[发明专利]基于单比特压缩感知雷达的目标时延估计方法

说明书

本发明公开了一种基于单比特压缩感知雷达的目标时延估计方法，首先均匀离散化目标可能存在的时延范围，利用极化内插法在目标最邻近的时延网格处稀疏表示雷达回波，构造单比特压缩感知模型，然后通过凸优化方法求解目标最邻近的时延网格，再求解用极化内插方法表达的目标回波的系数矢量，估计出目标时延与最邻近时延网格之间的时延偏移量，完成目标时延参数估计。本发明有效地解决了传统压缩感知雷达采样速率慢、量化结构复杂、功耗大等问题，降低了系统代价，提高了采样效率；同时，与泰勒内插法比，极化内插法的插值误差小，得到的时延估计精度较高。

技术领域

本发明属于雷达目标参数估计领域，具体涉及一种基于单比特压缩感知雷达的目标 时延估计方法。

背景技术

压缩感知(Compressed Sensing，CS)理论可以以远低于奈奎斯特速率的采样率对稀疏信号进行采样，并通过稀疏正则优化方法对信号进行重构，对宽带/超宽带信号的采集和处理有极其重要的意义。该理论在医疗成像、模式识别、光学成像、雷达遥感、地 质探测、天文、集成电路分析、超谱图像处理、图像压缩等领域受到高度的关注。

压缩感知理论通常假设压缩采样值具有无限高的精度，但是在实际应用场景中，压 缩采样值必须经过量化才能进行传输和存储。量化必然会引入量化误差。一般来说，量化误差大小由量化比特位数决定，比特数越低，量化误差越大。在传统的稀疏重构方法 中，人们没有考虑量化误差对重构性能的影响。这些重构方法如果直接用于量化压缩感 知场合，不可避免地引入重构误差。为了解决该问题，著名学者提出单比特压缩感知理 论，它是量化压缩感知的一种特殊形式，将压缩采样值量化成一个比特。与一般的量化 压缩感知相比，单比特压缩感知采用比较器就可以实现量化功能，极大地减少系统的代 价。由于在量化过程中，信号的绝对幅度信息丢失，所重构出的信号只包含信号的相对 幅度信息。于是，稀疏信号与测量值也就不是一一对应的关系。然而，当某些条件成立 时，单比特压缩感知可以保证重构出的信号与实际信号足够的接近，即能够保证稳定重 构。由于比较器具有速度快、功耗低、结构简单、不存在非线性失真和饱和失真等优势， 单比特压缩感知理论与重构算法逐渐得到发展与完善。更为重要的是，现有的理论研究 表明，与其他的高比特量化压缩感知方式相比，在相同的总比特数情况下，单比特压缩 感知具有更好的重构性能和抗噪声性能。在一些需要进行高速采样和大量数据传输的应 用场合，例如星载合成孔径雷达成像、宽带或超宽带雷达，单比特压缩感知具有独特的 优势。

对宽带或超宽带雷达而言，现有的模数转换器发展水平难以满足宽带雷达回波信号 采集的需求。另一方面，单比特压缩感知可对稀疏信号进行高速采样，而雷达回波信号可由发射信号构造的波形匹配字典稀疏表示，因此单比特压缩感知可对宽带雷达回波进行有效采集。应当指出，雷达回波采集的最终目的是提取出回波中包含的目标信息，根 据回波信号的采样数据估计出目标时延(距离)一直是雷达信号处理研究的一个基本问 题。在传统压缩感知雷达中，人们运用稀疏重构理论估计目标时延参数。常用的做法是 先将目标可能存在的时延范围进行网格划分，在离散网格上根据雷达发射波形构建波形 匹配字典，然后将雷达回波在该字典下进行稀疏表示。对于时延位于离散网格上的目标， 这种稀疏表示是准确的，通过稀疏重构估计出的时延也是准确的；然而在实际雷达场景 中，待估计的目标参数是分布在连续区间的，这样在进行对连续参数空间离散化的时候 就会出现稀疏表示基函数不匹配的现象，导致算法性能恶化。在单比特压缩感知雷达， 稀疏表示基函数不匹配的现象同样存在。但是，由于单比特采样值是回波信号的非线性 测量，传统压缩感知雷达中基于线性测量的偏离网格目标时延估计方法不能直接应用。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于单比特压缩感知雷达的目标时延估计方法，可以通 过少量的压缩测量数据得到较高的目标时延估计精度。

实现本发明目的的技术方案为：一种基于单比特压缩感知雷达的目标时延估计方法，包括：

雷达发射宽带线性调频信号并接收回波，再对回波奈奎斯特采样；