CN110865344A - 一种脉冲多普勒雷达体制下副瓣快速抑制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种脉冲多普勒雷达体制下副瓣快速抑制方法,用以解决雷达距离‑多普勒成像过程中存在的高副瓣问题,从而获得精确的参数估计,得到较为理想的成像效果;本发明为了解决脉冲多普勒雷达中二维匹配滤波后距离‑多普勒的高副瓣问题,提出了一种基于二维匹配滤波结果的快速副瓣抑制方法,该方法通过对二维匹配滤波结果添加处理窗并利用基于最小二乘的迭代自适应方法实现副瓣抑制,能够以较低的计算量实现副瓣抑制,提高多目标场景下目标的参数估计精度和成像质量;由于采用加窗处理,对协方差矩阵进行了降维处理,可以降低计算复杂度,并且利用矩阵之间的结构关系,进一步减少计算量。
Description
技术领域
本发明属于雷达测量技术领域,具体涉及一种脉冲多普勒雷达体制下副瓣快速抑制方法。
背景技术
在脉冲雷达距离-多普勒成像过程中,传统的匹配滤波算法存在着高副瓣的问题,当目标分布较近时,弱目标容易淹没在强目标的副瓣中,影响参数估计效果和成像质量。为了抑制副瓣干扰,进一步提高成像质量,在2009年《IEEE Transactions on SignalProcessing》第57卷第3期第1084页至1097页,Li J等人在“Range-Doppler imaging via atrain of probing pulses”一文中提出了一种基于加权最小二乘的、非参数化的、迭代自适应算法,该算法能够将距离-多普勒副瓣抑制到噪声基底,得到高质量的距离-多普勒图像。然而该算法巨大的计算量限制了其在实时系统中的应用。
为了降低迭代自适应算法的计算量,在2011年《IEEE Transactions on SignalProcessing》第59卷第9期第4154页至4167页,Glentis等人在“Efficient implementationof iterative adaptive approach spectral estimation techniques”一文中,提出了一种基于Gohberg-Semencul分解和快速傅里叶变换的快速算法,能够将计算量减少两个量级左右,然而该算法需要协方差矩阵具有托普利茨结构,因此不能够直接用在雷达系统中。在2011年《IEEE Signal Processing Letters》中第17卷第4期第339至342页,Andreas J等人在“Coherence spectrum estimation from nonuniformly sampled sequences”一文中提出了一种数据分段处理的迭代自适应算法。有效降低了计算复杂度。但是该算法存在较大的性能损失。影响雷达的成像质量。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的是提供一种脉冲多普勒雷达体制下副瓣快速抑制方法,用以解决雷达距离-多普勒成像过程中存在的高副瓣问题,从而获得精确的参数估计,得到较为理想的成像效果。
一种脉冲多普勒雷达体制下副瓣抑制方法,包括如下步骤:
步骤1、建立运动目标回波信号模型,对接收的信号进行二维匹配滤波,具体方法如下:
假设脉冲雷达发射M个波形相同的相参脉冲,并且脉冲长度为N;发射脉冲的快时间采样矢量表示为s=[s0 s1 … sN-1]T;令ym代表第m个脉冲的回波信号,对于感兴趣的距离单元l=0,1,2,…,L-1,第m个脉冲对应的回波信号在第l个距离单元的N个连续采样表示为:
ym(l)=[ym(l) ym(l+1) … ym(l+N-1)]T (1)
其中:
x(l,k)=[x(l,k) x(l-1,k) … x(l-N+1,k)]T为对应第k个径向速度的连续N个距离向采样,x(l,k)代表在第l个距离单元,第k个多普勒单元的目标后向散射系数;ωk为第k个径向速度对应的多普勒频率,令Trωk=θk,假设2π(k-K/2)/K-π/K≤θk<2π(k-K/2)/K+π/K,其中K为多普勒单元数目,k=0,1,…,K-1。nm(l)为加性噪声,考虑脉内多普勒,其中Tr、Ts分别为脉冲重复间隔和采样间隔;
由此将式(1)写为:
其中nm(l)=[nm(l) nm(l+1) … nm(l+N-1)]T,Jn为N×N的移位矩阵且满足:
Y(l)=[y0(l) y1(l) … yM-1(l)] (5)
N(l)=[n0(l) n1(l) … nM-1(l)];
将式(6)分解为:
步骤2、对二维匹配滤波结果添加处理窗,利用自适应方法抑制距离维副瓣,具体方法如下:
其中:
构造加权最小二乘的代价函数:
根据式(10)和式(11),利用矩阵求逆引理,得到:
将式(14)带入式(13)得到估计结果:
在第一次迭代时,利用匹配滤波结果初始化干扰协方差矩阵,按照公式10)至(15)的计算得到第一次迭代得到x(l,q)的估计结果基于第一次迭代的估计结果,再顺次执行公式(10)至(15)的计算,得到第二次迭代的估计结果进入下一次迭代;以此类推,直到满足迭代终止条件,输出最后一次迭代的估计结果即为距离维滤波结果;
步骤4、抑制多普勒维副瓣,具体方法如下:
其中:
定义干扰协方差矩阵为:
得到多普勒维副瓣抑制后的结果:
步骤5、利用迭代的方式重复步骤4获得最终估计结果,具体为:
在第一次迭代时,将作为式(18)中x(l,k)的初始值,来初始化协方差矩阵R′l,q,再代入式(19)后,得到第一次迭代的估计值将该估计值再次代入式(18),获得协方差矩阵R′l,q后,再代入式(19),得到第二次迭代的估计值进入下一次迭代;以此类推,直到满足迭代终止条件,输出最后一次迭代的估计结果
本发明具有如下有益效果:
本发明为了解决脉冲多普勒雷达中二维匹配滤波后距离-多普勒的高副瓣问题,提出了一种基于二维匹配滤波结果的快速副瓣抑制方法,该方法通过对二维匹配滤波结果添加处理窗并利用基于最小二乘的迭代自适应方法实现副瓣抑制,能够以较低的计算量实现副瓣抑制,提高多目标场景下目标的参数估计精度和成像质量;由于采用加窗处理,对协方差矩阵进行了降维处理,可以降低计算复杂度,并且利用矩阵之间的结构关系,进一步减少计算量。
附图说明
图1为处理窗示意图。
图2(a)为距离维抑制时的Rl+1,q与Rl,q矩阵关系分析图;
图2(b)为多普勒维抑制时的Rl+1,q与Rl,q矩阵关系分析图;
具体实施方式
下面结合附图并举实施例,对本发明进行详细描述。
步骤1、建立运动目标回波信号模型,对接收的信号进行二维匹配滤波,具体方法如下:
假设脉冲雷达发射M个波形相同的相参脉冲,并且脉冲长度为N。那么发射脉冲的快时间采样矢量可以表示为s=[s0 s1 … sN-1]T。令ym代表第m个脉冲的回波信号,那么对于感兴趣的距离单元l=0,1,2,…,L-1,第m个脉冲对应的回波信号在第l个距离单元的N个连续采样可以表示为:
ym(l)=[ym(l) ym(l+1) … ym(l+N-1)]T (1)
其中:
x(l,k)=[x(l,k) x(l-1,k) … x(l-N+1,k)]T为对应第k个径向速度的连续N个距离向采样,x(l,k)代表在第l个距离单元,第k个多普勒单元的目标后向散射系数。ωk为第k个径向速度对应的多普勒频率,令Trωk=θk,一般情况下,我们假设2π(k-K/2)/K-π/K≤θk<2π(k-K/2)/K+π/K,其中K为多普勒单元数目,k=0,1,…,K-1。nm(l)为加性噪声,考虑脉内多普勒,其中Tr、Ts分别为脉冲重复间隔和采样间隔。
由此可以将式(1)写为:
其中nm(l)=[nm(l) nm(l+1) … nm(l+N-1)]T,Jn为N×N的移位矩阵且满足
Y(l)=[y0(l) y1(l) … yM-1(l)] (5)
N(l)=[n0(l) n1(l) … nM-1(l)]。
其中等式右边的第一项为期望的匹配滤波结果,第二项为不同距离单元中具有相同速度的目标造成的距离维干扰,第三项为同一距离单元中不同速度的目标造成的多普勒维干扰,第四项为不同距离单元中具有不同速度的目标造成的干扰,第五项为噪声干扰。这些不必要的干扰会导致目标参数估计不准确,影响成像质量。因此需要利用副瓣抑制方法来解决这个问题。
步骤2、对二维匹配滤波结果添加处理窗,利用自适应方法抑制距离维副瓣,具体方法如下:
其中:
构造加权最小二乘的代价函数:
根据式(10)和式(11),利用矩阵求逆引理,我们可以得到:
于是,将式(14)带入式(13)可以得到估计结果:
显然,式(13)中的可以由替代,从上述推导我们发现,所提算法的计算量主要体现在求取协方差矩阵,根据式(11),矢量和的协方差矩阵分别为Rl,q和Rl+1,q。这两个矩阵之间的关系如图2(a)所示,因此对于已知的Rl,q,计算Rl+1,q时,我们只需要计算Rl+1,q与Rl,q不重合部分,即阴影部分即可,由此可进一步减少计算量。
由式(11)可知,协方差矩阵Rl,q的计算与未知信号x(l,q)有关,因此该算法需要利用迭代的方式来实现,重复步骤2,直至收敛,即:在第一次迭代时,利用匹配滤波结果初始化干扰协方差矩阵,按照公式10)至(15)的计算得到第一次迭代得到x(l,q)的估计结果基于第一次迭代的估计结果,再顺次执行公式(10)至(15)的计算,得到第二次迭代的估计结果进入下一次迭代;以此类推,直到满足迭代终止条件,输出最后一次迭代的估计结果即为距离维滤波结果;本发明中,当估计结果的变化范围小于设定值时,即可停止迭代。
步骤4、经过上述处理后,目标的距离维副瓣被有效抑制,下面利用同样的方法抑制多普勒维副瓣,具体方法如下:
其中:
定义干扰协方差矩阵为:
类似地,可以得到多普勒维副瓣抑制后的结果:
同样地,矩阵R′l,q和R′l,q+1之间的关系如图2(b)所示,因此对于已知的R′l,q,我们只需要计算R′l,q+1的阴影部分即可。
步骤5、由于协方差矩阵R′l,q的计算与未知信号x(l,q)有关,因此需要利用迭代的方式重复步骤4来实现,直至收敛,获得最终估计结果,即:
在第一次迭代时,将作为式(18)中x(l,k)的初始值,来初始化协方差矩阵R′l,q,再代入式(19)后,得到第一次迭代的估计值将该估计值再次代入式(18),获得协方差矩阵R′l,q后,再代入式(19),得到第二次迭代的估计值进入下一次迭代;以此类推,直到满足迭代终止条件,输出最后一次迭代的估计结果本发明中,当估计结果的变化范围小于设定值时,即可停止迭代。
综上所述,以上仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种脉冲多普勒雷达体制下副瓣抑制方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1、建立运动目标回波信号模型,对接收的信号进行二维匹配滤波,具体方法如下:
假设脉冲雷达发射M个波形相同的相参脉冲,并且脉冲长度为N;发射脉冲的快时间采样矢量表示为s=[s0 s1 … sN-1]T;令ym代表第m个脉冲的回波信号,对于感兴趣的距离单元l=0,1,2,…,L-1,第m个脉冲对应的回波信号在第l个距离单元的N个连续采样表示为:
ym(l)=[ym(l) ym(l+1) … ym(l+N-1)]T (1)
其中:
x(l,k)=[x(l,k) x(l-1,k) … x(l-N+1,k)]T为对应第k个径向速度的连续N个距离向采样,x(l,k)代表在第l个距离单元,第k个多普勒单元的目标后向散射系数;ωk为第k个径向速度对应的多普勒频率,令Trωk=θk,假设2π(k-K/2)/K-π/K≤θk<2π(k-K/2)/K+π/K,其中K为多普勒单元数目,k=0,1,…,K-1;nm(l)为加性噪声,考虑脉内多普勒,其中Tr、Ts分别为脉冲重复间隔和采样间隔;
由此将式(1)写为:
其中nm(l)=[nm(l) nm(l+1) … nm(l+N-1)]T,Jn为N×N的移位矩阵且满足:
Y(l)=[y0(l) y1(l) … yM-1(l)] (5)
将式(6)分解为:
步骤2、对二维匹配滤波结果添加处理窗,利用自适应方法抑制距离维副瓣,具体方法如下:
其中:
构造加权最小二乘的代价函数:
根据式(10)和式(11),利用矩阵求逆引理,得到:
将式(14)带入式(13)得到估计结果:
在第一次迭代时,利用匹配滤波结果初始化干扰协方差矩阵,按照公式10)至(15)的计算得到第一次迭代得到x(l,q)的估计结果基于第一次迭代的估计结果,再顺次执行公式(10)至(15)的计算,得到第二次迭代的估计结果进入下一次迭代;以此类推,直到满足迭代终止条件,输出最后一次迭代的估计结果即为距离维滤波结果;
步骤4、抑制多普勒维副瓣,具体方法如下:
其中:
定义干扰协方差矩阵为:
得到多普勒维副瓣抑制后的结果:
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