[发明专利]车载雷达多目标距离和速度的估计方法

权利要求书

1.一种车载雷达多目标距离和速度的估计方法，其特征在于，该方法包括：

根据目标数量获取基带信号矩阵Y；

以所述基带信号矩阵Y为输入，通过松弛迭代中基于牛顿-回溯直线搜索法获得每个目标的基带信号的距离维频率与速度维频率的估计量

根据所述每个目标的基带信号的距离维频率与速度维频率的估计量确定每个目标的距离与速度。

2.根据权利要求1所述的车载雷达多目标距离和速度的估计方法，其特征在于，所述根据目标数量获取基带信号矩阵Y，具体为：当目标数量为K时，获取基带信号矩阵Y，Y_k是和第k个目标相关的基带信号矩阵，f_Bk是和第k个目标相关的基带信号的距离维频率，f_Dk是和第k个目标相关的基带信号的速度维频率，α_k是和第k个目标相关的基带信号的复幅值。

3.根据权利要求2所述的车载雷达多目标距离和速度的估计方法，其特征在于，如果车载雷达为锯齿形调频连续波信号，所述基带信号有如下数学模型：其中n＝0，...，N-1，n表示单个脉冲内第n次采样，N表示单个脉冲内的采样总数；q＝0，...，Q-1，q表示帧内的第q个脉冲，Q表示帧内的脉冲总数；其中e(n，q)表示加性高斯白噪声；其中T为脉冲序列的周期，B为带宽，f_c为载波频率，f_s为单个脉冲内的采样频率，c为光速，R_k为第k个目标的距离，υ_k为第k个目标的速度，建立基带信号矩阵y(n，q)则是Y的第n行第q列的元素。

4.根据权利要求3所述的车载雷达多目标距离和速度的估计方法，其特征在于，以所述基带信号矩阵Y为输入，通过松弛迭代中基于牛顿-回溯直线搜索法获得每个目标的基带信号的距离维频率与速度维频率的估计量通过以下步骤实现：

2.1：确定损失函数的旧值；

2.2：重构基带信号矩阵Y_k；

2.3：通过牛顿-回溯直线搜索法和基带信号矩阵Y_k获得估计量

2.4：根据最大似然准则获得估计量

2.5：确定损失函数的新值；

2.6：判断损失函数是否收敛，收敛则执行步骤2.7，未收敛则重新执行步骤2.1；

步骤2.7：令若则距离维频率与速度维频率的估计量完成，否则跳到步骤2.2执行。

5.根据权利要求4所述的车载雷达多目标距离和速度估计算法，其特征在于，所述重构基带信号矩阵Y_k为：

6.根据权利要求5所述的车载雷达多目标距离和速度估计算法，其特征在于，所述确定损失函数的旧值，具体为：

7.根据权利要求6所述的车载雷达多目标距离和速度估计算法，其特征在于，

所述通过牛顿-回溯直线搜索法和基带信号矩阵Y_k获得估计量具体为：

8.根据权利要求7所述的车载雷达多目标距离和速度估计算法，其特征在于，所述目标函数为：

9.根据权利要求8所述的车载雷达多目标距离和速度估计算法，其特征在于，所述目标函数的Jacobian向量g和Hessian矩阵H，具体为：令则目标函数为f(x)＝a^Ha，Jacobian向量g为：其中，

所述Hessian矩阵H表示为：其中，

10.根据权利要求1-9任意一项所述的车载雷达多目标距离和速度估计算法，其特征在于，所述根据最大似然准则获得估计量具体为：根据最大似然估计准则其中H为共轭转置符号，*为共轭符号，向量w₁(f_Bk)和w₂(f_Dk)的表达形式为：为单个脉冲内的采样周期，括号右上方的T为转置符号。