CN114660553A - 基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法 - Google Patents

基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114660553A
CN114660553A CN202210313912.9A CN202210313912A CN114660553A CN 114660553 A CN114660553 A CN 114660553A CN 202210313912 A CN202210313912 A CN 202210313912A CN 114660553 A CN114660553 A CN 114660553A
Authority
CN
China
Prior art keywords
frequency domain
signal
time delay
radiation source
monitoring
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210313912.9A
Other languages
English (en)
Inventor
孙全德
单涛
赵娟
冯远
乔幸帅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Institute of Technology BIT
Original Assignee
Beijing Institute of Technology BIT
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Institute of Technology BIT filed Critical Beijing Institute of Technology BIT
Priority to CN202210313912.9A priority Critical patent/CN114660553A/zh
Publication of CN114660553A publication Critical patent/CN114660553A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/36—Means for anti-jamming, e.g. ECCM, i.e. electronic counter-counter measures
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开的基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法，属于数字信号处理领域。本发明实现方法为：将监测信号和参考信号进行等速率采样和时间同步处理，并计算监测信号的信道频域响应；利用监测信号的信道频域响应在原子集合中的稀疏性，通过联合优化使原子范数最小作为目标来约束重构信号的稀疏性，重构出无噪的信道频域响应；计算信道频域响应的对偶多项式，寻找监测信号的信道频域响应的频率支撑集，根据所得到的频率支撑集得到外辐射源雷达多径杂波的分数时延估计值，从而实现外辐射源雷达多径杂波的时延估计。本发明能有效估计多径杂波的分数时延，更有利于去除杂波的干扰，从而更好地实现外辐射源雷达目标的探测。

Description

基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法
技术领域
本发明涉及一种基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法，属于数字信号处理领域。
背景技术
时延估计是数字信号处理领域的一项重要的研究课题，在雷达、声纳、生物医学工程和地球物理等领域取得了广泛的应用。如在外辐射源雷达目标探测中，监测通道中除了有微弱的目标回波外，还存在很强的多径杂波，并且这些杂波往往分布在非整数倍时延上。现有杂波抑制方法局限在杂波的时延在整数倍采样周期处，不能有效抑制分数时延的杂波，这给外辐射源雷达的探测带来巨大的挑战。
目前，关于时延估计的方法主要有四种。一、基于相关理论的时延估计方法。它通过接收信号的互相关函数的峰值位置来估计信号的时间差。这种方法流程简单，易于实现，但它要求信号与噪声平稳且互不相关，受噪声影响较大。二、基于高阶累积量的时延估计。利用高斯过程高于二阶的累积量恒等于零的性质，适合于高斯噪声背景下的非高斯信号的时延估计。三、参数估计法。该方法需要已知信号的概率密度函数，且计算量较大。四、基于空间谱估计的时延估计方法。其基本原理是对接收信号构造的协方差矩阵特征值分解，利用信号子空间和噪声子空间的正交性计算时延估计值。该类型的算法虽然分辨率高，但运算量大，并且仅在信号频谱具有平坦或近似平坦特性时估计性能较好。在近几年的研究中，还有将神经网络算法、遗传算法等机器学习算法引入时延估计中，以提高时延估计的精度。
现有的时延估计方法，时延估计精度受到采样频率的限制，只能估计出采样周期整数倍的时延值，估计精度较低。为了有效估计分数时延，可以提高采样频率或者增加数据长度，但这提高了对系统软硬件的要求，实际应用中受到限制。因此分数时延估计算法受到人们的重视，如何突破采样频率的限制，分数时延估计方法的实用化是一个关键问题。
发明内容
本发明公开的基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法，要解决的技术问题是：利用监测信号的信道频域响应在原子集合中的稀疏性，基于原子范数保证估计信号在频域的连续性，在无需提高采样频率或者增加数据长度的情况下，甚至在数据缺失或压缩采样的情况下，能够实现外辐射源雷达多径杂波的分数时延估计。
本发明的目的是通过下述技术方案实现的。
本发明公开的基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法，将监测信号和参考信号进行等速率采样和时间同步处理，并计算监测信号的信道频域响应；利用监测信号的信道频域响应在原子集合中的稀疏性，通过联合优化使原子范数最小作为目标来约束重构信号的稀疏性，重构出无噪的信道频域响应；计算信道频域响应的对偶多项式，寻找监测信号的信道频域响应的频率支撑集，根据所得到的频率支撑集得到外辐射源雷达多径杂波的分数时延估计值，从而实现外辐射源雷达多径杂波的时延估计。本发明能有效估计多径杂波的分数时延，更有利于去除杂波的干扰，从而更好地实现外辐射源雷达目标的探测。
本发明公开的基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法，包括以下步骤：
步骤一、对监测信号和参考信号进行等速率采样和时间同步处理，得到时间同步的监测时域信号s(t)和参考时域信号r(t)。
参考时域信号表达式为，
r(t)＝a0d(t)+nref(t) (1)
式中，d(t)为直达波时域信号，a0为其复幅度，nref(t)为参考通道噪声。
监测时域信号表达式为，
Figure BDA0003568226320000021
式中，d(t)为直达波时域信号，γ0为其复幅度，
Figure BDA0003568226320000022
为时延为
Figure BDA0003568226320000023
的多径杂波复幅度，Nm为多径杂波的数量，α0为时延为τ0的目标复幅度，fd为目标多普勒，nsurv(t)为监测通道噪声。
步骤二，对步骤一得到的参考时域信号r(t)进行快速傅里叶变换FFT(fastFourier transform)，得到参考频域信号R(k)；对步骤一得到的监测时域信号s(t)进行FFT，得到监测频域信号S(k)；使监测频域信号S(k)和参考频域信号R(k)相比，得到监测信号的信道频域响应G(k)。
步骤2.1：对参考时域信号r(t)做FFT，得到参考频域信号表达式如下所示，
R(k)＝CD(k)+Nref(k)，k＝1,2,...,N (3)
式中，D(k)为直达波频域信号，C为其复幅度，Nref(k)为参考通道噪声，N为FFT点数。
步骤2.2：对监测时域信号s(t)做FFT，得到监测频域信号表达式如下所示，
Figure BDA0003568226320000024
式中，D(k)为直达波频域信号，
Figure BDA0003568226320000025
为其复幅度，fs为采样速率，
Figure BDA0003568226320000026
为第m个杂波的复幅度，kd为目标的多普勒，β0为目标的复幅度，Nsurv(k)为监测通道噪声。
步骤2.3：计算监测信号的信道频域响应，监测信号的信道频域响应G(k)的计算公式如下所示，
G(k)＝S(k)/R(k) (5)
步骤三，利用监测信号的信道频域响应在原子集合中的稀疏性，通过联合优化使原子范数最小作为目标来约束重构信号的稀疏性，重构出无噪声的信道频域响应Q(k)。
监测信号的信道频域响应表达式如下所示，
G(k)＝Q(k)+NG(k) (6)
式中，Q(k)为无噪声的信道频域响应，NG(k)是噪声。
通过求解下面的公式的联合优化问题，实现基于原子范数的去噪，
Figure BDA0003568226320000031
其中，||·||A为原子范数，τ为正则化算子，它与噪声方差σ和采样点数N之间的关系为：
Figure BDA0003568226320000032
步骤四，利用步骤三优化得到的无噪的信道频域响应向量
Figure BDA0003568226320000033
获得无噪的信道频域响应的对偶向量U。
其中，对偶向量U的计算公式为，
Figure BDA0003568226320000034
步骤五，利用步骤四得到的对偶向量，通过FFT计算得到对偶多项式，然后寻找多项式模为1时的频率位置作为谐波频率支撑集，根据所得到的频率支撑集得到外辐射源雷达多径杂波的分数时延估计值。
还包括步骤六，根据步骤五得到的外辐射源雷达多径杂波的分数时延，采用自适应滤波算法，更有利于去除杂波的干扰，提高外辐射源雷达探测精度。
有益效果：
1、本发明公开的基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法，利用监测信号的信道频域响应在原子集合中的稀疏性，以原子范数的最小化作为目标来约束重构信号的稀疏性，且能够保证信号在频域的连续性，避免因为频域离散化带来额外的误差，在无需提高采样频率或者增加数据长度的情况下，甚至在数据缺失或压缩采样的情况下，基于原子范数实现外辐射源雷达多径杂波的分数时延估计。
2、本发明公开的基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法，利用外辐射源雷达多径杂波的分数时延估计结果，结合自适应滤波算法，对多径杂波进行抑制，提高外辐射源雷达目标的探测精度。
附图说明
图1是本发明“基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法”实施例中的时延估计流程图。
图2是本发明“基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法”实施例中的外辐射源雷达系统结构示意图。
图3是本发明“基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法”实施例中的监测信号的信道时域响应图。
图4是本发明“基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法”实施例中的原子范数构建的监测信号的信道时域响应图。
图5是本发明“基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法”实施例中的基于原子范数的时延估计结果图。
具体实施方式
下面将结合附图及具体实例对本发明技术方案进行详细说明，需要指出的是，所描述的实施例仅旨在便于对本发明的理解，而不起任何限定作用。
本发明实施例中，信号为单载波模式下的数字电视地面广播DTTB(digitaltelevision terrestrial broadcasting)信号，带宽为7.56MHz，接收端采样率为9MHz。
如图1所示，本实施例公开的基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法，具体实现步骤如下：
步骤一、对监测信号和参考信号进行等速率采样和时间同步处理，得到时间同步的监测时域信号s(t)和参考时域信号r(t)。外辐射源雷达系统结构，如图2所示。
参考时域信号表达式为，
r(t)＝a0d(t)+nref(t) (1)
式中，d(t)为直达波时域信号，a0为其复幅度，nref(t)为参考通道噪声。
步骤二：对步骤一得到的参考时域信号r(t)进行FFT，得到参考频域信号R(k)；用得到的参考频域信号来模拟仿真监测频域信号S(k)；使监测频域信号S(k)和参考频域信号R(k)相比，得到监测信号的信道频域响应G(k)。
对参考时域信号r(t)做FFT，得到参考频域信号R(k)表达式如下所示，
R(k)＝CD(k)+Nref(k)，k＝1,2,...N (3)
式中，D(k)为直达波频域信号，C为其复幅度，Nref(k)为参考通道噪声，N为FFT点数。
这里采用4个杂波来模拟仿真监测信号，杂波参数如表1所示，
表1监测信号杂波仿真参数
Figure BDA0003568226320000051
监测频域信号S(k)的表达式为，
Figure BDA0003568226320000052
式中，D(k)为直达波频域信号，
Figure BDA0003568226320000053
为第m个杂波的时延，fs为采样速率，
Figure BDA0003568226320000054
为第m个杂波的相对幅度，Nm为多径杂波的数量，Nsurv(k)为监测通道噪声。
计算监测信号的信道频域响应，监测信号的信道频域响应G(k)的计算公式如下所示，
G(k)＝S(k)/R(k) (5)
步骤三：利用监测信号的信道频域响应在原子集合中的稀疏性，通过联合优化使原子范数最小作为目标来约束重构信号的稀疏性，重构出无噪声的信道频域响应Q(k)。
监测信号的信道频域响应表达式如下所示，
G(k)＝Q(k)+NG(k) (6)
式中，Q(k)为无噪声的信道频域响应，NG(k)是噪声。
通过求解下面的公式的联合优化问题，实现基于原子范数的去噪，
Figure BDA0003568226320000055
其中，||·||A为原子范数，τ为正则化算子，它与噪声方差σ和采样点数N之间的关系为：
Figure BDA0003568226320000061
分别对G(k)和Q(k)做快速逆傅里叶变换，变换结果如图3和图4所示，通过两张图的对比可以看出，原子范数可有效重构出无噪声的信号，说明了基于原子范数重构算法的鲁棒性。
步骤四：利用步骤三优化得到的无噪的信道频域响应向量
Figure BDA0003568226320000062
获得无噪的信道频域响应的对偶向量U。
其中，对偶向量U的计算公式为，
Figure BDA0003568226320000063
步骤五：利用步骤四得到的对偶向量，通过FFT计算得到对偶多项式，然后寻找多项式模为1时的频率位置作为谐波频率支撑集，根据所得到的频率支撑集得到外辐射源雷达多径杂波的分数时延估计值。估计结果如图5所示，结合表1可知，本实施例能够有效估计出外辐射源雷达多径杂波的分数时延。
以上所述的具体描述，对发明的目的、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，并不用于限定本发明的保护范围，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 (6)

1.基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法，其特征在于：包括以下步骤，
步骤一、对监测信号和参考信号进行等速率采样和时间同步处理，得到时间同步的监测时域信号s(t)和参考时域信号r(t)；
步骤二，对步骤一得到的参考时域信号r(t)进行快速傅里叶变换FFT(fast Fouriertransform)，得到参考频域信号R(k)；对步骤一得到的监测时域信号s(t)进行FFT，得到监测频域信号S(k)；使监测频域信号S(k)和参考频域信号R(k)相比，得到监测信号的信道频域响应G(k)；
步骤三，利用监测信号的信道频域响应在原子集合中的稀疏性，通过联合优化使原子范数最小作为目标来约束重构信号的稀疏性，重构出无噪声的信道频域响应Q(k)；
步骤四，利用步骤三优化得到的无噪的信道频域响应向量
Figure FDA0003568226310000014
获得无噪的信道频域响应的对偶向量U；
步骤五，利用步骤四得到的对偶向量，通过FFT计算得到对偶多项式，然后寻找多项式模为1时的频率位置作为谐波频率支撑集，根据所得到的频率支撑集得到外辐射源雷达多径杂波的分数时延估计值。
2.如权利要求1所述的基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法，其特征在于：还包括步骤六，根据步骤五得到的外辐射源雷达多径杂波的分数时延，采用自适应滤波算法，更有利于去除杂波的干扰，提高外辐射源雷达探测精度。
3.如权利要求1或2所述的基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法，其特征在于：步骤一实现方法为，
参考时域信号表达式为，
r(t)＝a0d(t)+nref(t) (1)
式中，d(t)为直达波时域信号，a0为其复幅度，nref(t)为参考通道噪声；
监测时域信号表达式为，
Figure FDA0003568226310000011
式中，d(t)为直达波时域信号，γ0为其复幅度，
Figure FDA0003568226310000012
为时延为
Figure FDA0003568226310000013
的多径杂波复幅度，Nm为多径杂波的数量，α0为时延为τ0的目标复幅度，fd为目标多普勒，nsurv(t)为监测通道噪声。
4.如权利要求3所述的基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法，其特征在于：步骤二实现方法为，
步骤2.1：对参考时域信号r(t)做FFT，得到参考频域信号表达式如下所示，
R(k)＝CD(k)+Nref(k)，k＝1,2,...,N (3)
式中，D(k)为直达波频域信号，C为其复幅度，Nref(k)为参考通道噪声，N为FFT点数；
步骤2.2：对监测时域信号s(t)做FFT，得到监测频域信号表达式如下所示，
Figure FDA0003568226310000021
式中，D(k)为直达波频域信号，
Figure FDA0003568226310000022
为其复幅度，fs为采样速率，
Figure FDA0003568226310000023
为第m个杂波的复幅度，kd为目标的多普勒，β0为目标的复幅度，Nsurv(k)为监测通道噪声；
步骤2.3：计算监测信号的信道频域响应，监测信号的信道频域响应G(k)的计算公式如下所示，
G(k)＝S(k)/R(k) (5)。
5.如权利要求4所述的基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法，其特征在于：步骤三实现方法为，
监测信号的信道频域响应表达式如下所示，
G(k)＝Q(k)+NG(k) (6)
式中，Q(k)为无噪声的信道频域响应，NG(k)是噪声；
通过求解下面的公式的联合优化问题，实现基于原子范数的去噪，
Figure FDA0003568226310000024
其中，||·||A为原子范数，τ为正则化算子，它与噪声方差σ和采样点数N之间的关系为：
Figure FDA0003568226310000025
6.如权利要求5所述的基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法，其特征在于：步骤四中，
对偶向量U的计算公式为，
Figure FDA0003568226310000026
。
CN202210313912.9A 2022-03-28 2022-03-28 基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法 Pending CN114660553A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210313912.9A CN114660553A (zh) 2022-03-28 2022-03-28 基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210313912.9A CN114660553A (zh) 2022-03-28 2022-03-28 基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114660553A true CN114660553A (zh) 2022-06-24

Family

ID=82033580

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210313912.9A Pending CN114660553A (zh) 2022-03-28 2022-03-28 基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114660553A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118091557A (zh) * 2024-04-24 2024-05-28 中国人民解放军空军预警学院 一种反辐射导引头抗有源诱偏测向方法及系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118091557A (zh) * 2024-04-24 2024-05-28 中国人民解放军空军预警学院 一种反辐射导引头抗有源诱偏测向方法及系统
CN118091557B (zh) * 2024-04-24 2024-07-19 中国人民解放军空军预警学院 一种反辐射导引头抗有源诱偏测向方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108549067B (zh) 一种应用于三阶机动目标的相参积累检测方法
Li et al. Local polynomial Fourier transform: A review on recent developments and applications
Ren et al. Sinusoidal parameter estimation from signed measurements via majorization–minimization based RELAX
Belega et al. Frequency estimation by two-or three-point interpolated Fourier algorithms based on cosine windows
CN111337893B (zh) 一种基于实值稀疏贝叶斯学习的离格doa估计方法
CN110275158B (zh) 基于贝叶斯压缩感知的宽带雷达回波信号参数估计方法
CN110456351B (zh) 基于时变幅值lfm信号参数估计的机动目标isar成像方法
CN110161477B (zh) 基于多变量重采样相关函数的机动目标检测方法
CN111224672B (zh) 一种基于多通道延时的多谐波信号欠采样方法
CN108931766A (zh) 一种基于稀疏重构的非均匀stap干扰目标滤除方法
CN114660553A (zh) 基于原子范数的外辐射源雷达多径杂波的时延估计方法
Zeng et al. Deconvolution of sparse underwater acoustic multipath channel with a large time-delay spread
Zhang et al. An Adaptive Parameter Estimation Algorithm of Radar Linear Frequency Modulation Signal Based on Nolinear Transform Under different Alpha Stable Distribution Noise Environments
CN117970255A (zh) 车载毫米波雷达干扰抑制方法、装置及系统
Ma et al. Super-resolution time delay estimation using exponential kernel correlation in impulsive noise and multipath environments
CN113589253A (zh) 一种基于伪时域的小波变换算法对微弱回波信号进行检测的方法
CN111624558A (zh) 一种基于De-Chirp技术的SAR干扰抑制方法及装置
CN111044996A (zh) 一种基于降维近似消息传递的lfmcw雷达目标检测方法
CN116389198A (zh) 一种基于指数滤波器的多目标时延稀疏重构估计方法
Demissie et al. High-resolution range-Doppler processing by coherent block-sparse estimation
CN110927678B (zh) 自适应稀疏分数阶模糊函数杂波抑制及动目标检测方法
CN111398912B (zh) 基于张量低秩逼近的合成孔径雷达干扰抑制方法
CN111726308B (zh) 基于频响预插值的正交匹配追踪信道估计方法
CN116165619A (zh) 一种高机动目标运动参数估计和相参积累检测方法
CN113885026A (zh) 运动目标的sar稀疏成像方法、装置、电子设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination