[发明专利]一种基于降维优化的快速压缩感知低空目标测角方法

说明书

本发明公开了一种基于降维优化的快速压缩感知低空目标测角方法，步骤1，将多径反射波入射角θsubgt;r/subgt;用直达波入射角θsubgt;d/subgt;表示；步骤2，将垂直放置的一维N元均匀线性阵列雷达的复合导向矢量阵A(θsubgt;d/subgt;,θsubgt;r/subgt;)表示为只包含一维变量θsubgt;d/subgt;的复合导向矢量阵步骤3，垂直放置的一维N元均匀线性阵列雷达，每个阵元分别接收L个快拍回波数据，整个雷达阵列接收回波数据为X；步骤4，获得归一化复合地面反射系数步骤5，构造超完备冗余字典步骤6，对阵列接收回波数据X进行优化降维抽取；步骤7，计算重构的最小的稀疏信号Ssubgt;cmin/subgt;；步骤8，获得目标俯仰角的最佳估计值该方法计算简便、实时性强、估计精度高，能够实现在多径环境下对低空、超低空目标俯仰角的高精度、快速测量。

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，尤其涉及一种基于降维优化的快速压缩感知低空目标测角方法，可用于雷达在低空多径环境下的目标仰角估计。

背景技术

雷达对低空、超低空目标探测跟踪时，受多径效应影响，雷达接收回波中除了有来自目标的直达波信号，还有多径反射波信号，两者为相干信号，且两者几乎同时进行入雷达波束主瓣，传统的DOA估计方法失效。

近年来阵列雷达在军事领域被广泛应用，多种阵列超分辨方法被用于低空、超低空目标俯仰角估计。以多重信号分类算法(MUSIC)为代表的传统子空间算法，该类算法数据存储量大、计算量大，且不能分离相干源；SSMUSIC算法是在MUSIC基础上发展而来，该算法对子空间特征结构加权使得SSMUSIC谱在低信噪比时仍具有较强的分辨力，且估计效果优于传统的MUSIC；最大似然估计算法(maximum likelihood，ML)是一种可对相干源有效估计的参数估计算法，但它以目标的统计特征为基础，且随着目标个数的增加计算量急剧增大，实时性差、工程适用性不强。因此，仍然需要研究计算简便、实时性强、估计精度高的低空多径环境下的目标仰角估计方法。

随着压缩感知理论的提出和发展，使用压缩感知来做低空目标仰角估计受到了越来越多的关注。对于低空、超低空目标，雷达接收回波只有从目标真实俯仰角进入的直达波和从目标多径镜像俯仰角进入的多径反射波，在其他空域即俯仰角度上没有信号进入雷达，也就是说雷达接收的回波信号在俯仰角即空域内是稀疏的，根据CS理论，这样的稀疏信号是可以进行压缩采样和稀疏重构的，即能够使用压缩感知方法对低空多径环境下的目标做俯仰角估计。L1-SVD压缩感知DOA算法是一种基于多快拍、稀疏模型的DOA估计方法，但该方法需要信源个数先验已知，在没有信源个数先验信息的情况下，该方法性能明显变差。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于降维优化的快速压缩感知低空目标测角方法，该方法具有测量分辨率高、信噪比门限低、可处理相干源等优势，计算简便、实时性强、估计精度高，能够实现在多径环境下对低空、超低空目标俯仰角的高精度、快速测量。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现。

一种基于降维优化的快速压缩感知低空目标测角方法，包括以下步骤：

步骤1，基于多径平面反射模型，将多径反射波入射角θ_r用直达波入射角θ_d表示：

其中，θ_d为直达波入射角，θ_r为多径反射波入射角，h_a为天线中心高度，sin()是正弦运算，cos()是余弦运算，arccos()是反余弦运算，R₀为目标到雷达天线中心的直达距离，h_g为反射面高度；