[发明专利]一种基于SBRIM的多重叠动目标位置与速度估计方法

说明书

本发明公开了一种基于SBRIM的多重叠动目标位置与速度估计方法，针对基于谱估计的相关方法在低信噪比情况下无法有效估计多个重叠的动目标的准确位置的问题，它通过提取多重叠动目标在图像域的多通道信号的幅度和相位信息，构建线性观测模型及相应的测量矩阵，利用动目标在速度谱中的稀疏性，通过SBRIM稀疏重构算法实现了在低信噪比情况下的多动目标的准确位置估计与高精度径向速度估计。本发明能够突破瑞利限制，在速度谱中的多个重叠的动目标，对其真实位置进行准确估计，并实现高精度的速度估计；有效解决了较低信噪比情况下的多重叠动目标难以进行准确位置估计的问题。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，它特别涉及机载多通道合成孔径雷达成像中多重叠动目标位置与速度估计领域。

技术背景

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一种高分辨成像雷达技术，由于电磁波的穿透特性，其可以全天候、全天时地获取地面目标的高分辨图像。SAR动目标检测和参数估计技术可实现的动目标成像、检测及测速定位等功能，在军事、民用等方面具有重要的研究意义。

SAR动目标检测的概念是在20世纪70年代由Raney首次提出的。SAR动目标检测分为单通道动目标检测和多通道动目标检测，传统的单通道SAR动目标检测系统在接收到由动目标反射回来的回波数据之后，根据动目标回波的特性区别于静止目标的回波特性的原理，实现动目标的检测。该系统结构比较简单，杂波信号的频谱展宽，在实际使用的时候，大量的强杂波会使得慢速目标难以被检测出来。多通道SAR动目标检测系统中使用了更多的天线接收通道，动目标的回波数据中保留了更多的运动目标的信息，使用这些更加丰富的运动目标的信息，能够有效的抑制前杂波带来的影响，实现对动目标的检测和位置估计；然后再对成像场景中的运动目标的多普勒参数和运动参数进行估计，并补偿回波信号，实现运动目标的成像。该系统可以工作在强杂波的环境下，与单通道动目标检测系统相比，具有更好的检测效果，实际应用价值更高。

在多通道SAR动目标检测中，在多个运动目标密集出现的情况下，由于动目标真实位置不同，速度不同，导致不同速度的动目标在图像域中可能会叠加在同一分辨单元中，从而在成像之后无法在图像域中分离它们，难以实现不同速度的动目标的准确位置估计，造成“速度叠影”问题。

VSAR技术在一定程度上解决了这一问题，VSAR技术通过对多个重叠动目标所在分辨单元的多通道信号进行DFT操作，在速度谱中实现了多重叠动目标的分离，对动目标的真实位置进行了估计。然而，由于DFT瑞利边界的限制，当重叠动目标之间的速度间隔小于基于DFT方法获得的速度分辨率时，此时执行DFT操作便无法在速度谱中实现多个重叠动目标的准确位置估计。针对这个问题，G.Li等人将超分辨谱估计方法应用到多重叠动目标的分离中，获得了比传统方法更高的速度分辨率，实现了不错的效果，然而这是在理想环境下进行的仿真实验，没有考虑到实际噪声带来的影响。

近年来，稀疏重构的理论广泛应用于SAR成像领域中，当原始信号是稀疏的，根据建立的线性观测模型，则可以用少量的采样观测信号通过稀疏重构算法重构出原始信号，从而不再受奈奎斯特采样定理的限制，也有效解决了系统实现困难、大量数据存储及传输等问题。目前，有许多学者提出了不同类型的稀疏重构算法。在诸多的重构算法中，迭代最小化稀疏贝叶斯(Sparsity Bayesian Recovery via Iterative Minimum,SBRIM)算法克服了贝叶斯算法(BCS)需要设置过多参数的不足，它不需要预设稀疏度，输入参数少，利用观测模型的先验概率分布，可实现原始信号的精确重构。

为了在低信噪比的情况下依然能够实现多重叠动目标的位置与速度估计，本发明提出了一种基于迭代最小化稀疏贝叶斯(SBRIM)算法的多重叠动目标位置和速度估计方法。

发明内容