CN103630878B - 一种基于迭代自适应方法的频带融合方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于迭代自适应方法的多频带融合方法，其包括：(1)建立多频带雷达信号融合模型；(2)利用全相位快速傅里叶变换方法估计各频带雷达信号的初始相位差及线性相位差，并对各频带雷达信号进行相干补偿；(3)对相干处理后的各频带雷达信号应用迭代自适应方法实现多频带信号的融合。本发明采用全相位快速傅里叶变换方法估计各频带雷达信号的相位差，提高了相位差的估计精度，避免了常规算法中由噪声引起的雷达信号模型参数估计误差对后续相干补偿精度和最终融合成像质量的影响。同时对相干处理后的各频带雷达信号直接应用迭代自适应方法进行融合，避免了常规频带融合算法中需要进行空白频域数据预测的难题。

Description

一种基于迭代自适应方法的频带融合方法及装置

技术领域

本发明属于目标检测领域，尤其涉及一种基于迭代自适应方法的频带融合方法及装置。

背景技术

在雷达成像中，距离分辨率由雷达发射信号的带宽决定，高距离分辨率的获取需要增加雷达系统发射信号的带宽，大带宽的发射信号则会增加雷达系统的复杂度，同时给接收端的数据采样和后期的数据传输及处理带来了压力。为了克服大带宽带来的难度，在单雷达观测基础上，研究人员提出了许多超分辨率成像算法来实现超分辨成像，但是由于单雷达观测包含的目标信息有限，其分辨率改善能力因此受到了限制，因此更多的研究集中在多频带雷达成像，通过融合多频带的信息等效实现大带宽的高分辨率成像。传统的多频带融合算法大多基于谱估计方法进行，尽管这些方法的估计精度较高，但是估计精度易受噪声的影响，稳健性较差，而且此类算法均需要散射中心的数目作为先验知识。

全相位傅立叶变换(apFFT)的原理如下，假设离散信号x[n]形式为：

其中，N为x[n]点数，频率ω₀＝nβ2π/N，β可以为小数，则x[n]的傅立叶变换(DFT)谱X[k]为：

$---\left(2\right)$

apFFT则是从考虑包含某样点所有循环移位后的数据的DFT谱衍生的。对于时间序列中的样点x[0]，存在且只存在N个包含该点的N维向量：

x₀＝[x(0)，x(1)，…，x(N-1)]^T

x₁＝[x(-1)，x(0)，…，x(N-2)]_T        (3)

……

x_N-1＝[x(-N+1)，x(-N+2)，…，x(0)]_T

将上述每个向量进行循环移位，直至样点x(0)位于首位，然后将移位后的N个向量相加并取平均，即可得到全相位数据向量：

$x_{\mathrm{ap}}=\frac{1}{N}[\mathrm{Nx}\left(0\right),(N-1)x\left(1\right)+x(-N+1),\·\·\·,x(N-1)+(N-1)x(-1){]}^T---\left(4\right)$

对式(4)进行离散傅立叶变换，即得到apFFT的输出：

对比式(2)与(5)可以发现，apFFT谱幅值为传统FFT幅值的平方，这就意味着旁谱线相对主谱线的比值也按照这种平方关系发生衰减，从而使主谱线更加突出，因而具有很好的谱泄漏抑制性能。更为重要的是，相对于传统FFT各谱线的相位值与频率偏离值(β-k)相关的特点，apFFT谱的相位值为即为中心样点的理论相位值，也就是说apFFT具有相位不变性。而传统FFT在非整周期采样时则需要进行校正才能知道信号的初始相位，而且其精度还不是很高。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：针对目前常规谱估计方法估计精度易受噪声的影响，稳健性较差，同时需要目标散射中心个数作为先验知识的问题，提供一种基于迭代自适应方法的多频段融合方法。该方法采用了全相位FFT算法估计各频带雷达信号的相位差，提高了相位差的估计精度，避免了常规算法中由噪声引起的雷达信号模型参数估计误差对后续相干补偿精度和最终融合成像质量的影响，并消除了常规算法在估计雷达信号模型阶数时引入的估计误差。同时对相干处理后的各频带雷达信号直接应用迭代自适应方法进行融合，有效避免了常规算法中需要进行空白频域数据预测的难题。

本发明公开了一种基于迭代自适应方法的多频带融合方法，其包括：

步骤S1：接收多频带雷达目标回波信号，利用全相位快速傅里叶变换方法估计所述多频带雷达目标回波信号间的初始相位差及线性相位差，进而对所述多频带雷达目标回波信号间的初始相位差和线性相位差进行相干补偿；

步骤S2：根据相干补偿后的多频带雷达目标回波信号，建立多频带雷达信号融合模型；

步骤S3：根据所述多频带雷达信号融合模型，应用迭代自适应方法获得融合后的多频带雷达融合信号。

本发明还公开了一种基于迭代自适应方法的多频带融合装置，其包括：

相干补偿装置，其接收多频带雷达目标回波信号，利用全相位快速傅里叶变换方法估计所述多频带雷达目标回波信号间的初始相位差及线性相位差，进而对所述多频带雷达目标回波信号间的初始相位差和线性相位差进行相干补偿；

融合模型建立装置，其根据相干补偿后的多频带雷达目标回波信号，建立多频带雷达信号融合模型；

回波信号融合装置，其根据所述多频带雷达信号融合模型，应用迭代自适应方法获得融合后的多频带雷达融合信号。

本发明基于迭代自适应方法实现了多频带雷达信号的融合，与现有技术相比优点在于：

(1)本发明不需要对各频带雷达信号构造匹配信号模型，避免了信号模型参数估计过程引入的误差，同时不需要目标散射中心个数作为先验知识；

(2)本发明采用全相位FFT算法估计各频段回波信号的初始相位差，较常规算法估计精度高、抗噪声能力强；

(3)本发明对各频段相干数据直接应用迭代自适应方法实现频带融合，避免了常规算法中为了填补频带空白进行的频域数据预测引入的误差。

附图说明

图1为本发明中基于迭代自适应方法的频带融合方法的流程图；

图2为无相位误差时频带融合后的一维距离像示意图；

图3为有相位误差时频带融合后的一维距离像示意图；

图4为初始相位差估计精度示意图；

图5为相位误差随信噪比的变化曲线图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

本发明提出了一种基于迭代自适应方法的频带融合方法，如图1所示吗，其具体包括：

步骤S1：接收多频带雷达的回波信号，利用全相位快速傅里叶变换方法估计所述多频带雷达目标回波信号间的初始相位差及线性相位差，进而对所述多频带雷达目标回波信号间的初始相位差和线性相位差进行相干补偿；

步骤S2：根据补偿后的多频带雷达目标回波信号，建立多频带雷达信号融合模型；

步骤S3：根据所述多频带雷达信号融合模型，应用迭代自适应方法获得融合后的多频带雷达目标回波融合信号。

在步骤S1中，具体包括：

步骤S101：接收多频带雷达目标回波信号，进行去调频处理；

假设多频带雷达的发射信号为线性调频信号，雷达i的发射信号载频为f_ci，脉冲宽度为T_i，发射信号带宽为B_i，调频率为K_ri，则雷达i照射目标的发射信号可表示为：

$s_i\left(t\right)=\mathrm{rect}\left(\frac{t}{T_i}\right)\exp \left\{j2\mathrm{\π}(f_{\mathrm{ci}}t+\frac{K_{\mathrm{ri}}}{2}{t}^2)\right\}---\left(1\right)$

其中，t表示时间，rect(·)为矩形窗函数，i＝1，2，…，L，L为雷达数目。

当多频带雷达满足邻近配置时，认为观测目标的散射特性一致，则雷达i接收到的由目标反射回来的目标回波信号为：

$s_{\mathrm{ri}}\left(t\right)=\underset{q=1}{\overset{Q}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{rect}\left(\frac{t-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{iq}}}{T_i}\right){\mathrm{\σ}}_q\exp \left\{j2\mathrm{\π}(f_{\mathrm{ci}}(t-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{iq}})+\frac{K_{\mathrm{ri}}}{2}{(t-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{iq}})}^2)\right\}---\left(2\right)$

其中，σ_q为目标观测区域内目标等效散射中心q的后向散射系数，Q为目标等效散射中心数目，τ_iq为目标等效散射中心q到雷达i的时间延迟。

采用去调频(DeChirp)处理后的目标回波信号可表示为：

$s_{\mathrm{ri}}\left(t\right)=\underset{q=1}{\overset{Q}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{rect}\left(\frac{t-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{iq}}}{T_i}\right){\mathrm{\σ}}_q\exp \{-j2\mathrm{\π}[(f_{\mathrm{ci}}+K_{\mathrm{ri}}t)\mathrm{\Δ}{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{iq}}-\frac{K_{\mathrm{ri}}}{2}(2{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{is}}\mathrm{\Δ}{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{iq}}+\mathrm{\Δ}{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{iq}}^2)\left]\right\}---\left(3\right)$

其中，τ_is为雷达i接收到的目标回波信号采用DeChirp处理的参考延时，Δτ_iq＝τ_iq-τ_is为第q个目标等效散射中心的相对延时。令则目标回波信号可表示为：

$s_{\mathrm{ri}}\left(\hat{f}\right)=\underset{q=1}{\overset{Q}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{rect}\left(\frac{\hat{f}-f_{\mathrm{ci}}+K_{\mathrm{ri}}({\mathrm{\τ}}_{\mathrm{is}}-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{iq}})}{B_i}\right){\mathrm{\σ}}_q\exp \{-j2\mathrm{\π}[\hat{f}\mathrm{\Δ}{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{iq}}-\frac{K_{\mathrm{ri}}}{2}\mathrm{\Δ}{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{iq}}^2\left]\right\}---\left(4\right)$

步骤S102：对去调频处理后目标回波信号采用全相位傅里叶变换方法处理，获得估计多频带雷达目标回波信号间的初始相位差及线性相位差。

由式(4)的指数项可知，不同频段雷达接收的回波信号存在相位差，需要以其中一个雷达接收的回波信号为参考基准，对其他雷达接收的回波信号进行相位补偿。由于剩余视频相位通常很小，故可以从式(4)中忽略。同时，假定雷达i存在初始相位α_i，则由式(4)可得，雷达i(i≠1)经DeChirp后的目标回波信号与雷达1经DeChirp处理后的目标回波信号之间的相位差为：

其中，ε_iq＝Δτ_iq-Δτ_1q为第q个目标等效散射中心的相对延时差，β_i＝α_i-α₁为雷达i与雷达1之间的初始相位差，其中α₁是雷达1的初始相位。在实际观测中，每个雷达选取的参考目标可能并非对应同一个参考目标。因此，此时的相位误差就变为：

其中，δ_i是第i部雷达采用参考距离不一致导致的一次相位误差系数，且其是与目标等效散射中心q无关的相位项，因此其对于所有目标等效散射中心而言是公共项，是可以估计出来并补偿掉的；而ε_iq与目标等效散射中心q是耦合的，不同的散射中心对应的值不同，因此在处理中无法完全补偿，但由于在雷达相邻配置时，相位往往很小，对成像质量影响近似可以忽略，所以相位差最终简化为：

其中，β_i为初始相位差，为线性相位差。

由于参考目标点处的目标回波信号的相位为雷达的初始相位，因此可以通过计算所述参考目标散射中心点处目标回波信号的频率响应的相位，得到雷达之间的初始相位差。然后以其中一个雷达接收的回波信号为参考对另外的回波信号进行相干补偿，具体过程如下介绍。

对式(3)进行全相位傅里叶变换(apFFT)处理，可得：

$S_{\mathrm{ri}}\left[k\right]=\underset{q=1}{\overset{Q}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\σ}}_q\frac{\exp \left\{j\right[{\mathrm{\α}}_i-2\mathrm{\π}(f_{\mathrm{ci}}-K_{\mathrm{ri}}{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{is}})\mathrm{\Δ}{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{iq}}\left]\right\}}{N_i^2}\·\frac{{\sin }^2\left[\mathrm{\π}({\mathrm{\η}}_{\mathrm{iq}}-k)\right]}{{\sin }^2[\mathrm{\π}({\mathrm{\η}}_{\mathrm{iq}}-k)/N_i]}---\left(8\right)$

其中，k＝0，...，N_i-1，η_iq＝-N_iK_riT_siΔτ_iq，T_si为雷达i的采样周期，N_i＝T_i/T_si为对应的采样点数。从式(8)可以看出，对于位于参考目标点处的目标，其回波信号经Dechirp处理后对应的频率为零，并且apFFT相位谱的相位值恒等于α_i。因此可以通过计算apFFT相位谱的零频谱线的相位值得到雷达i的初始相位值，进而得到雷达i与雷达1之间的初始相位差β_i。

采用apFFT的方法保证了相位估计的准确性，进一步提高了初始相位差补偿的精度。但实际应用中，参考目标点处可能不存在目标，因此在使用apFFT方法前需要对采样数据进行预处理，进而得到线性相位差，具体过程如下介绍。

在两部雷达得到的一维距离像中，由于线性相位差的存在，同一散射中心会被映射到不同的距离单元。因此可以利用互相关方法得到同一散射中心对应在两部雷达一维距离像中的距离单元差，然后由所得距离单元差估计出线性相位差。假定N₁＝N_i，即雷达1与雷达i的采样点数相同，由式(3)、式(8)可得雷达i(i＝2，3，…，L)与雷达1之间经过去调频处理后的目标回波信号的关系：

S_ri[k]＝S_r1[k]exp{j(β_i-2πkδ_i)}        (9)

其中，k＝0，1，2，…，N_i-1，计算去调频处理后的目标回波信号之间的互相关系数序列：

$r_i\left[n\right]=\mathrm{IFFT}\left\{S_{r1}\right[k\left]S_{\mathrm{ri}}^{*}\right[k\left]\right\}$

$=\frac{\exp \{-j{\mathrm{\β}}_i\}}{N_i}\·\underset{k=0}{\overset{N_i-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|S_{r1}\right[k\left]{|}^2\exp \right\{j\frac{2\mathrm{\π}}{N_i}k(n+N_i{\mathrm{\δ}}_i)\}$

其中，n＝0，1，…，N_i-1，符号(·)^*为共轭算子。则线性相位误差δ_i可以由下式估计：

δ_i＝-n_imax·2π/N_i

其中，n_imax为r_i[n]序列中最大值对应的索引号。

步骤S103：对所述初始相位差和线性相位差进行相干补偿，获得相干补偿后的多频带雷达目标回波信号。

得到初始相位差β_i和线性相位差δ_i后，以雷达1为参考，对其他雷达回波信号进行相干补偿，得到相干补偿后的多频带雷达目标回波信号表示向量s₁，s₂，…，s_L。

在步骤S2中，所述多频带雷达信号融合模型具体如下：

s＝A·y

其中，相干补偿后的多频带雷达目标回波信号L为雷达数目，上标T表示转置操作；第i部雷达经过相干补偿后的采样数据 $s_i={\left(\right[s_{i,1},s_{i,2},...,s_{i,N_i}{]}^T)}_{N_i\×1},$ N_i为采样点数，且回波总点数 $M=\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{N}_i.$ y＝([y₀，y₁，...，y_K-1]T)_K×1表示融合后的多频带雷达目标回波信号的谱响应序列，K为谱响应序列的长度。表示多频带雷达信号的导向矩阵，为第i部雷达对应目标回波信号的导向矩阵，为对应的导向矢量， $t_{i,n_i},n_i=\mathrm{1,2},\·\·\·,N_i$ 为采样时刻。

在步骤S3中，根据步骤2得到的多频带雷达信号融合模型，将基于迭代自适应(IAA)的多频带融合问题转化为如下的加权最小二乘WLS问题，即通过最小化下式，得到目标谱响应序列中的各个元素：

$\underset{y_k}{\min }\left|\right|s-a\left({\mathrm{\ω}}_k\right)y_k{\left|\right|}^2\·Q^{-1}\left({\mathrm{\ω}}_k\right)=\underset{y_k}{\min }{(s-a\left({\mathrm{\ω}}_k\right)y_k)}^H{Q}^{-1}\left({\mathrm{\ω}}_k\right)(s-a\left({\mathrm{\ω}}_k\right)y_k)---\left(10\right)$

其中，干扰协方差矩阵Q(ω_k)＝R_M-p_ka(ω_k)a^H(ω_k)，p_k＝|y_k|²表示目标回波信号在频率ω_k处的功率， $a\left({\mathrm{\ω}}_k\right)=\left(\right[a_1^T\left({\mathrm{\ω}}_k\right),a_2^T\left({\mathrm{\ω}}_k\right),\·\·\·,a_L^T\left({\mathrm{\ω}}_k\right){]}^T{)}_{M\×1},$ IAA协方差矩阵R_M＝AP_KA^H，P_K＝diag{p₀，p₁，p₂，…，p_K-1}，符号diag{·}表示对角矩阵，符号H表示共轭转置。最小化式(10)可得：

$y_k=\frac{a^H\left({\mathrm{\ω}}_k\right)R_M^{-1}s}{a^H\left({\mathrm{\ω}}_k\right)R_M^{-1}a\left({\mathrm{\ω}}_k\right)},k=\mathrm{0,1},...,K-1---\left(11\right)$

针对成像场景的稀疏特性，可采用l₁范数作为迭代终止条件，因此基于IAA的多频带融合过程为：

步骤S301：初始化IAA协方差矩阵：I_M×M为行、列数均为M的单位阵，置当前迭代次数i＝0。

步骤S302：计算第i次迭代时，y中y_k的估计值(k＝0，1，2，…，K-1)，进而得到y的估计值

步骤S303：判断若i≥2且满足且则终止迭代，输出多频带雷达融合信号式中的l₁范数定义为否则，判断若i大于或等于最大迭代次数，则终止迭代，输出多频带雷达融合信号否则，令i递增1，更新IAA矩阵其中∑为噪声协方差矩阵，若噪声协方差矩阵∑无法确定，则转至步骤S302进行下次迭代。

下面通过仿真的方法对本发明进行验证。仿真时采用两部雷达验证多频带雷达信号融合算法，假设雷达1工作载频为9GHz，发射线性调频信号带宽为500MHz，雷达2工作载频为10GHz，发射线性调频信号带宽为500MHz。目标为4个点散射中心，相对雷达观测中心的位置分别为-1.3m、0m、1.2m、1.4m。考虑到两部雷达对应的距离分辨率均为0.3m，因此常规的单雷达成像算法并不能将目标3和目标4有效的分开。

首先假设两部雷达的回波信号相位误差为零，图2(a)给出了回波信号信噪比为20dB时，基于IAA的多频带信号融合的目标一维距离像。从图中可以看出，多频带融合方法能够有效的提高雷达成像的分辨率。图2(b)给出了回波信噪比为0dB时，基于IAA的多频带信号融合的目标一维距离像。

然后，设置两部雷达回波信号的初始相位误差为0.3π，测距误差为0.5m，图3给出了信噪比分别为20dB，0dB时频带融合的目标一维距离像。由图2(a)和图3(a)可知，在无噪声情况下，apFFT方法能够精确的估计各回波的相位误差。由图2(b)和图3(b)可知，apFFT方法具有较高的鲁棒性。图4给出了采样数据信噪比为20dB时，采用apFFT方法估计的初始相位精度。图5给出了两部雷达初始相位差为0.2π时，apFFT方法估计的初始相位差随信噪比的变化情况。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于迭代自适应方法的多频带融合方法，其包括：

步骤S1：接收多频带雷达目标回波信号，利用全相位快速傅里叶变换方法估计所述多频带雷达目标回波信号间的初始相位差及线性相位差，进而对所述多频带雷达目标回波信号间的初始相位差和线性相位差进行相干补偿；

步骤S2：根据相干补偿后的多频带雷达目标回波信号，建立多频带雷达信号融合模型；

步骤S3：根据所述多频带雷达信号融合模型，应用迭代自适应方法获得融合后的多频带雷达融合信号。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1具体包括以下步骤：

步骤S101：接收多频带雷达目标回波信号，并对所述多频带雷达目标回波信号进行去调频处理；

步骤S102：对所述去调频处理后的多频带雷达目标回波信号进行全相位傅里叶变换，估计获得多频带雷达目标回波信号间的初始相位差及线性相位差；

步骤S103：对所述初始相位差和线性相位差进行相干补偿，获得相干补偿后的多频带雷达目标回波信号。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S101中，采用DeChirp处理对多频带雷达目标回波信号进行去调频，去调频后的多频带雷达目标回波信号如下表示：

$s_{\mathrm{ri}}\left(t\right)=\underset{q=1}{\overset{Q}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{rect}\left(\frac{t-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{iq}}}{T_i}\right){\mathrm{\σ}}_q\exp \{-j2[(f_{\mathrm{ci}}+K_{\mathrm{ri}}t)\mathrm{\Δ}{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{iq}}-\frac{K_{\mathrm{ri}}}{2}(2{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{is}}\mathrm{\Δ}{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{iq}}+\mathrm{\Δ}{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{iq}}^2)\left]\right\}$

其中，f_ci、T_i和K_ri分别为雷达i的发射信号载频、发射信号脉冲宽度和调频率，i＝1，2，…，L，L为雷达数目；rect(·)为矩形窗函数；σ_q为目标的等效散射中心q的后向散射系数，Q为目标的等效散射中心数目；τ_iq为目标的等效散射中心q到雷达i的时间延迟，τ_is为雷达i接收到的目标回波信号采用DeChirp处理的参考延时，Δτ_iq＝τ_iq-τ_is为第q个目标等效散射中心的相对延时。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S102中对去调频后的多频带雷达目标回波信号进行全相位傅里叶变换得：

$S_{\mathrm{ri}}\left[k\right]=\underset{q=1}{\overset{Q}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\σ}}_q\frac{\exp \left\{j\right[{\mathrm{\α}}_i-2\mathrm{\π}(f_{\mathrm{ci}}-K_{\mathrm{ri}}{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{is}}){\mathrm{\Δ\τ}}_{\mathrm{iq}}\left]\right\}}{N_i^2}\·\frac{{\sin }^2\left[\mathrm{\π}({\mathrm{\η}}_{\mathrm{iq}}-k)\right]}{{\sin }^2[\mathrm{\π}({\mathrm{\η}}_{\mathrm{iq}}-k)/N_i]}$

其中，k＝0，…，N_i-1，η_iq＝-N_iK_riT_siΔτ_iq，T_si为雷达i的采样周期，N_i＝T_i/T_si为对应的采样点数，α_i为雷达i的初始相位；

通过零频谱线的相位值得到多频带雷达目标回波信号的初始相位值，进而得到所述多频带雷达目标回波信号间的初始相位差；

所述线性相位差如下计算：

δ_i＝-n_imax·2π/N_i

其中，n_imax为r_i[n]序列中最大值对应的索引号。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S103中，在得到初始相位差和线性相位差后，以其中一部雷达目标回波信号为参考，对其它雷达目标回波参考信号进行相位补偿，进而得到相干补偿后的多频带雷达目标回波信号。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中所建立的多频带雷达信号融合模型如下表示：

s＝A·y

其中，相干补偿后的多频带雷达目标回波信号L为雷达数目，上标T表示转置操作；第i部雷达经过相干补偿后的目标回波信号的采样数据N_i为采样点数，且多频带雷达目标回波信号的回波总点数y＝([y₀，y₁，…，y_K-1]^T)_K×1表示融合后的多频带雷达目标回波信号的谱响应序列，K为谱响应序列的长度；

表示多频带雷达目标回波信号的导向矩阵，为第i部雷达对应的目标回波信号的导向矩阵， $a_i\left({\mathrm{\ω}}_k\right)=[e^{{\mathrm{j\ω}}_k{t}_{i,1}},e^{j{\mathrm{\ω}}_k{t}_{i,2}},...,e^{j{\mathrm{\ω}}_k{t}_{i,N_i}}{]}^T$ 为对应的导向矢量， $t_{i,n_i},n_i=\mathrm{1,2},...,N_i$ 为采样时刻。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，在步骤S3中，所述多频带雷达目标回波信号的融合通过将迭代自适应问题转化为最小二乘问题来实现，所述最小二乘问题的表示模型如下：

$\underset{y_k}{\min }{\left|\right|s-a\left({\mathrm{\ω}}_k\right)y_k\left|\right|}^2\·Q^{-1}\left({\mathrm{\ω}}_k\right)=\underset{y_k}{\min }{(s-a\left({\mathrm{\ω}}_a\right)y_k)}^H{Q}^{-1}\left({\mathrm{\ω}}_k\right)(s-a\left({\mathrm{\ω}}_k\right)y_k)$

其中，干扰协方差矩阵Q(ω_k)＝R_M-p_ka(ω_k)a^H(ω_k)，p_k＝|y_k|²表示目标回波信号在频率ω_k处的功率，迭代自适应协方差矩阵R_M＝AP_KA^H，P_K＝diag{p₀，p₁，p₂，…，p_K-1}，K为谱响应序列的长度，符号diag{·}表示对角矩阵，符号H表示共轭转置。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，通过求解上述最小二乘问题的表示模型，得到融合后的多频带雷达目标回波信号的谱响应序列表示模型：

$y_k=\frac{a^H\left({\mathrm{\ω}}_k\right)R_M^{-1}s}{a^H\left({\mathrm{\ω}}_k\right)R_M^{-1}a\left({\mathrm{\ω}}_k\right)},k=\mathrm{0,1},...,K-1.$

9.如权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S3具体包括如下步骤：

步骤S301：置当前迭代次数i＝0，初始化迭代自适应协方差矩阵I_M×M为行、列数均为M的单位阵；

步骤S302：进入第i次迭代，计算融合后的多频带雷达目标回波信号的谱响应序列y中各元素y_k的估计值：

${\hat{y}}_k^{\left(i\right)}=\frac{a^H\left({\mathrm{\ω}}_k\right){\left(R_M^{\left(i\right)}\right)}^{-1}s}{a^H\left({\mathrm{\ω}}_k\right){\left(R_M^{\left(i\right)}\right)}^{-1}a\left({\mathrm{\ω}}_k\right)}$

其中， $a\left({\mathrm{\ω}}_k\right)={\left(\right[a_1^T\left({\mathrm{\ω}}_k\right),a_2^T\left({\mathrm{\ω}}_k\right),...,a_L^T\left({\mathrm{\ω}}_k\right){]}^T)}_{M\×1};$

步骤S303：判断若i≥2且满足且则终止迭代，并输出融合后的多频带雷达目标回波融合信号式中的l₁范数定义为否则，判断若i大于或等于最大迭代次数，则终止迭代，并输出融合后的多频带雷达目标回波融合信号否则，令i递增1，更新迭代自适应矩阵其中∑为噪声协方差矩阵，并转至步骤S302进行下次迭代。

10.一种基于迭代自适应方法的多频带融合装置，其包括：

相干补偿装置，其接收多频带雷达目标回波信号，利用全相位快速傅里叶变换方法估计所述多频带雷达目标回波信号间的初始相位差及线性相位差，进而对所述多频带雷达目标回波信号间的初始相位差和线性相位差进行相干补偿；

融合模型建立装置，其根据相干补偿后的多频带雷达目标回波信号，建立多频带雷达信号融合模型；

回波信号融合装置，其根据所述多频带雷达信号融合模型，应用迭代自适应方法获得融合后的多频带雷达融合信号。