[发明专利]一种压缩感知雷达多目标速度-距离配对观测方法

说明书

本发明公开了一种压缩感知雷达多目标速度‑距离配对观测方法，通过一种目标速度与距离的分离估计方法，降低过完备字典维度，提高目标探测效率与目标参数估计精度。并在此基础上，考虑到多目标情况下，随着目标数量的增加，对应优化重构次数的增加会明显降低压缩感知目标参数估计的效率。基于上述问题，提出一种一种压缩感知雷达多目标速度‑距离配对观测方法，实现在多目标场景下，仅采用一次重构，即可估计场景内全部目标的参数，进一步提高了压缩感知雷达进行目标参数估计的实时性。

技术领域

本发明涉及雷达稀疏信号处理领域，尤其涉及一种压缩感知雷达多目标速度-距离配对观测方法。

背景技术

压缩感知雷达通过挖掘目标场景的稀疏特性，利用针对目标场景的过完备字典，通过回波信号与过完备字典的优化匹配，搜索得到目标参数的估计。随着目标估计精度要求的不断提高，传统方法针对目标速度与距离信息构造的时频过完备字典往往维数非常大，导致压缩感知雷达对目标探测的效率严重下降。同时，在高分辨率的要求下，同时考虑目标速度与距离的时频过完备字典的原子互相关度较高，也将会降低目标参数的优化重构准确率。因此，针对上述问题，为同时提高目标参数估计精度与目标探测效率，本发明提供一种目标速度与距离的分离估计方法，降低过完备字典维度，提高目标探测效率与目标参数估计精度。并在此基础上，考虑到多目标情况下，随着目标数量的增加，对应优化重构次数的增加会明显降低压缩感知目标参数估计的效率。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提出一种一种压缩感知雷达多目标速度-距离配对观测方法，实现在多目标场景下，仅采用一次重构，即可估计场景内全部目标的参数，进一步提高了压缩感知雷达进行目标参数估计的实时性。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种压缩感知雷达多目标速度-距离配对观测方法，具体包括以下步骤：

步骤1，基于目标可能的时延信息，建立压缩感知雷达回波脉冲串的距离维联合稀疏字典Ψ，在稀疏字典Ψ下，第i个脉冲的接收信号r_i具有如下的稀疏表示模型r_i＝Ψθ_i，其中θ_i为第i个脉冲对应的稀疏向量；

步骤2，构造速度聚焦观测矩阵Φ_v，并利用Φ_v对回波脉冲信号群进行观测，得到目标回波的多普勒谱，随后通过对目标多普勒谱进行谱峰搜索，得到场景内目标的多普勒频率估计值；

步骤3，根据各目标的多普勒频率估计值，构造得到多目标联合积累观测矩阵Φ_p，进而对回波脉冲信号群进行积累观测；

步骤4，构造速度-距离配对观测矩阵，对积累观测后的数据进行二次观测，得到配对后接收信号y；

步骤5，基于稀疏字典Ψ，重构得到稀疏向量，从而完成对目标参数的估计。

作为本发明一种压缩感知雷达多目标速度-距离配对观测方法的进一步优选方案，在步骤1中，所述联合稀疏字典Ψ包含目标可能的时延信息，而不包含目标可能的多普勒频率信息。

作为本发明一种压缩感知雷达多目标速度-距离配对观测方法的进一步优选方案，在步骤2中，利用速度聚焦观测矩阵对目标的多普勒频率进行估计的方法，具体包括以下步骤：

步骤2.1，构造速度聚焦观测矩阵Φ_v；

步骤2.2，令回波信号采样长度为Q，定义一个长度为Q的全1向量η；

步骤2.3，对多脉冲回波信号群R进行观测得到聚焦后的多普勒谱其中表示克罗内克积，vec(.)表示向量化函数；

步骤2.4，对滤波后多普勒谱进行谱峰搜索，估计得到各目标的速度。