[發明專利]基于結構化遞歸最小二乘的米波雷達測高方法

有效

• 申請號: 201910057762.8
• 申請日: 2019-01-22
• 公開（公告）號: CN109633635B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發明（設計）人: 劉宏偉;劉源;鄭浩;趙永波
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G01S13/88
• 分類號: G01S13/88;G01S13/72;G01S7/41
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

1.基于結構化遞歸最小二乘的米波雷達測高方法，包括：

(1)利用陣列天線接收目標回波數據X，估計該接收數據的協方差矩陣R_X；

(2)對協方差矩陣R_X進行特征值分解，得到噪聲子空間U_n；

(3)在復雜陣地及多徑數目未知的情況下，利用目標回波數據X，對目標仰角及鏡像仰角進行聯合估計，得到目標仰角及鏡像仰角的初始估計值：

(3a)設定最大迭代次數I＝20，令初始迭代序列i＝1，通過目標回波數據X構造如下代價函數：

其中，Φ＝[γ(1),…,γ(l),…,γ(L)]表示包含所有權重系數矢量的稀疏參數矩陣，γ(l)表示第l次陣列接收信號所對應的權重系數矢量，l＝1,2,…L，L表示快拍數，(·)^H表示共軛轉置運算，||·||₂表示二范數，W表示自適應濾波器系數，和分別表示對Φ和W的估計值；

(3b)構建整個觀測空間上的完備字典B＝[a(θ₁),a(θ₂),…,a(θ_n),…,a(θ_N)]，其中，a(θ_n)表示第n個觀測方向上的目標信號基向量，θ_n表示第n個觀測方向角度，n＝1,2,…N，N表示離散化的目標信號觀測方向的個數；

(3c)在復雜陣地環境、多徑數目信息未知的情況下，將(3a)中代價函數轉化為如下數學模型估計權重系數矢量：

其中，表示在第i次迭代中對自適應濾波器系數W的估計值，表示在第i次迭代中對稀疏參數矩陣Φ的估計值，在初始i＝1時，

(3d)對(3c)中的優化函數進行求解，得到第i次迭代中對自適應濾波器系數的估計值

其中，表示空間譜矩陣，⊙表示Hadamard積，I_N表示維度為N×N的單位陣，表示噪聲功率，(·)^-1表示矩陣求逆運算；

(3e)利用自適應濾波器系數的估計值將(3a)中代價函數轉化為如下數學模型估計第i次迭代中稀疏參數矩陣：

(3f)對(3e)中的數學模型進行求解，得到第i次迭代稀疏參數矩陣的估計值

(3g)設定閾值ε₁＝10^-5，判斷i＞I或是否成立，若成立，則終止迭代，得到最終稀疏參數矩陣的估計值執行步驟(4)，否則，令i＝i+1，返回步驟(3c)，其中，|·|表示取絕對值；

(4)利用(3g)中得到的最終稀疏參數矩陣的估計值估計目標仰角的初始值及鏡像仰角集合的初始值

(5)在復雜地形，多徑數目信息未知的情況下，對目標仰角及鏡像角度進行聯合估計，得到目標仰角最終估計值：

(5a)設定最大迭代次數J，令j＝0，并通過(2)中的噪聲子空間U_n構造如下優化函數：

其中，eig_min(·)表示取最小特征值，θ_d表示目標仰角，θ_s表示鏡像仰角集合，A(θ_d,θ_s)表示導向矢量矩陣，和分別表示對θ_d和θ_s的估計值；

(5b)在復雜陣地環境、多徑數目信息未知的情況下，將(5a)中優化函數轉化為如下數學模型：

其中，表示在第j次迭代中對目標仰角θ_d的估計值，表示在第j次迭代中對鏡像仰角集合θ_s的估計值，在初始j＝1時，等于(4)中得到的鏡像仰角的初始估計值

(5c)利用(5b)中得到的目標仰角的估計值估計第q個鏡像仰角：

其中，表示在第j次迭代中對第q個鏡像仰角θ_s,q的估計值，表示在第j次迭代中去掉θ_s中角度θ_s,q后的向量；

(5d)設定閾值ε₂＝10^-6，判斷j＞J或是否成立，若成立，則終止迭代，得到最終目標仰角的估計值執行步驟(6)，否則，令j＝j+1，返回步驟(5b)；

(6)利用最終估計得到的目標仰角計算出目標高度