[发明专利]一种适用于稀疏微波成像的随机噪声雷达的信号处理方法

权利要求书

1.一种适用于稀疏微波成像的随机噪声雷达的信号处理方法，其特征在于，包括步骤：

S1.对具有稀疏特性的目标场景，雷达系统的发射信号是带限的高斯随机白噪声；

S2.接收时用低速均匀采样的方法获得比奈奎斯特采样定理要求所需的观测量更少的观测数据；

S3.建立信号的回波模型；

S4.结合发射信号形式和数据获取方式建立观测矩阵；

S5.通过稀疏信号处理理论的压缩感知的信号处理方法，优化求解获得场景目标的后向散射系数；

S6.经后续处理，得到高分辨率的目标检测和雷达图像。

2.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，所述S1步中的带限高斯随机白噪声，系统的热噪声就是其信号源，具有信号实现简单、低截获概率性能和强电子反对抗能力；信号的随机性提高了观测矩阵的RIP，增加了算法准确恢复的概率。

3.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，所述S2步中的观测数据，是由被观测场景的稀疏性决定的；观测数据量决定了随机噪声雷达系统中ADC的信号采样率小于奈奎斯特采样率，大大减小了ADC的压力，以及后续的信号存贮、处理和传输等的压力。

4.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，所述S3步中，回波形式为：

s(t)=a(t-2RC)ρexp{j((w0+δw)(t-2RC)+φ)}]]>

式中，t为时间，C为光速，R为目标到天线的距离，a(t)是发射信号的幅度，w₀是发射信号的中心频率，δw是均匀分布的随机频率分量，ρ和φ分别为目标的幅度和相位。

5.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，所述S4步中的观测矩阵，是根据发射信号的形式和系统的观测几何构成，该矩阵是带状矩阵，只有矩阵的对角线附近的元素不为零，而且矩阵规模远小于根据满足奈奎斯特采样定理构建的观测矩阵。

6.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，所述S5步中的压缩感知的信号处理方法，是基于迭代寻优技术中的凸优化或线性规划方法；或是基于贪心算法的方法。

7.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，将观测数据和基于压缩感知的随机噪声雷达的观测矩阵分块分别处理，分块方法减小了信号处理器的处理压力，并提高了处理速度。

8.根据权利要求7所述的信号处理方法，其特征在于，所述分块分别处理，包括步骤：

S1.将观测数据根据计算效率的需求分为Q块，记第q块数据为Y_CS(q)，它对应的观测场景记为X(q)；

S2.根据和第q块观测数据向量列位置选取观测矩阵中位置相同的部分，对应的分块观测矩阵记为Φ_CS(q)；

S3.根据优化算法，恢复出第q块场景；

S4：将Q块场景的恢复结果组合起来，得到完整区域的观测结果。

9.根据权利要求8所述的信号处理方法，其特征在于，所述步骤S1中分为Q块，其Q块可大小不等。

10.根据权利要求1、5或7所述的信号处理方法，其特征在于，所述建立观测矩阵，在观测矩阵实际的构建中，在发射随机信号的同时，通过线性延时线提取出采样率和回波数据获取采样率一致的发射信号，作为观测矩阵的列向量。