[发明专利]基于压缩感知的微弱目标检测方法

说明书

本发明提出了一种基于压缩感知的微弱目标检测方法，主要解决现有不加窗匹配滤波器方法在CFAR检测过程中造成的微弱目标被邻近强目标所遮掩的问题。其实现步骤是：1)采用不加窗匹配滤波器方法对回波数据进行脉冲压缩；2)采用CFAR检测技术对脉冲压缩结果进行目标检测得到强目标；3)对第j个强目标建立观测矢量；4)对第j个强目标建立感知矩阵；5)利用第j个强目标的感知矩阵和观测矢量对第j个强目标周围潜在的微弱目标进行检测；6)重复3)‑5)，得到所有强目标周围潜在的微弱目标位置。本发明能精确的检测被强目标所遮掩的微弱目标，可用于雷达目标跟踪。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，更进一步涉及一种微弱目标检测方法，可用于在雷达回波数据中被强目标所遮掩的微弱目标检测。

背景技术

随着隐身技术的不断发展，以及大量小型无人机的出现，对于这类目标，由于其雷达反射截面积RCS大幅度衰减，大大削弱了雷达回波信号的能量，使得目标的信噪比较低。在恒虚警CFAR检测前通常采用加窗的匹配滤波器对回波信号进行脉压，能够有效降低脉压输出的距离副瓣，进而减少强目标距离副瓣对微弱目标的影响，但是加窗匹配滤波器却存在目标信噪比损失的问题。为了保证目标信噪比不受损失，可以通过不加窗的匹配滤波器对回波信号进行脉冲压缩，但是通过不加窗的匹配滤波器对回波信号进行脉冲压缩，并采用CFAR检测技术对其进行检测时，由于不加窗匹配滤波的脉压输出距离副瓣高，若在微弱目标附近存在一个强目标，脉冲压缩后强目标的副瓣很容易进入到微弱目标的参考单元中，造成计算出的噪声参考电平明显提高，无法检测出微弱目标。

文献“Clean方法逐次CFAR检测”中介绍了一种基于Clean思想的目标逐次检测新方法。该方法的主要实现过程为：利用传统CFAR检测技术首先对强目标进行检测，并利用检测到的强目标信息，对强目标的原始回波信号进行反演，接着将反演后原始回波信号从接收回波中进行删除，并对剩余回波进行脉冲压缩并再次利用CFAR检测方法对脉压结果进行目标检测，直至所有目标被检测出来。该算法存在的不足之处是：在对已检测出的强目标进行反演时，反演后的原始信号可能与真实信号差别很大，使得强目标的剩余杂波分量比较强，导致微弱目标仍无法被检测到。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于压缩感知的微弱目标检测方法，以解决现有不加窗匹配滤波器方法在CFAR检测过程中造成的相邻目标中强目标对微弱目标的遮掩问题，提高对微弱目标检测性能。

实现本发明目的技术方案是，利用不加窗匹配滤波器对回波信号进行脉冲压缩并利用CFAR检测技术检测出强目标，对于已检测出的强目标，通过设计相应的感知矩阵，并利用CS算法对目标周围潜在的微弱目标进行检测，其实现步骤包括如下：

(1)对雷达回波信号r(n)，通过不加窗匹配滤波器方法进行脉冲压缩，得到脉冲压缩结果y(n)，1≤n≤N，N为距离单元数；

(2)利用CFAR检测方法对y(n)中的所有距离单元进行强目标检测，得到强目标d＝[d₁,d₂,…,d_j,…,d_K]，其中d_j表示第j个强目标在距离单元的位置，1≤j≤K，K为检测到的强目标个数；

(3)对第j个强目标建立观测矢量z_j：

z_j＝[r(d_j-D/2),…,r(d_j),…,r(d_j+D/2+M-1)]^T,

D＝2×(P+Q)，

其中，P表示CFAR检测过程中所选的保护单元数，Q表示CFAR检测过程中所选参考单元数，M表示发射信号采样点数，[·]^T表示转置；

(4)对第j个强目标建立感知矩阵W_j：