[發(fā)明專利]基于StOMP的捷變頻雷達稀疏場景目標重構(gòu)方法

有效

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• 申請日: 2019-11-26
• 公開（公告）號: CN110954884B
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 梁毅;王文杰;秦翰林;殷志文
• 申請（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41;G06F30/20
• 代理公司: 西安睿通知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 61218
• 代理人: 包春菊

本發(fā)明屬于雷達信號處理領(lǐng)域，公開了一種基于StOMP的捷變頻雷達稀疏場景目標重構(gòu)方法，該方法改進了已有的OMP算法，在捷變頻雷達針對稀疏場景目標重構(gòu)中，引入了壓縮感知模型，減少了數(shù)據(jù)量的傳輸和存儲；針對捷變頻雷達在稀疏重構(gòu)中無法先驗知道目標個數(shù)的問題，提出使用分段正交匹配追蹤算法，無需先驗地知道場景目標個數(shù)，更加符合實際應(yīng)用。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及雷達信號處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于分段正交匹配追蹤(StOMP，Stagewise Orthogonal Matching Pursuit)的捷變頻雷達稀疏場景目標重構(gòu)方法。

背景技術(shù)

捷變頻雷達發(fā)射脈沖載波頻率在一定范圍內(nèi)快速跳變，當干擾對準當前載頻實施干擾時，捷變頻雷達此時已隨機跳變到另一種載頻，使干擾在頻率上難以對準雷達，使得干擾效果大大降低。捷變頻雷達除了可以有效對抗干擾之外還可以增加雷達作用距離，提高單脈沖雷達的跟蹤精度，增加雷達分辨能力等。在實際應(yīng)用中巨量數(shù)據(jù)的傳輸和存儲是一個艱難的任務(wù)，壓縮感知理論以遠低于奈奎斯特采樣定理的采樣速率隨機采樣數(shù)據(jù)，以少量數(shù)據(jù)恢復(fù)重建原始信號，降低了數(shù)據(jù)量大的壓力。將壓縮感知理論應(yīng)用于捷變頻雷達中，通過構(gòu)建觀測矩陣，只需要以少量的數(shù)據(jù)就可以恢復(fù)重建出高分辨距離-速度維的目標場景，實際應(yīng)用潛力巨大。在已有的解壓縮感知的貪婪算法中，需要先驗地知道場景的稀疏度，例如匹配追蹤算法(MP，Matching Pursuits)、正交匹配追蹤算法(OMP，OrthogonalMatching Pursuit)等，但是在捷變頻雷達實際應(yīng)用中對于場景的稀疏度往往是無法先驗知道的。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于StOMP的捷變頻雷達稀疏場景目標重構(gòu)方法，該方法改進了已有的OMP算法，在每次迭代過程中只需要根據(jù)閾值判斷選擇多個原子，最終得到稀疏場景中的重構(gòu)信號，不需要先驗知道稀疏場景的稀疏度即目標點數(shù)，更加符合實際的應(yīng)用。

為了達到上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)。

一種基于StOMP的捷變頻雷達稀疏場景目標重構(gòu)方法，包括以下步驟：

步驟1，建立捷變頻雷達在稀疏場景下的回波信號模型，獲得雷達的回波信號對雷達的回波信號進行混頻解調(diào)，距離向脈壓，歸一化處理，得歸一化回波信號

構(gòu)造一個粗分辨距離單元的觀測信號模型，對歸一化回波信號進行采樣，采樣的回波信號在構(gòu)造的粗分辨距離單元上被處理，得到粗分辨距離單元信號模型；

步驟2，利用壓縮感知模型將所述粗分辨距離單元信號模型轉(zhuǎn)換為壓縮感知模型；

步驟3，在壓縮感知模型下，使用StOMP算法重構(gòu)稀疏信號，得到一維高分辨目標信號，并將所述一維高分辨目標信號重排得到距離-速度維的二維高分辨信號，完成對捷變頻雷達稀疏場景目標的重構(gòu)。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：

(1)在捷變頻雷達針對稀疏場景目標重構(gòu)中，引入了壓縮感知模型，減少了數(shù)據(jù)量的傳輸和存儲。

(2)針對捷變頻雷達在稀疏重構(gòu)中無法先驗知道目標個數(shù)的問題，提出使用分段正交匹配追蹤算法，無需先驗地知道場景目標個數(shù)，更加符合實際應(yīng)用。

附圖說明

下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明做進一步詳細說明。

圖1是基于StOMP的捷變頻雷達稀疏場景目標重構(gòu)方法流程示意圖；

圖2是捷變頻雷達發(fā)射載頻的示意圖；

圖3是StOMP算法流程示意圖；

圖4是在Matlab平臺上仿真驗證所提方法后得到的稀疏場景目標恢復(fù)的二維平面示意圖；

圖5是在Matlab平臺上仿真驗證所提方法后得到的稀疏場景目標恢復(fù)的三維空間示意圖。