[发明专利]基于改进松弛算法的多带融合算法

说明书

本公开提供了一种基于改进松弛算法的多带融合算法，包括：接收多个子带信号，从多个子带信号中选取一个子带信号作为参考信号，并基于改进松弛算法补偿其余子带信号与参考信号之间的非相干项，基于已完成非相干项补偿的各子带信号，利用改进松弛算法估计大带宽信号的几何绕射模型参数，将几何绕射模型参数带入几何绕射模型中，重构出大带宽信号。本公开提供的算法在相干处理中，基于改进松弛算法估计各子带几何绕射模型参数，并使用估计出的参数计算和补偿非相干项，可在强杂波条件下精确估计非相干项；由于算法可精确估计目标位置对应的频率采样点，因此成像分辨率高；还可估计缺失频带信号，以估计大带宽雷达信号，且估计精度高。

技术领域

本公开涉及雷达成像技术领域，尤其涉及一种基于改进松弛算法的多带融合算法。

背景技术

微波雷达通过向目标上发射电磁波及处理目标的反射电磁波来观测目标，具有有全天时、全天候的工作能力。相比于光学探测器，微波雷达可在恶劣环境中探测、跟踪和识别目标，在国土测绘、洪水监测、海冰监测、土壤湿度调查、森林资源清查、地质调查等领域发挥着不可或缺的重要作用。

为获取目标更精细的信息，需提高微波雷达的距离和方位分辨率。距离分辨率可通过发射大带宽线性调频信号来提高，方位分辨率可通过增加成像积累角来提高。大带宽信号的产生有两种方法：第一种是直接通过更换射频前端来产生超大带宽信号，但这样会消耗大量人力和物力；同时，由于目前频谱利用率高，所发射的大带宽信号对应频谱会被其他设备部分占用，从而造成雷达回波信号不准确。；第二种方法是，发射几个频带不重叠的带宽相对较窄的信号(即子带信号)，在处理回波时将各子带信号融合成一个带宽先对较大的信号，即多带雷达信号融合算法。该方法不需要更改现有雷达系统，减小了人力物力消耗，同时通过合理设置子带所在频带，接收回波不会被其他设备信号污染。因此，研究多带雷达信号融合算法意义重大。

文献(Cuomo，K.M，Pion，et al.Ultrawide-band coherent processing[J].IEEETransactions on Antennas and Propagation，1999.)中采用AIC(The AkaikeInformation Criterion)和MDL(Minimum Description Length)准则来估计散射中心个数，采用root-MUSIC算法融合子带信号。其中，AIC和MDL准则因为没有考虑到回波信号自身的特点，所以在真实回波信号应用中表现效果不理想。除此以外，root-MUSIC算法的抗杂波性能不强，因此该算法在强杂波环境中表现差。文献(Berry P，Nguyen N H，TranHT.Compressive Sensing-Based Bandwidth Stitching for Multichannel MicrowaveRadars[J].Sensors，2020，20(3)：665.)中采用POMP(Pruned OMP)算法估计子带间的非相干参数和融合子带信号。虽然该方法可在一定程度上降低了非相干项对融合精度的影响，但该文中使用的目标散射模型简单，未考虑目标散射幅度随频率的变化，同时抗杂波能力弱，在雷达实际工作环境中精度低。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供了一种基于改进松弛算法的多带融合算法，以解决现有多子带雷达融合技术在高杂波条件下融合精度低的问题。

本公开的一个方面提供了一种基于改进松弛算法的多带融合算法，包括：接收多个子带信号，所述子带信号由探测目标返回；从所述多个子带信号中选取一个子带信号作为参考信号，并基于改进松弛算法补偿其余子带信号与所述参考信号之间的非相干项；基于已完成非相干项补偿的各所述子带信号，利用改进松弛算法估计各所述子带信号的融合几何绕射模型的参数(B_m，α_m，x_m)，并根据所述几何绕射模型估计所述探测目标的各散射中心的回波信号，以获得初始的大带宽信号；基于改进松弛算法将所述大带宽信号进行迭代更新，得到最终的大带宽信号。