【技術(shù)領(lǐng)域】

本發(fā)明屬于雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域，具體涉及到微動(dòng)目標(biāo)信號(hào)處理技術(shù)，更進(jìn)一步來(lái)說(shuō)是針對(duì)空間目標(biāo)提出了一種基于隨機(jī)步進(jìn)頻信號(hào)的空間目標(biāo)微動(dòng)信息獲取方法。

背景技術(shù)：

作為空間目標(biāo)識(shí)別的重要特征之一，微動(dòng)參數(shù)測(cè)量與分析具有重要的意義。在暗室測(cè)量實(shí)驗(yàn)中，常采用步進(jìn)頻信號(hào)，對(duì)得到的慢時(shí)間回波信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析等信號(hào)處理方法得到目標(biāo)微動(dòng)參數(shù)。需要采集的數(shù)據(jù)包括各子頻點(diǎn)回波數(shù)據(jù)以及慢時(shí)間采樣數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量比較大，在信號(hào)產(chǎn)生設(shè)備、信號(hào)處理設(shè)備與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等方面對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)帶來(lái)極大的負(fù)擔(dān)；另外如果在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中有頻點(diǎn)采樣數(shù)據(jù)的丟失，傳統(tǒng)的處理方法將失效。近年來(lái)，隨著壓縮感知技術(shù)的興起與發(fā)展，由于空間目標(biāo)hrrp(highresolutionrangeprofile,高分辨一維距離像)在高頻區(qū)具有稀疏性(周劍雄，石志廣，胡磊，付強(qiáng).基于頻域稀疏非均勻采樣的雷達(dá)目標(biāo)一維高分辨成像.電子學(xué)報(bào).40(5),2012:926-934)，壓縮感知技術(shù)在彈道目標(biāo)暗室實(shí)驗(yàn)中也得到了較多應(yīng)用，目前研究較多的是采用隨機(jī)發(fā)射步進(jìn)頻信號(hào)的部分頻率脈沖的方式在大量減少采樣數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過(guò)壓縮感知稀疏重構(gòu)的方式恢復(fù)出全頻點(diǎn)回波數(shù)據(jù)，進(jìn)行目標(biāo)的高分辨成像(andrewn.o’donnell.compressedsensingforradarsignatureanalysis.ieeetransactionsonaerospaceandelectronicsystems.2013,pp:2631-2639)。本發(fā)明結(jié)合微動(dòng)信息獲取的需要，首先發(fā)射隨機(jī)步進(jìn)頻信號(hào)，通過(guò)壓縮感知方法恢復(fù)出目標(biāo)的hrrp，在此基礎(chǔ)上得到慢時(shí)間-hrrp譜進(jìn)行微動(dòng)特征獲取，在實(shí)際應(yīng)用中此方法也適用于部分采樣數(shù)據(jù)缺失時(shí)的處理。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種基于隨機(jī)步進(jìn)頻信號(hào)的空間目標(biāo)微動(dòng)信息獲取方法，利用壓縮感知技術(shù)通過(guò)發(fā)射隨機(jī)步進(jìn)頻信號(hào)的方式進(jìn)行非均勻采樣實(shí)現(xiàn)減少數(shù)據(jù)量基礎(chǔ)上的空間目標(biāo)微動(dòng)信息獲取。為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案如下：

步驟一：發(fā)射隨機(jī)步進(jìn)頻雷達(dá)信號(hào)；

步驟二：對(duì)接收到的隨機(jī)步進(jìn)頻信號(hào)回波使用壓縮感知技術(shù)進(jìn)行稀疏重構(gòu)，得到目標(biāo)的hrrp；

步驟三：對(duì)一段慢時(shí)間域內(nèi)的隨進(jìn)步進(jìn)頻回波信號(hào)執(zhí)行步驟一、步驟二的過(guò)程，得到目標(biāo)的慢時(shí)間-hrrp譜；

步驟四：對(duì)得到的目標(biāo)慢時(shí)間-hrrp譜通過(guò)時(shí)頻分析等參數(shù)提取算法獲取目標(biāo)的微動(dòng)信息。

其中，所述的發(fā)射隨機(jī)步進(jìn)頻雷達(dá)信號(hào)，具體是指將一n路子頻率的步進(jìn)頻信號(hào)，隨機(jī)抽取其中m(m＜＜n)路子載頻信號(hào)，即得到隨機(jī)步進(jìn)頻信號(hào)。

隨機(jī)步進(jìn)頻發(fā)射信號(hào)s(t)可以表示為：

其中，tp表示子信號(hào)脈沖寬度，t表示子信號(hào)脈沖重復(fù)周期，fi指第i路子信號(hào)的頻率，t表示時(shí)間。

其中，所述步驟二的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：

將得到的隨機(jī)步進(jìn)頻信號(hào)采樣回波寫(xiě)成矩陣形式：

y＝φs(2)

其中，s＝s(t-τ)，τ表示回波時(shí)延，為一個(gè)m×n的信號(hào)抽取矩陣，對(duì)應(yīng)發(fā)射隨機(jī)步進(jìn)頻信號(hào)中ki的取值，可以從n×n的單位矩陣隨機(jī)抽取m行得到，為保證隨機(jī)步進(jìn)頻信號(hào)的重構(gòu)精度，起始和終止的頻率信號(hào)需要被選取。

由于空間目標(biāo)的hrrp具有稀疏特性，而hrrp由雷達(dá)回波時(shí)域信號(hào)進(jìn)行ifft變換得到，因此雷達(dá)回波時(shí)域信號(hào)可由hrrp的fft變換來(lái)進(jìn)行表征：

s＝ψhm(3)

其中，hm為tm時(shí)刻的目標(biāo)hrrp，為一個(gè)n×1維的矩陣，wn＝exp(-2πj/n)，為n×n的傅里葉變換矩陣。

因此，有

y＝φs＝φψhm＝φhm(4)

其中，φ＝φψ。由于φ為單位抽取矩陣，ψ為傅里葉變換矩陣，因此φ也可以看作是對(duì)一個(gè)正交基隨機(jī)抽取得到的矩陣，滿(mǎn)足壓縮感知的約束等距特性(rip，restrictedisometryproperty)。

考慮到存在噪聲或者干擾的情況，則有

y＝φhm+nm(5)

其中，nm為m×1的矩陣，表示tm時(shí)刻的噪聲水平。

通過(guò)求解下面的稀疏約束問(wèn)題來(lái)得到目標(biāo)的hrrp估計(jì)。

其中，||·||0表示l0范數(shù)，||·||2表示l2范數(shù)，ε為與噪聲水平相關(guān)的閾值。由于l0范數(shù)的不連續(xù)性，通常將上述最優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為l1范數(shù)來(lái)進(jìn)行求解，即對(duì)于此類(lèi)問(wèn)題的求解，有較多的算法可以使用，如凸優(yōu)化算法、匹配跟蹤算法(mp)、正交匹配跟蹤算法(omp)、貝葉斯方法等。

本發(fā)明的有益效果主要包括：

第一，利用空間目標(biāo)hrrp的稀疏特性，利用壓縮感知技術(shù)實(shí)現(xiàn)了微動(dòng)特征提取中采樣數(shù)據(jù)量的減少，減輕了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的壓力；

第二，采用發(fā)射隨機(jī)步進(jìn)頻信號(hào)的方式，節(jié)省了頻率資源，減輕了信號(hào)產(chǎn)生設(shè)備的壓力；

第三，本發(fā)明應(yīng)用范圍寬，在實(shí)際環(huán)境中，受各種實(shí)際條件的約束，采樣數(shù)據(jù)的缺失是難以避免的，此方法同樣可以應(yīng)用于常規(guī)步進(jìn)頻信號(hào)部分缺失采樣數(shù)據(jù)的處理。

【附圖說(shuō)明】

圖1為本發(fā)明所提出的基于隨機(jī)步進(jìn)頻信號(hào)的空間目標(biāo)微動(dòng)信息獲取方法的總體流程圖。

圖2是隨機(jī)步進(jìn)頻信號(hào)示意圖。

圖3為微動(dòng)引起的距離徙動(dòng)大于信號(hào)的距離分辨率時(shí)微動(dòng)信息獲取結(jié)果，其中圖3(a)為原始未降維信號(hào)結(jié)果，圖3(b)為降維率30％信號(hào)結(jié)果，圖3(c)為降維率10％信號(hào)結(jié)果，圖3(d)為降維率5％信號(hào)結(jié)果。

圖4為微動(dòng)引起的距離徙動(dòng)大于信號(hào)的距離分辨率時(shí)微動(dòng)信息獲取結(jié)果，其中圖4(a)為原始未降維信號(hào)結(jié)果，圖4(b)為降維率20％信號(hào)結(jié)果，圖4(c)為降維率15％信號(hào)結(jié)果，圖4(d)為降維率10％信號(hào)結(jié)果。

圖5為實(shí)測(cè)空間目標(biāo)鼻錐部分微動(dòng)信息獲取結(jié)果，其中圖5(a)為原始未降維信號(hào)結(jié)果，圖5(b)為降維率70％信號(hào)結(jié)果，圖5(c)為降維率50％信號(hào)結(jié)果，圖5(d)為降維率30％信號(hào)結(jié)果。

圖6為實(shí)測(cè)空間目標(biāo)中部圓環(huán)部分微動(dòng)信息獲取結(jié)果，其中圖6(a)為原始未降維信號(hào)結(jié)果，圖6(b)為降維率50％信號(hào)結(jié)果，圖6(c)為降維率30％信號(hào)結(jié)果，圖6(d)為降維率20％信號(hào)結(jié)果。

圖7為實(shí)測(cè)空間目標(biāo)底部圓環(huán)部分微動(dòng)信息獲取結(jié)果，其中圖7(a)為原始未降維信號(hào)結(jié)果，圖7(b)為降維率50％信號(hào)結(jié)果，圖7(c)為降維率30％信號(hào)結(jié)果，圖7(d)為降維率20％信號(hào)結(jié)果。

【具體實(shí)施方式】

本發(fā)明適用于空間目標(biāo)微動(dòng)信息獲取。圖1是本發(fā)明的簡(jiǎn)要流程圖，下面結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明所提出的方法作進(jìn)一步解釋。本方法的具體步驟和效果如下：

步驟一：首先發(fā)射隨機(jī)步進(jìn)頻信號(hào)；

將一n路子頻率的步進(jìn)頻信號(hào)，隨機(jī)抽取其中m(m＜＜n)路子載頻信號(hào)，即得到隨機(jī)步進(jìn)頻信號(hào)。如圖2所示，給出了步進(jìn)頻信號(hào)的時(shí)間-頻率示意圖，其中黑色部分為隨機(jī)抽取的發(fā)射頻率信號(hào)。

隨機(jī)步進(jìn)頻發(fā)射信號(hào)可以表示為：

其中，tp表示子信號(hào)脈沖寬度，t表示子信號(hào)脈沖重復(fù)時(shí)間。

步驟二：對(duì)接收到的隨機(jī)步進(jìn)頻信號(hào)回波通過(guò)壓縮感知稀疏重構(gòu)的方式得到目標(biāo)的hrrp；

將采樣后的隨機(jī)步進(jìn)頻信號(hào)回波寫(xiě)成矩陣形式：

y＝φs(8)

其中，s＝s(t-τ)，τ表示回波時(shí)延，為一個(gè)m×n的信號(hào)抽取矩陣，對(duì)應(yīng)隨機(jī)步進(jìn)頻發(fā)射信號(hào)中ki的取值，可以從n×n的單位矩陣隨機(jī)抽取m行得到，為保證隨機(jī)步進(jìn)頻信號(hào)的重構(gòu)精度，起始和終止的頻率信號(hào)需要被選取。

由于空間目標(biāo)的hrrp具有稀疏特性，而hrrp由雷達(dá)回波時(shí)域信號(hào)進(jìn)行ifft變換得到，因此雷達(dá)回波時(shí)域信號(hào)可由hrrp的fft變換來(lái)進(jìn)行表征：

s＝ψhm(9)

其中，hm為tm時(shí)刻的目標(biāo)hrrp，為一個(gè)n×1維的矩陣，wn＝exp(-2πj/n)，為n×n的傅里葉變換矩陣。

因此，有

y＝φs＝φψhm＝φhm(10)

其中，φ＝φψ。由于φ為單位抽取矩陣，ψ為傅里葉變換矩陣，因此φ也可以看作是對(duì)一個(gè)正交基隨機(jī)抽取得到的矩陣，滿(mǎn)足壓縮感知的約束等距特性(rip，restrictedisometryproperty)。

考慮到存在噪聲或者干擾的情況，則有

y＝φhm+nm(11)

其中，nm為m×1的矩陣，表示tm時(shí)刻的噪聲水平。

通過(guò)求解下面的稀疏約束問(wèn)題來(lái)得到目標(biāo)的hrrp估計(jì)。

其中，||·||0表示l0范數(shù)，||·||2表示l2范數(shù)，ε為與噪聲水平相關(guān)的閾值。由于l0范數(shù)的不連續(xù)性，通常將上述最優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為l1范數(shù)來(lái)進(jìn)行求解，即對(duì)于此類(lèi)問(wèn)題的求解，有較多的算法可以使用，如凸優(yōu)化算法、匹配跟蹤算法(mp)、正交匹配跟蹤算法(omp)、貝葉斯方法等。

步驟三：通過(guò)在不同的慢時(shí)刻t0,t1…tp(tp為觀察的慢時(shí)間結(jié)束時(shí)刻)求解上式中的優(yōu)化問(wèn)題，得到目標(biāo)的慢時(shí)間-hrrp譜

步驟四：根據(jù)得到的慢時(shí)間-hrrp譜獲取微動(dòng)信息。

根據(jù)信號(hào)的分辨率與微動(dòng)引起的距離徙動(dòng)之間的關(guān)系分兩種情況進(jìn)行分析。

1、微動(dòng)引起的距離徙動(dòng)大于信號(hào)的距離分辨率

在此情況下，微動(dòng)引起的距離徙動(dòng)在恢復(fù)出的慢時(shí)間-hrrp譜中表現(xiàn)出來(lái)，慢時(shí)間-hrrp譜對(duì)應(yīng)的重復(fù)頻率即為目標(biāo)的微動(dòng)頻率。給出一組仿真場(chǎng)景：假設(shè)一微動(dòng)目標(biāo)，目標(biāo)質(zhì)心與雷達(dá)之間的距離r0＝75m，進(jìn)動(dòng)角β＝30°，進(jìn)動(dòng)頻率fp＝1hz，進(jìn)動(dòng)初始相位角為目標(biāo)質(zhì)心與彈頭頂點(diǎn)距離d＝1.5m，步進(jìn)頻信號(hào)脈沖起始頻率f0＝1mhz，單個(gè)脈沖寬度為τ＝1μs，則單個(gè)脈沖的帶寬bs＝1/τ＝1mhz，脈沖頻率間隔δf＝1mhz，脈沖數(shù)n＝1024。慢時(shí)間的信號(hào)重復(fù)頻率fr＝100hz，即慢時(shí)間域信號(hào)發(fā)射間隔為10ms，圖3(a)(b)(c)(d)給出snr＝-5db的鼻錐部分微動(dòng)慢時(shí)間-hrrp譜仿真結(jié)果(降維率指選取的頻率數(shù)與原始信號(hào)頻率數(shù)的比值)，重構(gòu)算法采用omp算法。結(jié)果表明，在降維率到10％時(shí)，恢復(fù)出的慢時(shí)間-hrrp譜仍然可以獲取微動(dòng)信息，微動(dòng)頻率為1hz，符合仿真設(shè)置，表明了該發(fā)明方法的有效性。

2、微動(dòng)引起的距離徙動(dòng)小于信號(hào)的距離分辨率

在此條件下，目標(biāo)微動(dòng)引起的距離徙動(dòng)不跨雷達(dá)分辨距離單元，因此散射點(diǎn)在慢時(shí)間-hrrp譜上為一條直線，這時(shí)采取的處理方法為對(duì)慢時(shí)間-hrrp譜的峰值處進(jìn)行時(shí)頻分析，其時(shí)頻域的重復(fù)頻率即為目標(biāo)的微動(dòng)頻率。以彈道目標(biāo)鼻錐部分散射點(diǎn)為例進(jìn)行仿真，原始步進(jìn)頻信號(hào)路數(shù)n＝64，沒(méi)有加噪聲，其他條件與上面條件一致，稀疏重構(gòu)算法采用omp算法，時(shí)頻分析采用smoothedpseudowvd算法。從圖4(a)(b)(c)(d)結(jié)果可以看出，沒(méi)有噪聲的情況下，降維率在15％以上時(shí)重構(gòu)結(jié)果能獲取微動(dòng)信息，微動(dòng)頻率為1hz，符合仿真設(shè)置，表明了該發(fā)明方法的有效性。

下面進(jìn)一步給出暗室實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，使用進(jìn)動(dòng)彈道目標(biāo)暗室實(shí)驗(yàn)所得到的微動(dòng)測(cè)量數(shù)據(jù)。彈道目標(biāo)模型散射點(diǎn)分為鼻錐部分、中部圓環(huán)部分、底部圓環(huán)部分，通過(guò)本發(fā)明方法所得到的結(jié)果分別如圖(5)、(6)、(7)所示，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)果證明本發(fā)明所提方法能夠?qū)崿F(xiàn)空間目標(biāo)微動(dòng)信息獲取。圖(5)(a)(b)(c)(d)表明對(duì)于鼻錐部分，降維率在50％以上時(shí)重構(gòu)結(jié)果可以用來(lái)進(jìn)行微動(dòng)特征提??；圖(6)(a)(b)(c)(d)表明對(duì)于中部圓環(huán)部分，降維率在30％以上時(shí)重構(gòu)結(jié)果可以獲取微動(dòng)信息；圖(7)(a)(b)(c)(d)表明對(duì)于底部圓環(huán)部分，降維率在30％以上時(shí)重構(gòu)結(jié)果可以獲取目標(biāo)微動(dòng)信息。