基于微动周期的空间微动群目标单通道盲源分离方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111650571A(43)申请公布日2020.09.11(21)申请号202010282521.6(22)申请日2020.04.12(71)申请人南京理工大学地址210094江苏省南京市孝陵卫200号(72)发明人陈如山丁大志樊振宏叶晓东何姿蔡甜甜(74)专利代理机构南京理工大学专利中心32203代理人陈鹏(51)Int.Cl.G01S7/41(2006.01)权利要求书3页说明书5页附图6页(54)发明名称基于微动周期的空间微动群目标单通道盲源分离方法(57)摘要本发明公开了一种基于微动周期的空间微动群目标单通道盲源分离方法，该方法为：首先发射单频脉冲信号，得到多个弹头的单通道混合复数微动回波，然后将混合回波分割重排为矩阵形式，利用奇异值分解的方法，计算奇异值比，提取最大峰值可估计出每一个目标的微动周期；将混合回波按照周期分段并叠加，取平均，通过循环迭代的方法得到每一个目标在一个周期内的微动回波数据。本发明利用每一个弹头的微动周期都不相同这一先验知识，直接在时域对混合信号进行滤波，提高了信号分离的精度。CN111650571ACN111650571A权利要求书1/3页1.一种基于微动周期的空间微动群目标单通道盲源分离方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对空间弹头目标发射单一频率脉冲，接收该段时间内微动群目标的单通道复数混合回波；将观测信号X切割排列成M行N列的矩阵形式，通过改变矩阵的列数，得到多个矩阵，对每一个矩阵进行奇异值分解，并计算第一个奇异值与第二个奇异值的比值；设置阈值，提取满足条件的最大峰值，即为第一个目标周期；步骤2、将弹头微动混合回波按照估计的第一个周期分段叠加，取均值，得到第一个目标的粗估计回波，用混合回波减去第一个目标的粗估计信号，得到剩余信号，直到估计的周期重复，即得到所有目标的周期；步骤3、根据估计得到的周期，对微动混合回波分别进行分段叠加，取平均值的操作，得到每个目标一个周期内的粗估计回波，通过用混合回波分别减去多个目标的粗估计回波，只剩下关于一个目标的回波，对得到的回波按照该目标的周期再次分段叠加取均值，一直循环迭代最终得到每一个目标在一个周期内的精确的复数回波。2.根据权利要求1所述的基于微动周期的空间微动群目标单通道盲源分离方法，其特征在于，步骤1中单一频率脉冲持续时间为10～20s。3.根据权利要求1所述的基于微动周期的空间微动群目标单通道盲源分离方法，其特征在于，步骤1具体方法如下：步骤1.1、雷达发射的窄带脉冲信号如下：其中，Tr是信号脉冲重复周期，f是信号的载频，τ是信号的脉冲宽度，且：弹头的微动回波可转化为弹头不动，雷达视线角的相应变化，找到雷达视线角和时间的关系，根据静态的弹头回波得到弹头微动时的回波；在不考虑弹头的平动状态时，假设雷达发射20s的单频脉冲信号得到n个弹头微动回波为si(t),i＝1,...,n；则可得到混合回波为：X(t)＝s1(t)+s2(t)+…+sn(t)(3)j步骤1.2、设置循环数NN，将单通道的微动混合回波X转换成虚拟多通道矩阵形式X：jjj其中，N表示在第j次循环中，每一行的采样点数，并且X的行数可由Mj＝floor(N/N)决定，N表示整个序列采样点个数，函数floor(·)表示向下取整，并且他们必须满足下式，以保证有足够的采样点数；N≥Mj×Nj(5)2CN111650571A权利要求书2/3页步骤1.3、对矩阵Xj进行SVD分解：UjΣj(Vj)T＝SVD(Xj)(6)M×MN×NTTM×N其中，U＝[u1,…,uM]∈R，V＝[v1,…,vN]∈R并且UU＝I，VV＝I，Σ∈R如下所示：其中，σ1≥…≥σL≥0；提取第一个奇异值σ1和第二个奇异值σ2，并计算并保存奇异值比SVR＝(σ1/σ2)的值；步骤1.4、设置阈值，将大于阈值条件的所有奇异值比的峰值提取出来，当Nj是周期时，其倍数处也会存在尖峰，提取出存在倍数关系的尖峰，并选择最大的尖峰对应的时间作为第一个源信号的周期。4.根据权利要求1所述的基于微动周期的空间微动群目标单通道盲源分离方法，其特征在于，步骤2所述的将弹头微动混合回波按照估计的第一个周期分段叠加，取均值，得到第一个目标的粗估计回波，用混合回波减去第一个目标的粗估计信号，得到剩余信号，直到估计的周期重复，即得到所有目标的周期，具体如下：步骤2.1、假设估计出的第一个目标周期为T1，且第一个周期的采样点个数为N，对混合回波按照第一个周期分段可得到段数为：M＝floor(20/T1)(8)其中，floor(·)表示向下取整；将得到的M段数据对应相加，求平均，可得到第一个目标一个周期内的粗估计回波：步骤2.2、将第一个目标的粗估计信号s′重复M次，拼