[发明专利]一种非理想环境下的雷达回波信号多通道FRI欠采样方法有效
申请号: | 202011398184.3 | 申请日: | 2020-12-04 |
公开(公告)号: | CN112731323B | 公开(公告)日: | 2022-12-06 |
发明(设计)人: | 黄国兴;陈林林;张世铭;卢为党;张昱 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
主分类号: | G01S7/41 | 分类号: | G01S7/41 |
代理公司: | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人: | 王利强 |
地址: | 310014 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 理想 环境 雷达 回波 信号 通道 fri 采样 方法 | ||
1.一种非理想环境下的雷达回波信号多通道FRI欠采样方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤一,雷达回波信号的接收建模,考虑主动式脉冲雷达探测L个静止点目标的场景,雷达发射脉冲为h(t),那么雷达接收机收到的单个周期回波信号表示为:
其中,t∈[0,T)为观测时间,表示脉冲重复周期,为雷达回波信号的时延和幅度参数,分别代表了被测点目标的散射系数和距离信息;假设目标的时延参数tl都位于离散化的时间网格上,即tl=Tn/N,其中N为时间网格数,n为正整数;
步骤二,构建雷达回波信号的采样系统结构,对多通道采样结构参数进行设置,步骤如下:
步骤2.1:调制信号的初始化,调制信号用来对雷达回波信号x(t)和雷达发射脉冲h(t)分别进行频谱的搬移,以获得信号不同频段的频域信息,调制信号的时域表达式和频域表达式表示为:
其中下标i=1,2,3,…为整数,对应着相应的通道索引;fi为通道i中调制信号的频率;
步骤2.2:滤波器非理想效应建模,在多通道采样结构中,为了与硬件实现中保持一致,系统中采用非理想滤波器,它与理想LPF不同,包含着由于物理元器件引起的非理想效应,在采样系统中,记非理想LPF的截止频率为fcut,单位冲激响应为g(t),其CTFT即频率响应记为G(Ω);
步骤2.3:匀速采样过程建模,对采样函数进行设定,表现为对采样频率的设定,信号的采样可视为使用一连续的脉冲串对信号进行相乘,使用如下脉冲串信号做为采样函数:
其中Ts为采样周期,fs=1/Ts≥2fcut为采样频率,为了满足Nyquist采样定理,低速采样频率需大于2倍的滤波器截止频率;
步骤三,雷达回波信号的混频、低通滤波和采样过程,雷达回波信号经过混频之后,频谱发生适当的搬移;混频之后的雷达回波信号再通过非理想LPF之后,即可获取一部分的频域信息;最后通过采样过程得到包含频谱信息的时域样本;
步骤四,雷达发射脉冲的混频、低通滤波和采样过程,雷达发射脉冲经过混频之后,频谱发生适当的搬移;混频之后的雷达发射脉冲再通过非理想LPF之后,即可获取一部分的频域信息;最后通过采样过程得到包含频谱信息的时域样本;
步骤五,利用雷达回波信号和雷达发射脉冲的采样样本进行处理之后,消除LPF滤波器的非理想效应,之后对雷达信号中的目标参数进行联合估计;
所述步骤五的实现步骤如下:
步骤5.1:对雷达回波信号和雷达发射脉冲的采样样本进行处理,以消除滤波器的非理想效应,将获取的样本进行离散傅里叶变换即可得到其频谱信息Yi(Ω)和Ri(Ω),i=1,2,3,…;为了消除频谱中非理想LPF的影响,首先将雷达回波信号和雷达发射脉冲的频谱相除,考虑第i个采样通道,得到以下公式:
经过这种处理方式,即得到不含有LPF非理想效应的频谱样本
步骤5.2:计算雷达回波信号频谱搬移表达式,根据雷达回波信号x(t)和雷达发射脉冲h(t)之间的数学关系,得雷达回波信号的频谱表达式为:
然后计算雷达回波信号频谱搬移表达式,考虑第i个采样通道,公式如下:
根据步骤一得到因此有那么进一步得:
步骤5.3:公式化简并离散化处理,将步骤5.2中的公式(19)代入到步骤5.1的公式(16)中,即对其进行化简为:
取其中k个样本,即令Ω=2πk/T,公式(20)表达为:
其中为获取的数据处理之后的结果,是已知的;所以上式中只含有未知参数
步骤5.4:对雷达回波信号的未知参数进行重构,使用时间网格Δt量化时间轴,公式(21)表示为:
其中N=T/Δt是待测信号中单周期的时间网格数;tl≈nlΔt是时延参数的近似表达;k=k1,k2,…,kK,ki(i=1,2,…,K),选择采样系统中获取的傅里叶系数集合Y[k]中的K个样本值,公式(22)写为矩阵向量形式表示为:
其中量化之后待测信号的时延参数tl的集合表示为η={t0Δt,t1Δt,…,tL-1Δt},模拟时间轴的集合可以表示为λ={0,Δt,…,(N-1)Δt},如果使用集合λ来代替时延参数集合η,上式表示为一个稀疏向量线性组合的方式,即:
其中{ε0,ε1,…,εN-1}T是一个N×1的列向量,由L个非零的幅值参数{a0,a1,…,aL-1}T和N-L个零元素组成,上式写成矩阵向量的形式:
A=ΒX (25)
其中A为获取的采样样本y(t)经过处理之后得到的一系列频域信息组成的一个K×1的列向量;Β为一个K×N的测量矩阵,由所构成;X为一个N×1的列向量,是需要求解的值;信号的重构过程即已知A和Β的情况下求解X,所以上式(25)是一个典型的压缩感知的问题,可以利用正交匹配追踪算法来重构出原始信号的自由参数
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