[发明专利]一种低空目标微多普勒特征提取方法

摘要

公开一种低空目标微多普勒特征提取方法，包括下列步骤：经外辐射源照射的目标回波信号的接收和预处理；对目标微动频率进行提取并构建多重观测矢量模型；构建目标微多普勒特征参数字典；低空目标的微多普勒特征提取。在地杂波和其他杂波能够被很好地滤除的前提下，本发明能对高斯白噪声信道条件下的低空目标实现很好的微多普勒特征提取。

主权项

1.一种低空目标微多普勒特征提取方法，包括下列步骤：第一步：经外辐射源照射的目标回波信号的接收和预处理外辐射源发射LTE通信信号，照射到目标后，由目标反射的信号称为目标回波信号，接收机收到信号后，对其进行采样接收并输出接收信号；外辐射源输出的通信信号为其中，N为子载频数，K为编码长度，n为子载频的标号，k为编码长度的标号，a_n为第n个子载频的加权系数，A_re为实部调制系数，A_im为虚部调制系数，T_p为正交频分复用OFDM符号持续时间，f₀为载波频率，Δf为子载频频率间隔；其中，Δf满足OFDM正交性条件其中，i，j为子载频的编号，表示任意两个子载频均满足正交性条件，即Δf＝1/T_p          (3)则接收到的目标回波信号为其中，t_m为慢时间，t_k为快时间，σ为目标的散射系数，r(t_m)为目标分别与外辐射源、接收机的距离之和，c为真空中光速；参考信号为接收机到外辐射源的直达波信号，可表示为其中，D为外辐射源与接收机之间的距离；假设接收信号中的多径杂波得到较好地抑制，已获取较为干净的目标回波与直达波，则将回波信号与参考信号共轭相乘，得到基带回波可表示为其中，为s_r(t_k，t_m)的共轭信号；第二步：对目标微动频率进行提取并构建多重观测矢量模型(a)多重观测矢量模型设存在一维矢量x＝[x(1)，…，x(U)]^T在U维规范正交基Ψ下的坐标α仅含有B个非零元素，B＜＜U，则称α是B稀疏的；其中，x(1)，…，x(U)是在常规坐标系下的坐标；Ψ称为x的稀疏基矩阵；设存在与Ψ不相关的观测矩阵Φ_V×U(V＜U)对矢量x进行线性观测，观测结果可记为y＝Φx＝ΦΨα＝Θα，式中Θ＝ΦΨ称为感知矩阵；原始的N维信号矢量x降为M维的矢量y；当满足约束等距性条件时，信号矢量x的稀疏表示可通过求解最小l₀范数解决，即α＝argmin||α||₀        (8)式中，α即为上述矢量x的稀疏表示，α满足条件y＝ΦΨα；考虑若存在L个具有相同稀疏结构的信源，记作X＝[x₁，…，x_L]^T，X是由L个x，即x₁，…，x_L构成的矩阵，则可以采用相同的观测矩阵，观测结果可表示为Y＝ΦX＝Φ[x₁，…，x_L]         (9)这种模型称为多重观测矢量MMV模型，重数为L；利用信号具有相同稀疏结构这一先验信息，通过稀疏矩阵秩最小化进行求解，即联立如下方程组式中，A为X的稀疏表示，α_l表示第l个信源在U维规范正交基下的坐标，且满足条件Y＝ΦΨ[α₁，…，α_L]；(b)构建多重观测矢量模型针对第一步输出的基带回波信号，若慢时间t_m和快时间t_k分别采样M′和N′个，则回波信号可表示为矩阵形式S_r∈R^N′×M′，式中R表示实数矩阵；由于目标姿态的变化，无法直接将观测所得的回波矩阵作为多重观测矢量S_r；因此，抽取目标相同姿态的快时间时刻t′_s的基带回波，构建具有相同稀疏结构的多重观测矢量模型，从而能够对其稀疏表达进行求解；由于需要提取某一快时间时刻的回波，因此需要目标微动频率这一先验信息；利用正弦调频傅里叶贝塞尔变换提取目标微动频率f；利用提取的微动频率f′，其中f′为提取的目标微动频率的估计结果，构建基带回波的多重观测矢量模型S(f′)＝[s_b(t′_s1，t′_m1)，s_b(t′_s2，t′_m2)，…，s_b(t′_sN′，t′_mN′)]        (11)其中，T＝1/f′为目标的微动周期，t′_si为标记的快时间时刻，t′_mi为快时间时刻t′_si对应的慢时间序列，即t′_mi＝t′_si，t′_si+T，...，t′_si+LT，为同一姿态在雷达照射时间t出现的次数，表示向下取整，s_b(t′_si，t′_mi)表示以t′_si，t′_mi为参量的基带回波信号，i＝1，2，...，N′；第三步：构建目标微多普勒特征参数字典对于特定外辐射源信号，实际应用中接收到的信号含有目标回波信号、直达波信号和其他杂波，其中杂波信号通过现有的杂波抑制手段方法进行滤除；对于经过预处理的目标回波信号，按照第二步构建多重观测矢量模型，利用OFDM信号的正交性提取某一子载频的回波进行处理，则基带回波中目标的载频为已知量；假设稀疏字典中信号幅度和相位个数分别为P项和Q项，则可分别表示为{A₁，…，A_P}和{θ₁，…，θ_Q}，则以f′为参数的稀疏字典Ψ(f′)用矩阵可表示为其中，稀疏字典矩阵Ψ(f′)大小为M′×PQ，为抽取的慢时间时刻，矩阵中的行向量表示目标微多普勒的特征向量，式中m＝1，…，L，且其中，第四步：低空目标的微多普勒特征提取完成通信辐射源信号特征数据集字典构造后，对于目标基带回波信号，采用正交匹配追踪算法实现低空目标的微多普勒特征提取；利用第三步构造的微多普勒特征参数字典，则x＝Ψα可改写为S(f′)＝Ψ(f′)X          (15)其中，信源矩阵S(f′)大小为M×L，稀疏表征矩阵X大小为PQ×L，稀疏基矩阵Ψ(f′)大小为M′×PQ；定义降采样率为η＝L/M′          (16)其中M′是慢时间采样点数；在噪声条件下，多重观测矢量MMV模型的稀疏表达求解可通过l₀范数最小化进行求解X＝argmin||X||₀        (17)其中，X满足条件ε为可允许的误差；求解过程中，当且仅当式(13)和(14)满足A_p＝A_i和θ_q＝θ_i时，矩阵Ψ(f′)中的X|_q+(p‑1)Q行不为零，则通过提取矩阵中的非零行矢量，从中提取出目标回波信号的幅度和相位等信息，通过公式转换得到目标的旋转半径、初始相位等信息即实现低空目标微多普勒特征的提取。