基于信号稀疏重构和局部网格细化的子带相参配准方法

本发明属于雷达信号处理领域，具体涉及一种基于信号稀疏重构和局部网格细化的子带相参配准方法。

背景技术：

1、由雷达的距离分辨率定义表达式可知，雷达的距离分辨率和发射信号的带宽成反比，即发射信号的带宽越大，雷达的距离分辨率越高。然而在实际生产过程中，受到雷达波形发生器等硬件的限制，雷达的带宽不可无限增加，获得大带宽信号也会增加雷达系统的设计成本，因此，多频带融合技术应运而生。多频带融合是指，处在空间不同位置的两部或多部雷达在发射端发射频段各异的lfm信号，在接收端对高低频段的回波信号进行相参配准，恢复子带回波信号之间的相关性后，可对其空缺频带信号进行插值估计，从而获得完整的虚拟超宽带信号，将距离分辨率提升至和理想全频带信号相当的水平。然而在频带融合前，由于目标高速运动且系统间存在系统误差，两个子带回波之间的相关性较差，若不对子带相关性进行恢复，则必然导致融合后全频带数据的紊乱，因此需要先对子带间的非相关量进行补偿，之后再进行频带融合。

技术实现思路

1、本发明在目标高速运动和系统中存在系统误差导致子带回波失配的情况下，基于信号稀疏重构和局部网格细化提出一种对失配子带进行相参配准的方法。

2、本发明的技术方案是：首先，考虑目标的高速运动情况运动和系统间系统误差，对回波进行速度估计与补偿，消除目标高速运动带来的影响，此时子带回波间将存在速度补偿残差和系统误差。接着对回波进行几何绕射(gtd)模型参数求解，得到目标散射中心的相关参数，如模型阶数、散射中心相对位置、散射强度、几何类型等。其次子带经重采样后，建立子带回波失配模型用以描述子带间的失配状况，此时子带间的非相关量主要为线性相位差、固定相位差和幅度差。然后基于子带的稀疏性，通过稀疏重构算法初步估计线性相位因子，之后在初步估计出的线性相位因子附近区间内搜索最佳的线性相位值，作为最终的线性相位估计结构。之后以相位相关系数(pcc)为目标函数，在固定相位区间内求解最佳的固定相位。最后以幅度相关系数(acc)为目标函数，在幅度差区间内求解最佳的幅度差。在得到子带间的失配因子后，对失配子带进行相关补偿，恢复子带的相关性。

3、本发明的技术方案为：

4、基于信号稀疏重构和局部网格细化的子带相参配准方法，包括以下步骤：

5、步骤1：在两部雷达收到目标的回波后，对回波进行速度估计与补偿；

6、步骤2：对子带回波进行gtd模型参数求解，得到目标散射中心的相关参数，相关参数包括gtd模型阶数，散射中心的散射强度、相对位置和几何类型；

7、步骤3：利用得到的gtd模型参数建立回波信号的gtd模型，对两部雷达回波进行重采样和离散化处理后，得到子带间的失配模型，包括线性相位差、固定相位差和幅度差；

8、步骤4：根据步骤2求解的gtd模型阶数，通过稀疏重构算法求解每个子带的稀疏表示；

9、步骤5：利用多子带间的联合一维距离像的网格位置关系计算出初步线性相位因子估计值；

10、步骤6：在获取的线性相位估计值附近设定搜索区间，并进行网格细分，在搜索区间内以高低频带的联合hrrp图像熵为目标函数，求解最佳匹配的线性相位因子；

11、步骤7：利用得到的最优线性相位因子，对失配子带进行线性相位补偿，并以pcc为目标函数，在[-π,π]区间内求解最优固定相位因子；

12、步骤8：利用得到的最优线性相位因子和最优固定相位因子，对失配子带进行线性相位补偿和固定相位补偿，并以acc为目标函数，求解子带间的最优幅度差；

13、步骤9：利用得到的最优线性相位因子、最优固定相位因子和最优幅度差对失配子带进行补偿，恢复子带的相关性。。

14、本发明的有益效果为：本发明针对高速运动的目标，在系统误差的复杂背景下对子带失配情况进行细致建模，并通过信号的稀疏重构和局部网格细分的联合方法对失配因子进行求解。该方法不依赖于频带外推数据，也不依赖于极点求解结果，有效提升了失配因子的求解精度与抗噪性能。

技术特征：

1.基于信号稀疏重构和局部网格细化的子带相参配准方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于信号稀疏重构和局部网格细化的子带相参配准方法，其特征在于，步骤1中设定雷达发射lfm信号，目标的运动速度为v，yi(f),i＝1,2为第i部雷达的回波信号，根据动目标回波建模需要补偿的相位为：

3.根据权利要求2所述的基于信号稀疏重构和局部网格细化的子带相参配准方法，其特征在于，步骤3中，对回波信号建立gtd模型为：

4.根据权利要求3所述的基于信号稀疏重构和局部网格细化的子带相参配准方法，其特征在于，定义在步骤4中，通过对子带构建过完备字典，得到子带回波的稀疏表示，然后求解得到子带的稀疏表示系数，其中过完备字典为：

技术总结本发明属于雷达信号处理领域，具体涉及一种基于信号稀疏重构和局部网格细化的子带相参配准方法。本发明针对高速运动的目标，在系统误差的复杂背景下对子带失配情况进行细致建模，并通过信号的稀疏重构和局部网格细分的联合方法对失配因子进行求解。该方法不依赖于频带外推数据，也不依赖于极点求解结果，有效提升了失配因子的求解精度与抗噪性能。技术研发人员：张瑛,和牧辰,秦欣鑫,黄灯辉受保护的技术使用者：电子科技大学技术研发日：技术公布日：2024/8/1