[发明专利]基于多维参数空间自聚焦的雷达目标方位超分辨估计方法

说明书

本发明提出了一种基于多维参数空间自聚焦的雷达目标方位超分辨估计方法，能够不依赖先验知识，在低信噪比下具有良好的鲁棒性。本发明通过对目标个数、方位以及幅度进行遍历搜索，得到对应的各个目标方位信号；利用各个目标方位信号，基于最小二乘准则获得最优目标方位信息，实现方位超分辨，不依赖先验知识，在低信噪比下具有良好的鲁棒性。本发明通过傅里叶变换用频域的相乘计算，代替时域的卷积运算，将时域计算转化到频域，避免了卷积计算，降低了复杂度，提高了计算效率。本发明通过采用粒子群算法，加快求解速度。

技术领域

本发明涉及雷达信号处理技术领域，具体涉及一种基于多维参数空间自聚焦的雷达目标方位超分辨估计方法。

背景技术

雷达方位角超分辨是利用数字信号处理技术，在不增加天线孔径或发射信号频率的情况下，分辨同一雷达波束内的多个等距目标。雷达方位角超分辨是雷达探测领域的一个研究热点，对雷达高分辨率成像以及目标检测、识别、跟踪等相关技术的发展与应用都具有重要的意义。

现有技术多采用包括：维纳滤波法、最大后验概率法以及约束优化方法等的反卷积方位超分辨方法。反卷积方位超分辨主要基于雷达接收的目标回波信号由目标方位信号与天线方向图卷积得到，而采用卷积反演的方式实现目标方位信号重构。但是雷达方位超分辨是一个不适定问题，由于噪声具有未知特性，同时系统噪声与回波信号彼此相互独立，即使噪声非常小，也会导致通过上述反卷积方法得到的重构信号方位信息与实际值有较大偏差，而呈现一种病态性。现有算法对噪声适应能力差，参数设置依赖回波特性，存在一定的局限性。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种基于多维参数空间自聚焦的雷达目标方位超分辨估计方法，能够不依赖先验知识，在低信噪比下具有良好的鲁棒性。

为实现上述目的，本发明的一种基于多维参数空间自聚焦的雷达目标方位超分辨估计方法，包括如下步骤：

构造方位超分辨目标函数：

其中，为最优目标方位信号，arg min{}代表的是取最小值的自变数，N为目标个数，A_n为第n个目标的幅度，θ_n为第n个目标的方位角，n＝1,2,3…N；为向量2-范数的平方；y为已知雷达方位回波；H为由天线方向图h(θ)构造的(M+L-1)×M维天线方向图矩阵，其中M为目标方位信号，L为雷达天线方向图数据长度；x为目标方位信号，满足下式：

其中，θ为方位轴上的一点，δ()为冲击函数；

根据真实雷达方位回波及天线方向图，设置目标个数N的最大值N_max、目标最大幅值A_max和各个目标的方位范围；其中，第n个目标幅值A_n∈[0,A_max-A₁-…-A_n-1]；第n个目标方位θ_n∈[θ_min,θ_max]；

在设置范围内遍历搜索N、A_n以及θ_n，由此构造x(θ)；

遍历构造的所有x(θ)，基于最小二乘计算，求解所述方位超分辨目标函数，得到所述方位超分辨目标函数的最优解完成估计。

其中，所述方位超分辨目标函数的时域表达式为：

其中，ω为信号频率采样点，Y(ω)为已知雷达方位回波y的频域表达式，X(ω)为目标方位信号x(θ)傅里叶变换得到的频域表达式，H(ω)为雷达天线方向图h(θ)的频域表达式；

利用下式计算当前估计误差err：