[發明專利]一種基于稀疏非均勻樣本選優的機載雷達動目標檢測方法

在審

• 申請號: 201710436961.0
• 申請日: 2017-06-12
• 公開（公告）號: CN107664759A
• 公開（公告）日: 2018-02-06
• 發明（設計）人: 龔清勇;王成燕
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司32200
• 代理人: 朱小兵

1.一種基于稀疏非均勻樣本選優的機載雷達動目標檢測方法，其特征在于，具體包含如下步驟：

步驟1，將機載雷達接收到的數據進行稀疏恢復，記錄顯著分量的位置；具體步驟如下：

步驟1.1，將機載雷達接收到的數據x′_l變換至二維頻率域進行能量積累，即：x_l＝Vec(F_N×Nx′_lF_K×K)

其中，表示按列將矩陣排列為列向量，F為離散傅里葉變換矩陣，l＝1,2,...,L，L為正整數；N為等距的陣元數，K為陣列在每個相干處理時間內發射的脈沖數；

步驟1.2，構建冗余基矩陣Φ’，假設為Φ’中第n_sK_d+k_d+1列，則滿足：

Φ,nsKd+kd+1=Ss((ns-Ns2)Δωs)⊗St((kd-Kd2)Δωt)]]>

其中，

Ss((ns-Ns2)Δωs)=[1,exp(j2π(ns-Ns2)Δωs),...,exp(j2π(N-1)(ns-Ns2)Δωs)]T]]>

St((kd-Kd2)Δωt)=[1,exp(j2π(kd-Kd2)Δωt),...,exp(j2π(K-1)(kd-Kd2)Δωt)]T]]>

S_s為空域導向矢量，S_t為時域導向矢量，為Kronecker積，N_s＝ρ_sN,K_d＝ρ_dK，ρ_s為空間角度域離散化程度，ρ_d為多普勒域離散化程度，n_s＝0,1,…,N_s-1，k_d＝0,1,…,K_d-1，Δω_s為離散化后空時平面最小空域角頻率間隔，Δω_t為離散化后空時平面最小時域角頻率間隔；

步驟1.3，將冗余基矩陣Φ’變換到二維頻率域，即變換為Φ，假設為Φ中第n_sK_d+k_d+1列，則滿足：

ΦnsKd+kd+1=(FN×NSs((ns-Ns2)Δωs))⊗(FK×KSt((kd-Kd2)Δωt))]]>

步驟1.4，獲取噪聲容限ε，具體計算如下：

ϵ=Em+[Σi=1NK(Ei-Em)2NK-1]1/2]]>

式中，E_m為x_l中所有元素的平均能量，E_i為x_l中第i個元素的能量；

步驟1.5，利用MATLAB解凸優化的CVX工具包根據式

σ^l=arg min||σl||1]]>

s.t.||x_l-Φσ_l||₂≤ε

求得L-1個訓練樣本的幅值和待檢測距離單元樣本的幅值σ，構成矩陣A，對接收到的數據進行稀疏恢復，記錄顯著分量的位置；

步驟2，分別計算L-1個訓練樣本與待檢測距離單元樣本中顯著分量具有相同位置的幅值的數量，標記為N_l，其中l＝1,2,…,L-1；

步驟3，對N_l按照降序進行排列；

步驟4，選擇前M-1個訓練樣本作為選優后的訓練樣本，選優后的訓練樣本和待檢測距離單元樣本的幅值矩陣標記為A_p，

步驟5，去除選優后訓練樣本中的干擾目標；

步驟6，對步驟5處理后的訓練樣本進行STAP處理，判斷待檢測距離單元是否含有動目標。