【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种针对多频段雷达数据的多频段雷达数据相参配准方法，特别涉及一种基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,admm)迭代的多频段雷达频谱相参补偿，适用于多频段雷达信号在频带融合前对多频段数据进行相位偏差补偿，属于多频段雷达超分辨成像。
技术介绍
1、雷达以其全天时、全天候的优势被应用于众多监测领域，借助雷达对目标进行高分辨一维成像，可有效获取目标或集群的形状、结构等细节特征，辅助目标识别。由于雷达分辨率受限于发射信号带宽，传统宽带雷达对小目标进行一维精细成像，发射机带宽需达数ghz，生产工艺和成本等方面均面临巨大困难。多频段雷达带宽融合外推是一种拓宽雷达信号带宽的有效手段，可较低成本实现高分辨，对于大范围的无人飞行器集群的探测和识别具有重要意义。该技术从算法层面出发，将多频段雷达测量信号进行相参处理，再依据散射中心理论，对多频段雷达信号进行散射中心估计，可直接得到目标的全频段雷达信号模型，从而较低成本得到宽带雷达信号，实现距离高分辨。低成本、易实现的优势，使多频段雷达信号外推技术具有广泛的应用前景。
2、受到雷达硬件以及测量时延误差等因素的影响，多频段雷达信号之间通常会存在相位偏差，这些相位偏差的存在会极大地影响多频段融合外推效果。因此，多频段雷达信号的相参配准是提升多频段融合外推效果的关键。
3、通常情况下，多频带数据之间的相位偏差被描述为线性相位误差和固定相位误差，求出两种误差即可完成相参配准。现有配准思想将多频段相参配准
技术实现思路
1、本专利技术的技术解决问题是：克服已有技术的不足，提出一种基于admm框架的多频段迭代相参配准方法，该方法能够解决多频段雷达信号相参配准精度不足的问题，该方法为一种高精度相参配准方法。为了解决传统相参配准方法精度不足、容易求得局部最小值等问题，采用带宽外推技术(bandwidth extrapolation,bwe)对多频段雷达信号模型进行估计，得到多频段外推模型，据此可构建多频段相参配准模型。基于多频段信号相参配准模型，采用admm和列文伯格-马夸尔特法(levenberg-marquardt method,lmm)的联合迭代方法，以克服迭代值陷入局部最优的问题。所提方法旨在提供一种适用于多频段雷达信号相位误差难以消除情况下的高精度相参配准方法，可应用于多频段雷达超分辨成像
2、本专利技术的技术解决方案是：
3、一种基于admm框架的多频段迭代相参配准方法，多频段包括两频段和三频段以上，该方法的步骤包括：
4、步骤一，对多频段雷达信号进行带宽外推，得到多频带雷达信号的宽带散射中心模型；
5、步骤二，根据步骤一得到的多频带雷达信号的宽带散射中心模型，构建非线性最小二乘相参配准模型；
6、步骤三，采用列文伯格-马夸尔特法求解步骤二中构建的多频带雷达信号的宽带散射中心模型的线性相位误差和固定相位误差，得到线性相位误差估计值和固定相位误差估计值；
7、步骤四，根据步骤三得到的线性相位误差估计值和固定相位误差估计值，对多频段雷达信号进行误差补偿。
8、所述步骤一中，对多频段雷达信号进行带宽外推的方法为：
9、将多频段雷达信号中的各个单频段雷达信号均外推至全频段，设多频段雷达信号中包括两个频段，分别为低频段1和高频段2，将低频段1外推得到全频段3；将高频段2均外推得到全频段3’；
10、将低频段1和高频段2进行外推的方法为：
11、首先，建立低频段1的频谱模型和高频段2的频谱模型，建立的低频段1的频谱模型s1(k)为：
12、
13、其中，n1为低频段1的频谱序列长度；q为极点个数；表示低频段1的第i个极点幅度，表示低频段1的第i个极点值；i＝1，2，3，…，q；k＝0，1，...，n1-1；
14、建立的高频段2的频谱模型s2(k)为：
15、
16、其中，n2为高频段2的频谱序列长度；q为极点个数；表示高频段2的第i个极点幅度，表示高频段2的第i个极点值；i＝1，2，3，…，q；k′＝0，1，...，n2-1；
17、得到低频段1的宽带散射中心模型为：
18、
19、其中，αi表示全频段3的第i个极点幅度，pi表示全频段3的第i个极点值，q＝0，1，...，n3-1；n3为全频段3的频谱序列长度；
20、得到高频段2的宽带散射中心模型为：
21、
22、其中，α′i表示全频段3’的第i个极点幅度，p′i表示全频段3’的第i个极点值，q＝0，1，...，n3-1；n′3为全频段3’的频谱序列长度；
23、所述步骤二中，构建的非线性最小二乘相参配准模型为：
24、min l(α，β)
25、s.t. α，β∈(0，2π]
26、其中，α表示各频段数据之间的线性相位误差，β表示各频段数据之间的固定相位误差；l(α，β)为优化函数；
27、
28、所述步骤三中，求解线性相位误差和固定相位误差的方法为：
29、步骤31，设各频段数据之间的固定相位误差的初值为β0；
30、步骤32，将固定相位误差的初值β0代入到优化函数中，得到以线性相位误差α为变量的方程，使用采用列文伯格-马夸尔特法求解该方程，得到该方程解的最小值α1；
31、步骤33，再将最小值α1代入到优化函数中，得到以固定相位误差β为变量的方程，使用采用列文伯格-马夸尔特法求解该方程，得到该方程解的最小值β1；
32、步骤34，将固定相位误差的最小值β1代入到优化函数中，得到以线性相位误差α为变量的方程，使用采用列文伯格-马夸尔特法求解该方程，得到该方程解的最小值α2；
33、步骤35，重复步骤33-步骤34，直至得到的线性相位误差和固定相位前后估计值的差值小于设定阈值；
34、所述步骤四中，对高频段2进行误差补偿后的宽带散射中心模型为：
35、e″(q)＝e′(q)e-jαqe-jβ
36、有益效果
37、针对多频段外推中面临的多频段相参配准难题，本本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于ADMM框架的多频段迭代相参配准方法，其特征在于该方法的步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于ADMM框架的多频段迭代相参配准方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的一种基于ADMM框架的多频段迭代相参配准方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的一种基于ADMM框架的多频段迭代相参配准方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种基于admm框架的多频段迭代相参配准方法，其特征在于该方法的步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于admm框架的多频段迭代相参配准方法，其特征在于：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：李卫东，王锐，陆睿民，张帆，张智博，胡程，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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