捷变频雷达速度-距离参数联合估计方法及装置

摘要

本发明实施例提供一种捷变频雷达速度‑距离参数联合估计方法及装置，其中方法包括：获取目标的速度信息；离散化速度信息，划分对应的格点，构建多个包含格点速度信息和交叉项的调制向量；根据捷变频雷达信号模型和调制向量，构建基于原子范数最小化的优化问题；将优化问题转化成对应的SDP问题，并对SDP问题进行求解，获取多个包含距离信息的向量；根据包含距离信息的向量，获得对距离的参数估计和对速度的参数估计。本发明实施例能够处理捷变频雷达中含有的交叉项，并实现速度在离散域进行参数估计，距离在连续域上进行参数估计，参数估计准确性高。

权利要求

1.一种捷变频雷达速度-距离参数联合估计方法，其特征在于，包括：获取目标的速度信息；

离散化所述速度信息，划分对应的格点，构建多个包含格点速度信息和交叉项的调制向量；

根据捷变频雷达信号模型和所述调制向量，构建基于原子范数最小化的优化问题；

将所述优化问题转化成对应的SDP问题，并对所述SDP问题进行求解，获取多个包含距离信息的向量；

根据所述包含距离信息的向量，获得对距离的参数估计和对速度的参数估计。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据捷变频雷达信号模型和所述调制向量，构建基于原子范数最小化的优化问题，包括：根据捷变频雷达信号模型，定义相应的原子及原子范数；

获取各个格点的包含距离信息的向量，将所述向量的原子范数和最小化；

构建基于原子范数最小化的优化问题。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述包含距离信息的向量，获得对距离的参数估计和对速度的参数估计，包括：将所述包含距离信息的向量按模值从大到小排列，选择对应的模值较大的多个向量，将所述多个向量对应的格点作为对速度的参数估计。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述包含距离信息的向量，获得对距离的参数估计和对速度的参数估计，还包括：根据所述包含距离信息的向量，获得对应的一维原子范数对偶问题，求解所述对偶问题对应的SDP问题，获取对距离的参数估计。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述离散化所述速度信息，划分对应的格点，构建包含格点速度信息和交叉项的调制向量，具体公式为：p＝0,1,…,Nv-1；

其中，gp(n)表示所述调制向量，Nv表示划分格点的数目，rs表示距离单元，第lr采样时刻对应的距离单元，lr表示采样序号，c表示光速，fs表示采样频率，Tr表示脉冲重复周期，l′n表示相对频偏，l′nn表示交叉项，n表示脉冲序列号。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述定义相应的原子及原子范数，包括：定义原子的形式为：

c(τ)＝[e-j2π0τ,e-j2π1τ,…,e-j2π(N-1)τ]T；

其中，c(τ)表示原子，τ表示在连续域(0,1]上的一个变量，N表示一个相参处理间隔内的脉冲个数，T表示基带波形带宽；

定义原子范数为：

其中，表示原子集合，ak表示原子前系数，τk表示第k个在连续域(0,1]上的一个变量，C表示复数域；

对应地，基于原子范数最小化的优化问题为：

yp(dn)＝xp(n),p＝0,1,…,Nv-1.；

其中， 表示包含距离信息的向量y的估计， 表示捷变频雷达信号中包含距离信息的向量，yp表示第p个包含距离信息的向量，Rx表示捷变频雷达信号模型，gp表示包含速度信息的调制向量，xp表示，dn表示跳频码字，n表示采样回波的数目。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述优化问题转化成对应的SDP问题，具体公式为：其中， 表示原子集合，c表示光速，y表示要求解其原子范数的向量，u表示优化问题的变量，t表示优化问题的一个变量，N表示向量y的维度，y*表示向量y的共轭，trace表示矩阵的迹，Toep(u)表示以u为列向量的复对称Toeplitz矩阵。

8.一种捷变频雷达速度-距离参数联合估计装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取目标的速度信息；

离散模块，用于离散化所述速度信息，划分对应的格点，构建多个包含格点速度信息和交叉项的调制向量；

构建模块，用于根据捷变频雷达信号模型和所述调制向量，构建基于原子范数最小化的优化问题；

求解模块，用于将所述优化问题转化成对应的SDP问题，并对所述SDP问题进行求解，获取多个包含距离信息的向量；

估计模块，用于根据所述包含距离信息的向量，获得对距离的参数估计和对速度的参数估计。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述捷变频雷达速度-距离参数联合估计方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述捷变频雷达速度-距离参数联合估计方法的步骤。

说明书

捷变频雷达速度-距离参数联合估计方法及装置

技术领域

[0001] 本发明实施例涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种捷变频雷达速度-距离参数联合估计方法及装置。

背景技术

[0002] 发射脉冲间的频率捷变是一种重要的雷达抗干扰手段。对于雷达侦察机和干扰机而言，被侦察雷达的工作频率是其最关心的一项技术参数。只有准确的了解了被侦察雷达的工作频率，才能够有效的进行定位、压制和欺骗。从另一个方面来看，通过在脉冲间不断的改变发射频率，雷达可以有效的欺骗和干扰侦察机的工作，从而实现不容易被侦察，测量和干扰的目的。因此，频率捷变一直以来被认为是最有效的雷达抗干扰手段之一。

[0003] 捷变频雷达是指一种雷达载波频率可以在雷达整个工作带宽范围内快速切换的脉冲体制雷达。捷变频雷达的载频具有随机变化的特性，使得其在低截获、抗干扰、电子对抗以及电磁兼容等方面具有优越的性能，因而被广泛研究。

[0004] 捷变频雷达信号处理的主要任务之一是联合速度-距离处理，目的是同时获取估计目标的高分辨距离像和径向速度。目标的高分辨距离像有助于目标位置辨识和二维甚至高维成像；而与目标速度相关的多普勒处理，则是动目标检测、目标运动速度测量的基础。

[0005] 在捷变频雷达中，同一个快时间采样对应的粗分辨距离单元内目标个数较少，采样数量远大于目标数量，场景具有稀疏性，因此稀疏恢复算法在捷变频雷达信号处理中具有重要的作用。现有技术往往采用压缩感知算法，可以保证在低于奈奎斯特采样率的观测条件下，随机采样信号离散的样本，并通过非线性算法重建信号。

[0006] 对于捷变频雷达速度-距离参数联合估计问题，由于捷变频雷达信号模型中含有交叉项，而目前基于原子范数的二维压缩感知算法的信号模型中不含有交叉项，导致基于原子范数的二维扩展算法不能直接应用在捷变频雷达信号的二维参数估计中，从而导致雷达对目标联合距离-速度估计性能不理想。

[0007] 因此，需要提出一种方法，能够解决捷变频雷达连续域上参数估计的问题，并提高参数估计的准确性。

发明内容

[0008] 针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种捷变频雷达速度-距离参数联合估计方法及装置。

[0009] 本发明实施例提供一种捷变频雷达速度-距离参数联合估计方法，包括：

[0010] 获取目标的速度信息；

[0011] 离散化所述速度信息，划分对应的格点，构建多个包含格点速度信息和交叉项的调制向量；

[0012] 根据捷变频雷达信号模型和所述调制向量，构建基于原子范数最小化的优化问题；

[0013] 将所述优化问题转化成对应的SDP问题，并对所述SDP问题进行求解，获取多个包含距离信息的向量；

[0014] 根据所述包含距离信息的向量，获得对距离的参数估计和对速度的参数估计。

[0015] 本发明实施例提供一种捷变频雷达速度-距离参数联合估计装置，包括：

[0016] 获取模块，用于获取目标的速度信息；

[0017] 离散模块，用于离散化所述速度信息，划分对应的格点，构建多个包含格点速度信息和交叉项的调制向量；

[0018] 构建模块，用于根据捷变频雷达信号模型和所述调制向量，构建基于原子范数最小化的优化问题；

[0019] 求解模块，用于将所述优化问题转化成对应的SDP问题，并对所述SDP问题进行求解，获取多个包含距离信息的向量；

[0020] 估计模块，用于根据所述包含距离信息的向量，获得对距离的参数估计和对速度的参数估计。

[0021] 本发明实施例提供的捷变频雷达速度-距离参数联合估计方法及装置，通过构建包含格点速度信息和交叉项的调制向量，基于速度信息在离散的格点上的假设，构建基于原子范数的优化问题，然后将相应优化问题转化为对应的SDP问题求解，从优化问题的解中估计速度、距离，这种方法能够处理捷变频雷达中含有的交叉项，并实现速度在离散域进行参数估计，距离在连续域上进行参数估计，参数估计准确性高。

附图说明

[0022] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0023] 图1为根据本发明实施例提供的捷变频雷达速度-距离参数联合估计方法流程图；

[0024] 图2为根据本发明实施例提供的捷变频雷达速度-距离参数联合估计装置结构示意图；

[0025] 图3为根据本发明实施例提供的电子设备结构示意图。

具体实施方式

[0026] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0027] 为了使得本发明实施例的技术方案更加清楚，首先先介绍捷变频雷达信号模型。已知单一目标单一散射点的相参捷变频雷达回波方程为：

[0028]

[0029] 其中，Rx(n)表示第n个脉冲的雷达回波信号，β表示目标上该散射点复后向散射系数，fc表示，R表示目标上散射点的高分辨距离，c表示光速，v表示目标沿雷达视线方向的均匀速度，Tr表示脉冲重复周期，rs表示距离单元，n为脉冲序列号，n＝0，1，...，N-1，N为一个相参处理间隔(Coherent Processing Interval，CPI)内的脉冲个数；l′n＝dnΔf/fc，表示第n个脉冲的载频对初始载频的相对频偏，fn表示第n个脉冲的载频，fc为捷变频雷达信号的初始载频，dn表示跳频码字，Δf表示最小跳频间隔。

[0030] 为了进一步简化信号模型，便于后续的处理与计算，本发明实施例引入新的变量：

[0031]

[0032] 并将捷变频雷达回波信号模型重新整理为

[0033]

[0034] 以向量的形式定义回波信号为：

[0035] Rx＝[Rx(0)，Rx(1)，...，Rx(N-1)]T；

[0036] 其中，l′nn表示交叉项，T表示基带波形的脉宽。

[0037] 根据上述信号模型，本发明实施例从回波信号Rx中提取出包含距离的和包含速度的B，所以是二维参数的联合估计。

[0038] 考虑场景中存在多个目标的情形，各目标径向速度不同，单个目标中包含多个散射点，并假设同一目标上的所有散射点都具有相同的径向速度，可将上述信号模型扩展为：

[0039]

[0040] p＝0，1，...，P-1，n＝0，1，...，N-1；

[0041] 其中，P表示具有不同速度的目标总数，Qp表示第p个目标中具有不同高分辨距离的散射点数目，q表示第q个距离，γp，q为γ(Ap，q，Bp)的简写，Ap，q表示速度为Bp的散射点中第q个距离。

[0042] 将包含速度Bp的部分定义为向量gp，代表含速度Bp的调制向量，维度为N；将速度为Bp的包含距离A的部分应定义为xp，维度为N，即：

[0043]

[0044] 在没有噪声的情况下，模型可以简记为：

[0045]

[0046] gp＝[gp(0)，gp(1)，...，gp(n-1)T]；

[0047] xp＝[xp(0)，xp(1)，...，xp(n-1)T]；

[0048] T表示基带波形带宽。

[0049] 基于上述的捷变频雷达信号模型，本发明实施例的特点在于，在原子范数理论的框架下，针对信号中含有交叉项的情况，图1示出了根据本发明实施例提供的捷变频雷达速度-距离参数联合估计方法流程图，包括：

[0050] S1、获取目标的速度信息；

[0051] S2、离散化所述速度信息，划分对应的格点，构建多个包含格点速度信息和交叉项的调制向量；

[0052] S3、根据捷变频雷达信号模型和所述调制向量，构建基于原子范数最小化的优化问题；

[0053] S4、将所述优化问题转化成对应的SDP问题，并对所述SDP问题进行求解，获取多个包含距离信息的向量；

[0054] S5、根据所述包含距离信息的向量，获得对距离的参数估计和对速度的参数估计。

[0055] 需要说明的是，首先通过将速度所在的数值空间以等间隔离散的操作获取速度信息，然后将速度所在的数值空间以等间隔离散，划分成相应的格点，根据每一个格点构建包含该格点速度信息及交叉项的调制向量。然后根据捷变频雷达信号模型，定义相应的原子及其原子范数。假设对应每个速度格点都有包含距离信息的向量，通过最小化这些向量的原子范数和，构建基于原子范数最小化(Atomic Norm Minimization，ANM)的优化问题。将该问题转化成对应的SDP(Semi-Definite Programing，半定规划)问题，转化后的问题可以通过例如MATLAB中的cvx工具求解。在求解得到的结果中，将包含距离信息的向量按模值从大到小排列，选择其中前P个最大的模值，对应的向量所对应的速度格点即为算法对速度的参数估计。根据求解出的包含距离信息的向量，通过求解其一维原子范数对偶问题所对应的SDP问题，得到距离参数的估计。

[0056] 具体的，根据参数Nv的值，将归一化后的B/2π从0开始，以等间隔1/Nv划分成Nv个格点，然后构建相应的包含交叉项的调制向量：

[0057]

[0058]

[0059] p＝0，1，...，Nv-1；

[0060] 其中，gp(n)表示所述调制向量，Nv表示划分格点的数目，rs表示距离单元，第lr采样时刻对应的距离单元，lr表示采样序号，c表示光速，fs表示采样频率，Tr表示脉冲重复周期，l′n表示相对频偏，l′nn表示交叉项，n表示脉冲序列号。

[0061] 定义相应的原子及原子范数，包括：

[0062] 定义原子的形式为：

[0063] c(τ)＝[e-j2π0τ，e-j2π1τ，...，e-j2π(N-1)τ]T；

[0064] 其中，c(τ)表示原子，τ表示在连续域(0，1]上的一个变量，N表示一个相参处理间隔内的脉冲个数，T表示基带波形带宽；

[0065] 定义原子范数为：

[0066]

[0067] 其中， 表示原子集合，ak表示原子前系数，τk表示第k个在连续域(0,1]上的一个变量，C表示复数域；

[0068] 对应地，基于原子范数最小化的优化问题为：

[0069]

[0070]

[0071] yp(dn)＝xp(n)，p＝0，1，…，Nv-1.；

[0072] 其中， 表示包含距离信息的向量y的估计， 表示捷变频雷达信号中包含距离信息的向量，yp表示第p个包含距离信息的向量，Rx表示捷变频雷达信号模型，gp表示包含速度信息的调制向量，xp表示包含距离信息的调制向量，dn表示跳频码字，n表示采样回波的数目。

[0073] 然后，将原子范数的优化问题转化为其对应的SDP问题：

[0074]

[0075] 其中， 表示原子集合，y表示要求解其原子范数的向量，u表示优化问题的变量，t*表示优化问题的一个变量，N表示向量y的维度，y 表示向量y的共轭，trace表示矩阵的迹，Toep(u)表示以u为列向量的复对称Toeplitz矩阵。

[0076] 对获得的SDP问题进行求解，从i∈{1，2，...，Nv}中找到满足 的向量i，表示 并将 由大到小排列，记前P个 对应的向量所组成的集合为S，则所求所有散射点的速度B为2πi/Nv，i∈S。

[0077] 通过对每一个 i∈S求解其一维原子范数对偶问题所对应的SDP问题，即：

[0078]

[0079] 其中，H为埃尔米特矩阵，qi表示 的对偶变量， 表示， 表示，k表示计数，j表示计数。在得到qi后，记Qi(τ)＝，求解满足|Qi(τ)|＝1的τ，则2πτ即是速度B为2πi/Nv的散射点对应的距离A，其中i∈S。

[0080] 本发明实施例提供的捷变频雷达速度-距离参数联合估计方法，通过构建包含格点速度信息和交叉项的调制向量，基于速度信息在离散的格点上的假设，构建基于原子范数的优化问题，然后将相应优化问题转化为对应的SDP问题求解，从优化问题的解中估计速度、距离，这种方法能够处理捷变频雷达中含有的交叉项，并实现速度在离散域进行参数估计，距离在连续域上进行参数估计，参数估计准确性高。

[0081] 本发明实施例能够用于目前引起广泛关注的捷变频雷达信号距离-多普勒联合处理，相比传统基于格点的二维离散稀疏恢复算法，本发明实施例可以实现距离参数的连续估计，而不受格点限制。

[0082] 图2为根据本发明实施例提供的捷变频雷达速度-距离参数联合估计装置结构示意图，如图2所示，包括获取模块201、离散模块202、构建模块203、求解模块204和估计模块205，其中：获取模块201用于获取目标的速度信息；离散模块202用于离散化所述速度信息，划分对应的格点，构建多个包含格点速度信息和交叉项的调制向量；构建模块203用于根据捷变频雷达信号模型和所述调制向量，构建基于原子范数最小化的优化问题；求解模块204用于将所述优化问题转化成对应的SDP问题，并对所述SDP问题进行求解，获取多个包含距离信息的向量；估计模块205用于根据所述包含距离信息的向量，获得对距离的参数估计和对速度的参数估计。

[0083] 需要说明的是，首先获取速度信息，然后将速度所在的数值空间以等间隔离散，划分成相应的格点，根据每一个格点构建包含该格点速度信息及交叉项的调制向量。然后根据捷变频雷达信号模型，定义相应的原子及其原子范数。假设对应每个速度格点都有包含距离信息的向量，通过最小化这些向量的原子范数和，构建基于原子范数最小化的优化问题。然后，将该问题转化成对应的SDP问题并进行求解。在求解得到的结果中，将包含距离信息的向量按模值从大到小排列，选择其中前P个最大的模值，对应的向量所对应的速度格点即为算法对速度的参数估计。根据求解出的包含距离信息的向量，通过求解其一维原子范数对偶问题所对应的SDP问题，得到距离参数的估计。

[0084] 本发明实施例提供的捷变频雷达速度-距离参数联合估计装置，能够用于目前引起广泛关注的捷变频雷达信号距离-多普勒联合处理，相比传统基于格点的二维离散稀疏恢复算法，本发明实施例可以实现距离参数的连续估计，而不受格点限制。本发明实施例通过...，能够处理捷变频雷达中含有的交叉项，并实现速度在离散域进行参数估计，距离在连续域上进行参数估计，参数估计准确性高。

[0085] 以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

[0086] 通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

[0087] 举个例子如下：

[0088] 图3示例了一种服务器的实体结构示意图，如图3所示，该服务器可以包括：处理器(processor)310、通信接口(Communications Interface)320、存储器(memory)330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。处理器310可以调用存储器330中的逻辑指令，以执行如下方法：获取目标的速度信息；离散化速度信息，划分对应的格点，构建多个包含格点速度信息和交叉项的调制向量；根据捷变频雷达信号模型和调制向量，构建基于原子范数最小化的优化问题；将优化问题转化成对应的SDP问题，并对SDP问题进行求解，获取多个包含距离信息的向量；根据包含距离信息的向量，获得对距离的参数估计和对速度的参数估计。

[0089] 此外，上述的存储器330中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

[0090] 本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令使计算机执行上述实施例所提供的捷变频雷达速度-距离参数联合估计方法，例如包括：获取目标的速度信息；离散化速度信息，划分对应的格点，构建多个包含格点速度信息和交叉项的调制向量；根据捷变频雷达信号模型和调制向量，构建基于原子范数最小化的优化问题；将优化问题转化成对应的SDP问题，并对SDP问题进行求解，获取多个包含距离信息的向量；根据包含距离信息的向量，获得对距离的参数估计和对速度的参数估计。

[0091] 另外，本领域内的技术人员应当理解的是，在本发明的申请文件中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个......”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

[0092] 本发明的说明书中，说明了大量具体细节。然而应当理解的是，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。类似地，应当理解，为了精简本发明公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。

[0093] 然而，并不应将该公开的方法解释呈反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

[0094] 最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。