基于压缩感知技术的FMCW雷达天线缺损时采集信号恢复方法技术

本发明专利技术公开了一种基于压缩感知技术的FMCW雷达天线缺损时采集信号恢复方法，基于压缩感知技术的FMCW雷达天线缺损时采集信号恢复方法包括利用完整收发对数据训练字典矩阵；保存字典矩阵，并判断是否存在硬件存储限制或天线失效情况；根据缺损天线位置生成模拟采样矩阵，与同规模随机高斯矩阵对应元素相乘得到观测矩阵；利用有效数据计算稀疏表示；稀疏表示通过字典投影还原信号。利用接收信号在字典矩阵投影域上的稀疏性，在阵列缺失部分传感器数据时亦能精确恢复出原始数据，且降低了硬件的存储要求。

【技术实现步骤摘要】
基于压缩感知技术的FMCW雷达天线缺损时采集信号恢复方法
本专利技术涉及阵列信号采集
，尤其涉及一种基于压缩感知技术的FMCW雷达天线缺损时采集信号恢复方法。
技术介绍
阵列信号处理作为信号处理的一个重要分支，被广泛地应用于日常生活和科学研究的众多领域。信号的采集是影响相关信号处理算法设计和实现效果的关键因素，信号的采集周期影响算法计算结果的准确性。在阵列信号的处理中，由于阵列传感器的个数、位置直接决定了算法设计中矩阵计算的规模，天线的缺失或者损坏造成的错误信号采集会造成整个阵列系统的失效。FMCW(调频连续波)雷达天线系统的硬件使用寿命存在多方影响因素。一方面，实际使用中的天线长时间暴露在空气中，甚至室外环境，存在意外损坏的几率；另一方面，FMCW阵列信号采集周期较快时，采样点数较多，阵列天线的数据存储对硬件要求较高。及时替换硬件可以保证系统运行，成本较高。且替换传感器的不精确增益、相位或频率，使阵列系统存在电子不确定性，需要重新校正。在没有提前准备好替换硬件的情况下，如何保证阵列系统的有效运行，使其在少数天线和其他硬件可以工作的情况下，使整个FMCW系统仍能正常运转就具有了研究意义和实际价值。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于压缩感知技术的FMCW雷达天线缺损时采集信号恢复方法，旨在一是在FMCW雷达阵列部分天线损坏时能保证系统的有效运作，降低硬件替换成本；二是在硬件存储能力有限情况下，可以使用较少天线的数据满足精度要求。为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于压缩感知技术的FMCW雷达天线缺损时采集信号恢复方法，包括：利用完整收发对数据训练字典矩阵；保存字典矩阵，并判断是否存在硬件存储限制或天线失效情况；根据缺损天线位置生成模拟采样矩阵，与同规模随机高斯矩阵对应元素相乘得到观测矩阵；利用有效数据计算稀疏表示；稀疏表示通过字典投影还原信号。在一实施方式中，利用完整收发对数据训练字典矩阵，具体包括：采集理想无损情况下天线阵列的多组数据，完整阵列由N组收发对组成，生成用于训练的数据集，共L组训练数据，每组N个数据点；随机选取训练数据中预设数量的样本构成初始字典矩阵，初始化字典；通过字典学习完善字典矩阵，训练信号在字典投影空间上稀疏表示。在一实施方式中，通过字典学习完善字典矩阵，训练信号在字典投影空间上稀疏表示，具体包括：固定字典，在稀疏编码阶段使用贪婪算法得到稀疏系数；固定稀疏系数，在字典更新阶段使用最小二乘法来求解更新后的字典。在一实施方式中，固定稀疏系数，在字典更新阶段使用最小二乘法来求解更新后的字典之后，所述方法还包括：判断稀疏系数的稀疏性是否达到要求；若达到，则结束；若未到达，则重新固定字典，在稀疏编码阶段使用贪婪算法得到稀疏系数；固定稀疏系数，在字典更新阶段使用最小二乘法来求解更新后的字典，直至循环完预设迭代次数。在一实施方式中，判断是否存在硬件存储限制或天线失效情况，具体包括：若存在硬件存储限制或天线失效情况，则阵列保留M组有效收发对数据，根据缺损天线位置在N维单位矩阵中抽出对应行数据，获得模拟采样矩阵；若不存在硬件存储限制或天线失效情况，则正常使用至天线损坏。本专利技术的一种基于压缩感知技术的FMCW雷达天线缺损时采集信号恢复方法，通过利用完整收发对数据训练字典矩阵；保存字典矩阵，并判断是否存在硬件存储限制或天线失效情况；根据缺损天线位置生成模拟采样矩阵，与同规模随机高斯矩阵对应元素相乘得到观测矩阵；利用有效数据计算稀疏表示；稀疏表示通过字典投影还原信号。利用接收信号在字典矩阵投影域上的稀疏性，在阵列缺失部分传感器数据时亦能精确恢复出原始数据，且降低了硬件的存储要求。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种基于压缩感知技术的FMCW雷达天线缺损时采集信号恢复方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的一种基于压缩感知技术的FMCW雷达天线缺损时采集信号恢复方法的具体流程示意图；图3是对应缺损情况获得模拟采样矩阵的示意图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。请参阅图1，图1是本专利技术实施例提供的一种基于压缩感知技术的FMCW雷达天线缺损时采集信号恢复方法的流程示意图，具体的，所述基于压缩感知技术的FMCW雷达天线缺损时采集信号恢复方法可以包括以下步骤：S101、利用完整收发对数据训练字典矩阵；本专利技术实施例中，采集理想无损情况下天线阵列的多组数据，完整阵列由N组收发对组成，生成用于训练的数据集Dtrain∈RN×L，共L组训练数据，每组N个数据点；随机选取训练数据中预设数量的样本构成初始字典矩阵，即初始稀疏基矩阵，初始化字典ψ；字典学习的表达式：其中ψ∈RN×k为字典矩阵，Si∈Rk×L为训练数据集的稀疏表示，k由预设指定参数，λ表示正则项系数。通过字典学习完善字典矩阵，训练信号在字典投影空间上稀疏表示。具体的，固定字典ψ，MOD(MethodofOptimalDirection)算法在稀疏编码阶段使用OMP贪婪算法得到稀疏系数S＝[S1,S2,…SL]，满足：固定稀疏系数，根据OMP贪婪算法得到稀疏系数得到的结果，在字典更新阶段使用最小二乘法来求解更新后的字典ψ＝SZT(ZZT)-1。判断稀疏系数的稀疏性是否达到要求；若达到，则结束；若未到达，则重新固定字典，在稀疏编码阶段使用贪婪算法得到稀疏系数；固定稀疏系数，在字典更新阶段使用最小二乘法来求解更新后的字典，直至循环完预设迭代次数，贪婪算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择，也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。S102、保存字典矩阵，并判断是否存在硬件存储限制或天线失效情况；本专利技术实施例中，若存在硬件存储限制或天线失效情况，则阵列保留M组有效收发对数据，根据缺损天线位置在N维单位矩阵中抽出对应行(N-M)数据，获得模拟采样矩阵Φ1∈RM×N，即原信号向量上左乘模拟采样矩阵可得缺损阵列信号向量；若不存在硬件存储限制或天线失效情况，则正常使用至天线损坏。S103、根据缺损天线位置生成模拟采样矩阵，与同规模随机高斯矩阵对应元素相乘得到观测矩阵；本专利技术实施例中，设计最终采样矩阵为模拟采样矩阵与一个同规模随机高斯矩阵对应元素相乘的结果，即Φ＝(Φ本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于压缩感知技术的FMCW雷达天线缺损时采集信号恢复方法，其特征在于，包括：/n利用完整收发对数据训练字典矩阵；/n保存字典矩阵，并判断是否存在硬件存储限制或天线失效情况；/n根据缺损天线位置生成模拟采样矩阵，与同规模随机高斯矩阵对应元素相乘得到观测矩阵；/n利用有效数据计算稀疏表示；/n稀疏表示通过字典投影还原信号。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于压缩感知技术的FMCW雷达天线缺损时采集信号恢复方法，其特征在于，包括：
利用完整收发对数据训练字典矩阵；
保存字典矩阵，并判断是否存在硬件存储限制或天线失效情况；
根据缺损天线位置生成模拟采样矩阵，与同规模随机高斯矩阵对应元素相乘得到观测矩阵；
利用有效数据计算稀疏表示；
稀疏表示通过字典投影还原信号。


2.如权利要求1所述的基于压缩感知技术的FMCW雷达天线缺损时采集信号恢复方法，其特征在于，利用完整收发对数据训练字典矩阵，具体包括：
采集理想无损情况下天线阵列的多组数据，完整阵列由N组收发对组成，生成用于训练的数据集，共L组训练数据，每组N个数据点；
随机选取训练数据中预设数量的样本构成初始字典矩阵，初始化字典；
通过字典学习完善字典矩阵，训练信号在字典投影空间上稀疏表示。


3.如权利要求2所述的基于压缩感知技术的FMCW雷达天线缺损时采集信号恢复方法，其特征在于，通过字典学习完善字典矩阵，训练信号在字典投影空间上稀...

【专利技术属性】
技术研发人员：张涛，檀天涵，陈道林，庄杰，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51