专利名称：一种基于压缩感知理论的多普勒解模糊处理方法
技术领域：
本发明属于目标检测领域，涉及一种基于压缩感知理论的多普勒解模糊处理方 法。
背景技术：
脉冲多普勒(PD)技术具有良好的杂波抑制性能，在雷达尤其在机载雷达上得到 了广泛的应用。根据不同的需求，PD雷达可采用低重频、中重频和高重频的工作方式。其中 低重频方式下没有距离模糊，但对空中目标一般都存在严重的多普勒(速度)模糊。地面 和舰载远程雷达在探测时为获得可靠的目标距离测量值，普遍采用低重频方式，机载PD雷 达在上视情况下也通常采用低重频方式。为得到较为准确的目标径向速度测量值，低重频 雷达需要进行多普勒解模糊处理，以扩大测速的不模糊范围。此外，对于低重频的动目标指 示(MTI)或PD雷达，位于杂波多普勒频率处的滤波器凹口具有一定的宽度，会因多普勒模 糊而造成周期性的盲速区域，从而对目标检测性能产生大的影响。低重频雷达一般采用多 重脉冲重复频率(Pulse Repetition Frequency PRF)参差的方式以克服盲速问题，如果采 用脉组参差方式，则可以根据同一目标在不同PRF下的视在多普勒频率模糊值进行解模糊 处理。目前常用的解模糊方法都基于中国余数定理(ChineseRemainder Theorem CRT)，基 本CRT方法的一个严重问题是它对噪声误差的极度敏感，实际采用的解模糊方法都是考虑 误差后的改进CRT方法，如Trunk等人提出的聚类方法或其改进形式。这些方法所存在的 一个共同缺陷是，对N个目标的解模糊，需要至少N+1种不同的PRF值，且要求每个目标在 至少N+1种PRF下都是可检测的，从而使得待检测目标的数目受到雷达系统采用的PRF重 数的限制。

发明内容
本发明要解决的技术问题是针对目前常用的基于CRT解模糊方法存在的不足， 提供一种基于压缩感知理论的多普勒解模糊处理方法，该方法利用多重PRF方式下相参处 理间隔内的时域欠采样特性及多普勒频谱的稀疏特性，达到了利用很少PRF值实现多目标 多普勒解模糊的目的，消除了雷达系统采用的PRF重数对待检测目标数目的限制，同时避 免了常规方法受测量误差影响出现虚假值的情况。本发明解决其技术问题所采用的技术方案是一种基于压缩感知 (CompressiveSensing CS)理论的多普勒解模糊处理方法实现步骤如下首先获取非均勻 欠采样的时间序列，充分利用多重PRF方式下相参处理间隔内的时域欠采样特性以及多普 勒频谱的稀疏特性，依据压缩感知理论构造多普勒解模糊的CS模型，并采用正交匹配追踪 (OMP)重构算法直接估计无模糊多普勒谱的幅度响应，从而有效实现PRF分组参差方式下 对多个目标的多普勒解模糊处理。具体包括以下步骤(1)利用Q重PRF值对总相参处理期内的连续回波脉冲进行非均勻采样；(2)设计目标可能的多普勒频率范围，并保证Q重PRF值在该多普勒频率范围内无多普勒盲区；(3)利用总相参处理期内采样数据的时域欠采样特性及待检测目标在可能多普勒 频率范围内频谱的稀疏特性，构造CS模型；(4)采用OMP重构算法解CS模型，直接估计无模糊多普勒谱的幅度响应。所述步骤(1)中的利用Q重PRF值对总相参处理期内的连续回波脉冲进行非均勻 采样实现过程如下a.确定雷达所采用的Q重PRF值fK(q)，q = 0，1，…，Q-I,以及所对应脉冲采样 间隔
权利要求
一种基于压缩感知理论的多普勒解模糊处理方法，其特征在于实现步骤如下(1)利用Q重PRF值对总相参处理期内的连续回波脉冲进行非均匀采样；(2)设计目标可能的多普勒频率范围，并保证Q重PRF值在所述多普勒频率范围内无多普勒盲区；(3)利用总相参处理期内采样数据的时域欠采样特性及待检测目标在可能的多普勒频率范围内频谱的稀疏特性，构造CS模型；(4)采用OMP重构算法解CS模型，直接估计无模糊多普勒谱的幅度响应。
2.根据权利要求1所述的基于压缩感知理论的多普勒解模糊处理方法，其特征在于 所述步骤⑴中的利用Q重PRF值对总相参处理期内的连续回波脉冲进行非均勻采样实现 过程如下a.确定雷达所采用的Q重？1^值&((1)，(1= 0，1，…，Q-1，以及所对应脉冲采样间隔 T(q) = -^— , q = QX---,Q-\·,fR(q)b.利用脉冲采样间隔T(q)计算每个脉冲采样所对应的取样时刻mtm =YiT^nt(HL) mod (0))，w = 0’1,...，Μ-1 ；/=0式中int(·)为求整运算，mod(·)为求余数运算，M为采样序列的数目；c.通过取样时刻tm对连续回波脉冲采样获得总相参处理期内的M个非均勻采样时间Ιψβ] y (to), y (ti), ...,yD。
3.根据权利要求1所述的基于压缩感知理论的多普勒解模糊处理方法，其特征在于 所述步骤(2)设计目标可能的多普勒频率范围，并保证Q重PRF值在该多普勒频率范围内 无多普勒盲区的原则如下设目标可能的最大多普勒频率为fdmax，对每一重频的PRF值，都 有fK(q) << ^ax,且Q个PRF值应该保证在区间0 fdmax内无多普勒盲区。
4.根据权利要求1所述的基于压缩感知理论的多普勒解模糊处理方法，其特征在于 所述步骤(3)利用总相参处理期内采样数据的时域欠采样特性及待检测目标多普勒频谱 的稀疏特性，构造CS模型为y = Φ Vs = As其中ψ为基矩阵，Φ为观测矩阵，y为通过步骤(1)获取的非均勻采样时间序列，s为 具有稀疏特性的多普勒频谱幅度响应，A为CS矩阵，所述CS矩阵为Q^kh eJ2^.Ah) ., · eJhh-、k _ eJ^U\eJ2^Ah . . . Q^ffsAiIA =i·其中tm，m = 0，1，…，M-I为时域脉冲采样时间，fn，η = 0,1,…，N-I为多普勒采样位置。
5.根据权利要求1所述的基于压缩感知理论的多普勒解模糊处理方法，其特征在于 所述步骤(4)采用OMP重构算法解CS模型，直接估计无模糊多普勒谱的幅度响应如下通 过局部最优化依次从大到小找到s的各非零系数，进而得到无模糊多普勒谱的幅度响应。
全文摘要
一种基于压缩感知理论的多普勒解模糊处理方法步骤为(1)利用Q重PRF值对总相参处理期内的连续回波脉冲进行非均匀采样；(2)设计目标可能的多普勒频率范围，并保证Q重PRF值在该多普勒频率范围内无多普勒盲区；(3)利用总相参处理期内采样数据的时域欠采样特性及待检测目标在可能的多普勒频率范围内频谱的稀疏特性，构造CS模型；(4)采用OMP重构算法解CS模型，直接估计无模糊多普勒谱的幅度响应。本发明消除了雷达系统采用的PRF重数对待检测目标数目的限制。同时在采用OMP重构算法解CS模型时(估计无模糊多普勒幅度响应)考虑了噪声对重构结果地影响，进行了去噪声运算，因此避免了常规方法受测量误差影响出现虚假值的情况。
文档编号G01S7/295GK101975939SQ201010295649
公开日2011年2月16日 申请日期2010年9月28日 优先权日2010年9月28日
发明者孙进平, 张冰尘, 洪文, 田继华 申请人:北京航空航天大学;中国科学院电子学研究所