[发明专利]基于参数化稀疏表示的单比特压缩感知雷达目标时延估计方法

说明书

本发明公开了一种基于参数化稀疏表示的单比特压缩感知雷达目标时延估计方法，该方法包括：首先离散化目标可能存在的时延范围，利用泰勒插值法在目标最邻近的时延网格处参数化稀疏表示雷达回波，构造单比特压缩感知模型，然后通过单比特压缩感知稀疏重构算法求解目标最邻近的时延网格，再利用交替优化方法估计出目标时延和最邻近离散网格之间的偏移量以及目标反射系数，完成目标时延参数估计。本发明有效地解决了传统压缩感知雷达采样速率慢、量化结构复杂、功耗大的问题，从而降低了成本，提高了采样效率；同时，BIHT算法的计算复杂度较低，凸优化方法得到的时延估计精度较高，抗噪声性能较好。

技术领域

本发明属于雷达目标参数估计领域，具体涉及一种基于参数化稀疏表示的单比特压缩感知雷达目标时延估计方法。

背景技术

压缩感知(Compressed Sensing，CS)理论可以以远低于奈奎斯特速率的采样率对稀疏信号进行采样，并通过稀疏正则优化方法对信号进行重构，对宽带/超宽带信号的采集与处理具有极其重要的意义。目前，该理论被应用于医疗成像、模式识别、光学成像、雷达遥感等多个领域。

压缩感知理论通常假设压缩采样值具有无限高的精度，但是在实际应用场景中，压缩采样值必须经过量化才能进行传输和存储。量化是模拟信号数字化过程中一个不可逆的非线性操作，会引入量化误差。一般来说，量化误差大小由量化比特位数决定，比特数越低，量化误差越大。在传统的稀疏重构方法中，没有考虑量化误差对重构性能的影响。这些重构方法如果直接用于量化压缩感知场合，不可避免地引入重构误差。为了解决该问题，科研人员提出了一系列基于量化压缩感知的稀疏重构方法。单比特压缩感知是量化压缩感知的一种特殊形式，将压缩采样值量化成一个比特。与一般的量化压缩感知相比，单比特压缩感知采用一个比较器就可以实现量化功能，大大简化了量化器的结构。基于现有的电子器件发展水平，单比特压缩感知能够以很高的采样速率工作。鉴于比较器具有速度快、功耗低、结构简单、不存在非线性失真和饱和失真等优势，单比特压缩感知理论近年来受到了广泛关注。

对宽带或超宽带雷达而言，现有的模数转换器发展水平难以满足宽带雷达回波信号采集的需求。另一方面，单比特压缩感知可对稀疏信号进行高速采样，而雷达回波信号可由发射信号构造的波形匹配字典稀疏表示，因此单比特压缩感知可对宽带雷达回波进行有效采集。应当指出，雷达回波采集的最终目的是提取出回波中包含的目标信息，根据回波信号的采样数据估计出目标时延一直是雷达信号处理研究的一个基本问题。在传统压缩感知雷达中，人们运用稀疏重构理论估计目标时延参数。常用的做法是先将目标可能存在的时延范围进行网格划分，在离散网格上根据雷达发射波形构建波形匹配字典，然后将雷达回波在该字典下进行稀疏表示。对于时延位于离散网格上的目标，这种稀疏表示是准确的，通过稀疏重构估计出的时延也是准确的；然而在实际雷达场景中，真实目标的时延是随机分布的，通常不在离散时延网格上，波形匹配字典难以稀疏表示雷达回波。这种现象在压缩感知中称为字典失配(basis mismatch)效应。当字典失配现象较为严重时，基于稀疏重构的时延估计性能急剧下降，为此，人们提出了多种偏离网格目标的时延估计方法。在单比特压缩感知雷达，字典失配问题同样存在。但是，由于单比特采样值是回波信号的非线性测量，传统压缩感知雷达中基于线性测量的偏离网格目标时延估计方法不能直接应用。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于参数化稀疏表示的单比特压缩感知雷达目标时延估计方法，可以通过少量的压缩测量数据得到较高的目标时延估计精度，且具有较低的计算负担和较好的抗噪声性能。

实现本发明目的的技术方案为：一种基于参数化稀疏表示的单比特压缩感知雷达目标时延估计方法，包括以下步骤：

采用雷达发射宽带线性调频信号并接收回波，再对回波奈奎斯特采样；

将目标可能存在的时延范围离散化成时延网格，使用泰勒插值法在目标最邻近的时延网格处参数化稀疏表示雷达回波；

通过随机测量矩阵对回波信号进行压缩测量获得测量矢量，并将该测量矢量单比特量化成单比特测量矢量，构造单比特压缩感知模型；