[发明专利]基于多任务贝叶斯压缩感知的距离-多普勒成像方法

摘要

本发明公开一种基于多任务贝叶斯压缩感知的距离-多普勒成像方法，主要解决现有技术复杂度高分辨率低的问题。其技术方案是：1)雷达向目标场景发射脉冲调制序列，并同时得到回波信号；2)将目标场景距离范围和多普勒范围进行等间隔划分，对回波信号进行离散化采样，构造回波矩阵；3)引用辅助变量，构造优化求解函数；4)对优化函数进行求解，得到场景的距离-多普勒成像结果。本发明能直接对场景距离-多普勒维进行重构，在降低算法复杂度的同时提高了分辨率，而且不需要复杂的参数设置，可用于战场监视、导弹制导、空间探测等领域。

主权项

基于多任务贝叶斯压缩感知的距离‑多普勒成像方法，包括如下步骤：(1)雷达向目标场景H发射Q个脉冲调制序列并在发射脉冲的同时接收该场景H的回波脉冲，得到第q个脉冲的回波信号为y(q)：其中，x_r,l是距离为r多普勒频率为l的目标的散射强度，τ_r为延迟时间，为多普勒相移，q＝1,2,…,Q，R是距离单元个数，L是多普勒单元个数；(2)对回波信号y(q)进行离散化采样，构造回波矩阵：Y＝DXΘ+E，其中，D为维数为(N+R‑1)×R的距离维基矩阵，X为维数为R×L的散射系数矩阵，Θ为维数为L×Q的多普勒域基矩阵，E为噪声矩阵；(3)引入辅助变量矩阵Z，令Z＝XΘ，将回波矩阵变形为下式：其中(·)^T表示矩阵转置；(4)将步骤(3)中第一个方程记作下式：y_i＝Dz_i+e_i,i＝1,…,Q其中，y_i表示回波矩阵Y的第i列，z_i表示辅助变量矩阵Z的第i列，e_i为噪声矩阵E的第i列，Q为回波矩阵Y的列数；(5)对步骤(4)中的式子进行求解，得到辅助变量矩阵Z，设定检测门限Δ＝0.1，筛选出辅助变量矩阵Z中的非零行组成新矩阵：Z_select＝X_selectΘ，对该式进行转置，得到：其中，X_select为散射系数矩阵X剔除全零行后的矩阵；(6)将步骤(5)中方程记作：z_i＝Θ^Tx_i,i＝1,…,R，其中，z_i为，的第i列，x_i为的第i列；(7)对步骤(6)中的式子进行求解，得到散射系数矩阵X剔除全零行并进行转置后的矩阵再对补全零行并取转置，得到散射系数矩阵X，由散射系数矩阵X即可得到距离‑多普勒像。