[發明專利]基于壓縮感知的微弱目標檢測方法

有效

• 申請號: 201910173075.2
• 申請日: 2019-03-07
• 公開（公告）號: CN109932697B
• 公開（公告）日: 2022-12-02
• 發明（設計）人: 趙永波;呂騰蛟;龐曉嬌;劉宏偉;蘇洪濤;水鵬朗
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華;黎漢華

1.一種基于壓縮感知的微弱目標檢測方法，其特征在于，包括如下：

(1)對雷達回波信號r(n)，通過不加窗匹配濾波器方法進行脈沖壓縮，得到脈沖壓縮結果y(n)，1≤n≤N，N為距離單元數；

(2)利用CFAR檢測方法對y(n)中的所有距離單元進行強目標檢測，得到強目標d＝[d₁,d₂,…,d_j,…,d_K]，其中d_j表示第j個強目標在距離單元的位置，1≤j≤K，K為檢測到的強目標個數；

(3)對第j個強目標建立觀測矢量z_j：

z_j＝[r(d_j-D/2),…,r(d_j),…,r(d_j+D/2+M-1)]^T,

D＝2×(P+Q)，

其中，P表示CFAR檢測過程中所選的保護單元數，Q表示CFAR檢測過程中所選參考單元數，M表示發射信號采樣點數，[·]^T表示轉置；

(4)對第j個強目標建立感知矩陣W_j：

W_j(m+n-1,n)＝s(m)，

其中，s(m)表示發射信號，1≤m≤M，W_j(m+n-1,n)表示感知矩陣W_j位于第m+n-1行，第n列的元素，1≤n≤D+1；

(5)利用第j個強目標的感知矩陣W_j和觀測矢量z_j對第j個強目標周圍潛在的微弱目標進行檢測：

(5a)對第j個強目標建立目標函數：

其中，x_j表示待求解的稀疏信號，ξ表示約束條件所限定的誤差范圍，||·||₂表示l₂范數，||·||₁表示l₁范數；

(5b)利用CS算法對目標函數min||x_j||₁求解，得到稀疏信號x_j，并由稀疏信號x_j獲得潛在的微弱目標；

(6)重復(3)-(5)，得到所有強目標周圍潛在的微弱目標位置。

2.根據權利要求1所述的方法，其中(1)中通過不加窗匹配濾波器方法對雷達回波信號r(n)進行脈沖壓縮，實現步驟如下：

(1a)由發射信號s(n)得到不加窗匹配濾波器h(n)：

h(n)＝[s(M),s(M-1),…s(1)]^*，

其中，[·]^*表示共軛；

(1b)利用不加窗匹配濾波器h(n)對回波信號r(n)進行卷積運算，得到初始脈沖壓縮結果y₁(n)：

其中，表示卷積運算；

(1c)對初始脈沖壓縮結果y₁(n)的前M-1個點進行刪除，得到最終脈沖壓縮結果y(n)。

3.根據權利要求1所述的方法，其中(2)中利用CFAR檢測方法對y(n)中的所有距離單元進行強目標檢測，實現步驟如下：

(2a)先在y(n)第i個距離單元的兩邊各選擇P個保護單元，再在保護單元之外再各選擇Q個參考單元；

(2b)對2Q個參考單元的量測值求取平均值得到檢測門限α：

其中，β為門限因子；

(2c)判斷第i個距離單元的量測值是否大于檢測門限α：若大于檢測門限，則判定第i個距離單元存在目標，否則判定目標不存在；

(2d)對所有距離單元進行檢測，得到檢測目標e＝[c₁,c₂,…,c_k,…,c_P]，其中，c_k表示第k個已檢測出的目標位置，1≤k≤P,P表示檢測出的目標數，P≥K；

(2e)對目標e中的強目標進行篩選，得到強目標d＝[d₁,d₂,…,d_j,…,d_K]。

4.根據權利要求1所述的方法，其中(5b)中利用CS算法對目標函數min||x_j||₁求解，是查找稀疏信號x_j中的非零點，這些非零點所對應的目標即為要檢測的目標。