[发明专利]基于稀疏表示的目标角度距离联合估计方法

权利要求书

1.一种基于稀疏表示的目标角度距离联合估计方法，包括如下步骤：

(1)将探测区域进行离散化，即将距离范围r_min～r_max和角度范围θ_min～θ_max分别进行等间隔划分，共得到G个距离单元r_g和Q个角度单元θ_q：

rg=rmin+g-1G-1(rmax-rmin)θq=θmin+q-1Q-1(θmax-θmin),]]>

其中，r_min和r_max分别表示探测区域的最小距离和最大距离，θ_min和θ_max分别表示探测区域的最小角度和最大角度，g＝1,2,…，G，q＝1,2,…，Q；

(2)用M个阵元组成阵列，并将第一个阵元作为参考阵元，设参考阵元发射的窄带信号为t表示时间，p(t)是基带信号，j是虚数单位，f₀是信号载频，M≥2；

(3)设探测目标在离散化的探测区域中，则第m个阵元接收到目标反射信号为x_m(t)，m＝1,2,…，M；对目标反射信号x_m(t)进行离散采样，得到离散数据x_m(t_n)，n＝1,2,…,N，N是采样点数；并以该离散数据x_m(t_n)作为第m行，构成阵列信号接收矩阵X：

X=x1(tn)···xm(tn)···xM(tn);]]>

(4)根据Q个角度单元θ_q和G个距离单元r_g，构造基于Q个角度单元的稀疏基Φ和基于G个距离单元的稀疏基Ψ；

(5)用距离单元的稀疏基Ψ和角度单元的稀疏基Φ作为约束条件，引入辅助矩阵Y，采用二维交替优化的方法，求解下述优化式，得到目标角度距离二维谱矩阵A：

minY,F{λ||Y||2,1+||A||2,1},s.t.X=ΦYYT=ΨA]]>

其中，λ是用户输入的正则化参量，Y^q表示辅助矩阵Y的第q行，q＝1,2，…，Q，A^g表示角度距离二维谱矩阵A的第g行，g＝1,2,…G，||||₂表示求向量的2范数，(·)^T表示转置；

(6)根据步骤(5)中求得的角度距离二维谱矩阵A，采用阈值比较法，得到目标的距离位置a与角度位置b，并通过下式确定目标的距离r_a与角度θ_b：

ra=rmin+a-1G-1(rmax-rmin)θb=θmin+b-1Q-1(θmax-θmin).]]>