基于多维参数空间自聚焦的雷达目标方位超分辨估计方法.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CN113640762A(43)申请公布日2021.11.12(21)申请号202110836395.9(22)申请日2021.07.23(71)申请人北京理工大学地址100081北京市海淀区中关村南大街5号(72)发明人梁振楠郭文凤郭锦鹏刘泉华龙腾(74)专利代理机构北京理工大学专利中心11120代理人袁瑞霞(51)Int.Cl.G01S7/41(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称基于多维参数空间自聚焦的雷达目标方位超分辨估计方法(57)摘要本发明提出了一种基于多维参数空间自聚焦的雷达目标方位超分辨估计方法，能够不依赖先验知识，在低信噪比下具有良好的鲁棒性。本发明通过对目标个数、方位以及幅度进行遍历搜索，得到对应的各个目标方位信号；利用各个目标方位信号，基于最小二乘准则获得最优目标方位信息，实现方位超分辨，不依赖先验知识，在低信噪比下具有良好的鲁棒性。本发明通过傅里叶变换用频域的相乘计算，代替时域的卷积运算，将时域计算转化到频域，避免了卷积计算，降低了复杂度，提高了计算效率。本发明通过采用粒子群算法，加快求解速度。CN113640762ACN113640762A权利要求书1/2页1.一种基于多维参数空间自聚焦的雷达目标方位超分辨估计方法，其特征在于，包括如下步骤：构造方位超分辨目标函数：其中，为最优目标方位信号，argmin{}代表的是取最小值的自变数，N为目标个数，An为第n个目标的幅度，θn为第n个目标的方位角，n＝1,2,3…N；为向量2‑范数的平方；y为已知雷达方位回波；H为由天线方向图h(θ)构造的(M+L‑1)×M维天线方向图矩阵，其中M为目标方位信号，L为雷达天线方向图数据长度；x为目标方位信号，满足下式：其中，θ为方位轴上的一点，δ()为冲击函数；根据真实雷达方位回波及天线方向图，设置目标个数N的最大值Nmax、目标最大幅值Amax和各个目标的方位范围；其中，第n个目标幅值An∈[0,Amax‑A1‑…‑An‑1]；第n个目标方位θn∈[θmin,θmax]；在设置范围内遍历搜索N、An以及θn，由此构造x(θ)；遍历构造的所有x(θ)，基于最小二乘计算，求解所述方位超分辨目标函数，得到所述方位超分辨目标函数的最优解完成估计。2.如权利要求1所述的估计方法，其特征在于，所述方位超分辨目标函数的时域表达式为：其中，ω为信号频率采样点，Y(ω)为已知雷达方位回波y的频域表达式，X(ω)为目标方位信号x(θ)傅里叶变换得到的频域表达式，H(ω)为雷达天线方向图h(θ)的频域表达式；利用下式计算当前估计误差err：通过最小二乘计算得到使得err最小的X(ω)，进而得到最优解3.如权利要求2所述的估计方法，其特征在于，设定误差门限，当当前估计误差小于误差门限时，终止运算，以此替代最小二乘计算，将当前估计误差作为使得err最小的X(ω)，进而得到最优解4.如权利要求1所述的估计方法，其特征在于，方位搜索间隔为方位采样间隔Δθ，幅值搜索间隔为p·Δa，其中Δa为接收机的量化精度，p为正整数，大小取决于所需的幅值精度。5.如权利要求1‑4任意一项所述的估计方法，其特征在于，采用粒子群优化算法替代遍2CN113640762A权利要求书2/2页历搜索，进行全局优化，得到所述方位超分辨目标函数的最优解。6.如权利要求1‑4任意一项所述的估计方法，其特征在于，目标个数最大值Nmax不大于10个。7.如权利要求1‑4任意一项所述的估计方法，其特征在于，目标最大幅值Amax不大于真实回波峰值。8.如权利要求1‑4任意一项所述的估计方法，其特征在于，目标的方位范围不超过一个波束宽度。9.如权利要求1‑4任意一项所述的估计方法，其特征在于，目标个数最大值Nmax不大于10个；目标最大幅值Amax不大于真实回波峰值；目标的方位范围不超过一个波束宽度。10.如权利要求5所述的估计方法，其特征在于，目标个数最大值Nmax不大于10个；目标最大幅值Amax不大于真实回波峰值；目标的方位范围不超过一个波束宽度。3CN113640762A说明书1/5页基于多维参数空间自聚焦的雷达目标方位超分辨估计方法技术领域[0001]本发明涉及雷达信号处理技术领域，具体涉及一种基于多维参数空间自聚焦的雷达目标方位超分辨估计方法。背景技术[0002]雷达方位角超分辨是利用数字信号处理技术，在不增加天线孔径或发射信号频率的情况下，分辨同一雷达波束内的多个等距目标。雷达方位角超分辨是雷达探测领域的一个研究热点，对雷达高分辨率成像以及目标检测、识别、跟踪等相关技术的发展与应用都具有重要的意义。[0003]现有技术多采用包括：维纳滤波法、最大后验概率法以及约束优化方法等的反