基于壓縮感知的寬帶雷達(dá)距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)方法研究.pdf

1、寬帶雷達(dá)通過(guò)發(fā)射寬帶信號(hào)來(lái)獲得更多、更詳盡的目標(biāo)信息，在軍事和民用領(lǐng)域中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。然而，隨著發(fā)射信號(hào)帶寬的增加，基于傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定理的寬帶雷達(dá)信號(hào)處理子系統(tǒng)需要面對(duì)海量數(shù)據(jù)，這給寬帶雷達(dá)要求信號(hào)處理子系統(tǒng)滿足低成本和實(shí)時(shí)性帶來(lái)了新的問(wèn)題和挑戰(zhàn)。
　　近年來(lái)，基于信號(hào)稀疏性這一先驗(yàn)知識(shí)的壓縮感知新理論，從信息論、矩陣論、最優(yōu)化理論和線性規(guī)劃等出發(fā)，突破了傳統(tǒng)的基于奈奎斯特采樣定理的信號(hào)最低采樣率限制，可以以較低的碼率

2、采樣信號(hào)，然后通過(guò)重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)信號(hào)重構(gòu)，但不丟失原信號(hào)信息。雖然壓縮感知新理論已經(jīng)在通信、雷達(dá)、圖像等領(lǐng)域得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，但是還處于起步階段，許多問(wèn)題還需要進(jìn)一步研究。本論文在分析了寬帶雷達(dá)回波信號(hào)稀疏性的基礎(chǔ)上，以在高斯白噪聲背景下基于壓縮感知的距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)為核心，重點(diǎn)圍繞基于L-1,2兩類范數(shù)的稀疏信號(hào)重構(gòu)算法、基于壓縮感知測(cè)量值、基于準(zhǔn)互模糊函數(shù)（Cross quasi-ambiguity function,CQAF）和

3、基于Sinc基的距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)等問(wèn)題進(jìn)行了較為系統(tǒng)和深入的研究，其中針對(duì)基于L-1,2兩類范數(shù)的稀疏信號(hào)重構(gòu)算法的討論是對(duì)于壓縮感知新理論能否應(yīng)用于寬帶雷達(dá)距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)的可行性分析。本論文的主要研究成果和主要貢獻(xiàn)可概括如下：
　　第一部分針對(duì)基于L-1類范數(shù)的稀疏信號(hào)重構(gòu)算法重構(gòu)誤差較大這一問(wèn)題，本論文提出了基于基追蹤—Moore-Penrose逆矩陣的稀疏信號(hào)重構(gòu)新算法。新算法包括兩個(gè)步驟，首先由基追蹤得到稀疏信號(hào)支撐集（

4、稀疏信號(hào)非零元素的位置，對(duì)應(yīng)測(cè)量矩陣的列），其次通過(guò)Moore-Penrose逆矩陣求解由壓縮感知測(cè)量值和支撐集所對(duì)應(yīng)的測(cè)量矩陣子矩陣所組成的超定線性方程組來(lái)實(shí)現(xiàn)稀疏信號(hào)重構(gòu)，同時(shí)，證明了由新算法所重構(gòu)的稀疏信號(hào)是其唯一的最小二次范數(shù)解。在不同類型測(cè)量矩陣情形下，基于仿真的不同類型稀疏信號(hào)和實(shí)測(cè)寬帶雷達(dá)回波數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：新算法可以有效的實(shí)現(xiàn)稀疏信號(hào)重構(gòu)，其重構(gòu)誤差最小且誤差只存在于支撐集內(nèi)。
　　第二部分針對(duì)在每次迭代時(shí)，基

5、于L?2范數(shù)的壓縮感知匹配追蹤算法只是通過(guò)簡(jiǎn)單排序選取稀疏度的兩倍作為新原子，而不存在迭代量化標(biāo)準(zhǔn)這一問(wèn)題，本論文提出了分步壓縮感知匹配追蹤算法。新算法從塊矩陣的定義和性質(zhì)出發(fā)，推導(dǎo)出每次迭代時(shí)支撐集所對(duì)應(yīng)稀疏信號(hào)重構(gòu)誤差的L-2范數(shù)的閉合表達(dá)式，將貪婪增加算法和貪婪刪除算法引入到每次迭代選取新原子中，從而減小重構(gòu)稀疏信號(hào)所需的測(cè)量維數(shù)。在不同類型測(cè)量矩陣情形下，基于仿真的不同類型稀疏信號(hào)和實(shí)測(cè)的寬帶雷達(dá)回波數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：新算法可以

6、有效地實(shí)現(xiàn)稀疏信號(hào)的重構(gòu)，且要求更低的測(cè)量維數(shù)，同時(shí)具有較好的魯棒性。
　　第三部分針對(duì)在高斯白噪聲背景下距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)這一問(wèn)題，本論文提出了基于壓縮感知測(cè)量值的寬帶雷達(dá)距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)新方法。新方法通過(guò)構(gòu)造的Sinc基來(lái)稀疏表示距離擴(kuò)展目標(biāo)的一維距離像，再由復(fù)的信息逼近傳遞（Complex approximate message passing,CAMP）算法從壓縮感知測(cè)量值中得到一維距離像由Sinc基線性表示的相關(guān)系數(shù)，最后

7、通過(guò)基于L-0范數(shù)的檢測(cè)器實(shí)現(xiàn)距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)，同時(shí)經(jīng)過(guò)推導(dǎo)得到其虛警概率和檢測(cè)概率。基于實(shí)測(cè)寬帶雷達(dá)回波數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：相對(duì)于一維距離像在距離向上的稀疏性而言，距離擴(kuò)展目標(biāo)的一維距離像可以由Sinc基更好地稀疏表示；和傳統(tǒng)的檢測(cè)器相比，新方法不僅可以由較少的測(cè)量值實(shí)現(xiàn)距離擴(kuò)展目標(biāo)的檢測(cè)，而且具有更好的檢測(cè)性能。
　　第四部分針對(duì)發(fā)射寬帶線性調(diào)頻信號(hào)的寬帶雷達(dá)常進(jìn)行去斜處理，回波信號(hào)為一系列復(fù)單頻信號(hào)之和，本論文通過(guò)構(gòu)造由不同

8、頻率的復(fù)單頻信號(hào)組成的基來(lái)稀疏表示回波信號(hào)，提出了在高斯白噪聲背景下壓縮感知寬帶雷達(dá)接收機(jī)數(shù)學(xué)模型，從而距離擴(kuò)展目標(biāo)的一維距離像可以由基于L-1范數(shù)的重構(gòu)算法直接從壓縮感知測(cè)量值中得到；同時(shí)，搭建了基于CQAF的壓縮感知寬帶雷達(dá)距離擴(kuò)展目標(biāo)恒虛警檢測(cè)器。在所提出的檢測(cè)器中，由主散射點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的基和回波信號(hào)的CQAF提取距離擴(kuò)展目標(biāo)的特征，以此區(qū)分目標(biāo)和噪聲，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)距離擴(kuò)展目標(biāo)的檢測(cè)?；趯?shí)測(cè)的寬帶雷達(dá)回波數(shù)據(jù)表明：所構(gòu)造的復(fù)單頻信號(hào)基可

9、以很好地稀疏表示距離擴(kuò)展目標(biāo)的回波信號(hào)，所提出的壓縮感知寬帶雷達(dá)接收機(jī)可以有效地降低采樣率；和傳統(tǒng)的距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)器相比，所提出的基于CQAF的檢測(cè)器可以更好地實(shí)現(xiàn)距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)，且不依賴于某個(gè)稀疏信號(hào)重構(gòu)算法。
　　第五部分針對(duì)keystone變換不能很好地校正由復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)所產(chǎn)生距離走動(dòng)這一問(wèn)題，本論文提出了在高斯白噪聲背景下基于Sinc基的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)目標(biāo)相參積累的檢測(cè)新方法。新方法通過(guò)構(gòu)造Sinc基來(lái)稀疏表示距離擴(kuò)展目標(biāo)的

10、一維距離像，將稀疏表示理論引入到相參積累領(lǐng)域；首先由基追蹤算法估計(jì)噪聲功率，其次由基追蹤去噪算法重構(gòu)距離擴(kuò)展目標(biāo)的一維距離像，從而可以由基于最小相鄰相關(guān)系數(shù)的一維熵實(shí)現(xiàn)包絡(luò)對(duì)齊，然后由遞歸的多散射點(diǎn)算法（Recursive multi-scatterer algorithm，RSMA）校正相位誤差，最后通過(guò)較小運(yùn)算復(fù)雜度的基于Sinc基的自適應(yīng)子空間檢測(cè)器實(shí)現(xiàn)距離擴(kuò)展目標(biāo)的檢測(cè)。基于實(shí)測(cè)的寬帶雷達(dá)回波數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：新方法可以在較低信