[发明专利]一种基于稀疏表示和时频特征的距离扩展目标检测方法

说明书

本发明提供了一种基于稀疏表示和时频特征的距离扩展目标检测方法，对去斜处理后的宽带雷达的回波信号进行采样处理，利用稀疏表示理论由CAMP算法重构一维距离像，得到距离扩展目标的最强散射点，并由最强散射点所对应的基和去噪后的回波信号构造准模糊函数，搭建基于准模糊函数的距离扩展目标恒虚警检测器，实现对高速机动目标的检测。本发明可以有效实现目标检测，提高检测性能。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，涉及一种在高斯白噪声背景下距离扩展目标检测方法。

背景技术

在高斯白噪声背景下，距离扩展目标的检测是信号处理领域中的一个研究热点。目前，学者们提出的距离扩展目标检测器大概可以分为以下几类：一、1997年Gerlach和Steiner提出的基于空间密度的广义似然比检测器(SSD-GLRT)，通过非线性映射去噪后，对距离扩展目标的一维距离像在距离向进行积分，从而实现目标检测。虽然该类检测器运算量小，但其检测性能不佳；二、2011年水鹏朗等提出的基于波形熵的距离扩展目标检测，通过计算多个连续的距离扩展目标一维距离像波形熵的算术平均值，进而实现目标检测。虽然该类检测器具有较好的检测性能，但它忽略了距离单元走动和目标姿态敏感性；三、2013年提出的基于双脉冲时频分解特性的机动距离扩展目标检测器，通过信号的分解和合成，选取几个最大奇异值来实现目标检测。虽然该类检测器具有恒虚警特性且可以检测高速机动目标，但其运算量较大，且随着选取奇异值个数的增加，其检测性能会下降。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于稀疏表示和时频特征的距离扩展目标检测方法，将稀疏表示引入到在高斯白噪声背景下距离扩展目标检测领域，采用复单频信号基对去斜之后的宽带雷达回波信号进行稀疏表示，由复的近似信息逼近算法(CAMP)从被高斯白噪声污染的回波信号中重构得到距离扩展目标的一维距离像，同时，由最强散射点所对应的基和去噪后的回波信号通过构造准模糊函数来获得目标特征，并由基于准模糊函数的距离扩展目标恒虚警检测器实现目标的检测。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

(1)对去斜处理后的宽带雷达回波信号进行采样，得到采样后的回波信号r，同时构造所对应的复单频信号基式中，f_s表示采样频率，T₀为雷达系统发射信号的脉冲宽度，n＝0,...,N-1，N＝f_sT₀，K＝f_s；然后用CAMP算法求解得到距离扩展目标的一维距离像s'_HRRP，以一维距离像的最大值d作为目标的最强散射点，得到其所对应的基式中，γ_max为Φ_Dd的频率；

(2)由重构的一维距离像s'_HRRP和快速逆傅里叶变换计算得到然后用MAD算法来估计r'的噪声功率

(3)根据设定的定虚警概率P_F，经次Monte Carol实验计算得到检测门限η，用于判定目标是否存在；

(4)由最强散射点对应的基Φ_Dd和归一化的重构回波信号计算准模糊函数式中，θ表示频率，ξ表示时延，表示共轭转置；

(5)选取特征TF，得到检测特征依据作出判定，判定是否存在目标，其中，H₁表示有目标假设，H₀表示没有目标假设。

本发明的有益效果是：

(1)本发明选取的时频特征可以有效实现目标检测；

(2)本发明将稀疏表示理论引入到目标检测领域，用重构算法的去噪能力去提高检测器的检测性能；

(3)本发明所构造的复单频信号基与目标速度无关，提出的检测器可以检测高速机动目标，和目标的姿态敏感性无关。

附图说明