CN111308438B - 一种回波数据散射特征提取方法及系统 - Google Patents

一种回波数据散射特征提取方法及系统 Download PDF

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CN111308438B CN202010151295.8A CN202010151295A CN111308438B CN 111308438 B CN111308438 B CN 111308438B CN 202010151295 A CN202010151295 A CN 202010151295A CN 111308438 B CN111308438 B CN 111308438B
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Abstract

本发明涉及一种回波数据散射特征提取方法及系统，包括将获取的雷达回波数据处理得到具有Hankel矩阵形式的回波数据矩阵；计算回波数据矩阵的自相关函数和互相关函数；对自相关函数进行奇异值分解确定最小奇异值，利用互相关函数和最小奇异值构建降噪矩阵；对矩阵束进行广义特征值分解得到广义特征值，并根据广义特征值估算散射中心位置信息、估算散射中心类型和散射中心幅度；矩阵束是根据降噪矩阵以及对自相关函数奇异值分解后得到的主左奇异矢量构成的矩阵、主奇异值构成的对角矩阵、主右奇异矢量构成的矩阵构建得到的。采用本发明一定程度上降低了噪声对信号的影响，使得在低信噪比条件下散射中心参数提取精度得到提高。

Description

一种回波数据散射特征提取方法及系统
技术领域
本发明涉及回波数据散射特征检测领域，特别是涉及一种回波数据散射特征提取方法及系统。
背景技术
现有的TLS-ESPRIT(Total Least Squares-Estimating Signal Parameter viaRotational Invariance Techniques，TLS-ESPRIT)算法是一种阵列信号中的超分辨算法，可以应用于复杂目标散射中心参数的提取，存在着在低信噪比条件下散射中心参数提取误差大、准确率低的缺点。
发明内容
本发明的目的是提供一种回波数据散射特征提取方法及系统，通过将回波数据进行叠加重新排成具有Hankel矩阵的形式，达到了在低信噪比条件下提高散射中心参数提取精度的目的。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种回波数据散射特征提取方法，包括：
获取雷达回波数据并进行处理，得到具有Hankel矩阵形式的回波数据矩阵；
计算所述回波数据矩阵的自相关函数以及所述回波数据矩阵与平移矩阵之间的互相关函数；所述平移矩阵为所述回波数据矩阵平移后的矩阵；
对所述自相关函数进行奇异值分解，确定最小奇异值；
利用所述互相关函数和所述最小奇异值，构建降噪矩阵；
对矩阵束进行广义特征值分解，得到广义特征值，并根据所述广义特征值估算散射中心位置信息；所述矩阵束是根据所述降噪矩阵以及对所述自相关函数奇异值分解后得到的主左奇异矢量构成的矩阵、主奇异值构成的对角矩阵、主右奇异矢量构成的矩阵构建得到的；
根据信号模式矢量和所述散射中心位置信息估算散射中心类型；
根据散射中心响应矩阵估算散射中心幅度。
可选的，所述计算所述回波数据矩阵的自相关函数以及所述回波数据矩阵与平移矩阵之间的互相关函数，具体包括：
根据公式
Figure BDA0002402527190000021
计算所述回波数据矩阵的自相关函数；
根据公式
Figure BDA0002402527190000022
计算所述回波数据矩阵与平移矩阵之间的互相关函数；
其中，所述回波数据矩阵为
Figure BDA0002402527190000023
所述平移矩阵为
Figure BDA0002402527190000024
m＝1,2,...,M，M表示发射频点总数，N＝M-P+1，
Figure BDA0002402527190000025
I表示散射中心的总数；x()表示回波向量。
可选的，所述对所述自相关函数进行奇异值分解，确定最小奇异值，具体包括：
根据公式
Figure BDA0002402527190000026
进行奇异值分解；其中，Σ表示对自相关函数
Figure BDA0002402527190000027
做奇异值分解后所有奇异值组成的对角矩阵；
Figure BDA0002402527190000031
表示I个主奇异值构成的对角矩阵；Uh1表示I个主左奇异矢量构成的矩阵，Vh1表示I个主右奇异矢量构成的矩阵，Uh1和Vh1表示信号子空间；
Figure BDA0002402527190000032
表示P-I个非主奇异值构成的对角矩阵；Uh2表示P-I个非主左奇异矢量构成的矩阵，Vh2表示P-I个非主右奇异矢量构成的矩阵，Uh2和Vh2表示信号的噪声子空间；
利用matlab仿真软件对所有奇异值组成的对角矩阵Σ中的奇异值进行排序，确定最小奇异值σ2。
可选的，所述利用所述互相关函数和所述最小奇异值，构建降噪矩阵，具体包括：
根据公式
Figure BDA0002402527190000033
构建降噪矩阵；其中，
Figure BDA0002402527190000034
可选的，所述对矩阵束进行广义特征值分解，得到广义特征值，并根据所述广义特征值估算散射中心位置信息，具体包括：
根据对所述自相关函数奇异值分解后得到的主左奇异矢量构成的矩阵、主奇异值构成的对角矩阵、主右奇异矢量构成的矩阵，构建第一矩阵；所述第一矩阵为
Figure BDA0002402527190000035
根据所述第一矩阵和所述降噪矩阵，构建矩阵束；所述矩阵束为
Figure BDA0002402527190000036
对所述矩阵束
Figure BDA0002402527190000037
进行广义特征值分解，得到广义特征值；
根据公式
Figure BDA0002402527190000038
估算散射中心位置信息；
其中，ri为第i个散射中心在雷达坐标系中的位置，Pi为第i个散射中心的广义特征值，ang为求解复数相角的函数，c为光速，Δf为步进频率之间的间隔。
一种回波数据散射特征提取系统，包括：
回波数据矩阵确定模块，用于获取雷达回波数据并进行处理，得到具有Hankel矩阵形式的回波数据矩阵；
相关函数计算模块，用于计算所述回波数据矩阵的自相关函数以及所述回波数据矩阵与平移矩阵之间的互相关函数；所述平移矩阵为所述回波数据矩阵平移后的矩阵；
最小奇异值确定模块，用于对所述自相关函数进行奇异值分解，确定最小奇异值；
降噪矩阵构建模块，用于利用所述互相关函数和所述最小奇异值，构建降噪矩阵；
散射中心位置信息估算模块，用于对矩阵束进行广义特征值分解，得到广义特征值，并根据所述广义特征值估算散射中心位置信息；所述矩阵束是根据所述降噪矩阵以及对所述自相关函数奇异值分解后得到的主左奇异矢量构成的矩阵、主奇异值构成的对角矩阵、主右奇异矢量构成的矩阵构建得到的；
散射中心类型估算模块，用于根据信号模式矢量和所述散射中心位置信息估算散射中心类型；
散射中心幅度估算模块，用于根据散射中心响应矩阵估算散射中心幅度。
可选的，所述相关函数计算模块，具体包括：
自相关函数计算单元，用于根据公式
Figure BDA0002402527190000041
计算所述回波数据矩阵的自相关函数；
互相关函数计算单元，用于根据公式
Figure BDA0002402527190000042
计算所述回波数据矩阵与平移矩阵之间的互相关函数；
其中，所述回波数据矩阵为
Figure BDA0002402527190000051
所述平移矩阵为
Figure BDA0002402527190000052
m＝1,2,...,M，M表示发射频点总数，N＝M-P+1，
Figure BDA0002402527190000053
I表示散射中心的总数；x()表示回波向量。
可选的，所述最小奇异值确定模块，具体包括：
奇异值分解单元，用于根据公式
Figure BDA0002402527190000054
进行奇异值分解；其中，Σ表示对自相关函数
Figure BDA0002402527190000055
做奇异值分解后所有奇异值组成的对角矩阵；
Figure BDA0002402527190000056
表示I个主奇异值构成的对角矩阵；Uh1表示I个主左奇异矢量构成的矩阵，Vh1表示I个主右奇异矢量构成的矩阵，Uh1和Vh1表示信号子空间；
Figure BDA0002402527190000057
表示P-I个非主奇异值构成的对角矩阵；Uh2表示P-I个非主左奇异矢量构成的矩阵，Vh2表示P-I个非主右奇异矢量构成的矩阵，Uh2和Vh2表示信号的噪声子空间；
最小奇异值确定单元，用于利用matlab仿真软件对所有奇异值组成的对角矩阵Σ中的奇异值进行排序，确定最小奇异值σ2。
可选的，所述降噪矩阵构建模块，具体包括：
降噪矩阵构建单元，用于根据公式
Figure BDA0002402527190000061
构建降噪矩阵；其中，
Figure BDA0002402527190000062
可选的，所述散射中心位置信息估算模块，具体包括：
第一矩阵构建单元，用于根据对所述自相关函数奇异值分解后得到的主左奇异矢量构成的矩阵、主奇异值构成的对角矩阵、主右奇异矢量构成的矩阵，构建第一矩阵；所述第一矩阵为
Figure BDA0002402527190000063
矩阵束构建单元，用于根据所述第一矩阵和所述降噪矩阵，构建矩阵束；所述矩阵束为
Figure BDA0002402527190000064
广义特征值分解单元，用于对所述矩阵束
Figure BDA0002402527190000065
进行广义特征值分解，得到广义特征值；
散射中心位置信息估算单元，用于根据公式
Figure BDA0002402527190000066
估算散射中心位置信息；
其中，ri为第i个散射中心在雷达坐标系中的位置，Pi为第i个散射中心的广义特征值，ang为求解复数相角的函数，c为光速，Δf为步进频率之间的间隔。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
原有的TLS-ESPRIT算法中对回波数据的处理是引入了P×1的维向量，仅利用部分数据，对数据的利用不充分。在本发明中，创新的引入Hankel矩阵，将回波数据重排成具有Hankel矩阵的形式，一定程度上降低了噪声对信号的影响，使得在低信噪比条件下散射中心参数提取精度得到提高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种回波数据散射特征提取方法的流程图；
图2为本发明与现有技术散射中心距离信息对比图；图2(a)为r1均方差的对比图；图2(b)为r2均方差的对比图；图2(c)为r3均方差的对比图；图2(d)为r4均方差的对比图；图2(e)为r5均方差的对比图；
图3为本发明与现有技术散射中心类型信息对比图；图3(a)为α1正确率的对比图；图3(b)为α2正确率的对比图；图3(c)为α3正确率的对比图；图3(d)为α4正确率的对比图；图3(e)为α5正确率的对比图；
图4为本发明与现有技术散射中心幅度信息对比图；图4(a)为A1均方差的对比图；图4(b)为A2均方差的对比图；图4(c)为A3均方差的对比图；图4(d)为A4均方差的对比图；图4(e)为A5均方差的对比图；
图5为本发明一种回波数据散射特征提取系统的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种回波数据散射特征提取方法及系统，基于Hankel矩阵改进总体最小二乘旋转不变(Total Least Squares-Estimating Signal Parameter viaRotational Invariance Techniques,TLS-ESPRIT)算法对几何绕射理论(GeometricalTheory of Diffraction，GTD)的散射中心信号模型散射特征的提取，解决了在低信噪比条件下散射中心参数提取误差大、准确率低的难题。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
TLS-ESPRIT算法对散射中心的提取是基于几何绕射理论(Geometrical TheoryofDiffraction，GTD)的散射中心信号模型，此模型可以精确的描述远场区隐身目标的电磁散射特性，具体形式如下：
Figure BDA0002402527190000081
其中，fm＝f0+m*Δf，f0为雷达发射信号的起始频率，M表示发射频点总数，m＝1,2,…,M；Δf为频率的间隔；I表示散射中心数目；Ai为第i个散射中心的散射强度；αi为第i个散射中心的类型；ri为第i个散射中心在雷达坐标系中的位置；c为光速；u(m)表示第m个发射频点的量测噪声，为加性复高斯白噪声。
可以将上述模型化简为
Figure BDA0002402527190000082
其中
Figure BDA0002402527190000083
故可以推导出距离信息
Figure BDA0002402527190000084
ang是求解复数相角的函数。
原TLS-ESPRIT算法可以完成对基于几何绕射理论(Geometrical Theory ofDiffraction，GDT)模型的散射中心参数的提取，但是在低信噪比条件下散射中心参数提取误差大、准确率低，
为克服上述缺陷，本发明将Hankel矩阵引入TLS-ESPRIT算法的散射中心参数的提取中：即在回波数据处理上，将回波数据x(m)＝E(m),m＝1,2,...,M经过叠加处理，重新排成具有Hankel矩阵的形式。其中，数据计算均是基于matlab仿真软件完成，如图1所示，步骤如下：
步骤101：获取雷达回波数据并进行处理，得到具有Hankel矩阵形式的回波数据矩阵。
未引入Hankel矩阵的TLS-ESPRIT算法对回波数据的处理是引入两个向量，在本发明中将回波数据x(m)＝E(m),m＝1,2,...,M，M表示发射频点总数，经过叠加处理，重新排成具有Hankel矩阵形式的，即：
Figure BDA0002402527190000091
Figure BDA0002402527190000092
其中，
Figure BDA0002402527190000093
M与I均可以看成是已知量，其中I表示散射中心的总数，M为发射频点总数，其中N＝M-P+1，Xh和Yh之间相当于数据的平移。由《现代信号处理》(张贤达著)中关于TLS-ESPRIT算法就是引入两个互为平移的向量，在改进的算法中引入的是两个Hankel矩阵，利用矩阵的特殊性质完成改进的目的。Xh和Yh均是回波向量x(1),x(2),x(3),...,x(M-1),x(M)数据重排构成的矩阵，在数据的形式上相当于平移。
步骤102：计算所述回波数据矩阵的自相关函数以及所述回波数据矩阵与平移矩阵之间的互相关函数；所述平移矩阵为所述回波数据矩阵平移后的矩阵。
所述回波数据矩阵Xh的自相关函数为
Figure BDA0002402527190000094
E表示函数的期望，H表示矩阵的共轭转置。
所述回波数据矩阵Xh与所述平移矩阵Yh的互相关函数
Figure BDA0002402527190000095
H表示矩阵的共轭转置。
步骤103：对所述自相关函数进行奇异值分解，确定最小奇异值。
根据以下公式对所述自相关函数进行奇异值分解，该公式为：
Figure BDA0002402527190000101
其中，Σ表示对自相关函数
Figure BDA0002402527190000102
做奇异值分解后所有奇异值组成的对角矩阵；U是信号子空间；V是信号的噪声子空间；
Figure BDA0002402527190000103
是I个主奇异值构成的对角矩阵；Uh1是I个主左奇异矢量构成的矩阵，h为一个符号，无任何含义，Vh1是I个主右奇异矢量构成的矩阵，Uh1和Vh1是信号子空间；
Figure BDA0002402527190000104
是P-I个非主奇异值构成的对角矩阵；Uh2是P-I个非主左奇异矢量构成的矩阵，Vh2是P-I个非主右奇异矢量构成的矩阵，Uh2和Vh2是信号的噪声子空间。
主奇异值与非主奇异值区别是：主奇异值对应的矩阵为信号子空间，非主奇异值对应的矩阵为噪声子空间。6个矩阵均为抽象矩阵，其中主奇异值构成的对角矩阵
Figure BDA0002402527190000105
与非主奇异值构成的对角矩阵
Figure BDA0002402527190000106
均为对角矩阵，余下的4个矩阵在形式上没有特点。
利用matlab仿真软件对所有奇异值组成的对角矩阵Σ中的奇异值进行排序，确定最小奇异值σ2。
步骤104：利用所述互相关函数和所述最小奇异值，构建降噪矩阵。
降噪矩阵为
Figure BDA0002402527190000107
其目的是降低噪声对信号的影响。
其中，
Figure BDA0002402527190000108
步骤105：对矩阵束进行广义特征值分解，得到广义特征值，并根据所述广义特征值估算散射中心位置信息；所述矩阵束是根据所述降噪矩阵以及对所述自相关函数奇异值分解后得到的主左奇异矢量构成的矩阵、主奇异值构成的对角矩阵、主右奇异矢量构成的矩阵构建得到的。
具体为：
根据对所述自相关函数奇异值分解后得到的主左奇异矢量构成的矩阵、主奇异值构成的对角矩阵、主右奇异矢量构成的矩阵，构建第一矩阵；所述第一矩阵为
Figure BDA0002402527190000111
H表示矩阵的共轭转置。
根据所述第一矩阵和所述降噪矩阵，构建矩阵束；所述矩阵束为
Figure BDA0002402527190000112
对所述矩阵束
Figure BDA0002402527190000113
进行广义特征值分解，得到广义特征值。雷达的回波数据非常大，在这一步骤中的广义特征值分解利用matlab软件进行求解。
根据公式
Figure BDA0002402527190000114
估算散射中心位置信息。
ri为第i个散射中心在雷达坐标系中的位置，Pi为第i个散射中心的广义特征值，ang为求解复数相角的函数，c为光速，Δf为步进频率之间的间隔。
步骤106：根据信号模式矢量和所述散射中心位置信息估算散射中心类型。
引入信号模式矢量
Figure BDA0002402527190000115
来完成对散射中心类型的判断。
计算信号模式矢量在噪声子空间Uh2上的投影倒数
Figure BDA0002402527190000121
其值越大说明散射中心类型与对应位置上的实际类型越相似，从而进行判断。
其中，a*为引入的信号模式矢量；αi为第i个散射中心的类型；ri为第i个散射中心在雷达坐标系中的位置；f0为雷达发射信号的起始频率；j为虚数单位即j2＝-1；f1表示第一个频点，f2表示第二个频点，fP表示第P个频点；c为光速；H表示共轭转置。
步骤107：根据散射中心响应矩阵估算散射中心幅度。
根据
Figure BDA0002402527190000122
完成对散射中心幅度Ai的估计。
其中，
Figure BDA0002402527190000123
为估计的散射中心幅度；A＝[a(m1),a(m2),..a(mi).,a(mI)]是响应矩阵，a(mi)＝[1,exp(jmi),...,exp(j(P-1)mi)]T，mi表示第i个频点，j为为虚数单位，即j2＝-1，T表示矩阵的转置，H为矩阵的共轭转置。x表示未进行hankel矩阵重排前的回波数据向量。
散射中心参数由三个组成，分别是散射中心位置、散射中心类型以及散射中心幅度。步骤106-107是完成对散射中心类型以及幅度的估计，从侧面进行验证改进算法可以提高低信噪比条件下散射中心参数的估计精度。
采用本发明提供的技术方案和现有技术中的技术方案进行仿真，其结果对比图如图2-4所示。参数设置如表1所示。
表1 参数设置表
Figure BDA0002402527190000124
其中，X-TLS-ESPRIT的结果是采用文献：王菁，周建江《一种基于GTD模型的目标散射中心提取方法》仿真得来的结果，X-Hankel-TLS-ESPRIT结果是采用本发明提供的技术方案仿真得来的结果。
如图5所示，本发明还提供了一种回波数据散射特征提取系统，包括
回波数据矩阵确定模块201，用于获取雷达回波数据并进行处理，得到具有Hankel矩阵形式的回波数据矩阵。
相关函数计算模块202，用于计算所述回波数据矩阵的自相关函数以及所述回波数据矩阵与平移矩阵之间的互相关函数；所述平移矩阵为所述回波数据矩阵平移后的矩阵。
最小奇异值确定模块203，用于对所述自相关函数进行奇异值分解，确定最小奇异值。
降噪矩阵构建模块204，用于利用所述互相关函数和所述最小奇异值，构建降噪矩阵。
散射中心位置信息估算模块205，用于对矩阵束进行广义特征值分解，得到广义特征值，并根据所述广义特征值估算散射中心位置信息；所述矩阵束是根据所述降噪矩阵以及对所述自相关函数奇异值分解后得到的主左奇异矢量构成的矩阵、主奇异值构成的对角矩阵、主右奇异矢量构成的矩阵构建得到的。
散射中心类型估算模块206，用于根据信号模式矢量和所述散射中心位置信息估算散射中心类型。
散射中心幅度估算模块207，用于根据散射中心响应矩阵估算散射中心幅度。
所述相关函数计算模块202，具体包括：
自相关函数计算单元，用于根据公式
Figure BDA0002402527190000131
计算所述回波数据矩阵的自相关函数。
互相关函数计算单元，用于根据公式
Figure BDA0002402527190000132
计算所述回波数据矩阵与平移矩阵之间的互相关函数。
其中，所述回波数据矩阵为
Figure BDA0002402527190000141
所述平移矩阵为
Figure BDA0002402527190000142
m＝1,2,...,M，M表示发射频点总数，N＝M-P+1，
Figure BDA0002402527190000143
I表示散射中心的总数；x()表示回波向量，也表示对应频点的回波数据。
所述最小奇异值确定模块203，具体包括：
奇异值分解单元，用于根据公式
Figure BDA0002402527190000144
进行奇异值分解；其中，Σ表示对自相关函数
Figure BDA0002402527190000145
做奇异值分解后所有奇异值组成的对角矩阵；
Figure BDA0002402527190000146
表示I个主奇异值构成的对角矩阵；Uh1表示I个主左奇异矢量构成的矩阵，Vh1表示I个主右奇异矢量构成的矩阵，Uh1和Vh1表示信号子空间；
Figure BDA0002402527190000147
表示P-I个非主奇异值构成的对角矩阵；Uh2表示P-I个非主左奇异矢量构成的矩阵，Vh2表示P-I个非主右奇异矢量构成的矩阵，Uh2和Vh2表示信号的噪声子空间。
最小奇异值确定单元，用于利用matlab仿真软件对所有奇异值组成的对角矩阵Σ中的奇异值进行排序，确定最小奇异值σ2。
所述降噪矩阵构建模块204，具体包括：
降噪矩阵构建单元，用于根据公式
Figure BDA0002402527190000151
构建降噪矩阵；其中，
Figure BDA0002402527190000152
所述散射中心位置信息估算模块205，具体包括：
第一矩阵构建单元，用于根据对所述自相关函数奇异值分解后得到的主左奇异矢量构成的矩阵、主奇异值构成的对角矩阵、主右奇异矢量构成的矩阵，构建第一矩阵；所述第一矩阵为
Figure BDA0002402527190000153
矩阵束构建单元，用于根据所述第一矩阵和所述降噪矩阵，构建矩阵束；所述矩阵束为
Figure BDA0002402527190000154
广义特征值分解单元，用于对所述矩阵束
Figure BDA0002402527190000155
进行广义特征值分解，得到广义特征值。
散射中心位置信息估算单元，用于根据公式
Figure BDA0002402527190000156
估算散射中心位置信息。
其中，ri为第i个散射中心在雷达坐标系中的位置，Pi为第i个散射中心的广义特征值，ang为求解复数相角的函数，c为光速，Δf为步进频率之间的间隔。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (2)

1.一种回波数据散射特征提取方法，其特征在于，包括：
获取雷达回波数据并进行处理，得到具有Hankel矩阵形式的回波数据矩阵；
计算所述回波数据矩阵的自相关函数以及所述回波数据矩阵与平移矩阵之间的互相关函数；所述平移矩阵为所述回波数据矩阵平移后的矩阵；
对所述自相关函数进行奇异值分解，确定最小奇异值；
利用所述互相关函数和所述最小奇异值，构建降噪矩阵；
对矩阵束进行广义特征值分解，得到广义特征值，并根据所述广义特征值估算散射中心位置信息；所述矩阵束是根据所述降噪矩阵以及对所述自相关函数奇异值分解后得到的主左奇异矢量构成的矩阵、主奇异值构成的对角矩阵、主右奇异矢量构成的矩阵构建得到的；
根据信号模式矢量和所述散射中心位置信息估算散射中心类型；
根据散射中心响应矩阵估算散射中心幅度；
所述计算所述回波数据矩阵的自相关函数以及所述回波数据矩阵与平移矩阵之间的互相关函数，具体包括：
根据公式
Figure FDA0003276594360000012
计算所述回波数据矩阵的自相关函数；
根据公式
Figure FDA0003276594360000011
计算所述回波数据矩阵与平移矩阵之间的互相关函数；
其中，所述回波数据矩阵为
Figure FDA0003276594360000021
Yh＝Xh(m+1)
所述平移矩阵为
Figure FDA0003276594360000022
m＝1,2,...,M，M表示发射频点总数，N＝M-P+1，
Figure FDA0003276594360000023
I表示散射中心的总数；x()表示回波向量；
所述对所述自相关函数进行奇异值分解，确定最小奇异值，具体包括：
Figure FDA0003276594360000024
根据公式
Figure FDA0003276594360000025
进行奇异值分解；其中，Σ表示对自相关函数
Figure FDA0003276594360000026
做奇异值分解后所有奇异值组成的对角矩阵；
Figure FDA0003276594360000027
表示I个主奇异值构成的对角矩阵；Uh1表示I个主左奇异矢量构成的矩阵，Vh1表示I个主右奇异矢量构成的矩阵，Uh1和Vh1表示信号子空间；
Figure FDA0003276594360000028
表示P-I个非主奇异值构成的对角矩阵；Uh2表示P-I个非主左奇异矢量构成的矩阵，Vh2表示P-I个非主右奇异矢量构成的矩阵，Uh2和Vh2表示信号的噪声子空间；
利用matlab仿真软件对所有奇异值组成的对角矩阵Σ中的奇异值进行排序，确定最小奇异值σ2；
所述利用所述互相关函数和所述最小奇异值，构建降噪矩阵，具体包括：
根据公式
Figure FDA0003276594360000031
构建降噪矩阵；其中，
Figure FDA0003276594360000032
所述对矩阵束进行广义特征值分解，得到广义特征值，并根据所述广义特征值估算散射中心位置信息，具体包括：
根据对所述自相关函数奇异值分解后得到的主左奇异矢量构成的矩阵、主奇异值构成的对角矩阵、主右奇异矢量构成的矩阵，构建第一矩阵；所述第一矩阵为
Figure FDA0003276594360000033
根据所述第一矩阵和所述降噪矩阵，构建矩阵束；所述矩阵束为
Figure FDA0003276594360000034
对所述矩阵束
Figure FDA0003276594360000035
进行广义特征值分解，得到广义特征值；
根据公式
Figure FDA0003276594360000036
估算散射中心位置信息；
其中，ri为第i个散射中心在雷达坐标系中的位置，Pi为第i个散射中心的广义特征值，ang为求解复数相角的函数，c为光速，Δf为步进频率之间的间隔。
2.一种回波数据散射特征提取系统，其特征在于，包括：
回波数据矩阵确定模块，用于获取雷达回波数据并进行处理，得到具有Hankel矩阵形式的回波数据矩阵；
相关函数计算模块，用于计算所述回波数据矩阵的自相关函数以及所述回波数据矩阵与平移矩阵之间的互相关函数；所述平移矩阵为所述回波数据矩阵平移后的矩阵；
最小奇异值确定模块，用于对所述自相关函数进行奇异值分解，确定最小奇异值；
降噪矩阵构建模块，用于利用所述互相关函数和所述最小奇异值，构建降噪矩阵；
散射中心位置信息估算模块，用于对矩阵束进行广义特征值分解，得到广义特征值，并根据所述广义特征值估算散射中心位置信息；所述矩阵束是根据所述降噪矩阵以及对所述自相关函数奇异值分解后得到的主左奇异矢量构成的矩阵、主奇异值构成的对角矩阵、主右奇异矢量构成的矩阵构建得到的；
散射中心类型估算模块，用于根据信号模式矢量和所述散射中心位置信息估算散射中心类型；
散射中心幅度估算模块，用于根据散射中心响应矩阵估算散射中心幅度；
所述相关函数计算模块，具体包括：
自相关函数计算单元，用于根据公式
Figure FDA0003276594360000041
计算所述回波数据矩阵的自相关函数；
互相关函数计算单元，用于根据公式
Figure FDA0003276594360000042
计算所述回波数据矩阵与平移矩阵之间的互相关函数；
其中，所述回波数据矩阵为
Figure FDA0003276594360000051
Yh＝Xh(m+1)
所述平移矩阵为
Figure FDA0003276594360000052
m＝1,2,...,M，M表示发射频点总数，N＝M-P+1，
Figure FDA0003276594360000053
I表示散射中心的总数；x()表示回波向量；
所述最小奇异值确定模块，具体包括：
Figure FDA0003276594360000054
奇异值分解单元，用于根据公式
Figure FDA0003276594360000055
进行奇异值分解；其中，Σ表示对自相关函数
Figure FDA0003276594360000056
做奇异值分解后所有奇异值组成的对角矩阵；
Figure FDA0003276594360000057
表示I个主奇异值构成的对角矩阵；Uh1表示I个主左奇异矢量构成的矩阵，Vh1表示I个主右奇异矢量构成的矩阵，Uh1和Vh1表示信号子空间；
Figure FDA0003276594360000058
表示P-I个非主奇异值构成的对角矩阵；Uh2表示P-I个非主左奇异矢量构成的矩阵，Vh2表示P-I个非主右奇异矢量构成的矩阵，Uh2和Vh2表示信号的噪声子空间；
最小奇异值确定单元，用于利用matlab仿真软件对所有奇异值组成的对角矩阵Σ中的奇异值进行排序，确定最小奇异值σ2；
所述降噪矩阵构建模块，具体包括：
降噪矩阵构建单元，用于根据公式
Figure FDA0003276594360000061
构建降噪矩阵；其中，
Figure FDA0003276594360000062
所述散射中心位置信息估算模块，具体包括：
第一矩阵构建单元，用于根据对所述自相关函数奇异值分解后得到的主左奇异矢量构成的矩阵、主奇异值构成的对角矩阵、主右奇异矢量构成的矩阵，构建第一矩阵；所述第一矩阵为
Figure FDA0003276594360000063
矩阵束构建单元，用于根据所述第一矩阵和所述降噪矩阵，构建矩阵束；所述矩阵束为
Figure FDA0003276594360000064
广义特征值分解单元，用于对所述矩阵束
Figure FDA0003276594360000065
进行广义特征值分解，得到广义特征值；
散射中心位置信息估算单元，用于根据公式
Figure FDA0003276594360000066
估算散射中心位置信息；
其中，ri为第i个散射中心在雷达坐标系中的位置，Pi为第i个散射中心的广义特征值，ang为求解复数相角的函数，c为光速，Δf为步进频率之间的间隔。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111781573B (zh) * 2020-07-10 2024-03-19 中国人民解放军空军工程大学 基于改进3d-esprit算法的散射中心模型参数估计方法
CN111999712B (zh) * 2020-08-05 2023-06-23 中国人民解放军空军工程大学 一种三维gtd散射中心模型的散射中心点的参数估计方法
CN112162254B (zh) * 2020-09-10 2023-07-18 北京航空航天大学 基于超宽带信号估计目标径向速度和径向加速度的方法
CN112882111B (zh) * 2021-01-18 2022-05-03 吉林大学 一种基于循环相关的磁共振响应信号参数提取方法及系统
CN113534137B (zh) * 2021-06-07 2023-04-25 西安电子科技大学 基于改进3d-p-esprit算法的三维cp-gtd散射中心模型参数估计方法
CN113721218B (zh) * 2021-09-18 2023-12-08 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 一种异源雷达多频带带宽合成方法及系统
CN113987884B (zh) * 2021-11-01 2022-12-20 芯和半导体科技(上海)有限公司 多导体传输线特性参数的确定方法、装置、设备和存储介质
CN114424930B (zh) * 2022-01-07 2024-02-27 煤炭科学研究总院有限公司 基于奇异值分解的超宽带uwb生命信号数据处理方法和装置

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103760547A (zh) * 2014-01-24 2014-04-30 西安电子科技大学 基于互相关矩阵的双基mimo雷达角度估计方法

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102621534A (zh) * 2011-01-26 2012-08-01 中国科学院电子学研究所 基于噪声失效奇异值分解的地基雷达杂波抑制方法
US9002080B2 (en) * 2011-10-12 2015-04-07 University Of Virginia Patent Foundation Singular value filter for imaging or detection
US8912951B2 (en) * 2012-10-09 2014-12-16 Raytheon Company Moving target detection using a two-dimensional folding approach
US10209356B2 (en) * 2015-11-24 2019-02-19 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Method and system for autofocus radar imaging
US10187134B1 (en) * 2017-12-01 2019-01-22 GM Global Technology Operations LLC Tx beamformer in MIMO radar
CN108983158B (zh) * 2018-04-16 2021-02-02 中国地质大学（武汉） 一种基于Hankel矩阵奇异值分解的探地雷达噪声抑制方法
CN108415017B (zh) * 2018-05-10 2021-07-30 北京航空航天大学 复杂目标雷达散射特性稀疏表征的一维增广状态空间方法
CN108919224B (zh) * 2018-07-26 2020-06-30 中国人民解放军海军航空大学 基于斜对称结构的宽带雷达目标自适应融合检测方法
CN109188344B (zh) * 2018-08-23 2020-11-27 北京邮电大学 脉冲噪声环境下基于互循环相关music算法信源个数与来波方向角估计方法
CN110208796B (zh) * 2019-05-27 2021-04-06 电子科技大学 基于奇异值逆滤波的扫描雷达超分辨成像方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103760547A (zh) * 2014-01-24 2014-04-30 西安电子科技大学 基于互相关矩阵的双基mimo雷达角度估计方法

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