针对高速机动目标的检测方法技术

本申请涉及一种针对高速机动目标的检测方法

【技术实现步骤摘要】
针对高速机动目标的检测方法、装置、设备和存储介质


[0001]本申请涉及雷达目标检测
，特别是涉及一种针对高速机动目标的检测方法
、
装置
、
设备和存储介质
。

技术介绍

[0002]目前，随着高速机动目标探测在现实应用中的需求日益增长，愈发地引起了现代雷达领域的广泛关注
。
一般来说，长时间相干积累方法是提高目标检测性能的一种有效手段
。
然而，长时间相干处理及目标的高速运动会引起严重的距离徙动和多普勒徙动，从而影响目标的检测性能和运动参数估计精度
。
因此，开发针对高速高机动目标的长时间相参积累算法以提高我国现役雷达对现代高性能装备的检测概率及运动参数估计精度，具有重大的意义和价值
。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高检测概率及运动参数估计精度的针对高速机动目标的检测方法
、
装置
、
设备和存储介质
。
[0004]一种针对高速机动目标的检测方法，所述方法包括：
[0005]获取目标回波数据，所述目标回波数据为雷达对高速机动目标进行探测得到的回波数据，并对所述目标回波数据进行处理得到处理后回波数据；
[0006]以压缩感知形式将处理后回波数据表示为等式左侧为目标回波矩阵，等式右侧为参数字典以及稀疏系数矩阵；
[0007]根据改进后的正交匹配追踪算法构建所述稀疏系数矩阵，并根据构建好的稀疏系数矩阵估计出目标运动参数，其中在对所述稀疏系数矩阵进行构建时，将所述目标回波矩阵作为初始残差矩阵，将所述参数字典作为测量矩阵，在所述测量矩阵中寻找与残差矩阵中相关性最大的列，根据该列更新估计矩阵，并根据所述估计矩阵进行计算得到稀疏系数矩阵，再对所述残差矩阵进行更新，直至更新后残差矩阵的范数值小于预设残差值，则得到构建好的稀疏系数矩阵；
[0008]根据所述目标运动参数构建补偿函数，并利用所述补偿函数对处理后回波数据进行补偿以消除距离徙动和多普勒徙动对回波能量积累的影响，得到补偿后回波数据；
[0009]对所述补偿后回波数据进行处理后，再进行恒虚警检测，以实现对所述高速机动目标的检测
。
[0010]在其中一实施例中，所述对所述目标回波数据进行处理得到处理后回波数据包括：对所述目标回波数据依次进行频率调制
、
脉冲压缩以及沿慢时间做快速傅里叶变换得到所述处理后回波数据
。
[0011]在其中一实施例中，所述根据改进后的正交匹配追踪算法构建所述稀疏系数矩阵具体包括：
[0012]步骤1：设定初始残差矩阵
r0＝
S
，测量矩阵为初始循环次数
t
＝1及最大循环次
数为
t
max
，初始索引集为
Λ0＝
φ
，初始估计矩阵为其中
S
表示所述目标回波矩阵，表示所述参数字典，
φ
表示空集；
[0013]步骤2：在所述测量矩阵中寻找与残差矩阵
r
中相关性最大的第
i
列：
[0014]λ
t
＝
arg max
i
＝
1,...,N
|<r
t
‑1,d
i
>|
[0015]在上式中，
λ
t
表示第
t
次迭代得到的索引，
d
i
代表为测量矩阵的第
i
列；
[0016]步骤3：更新所述索引集和估计矩阵：
[0017]Λ
t
＝
Λ
t
‑1∪
λ
t
[0018][0019]在上式中，
Λ
t
表示第
t
次迭代得到的索引集，表示按索引集
Λ
t
选出的测量矩阵的估计矩阵，表示测量矩阵的第
λ
t
列；
[0020]步骤4：计算稀疏系数矩阵
θ
t
为：
[0021][0022]在上式中，表示的转置矩阵，表示对矩阵求逆；
[0023]步骤5：更新残差矩阵为：
[0024][0025]步骤6：若
||r
t
||2＜
ε
且
t
＜
t
max
，则输出稀疏系数矩阵
θ
t
，此时稀疏系数矩阵
θ
t
已构建好，反之，则转到步骤
2。
[0026]在其中一实施例中，所述目标运动参数为高速机动目标的速度以及加速度
。
[0027]在其中一实施例中，所述对所述补偿后回波数据进行处理包括：
[0028]对作数补偿后回波数据依次进行沿快时间维做逆快速傅里叶变换
、
沿快时间维做快速傅里叶变换后，再在时域回波上进行方位向积累
。
[0029]在其中一实施例中，所述目标回波数据为雷达对多个高速机动目标进行探测得到的回波数据
。
[0030]一种针对高速机动目标的检测装置，所述装置包括：
[0031]目标回波数据获取模块，用于获取目标回波数据，所述目标回波数据为雷达对高速机动目标进行探测得到的回波数据，并对所述目标回波数据进行处理得到处理后回波数据；
[0032]压缩感知形式表示模块，用于以压缩感知形式将处理后回波数据表示为等式左侧为目标回波矩阵，等式右侧为参数字典以及稀疏系数矩阵；
[0033]稀疏系数矩阵构建模块，用于根据改进后的正交匹配追踪算法构建所述稀疏系数矩阵，并根据构建好的稀疏系数矩阵估计出目标运动参数，其中在对所述稀疏系数矩阵进行构建时，将所述目标回波矩阵作为初始残差矩阵，将所述参数字典作为测量矩阵，在所述测量矩阵中寻找与残差矩阵中相关性最大的列，根据该列更新估计矩阵，并根据所述估计矩阵进行计算得到稀疏系数矩阵，再对所述残差矩阵进行更新，直至更新后残差矩阵的范数值小于预设残差值，则得到构建好的稀疏系数矩阵；
[0034]补偿函数构建模块，用于根据所述目标运动参数构建补偿函数，并利用所述补偿
函数对处理后回波数据进行补偿以消除距离徙动和多普勒徙动对回波能量积累的影响，得到补偿后回波数据；
[0035]目标检测模块，用于对所述补偿后回波数据进行处理后，再进行恒虚警检测，以实现对所述高速机动目标的检测
。
[0036]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0037]获取目标回波数据，所述目标回波数据为雷达对高速机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
针对高速机动目标的检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标回波数据，所述目标回波数据为雷达对高速机动目标进行探测得到的回波数据，并对所述目标回波数据进行处理得到处理后回波数据；以压缩感知形式将处理后回波数据表示为等式左侧为目标回波矩阵，等式右侧为参数字典以及稀疏系数矩阵；根据改进后的正交匹配追踪算法构建所述稀疏系数矩阵，并根据构建好的稀疏系数矩阵估计出目标运动参数，其中在对所述稀疏系数矩阵进行构建时，将所述目标回波矩阵作为初始残差矩阵，将所述参数字典作为测量矩阵，在所述测量矩阵中寻找与残差矩阵中相关性最大的列，根据该列更新估计矩阵，并根据所述估计矩阵进行计算得到稀疏系数矩阵，再对所述残差矩阵进行更新，直至更新后残差矩阵的范数值小于预设残差值，则得到构建好的稀疏系数矩阵；根据所述目标运动参数构建补偿函数，并利用所述补偿函数对处理后回波数据进行补偿以消除距离徙动和多普勒徙动对回波能量积累的影响，得到补偿后回波数据；对所述补偿后回波数据进行处理后，再进行恒虚警检测，以实现对所述高速机动目标的检测
。2.
根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述对所述目标回波数据进行处理得到处理后回波数据包括：对所述目标回波数据依次进行频率调制
、
脉冲压缩以及沿慢时间做快速傅里叶变换得到所述处理后回波数据
。3.
根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述根据改进后的正交匹配追踪算法构建所述稀疏系数矩阵具体包括：步骤1：设定初始残差矩阵
r0＝
S
，测量矩阵为初始循环次数
t
＝1及最大循环次数为
t
max
，初始索引集为
Λ0＝
φ
，初始估计矩阵为其中
S
表示所述目标回波矩阵，表示所述参数字典，
φ
表示空集；步骤2：在所述测量矩阵中寻找与残差矩阵
r
中相关性最大的第
i
列：
λ
t
＝
argmax
i
＝
1,...,N
|<r
t
‑1,d
i
>|
在上式中，
λ
t
表示第
t
次迭代得到的索引，
d
i
代表为测量矩阵的第
i
列；步骤3：更新所述索引集和估计矩阵：
Λ
t
＝
Λ
t
‑1∪
λ
t
在上式中，
Λ
t
表示第
t
次迭代得到的索...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋李兵，郑舒予，王壮，曹申艺，杨庆伟，任笑圆，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：