一种基于稀疏重构的LFMCW雷达目标恒虚警检测方法及设备技术

本发明专利技术提出了一种基于稀疏重构的LFMCW雷达目标恒虚警检测方法及设备，所述方法包括：在快时间域和慢时间域划分格点，基于二阶泰勒展开估计所有网格点的参数，根据参数估计结果建立接收信号观测模型y＝Gp+n，y为接收信号，为观测矩阵，L和K分别为线性调频连续波雷达信号的距离单元数和脉冲数，C和V分别为快时间域和慢时间域划分的格点数，n为高斯白噪声，p为格点对应目标的复振幅；基于接收信号观测模型，采用稀疏恢复的方法对目标p进行重构，得到重构结果将重构结果转换成距离多普勒矩阵进行恒虚警检测。本发明专利技术能够基于非线性重构结果实现恒虚警检测，提升目标检测性能。测性能。测性能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于稀疏重构的LFMCW雷达目标恒虚警检测方法及设备


[0001]本专利技术涉及雷达信号处理领域，具体涉及一种LFMCW(Linear Frequency Modulation Continuous Wave，线性调频连续波)雷达目标恒虚警检测方法及设备。

技术介绍

[0002]信号处理和目标检测是雷达的基本功能，在多目标雷达场景下，为了减小强目标旁瓣的影响，常规的雷达信号处理方法是先进行匹配滤波，提升目标信噪比后进行目标检测。实际应用中，通常使用加窗的方式来抑制副瓣，但数据窗带来的不匹配会导致性能损失。另一方面，由于目标并不一定位于FFT(fast Fourier transform，快速傅立叶变换)的格点上，存在骑跨损失。
[0003]基于稀疏恢复的信号处理方法能够缓解常规处理的弊端。稀疏恢复是基于接收信号的稀疏性，将目标的参数空间离散为网格点，可以在不加窗的情况下重构目标。在许多的应用中，信号稀疏的假设通常是成立的，因为目标的数量通常比分辨率单元的数量少得多。然而，由于目标通常是离网格的，网格失配的问题通常会导致性能降低和计算复杂度高等问题。同时，由于大部分稀疏恢复方法的重构结果的统计量与算法的设计之间的未知关系，无法设计CFAR(Constant False
‑
Alarm Rate，恒虚警率)类检测器。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：针对基于稀疏恢复的雷达信号处理方法在离网格下计算复杂度高、难以基于重构结果进行恒虚警检测的问题，本专利技术提供一种基于稀疏重构的LFMCW雷达目标恒虚警检测方法，可有效地提高目标检测性能。
[0005]本专利技术的另一目的是提供一种基于稀疏重构的LFMCW雷达目标恒虚警检测设备。
[0006]技术方案：第一方面，一种基于稀疏重构的LFMCW雷达目标恒虚警检测方法，包括以下步骤：
[0007](1)在快时间域和慢时间域划分格点，基于二阶泰勒展开对所有格点对应目标的距离和多普勒参数进行估计，根据参数估计结果建立接收信号观测模型y＝Gp+n，y为接收信号，为观测矩阵，L和K分别为线性调频连续波雷达信号的距离单元数和脉冲数，C和V分别为快时间域和慢时间域划分的格点数，n为高斯白噪声，p为格点对应目标的复振幅；
[0008](2)基于接收信号观测模型，采用稀疏恢复的方法对目标p进行重构，得到重构结果
[0009](3)将重构结果转换成距离多普勒矩阵进行恒虚警检测。
[0010]进一步地，所述步骤(1)包括：
[0011]接收信号为去斜后信号，基于脉冲数、脉冲间隔和采样间隔在快时间域和慢时间域进行格点划分，建立目标参数的代价函数f(s)，对其导数进行二阶泰勒展开：
[0012][0013]其中，s＝[r；f]表示距离和多普勒频移变量，s
θ
＝[r
θ
；f
θ
]表示所有格点的距离和多普勒频移，表示为表示为和均为对角矩阵，表示为γ为的对角线元素组成的列向量，ζ为的对角线元素组成的列向量，和均为对角矩阵，ν为向量s
‑
s
θ
内对应元素求平方后生成的向量；
[0014]格点对应目标真实的距离和多普勒频移分别用r
∈
和f
∈
表示且s
∈
＝[r
∈
；f
∈
]，基于在s＝s
∈
处f(s)取得其最小值，即参数估计的解析解表示为：
[0015][0016]其中表示格点对应目标真实距离和多普勒频移的估计值，k为对角线元素组成的列向量，σ＝[γ；ζ]，Ξ为σ对应元素求平方后的向量，
·
/表示向量对应元素相除；
[0017]基于和重新划分格点可以得到距离维和多普勒维的观测矩阵和
[0018][0019][0020]其中，为的第v列，为的第v个元素，T
I
为脉冲间隔，为的第c列，μ为调频斜率，V
c
表示光速，为的第c个元素，T
s
为采样间隔；
[0021]进而得到真实观测矩阵的估计结果
[0022][0023]基于建立接收信号观测模型为：
[0024][0025]进一步地，所述步骤(2)包括：基于步骤1)得到目标距离和多普勒频移的估计值，根据接收信号观测模型，利用广义近似消息传递算法对p进行稀疏重构，得到p的重构结果
[0026]进一步地，所述步骤(3)包括：
[0027]广义近似消息传递算法的重构结果为所有格点的幅度，输出为一个向量，将该向量通过如下公式转换成距离多普勒矩阵：
[0028][0029]其中，C和V分别为快时间域和慢时间域的格点数，reshape(
·
)为将向量按列重新排序为C
×
V的矩阵。
[0030]基于距离多普勒矩阵D进行恒虚警检测得到检测结果。
[0031]第二方面，提供一种基于稀疏重构的LFMCW雷达目标恒虚警检测设备，包括：
[0032]接收信号观测模型构建模块，用于在快时间域和慢时间域划分格点，基于二阶泰勒展开对所有格点对应目标的距离和多普勒参数进行估计，根据参数估计结果建立接收信号观测模型y＝Gp+n，y为接收信号，为观测矩阵，L和K分别为线性调频连续波雷达信号的距离单元数和脉冲数，C和V分别为快时间域和慢时间域划分的格点数，n为高斯白噪声，p为格点对应目标的复振幅；
[0033]目标重构模块，用于基于接收信号观测模型，采用稀疏恢复的方法对目标p进行重构，得到重构结果
[0034]目标恒虚警检测模块，用于将重构结果转换成距离多普勒矩阵进行二维恒虚警检测。
[0035]第三方面，提供一种计算机设备，所述设备包括：
[0036]一个或多个处理器；
[0037]存储器；以及
[0038]一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的基于稀疏重构的LFMCW雷达目标恒虚警检测方法。
[0039]有益效果：本专利技术在检测前对目标进行参数估计，通过对快时间域和多慢时间域进行格点划分，基于二阶泰勒展开对所有格点目标参数进行估计，得到参数估计解析解，有效地解决了由于检测前参数未知导致性能损失问题，基于参数估计结果重新划分格点并建立信号观测矩阵，有效地解决了网格失配带来的计算复杂度高的问题。本专利技术采用的稀疏重构方法为GAMP(Generalized Approximate Message Passing，广义近似消息传递)，其重构复杂度低且输出噪声包络近似服从独立同分布的高斯分布，这种统计特性使得所提出的目标检测方法可以实现恒虚警检测。仿真结果表明，本专利技术能够基于非线性重构结果实现恒虚警检测，提升目标检测性能。
附图说明
[0040]图1为本专利技术的目标恒虚警检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于稀疏重构的LFMCW雷达目标恒虚警检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)在快时间域和慢时间域划分格点，基于二阶泰勒展开对所有格点对应目标的距离和多普勒参数进行估计，根据参数估计结果建立接收信号观测模型y＝Gp+n，y为接收信号，为观测矩阵，L和K分别为线性调频连续波雷达信号的距离单元数和脉冲数，C和V分别为快时间域和慢时间域划分的格点数，n为高斯白噪声，p为格点对应目标的复振幅；(2)基于接收信号观测模型，采用稀疏恢复的方法对目标p进行重构，得到重构结果(3)将重构结果转换成距离多普勒矩阵进行恒虚警检测。2.根据权利要求1所述的基于稀疏重构的LFMCW雷达目标恒虚警检测方法，其特征在于，所述步骤(1)包括：接收信号为去斜后信号，基于脉冲数、脉冲间隔和采样间隔在快时间域和慢时间域进行格点划分，建立目标参数的代价函数f(s)，对其导数进行二阶泰勒展开：其中，s＝[r；f]表示距离和多普勒频移变量，表示所有格点的距离和多普勒频移，表示为表示为表示为表示为和均为对角矩阵，表示为γ为的对角线元素组成的列向量，ζ为的对角线元素组成的列向量，和均为对角矩阵，v为向量内对应元素求平方后生成的向量；格点对应目标真实的距离和多普勒频移分别用r
∈
和f
∈
表示且s
∈
＝[r
∈
；f
∈
]，基于在s＝s
∈
处f(s)取得其最小值，即参数估计的解析解表示为：其中表示格点对应目标真实距离和多普勒频移的估计值，κ为对角线元素组成的列向量，σ＝[γ；ζ]，Ξ为σ对应元素求平方后的向量，./表示向量对应元素相除；基于和重新划分格点可以得到距离维和多普勒维的观测矩阵和和和其中，为的第υ列，为的第υ个元素，T
I
为脉冲间隔，为的第c列，μ为调频斜率，V
c
表示光速，为的第c个元素，T
s
为采样间隔；进而得到真实观测矩阵的估计结果
基于建立接收信号观测模型为：3.根据权利要求1所述的基于稀疏重构的LFMCW雷达目标恒虚警检测方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：基于步骤1)得到目标距离和多普勒频移的估计值，根据接收信号观测模型，利用广义近似消息传递算法对p进行稀疏重构，得到p的重构结果4.根据权利要求1所述的基于稀疏重构的LFMCW雷达目标恒虚警检测方法，其特征在于，所述步骤(3)包括：广义近似消息传递算法的重构结果为所有格点的幅度，输出为一个向量，将该向量通过如下公式转换成距离多普勒矩阵：其中，C和V分别为快时间域和慢时间域的格点数，reshape(
·
)为将向量按列重新排序为C
×
V的矩阵。基于距离多普勒矩阵D进行恒虚警检测得到检测结果。5.一种基于稀疏重构的LFMCW雷达目标恒虚警检测设备，其特征在于，包括：接收信号观测模型构建模块，用于在快时间域和慢时间域划分格点，基于二阶泰勒展开对所有格点对应目标的距离和多普勒参数进行估计，根据参数估计结果建立接收信号观测模型y＝Gp+n，y...

【专利技术属性】
技术研发人员：晋本周，王燕，孙萌，李建峰，张小飞，吴启晖，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：