，若是，则转到s6；否则，转到s4继续迭代。
技术总结
本发明公开了一种稀疏学习的相参捷变频雷达距离高分辨处理方法，相参是指各脉冲之间存在确定的相位关系，对各脉冲相参处理能够提高信噪比、获得高距离分辨率。捷变频是指雷达发射的一个脉冲串中各脉冲的载频在频带内随机选取。由于捷变频信号的频谱不连续，使得其距离旁瓣往往较高，这通常会导致强目标淹没弱目标或多个目标旁瓣合成虚假目标等问题。本发明将相参捷变频信号合成高分辨距离像作为稀疏信号重建问题，构建贝叶斯模型并利用最大后验方法估计模型参数。通过使目标函数最小，求解参数更新表达式，最终实现相参捷变频雷达距离高分辨处理。本发明适用于相参捷变频雷达或非连续谱信号的距离旁瓣抑制、合成高分辨距离像等问题。像等问题。像等问题。
技术研发人员：郑成鑫 刘俊豪 高亮 张金强 梁影 王荣 陈潜
受保护的技术使用者：上海无线电设备研究所
技术研发日：2021.07.29
技术公布日：2021/11/2