一种雷达干扰的抑制方法、装置及存储介质

摘要

本发明公开了一种雷达干扰的抑制方法、装置及存储介质，方法包括：根据雷达回波信号构建慢时间维度、快时间维度和通道维度的三维雷达信号；用张量核范数约束三维雷达信号中的目标信号，用张量范数约束三维雷达信号中的干扰信号；基于张量核范数和张量范数构建目标函数，基于三维雷达信号、目标信号和干扰信号构建约束函数，进而构建干扰抑制模型；通过交替方向乘子法对干扰抑制模型求解，得到干扰抑制后的真实目标信号。本发明所提供的技术方案能够解决现有技术中对雷达干扰信号进行检测时，存在目标信号评估精度较低的技术问题，本方案适用于干扰能量非标准以及干扰持续时间较长的雷达信号。

权利要求

1.一种雷达干扰的抑制方法，用于MIMO车载毫米波雷达，所述MIMO车载毫米波雷达包括多个发射天线和多个接收天线，所述多个发射天线和所述多个接收天线构成多个通道，其特征在于，所述抑制方法包括：获取所述雷达在所述多个通道得到的雷达回波信号，并根据所述雷达回波信号构建慢时间维度、快时间维度和通道维度的三维雷达信号；

用张量核范数约束所述三维雷达信号中的目标信号，用张量 范数约束所述三维雷达信号中的干扰信号；

基于所述张量核范数和所述张量 范数构建目标函数，并基于所述三维雷达信号、所述目标信号和所述干扰信号构建约束函数，根据所述目标函数和所述约束函数构建干扰抑制模型；

通过交替方向乘子法对所述干扰抑制模型进行求解，以得到干扰抑制后的真实目标信号；

其中，所述通过交替方向乘子法对所述干扰抑制模型进行求解包括：根据所述目标函数和所述约束函数构建增广拉格朗日函数；

构建阈值函数和软阈值函数，并通过交替方向乘子法对所述增广拉格朗日函数进行求解；

其中，所述构建阈值函数和软阈值函数，并通过交替方向乘子法对所述增广拉格朗日函数进行求解包括：将所述三维雷达信号分解为所述多个通道对应的二维雷达信号；

针对每一个通道的二维雷达信号，进行多次迭代，在每一次迭代中，根据奇异值分解方法和阈值函数计算更新后的二维目标信号闭式解；

对所述多个通道对应的多个二维目标信号闭式解进行逆傅里叶变换以得到目标信号三维张量；

根据所述软阈值函数和每一个二维目标信号闭式解计算二维干扰信号闭式解；

根据所述多个通道对应的多个二维干扰信号闭式解得到干扰信号三维张量；

根据所述二维目标信号闭式解、所述二维干扰信号闭式解得到二维拉格朗日变量闭式解；

根据所述多个通道对应的多个二维拉格朗日变量闭式解得到拉格朗日变量三维张量；

计算超参数闭式解并计算终止条件函数；

当迭代数量达到预设的迭代次数或所述终止条件函数的值小于预设的误差容忍度时，停止迭代。

2.如权利要求1所述的抑制方法，其特征在于，所述基于所述张量核范数和所述张量范数构建目标函数包括：根据下式构建所述目标函数：

，

其中，表示所述目标信号，表示所述干扰信号，表示第一超参数， 表示张量核范数， 表示张量 范数， 表示对括号中的参数取最小值。

3.如权利要求2所述的抑制方法，其特征在于，所述基于所述三维雷达信号、所述目标信号和所述干扰信号构建约束函数包括：根据下式构建所述约束函数：

，

其中， 表示所述三维雷达信号，表示所述目标信号，表示所述干扰信号，表示噪声容限， 表示张量的Frobenius范数。

4.如权利要求1所述的抑制方法，其特征在于，所述根据所述目标函数和所述约束函数构建增广拉格朗日函数包括：以目标信号、干扰信号、拉格朗日变量和第二超参数为变量，根据所述目标函数和所述约束函数构建所述增广拉格朗日函数。

5.如权利要求4所述的抑制方法，其特征在于，所述针对每一个通道的二维雷达信号，进行多次迭代，在每一次迭代中，根据奇异值分解方法和阈值函数计算更新后的二维目标信号闭式解包括：对所述三维雷达信号中的目标信号进行傅里叶变换以得到预处理目标信号，根据所述预处理目标信号得到每一个通道的二维目标信号；

基于每一个通道的二维雷达信号和该通道上一次迭代得到的二维拉格朗日变量闭式解、二维干扰信号闭式解生成第一矩阵；

对所述第一矩阵进行奇异值分解以得到左奇异矩阵、二维目标信号闭式解和右奇异矩阵；

基于所述左奇异矩阵、该二维目标信号闭式解、所述右奇异矩阵和所述阈值函数生成更新后的二维目标信号闭式解。

6.如权利要求5所述的抑制方法，其特征在于，所述计算终止条件函数包括：基于所述三维雷达信号和迭代后得到的目标信号三维张量、干扰信号三维张量、拉格朗日变量三维张量和超参数闭式解计算所述终止条件函数。

7.一种雷达干扰的抑制装置，用于MIMO车载毫米波雷达，所述MIMO车载毫米波雷达包括多个发射天线和多个接收天线，所述多个发射天线和所述多个接收天线构成多个通道，其特征在于，所述装置包括：信号获取模块，用于获取所述雷达在所述多个通道得到的雷达回波信号，并根据所述雷达回波信号构建慢时间维度、快时间维度和通道维度的三维雷达信号；

范数约束模块，用于用张量核范数约束所述三维雷达信号中的目标信号，用张量 范数约束所述三维雷达信号中的干扰信号；

模型构建模块，用于基于所述张量核范数和所述张量 范数构建目标函数，并基于所述三维雷达信号、所述目标信号和所述干扰信号构建约束函数，根据所述目标函数和所述约束函数构建干扰抑制模型；

计算模块，用于通过交替方向乘子法对所述干扰抑制模型进行求解，以得到干扰抑制后的真实目标信号；

其中，所述计算模块还用于：

根据所述目标函数和所述约束函数构建增广拉格朗日函数；

构建阈值函数和软阈值函数，并通过交替方向乘子法对所述增广拉格朗日函数进行求解；

其中，所述计算模块还用于：

将所述三维雷达信号分解为所述多个通道对应的二维雷达信号；

针对每一个通道的二维雷达信号，进行多次迭代，在每一次迭代中，根据奇异值分解方法和阈值函数计算更新后的二维目标信号闭式解；

对所述多个通道对应的多个二维目标信号闭式解进行逆傅里叶变换以得到目标信号三维张量；

根据所述软阈值函数和每一个二维目标信号闭式解计算二维干扰信号闭式解；

根据所述多个通道对应的多个二维干扰信号闭式解得到干扰信号三维张量；

根据所述二维目标信号闭式解、所述二维干扰信号闭式解得到二维拉格朗日变量闭式解；

根据所述多个通道对应的多个二维拉格朗日变量闭式解得到拉格朗日变量三维张量；

计算超参数闭式解并计算终止条件函数；

当迭代数量达到预设的迭代次数或所述终止条件函数的值小于预设的误差容忍度时，停止迭代。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行如权利要求1至6中任一项所述的抑制方法。

说明书

一种雷达干扰的抑制方法、装置及存储介质

技术领域

[0001] 本发明涉及雷达技术领域，尤其涉及一种雷达干扰的抑制方法、装置及存储介质。

背景技术

[0002] 车载毫米波雷达（automotive millimeter wave radar）是一种专用于感知外界环境，辅助高级驾驶辅助系统，并根据道路环境实时产生必要的驾驶指令的传感器。和其它相似传感器如照相机、激光雷达相比，车载毫米波雷达具有其全天时、全天候的工作特性，可以获得目标的距离、速度和角度等有用信息，且造价低廉，是重要的民用雷达系统。同时，因为芯片产业的发展，多输入多输出（MIMO）雷达系统成本显著降低且因为其具有角度估计的能力，对于解速度模糊具有重大意义。然而，因为车载毫米波雷达所用带宽被限制在77‑81GHz，所以车载毫米波雷达之间的相互干扰不可避免。因为干扰信号是直接到达雷达接收天线的，中间没有经过目标的反射，所以能量较有用信号往往高出20‑30dB，干扰信号会显著降低回波的信干噪比，淹没有用回波信号，导致整个图像呈现压制式污染，使RD图像纹理完全不可见。

[0003] 目前干扰检测的方法主要依靠能量的变化，一般射频干扰的能量会比有用信号的能量高20dB至40dB，因此可以用能量门限检测的方法对干扰的存在与否进行检测，但这种方法并不适用于干扰能量非标准或干扰持续时间较长等特殊情况，尤其不适用于对目标估计精度要求较高的应用场景。

发明内容

[0004] 本发明提供了一种雷达干扰的抑制方法、装置及存储介质，旨在有效解决现有技术中对雷达干扰信号进行检测时，存在目标信号评估精度较低的技术问题，本方案适用于干扰能量非标准以及干扰持续时间较长的雷达信号。

[0005] 根据本发明的一方面，本发明提供一种雷达干扰的抑制方法，用于MIMO雷达，所述MIMO雷达包括多个发射天线和多个接收天线，所述多个发射天线和所述多个接收天线构成多个通道，所述抑制方法包括：

[0006] 获取所述雷达在所述多个通道得到的雷达回波信号，并根据所述雷达回波信号构建慢时间维度、快时间维度和通道维度的三维雷达信号；

[0007] 用张量核范数约束所述三维雷达信号中的目标信号，用张量 范数约束所述三维雷达信号中的干扰信号；

[0008] 基于所述张量核范数和所述张量 范数构建目标函数，并基于所述三维雷达信号、所述目标信号和所述干扰信号构建约束函数，根据所述目标函数和所述约束函数构建干扰抑制模型；

[0009] 通过交替方向乘子法对所述干扰抑制模型进行求解，以得到干扰抑制后的真实目标信号。

[0010] 进一步地，所述基于所述张量核范数和所述张量 范数构建目标函数包括：

[0011] 根据下式构建所述目标函数：

[0012] ，

[0013] 其中，表示所述目标信号，表示所述干扰信号，表示第一超参数， 表示张量核范数， 表示张量 范数， 表示对括号中的参数取最小值。

[0014] 进一步地，所述基于所述三维雷达信号、所述目标信号和所述干扰信号构建约束函数包括：

[0015] 根据下式构建所述约束函数：

[0016] ，

[0017] 其中， 表示所述三维雷达信号，表示所述目标信号，表示所述干扰信号，表示噪声容限， 表示张量的Frobenius范数。

[0018] 进一步地，所述通过交替方向乘子法对所述干扰抑制模型进行求解包括：

[0019] 根据所述目标函数和所述约束函数构建增广拉格朗日函数；

[0020] 构建阈值函数和软阈值函数，并通过交替方向乘子法对所述增广拉格朗日函数进行求解。

[0021] 进一步地，所述根据所述目标函数和所述约束函数构建增广拉格朗日函数包括：

[0022] 以目标信号、干扰信号、拉格朗日变量和第二超参数为变量，根据所述目标函数和所述约束函数构建所述增广拉格朗日函数。

[0023] 进一步地，所述构建阈值函数和软阈值函数，并通过交替方向乘子法对所述增广拉格朗日函数进行求解包括：

[0024] 将所述三维雷达信号分解为所述多个通道对应的二维雷达信号；

[0025] 针对每一个通道的二维雷达信号，进行多次迭代，在每一次迭代中，根据奇异值分解方法和阈值函数计算更新后的二维目标信号闭式解；

[0026] 对所述多个通道对应的多个二维目标信号闭式解进行逆傅里叶变换以得到目标信号三维张量；

[0027] 根据所述软阈值函数和每一个二维目标信号闭式解计算二维干扰信号闭式解；

[0028] 根据所述多个通道对应的多个二维干扰信号闭式解得到干扰信号三维张量；

[0029] 根据所述二维目标信号闭式解、所述二维干扰信号闭式解得到二维拉格朗日变量闭式解；

[0030] 根据所述多个通道对应的多个二维拉格朗日变量闭式解得到拉格朗日变量三维张量；

[0031] 计算超参数闭式解并计算终止条件函数；

[0032] 当迭代数量达到预设的迭代次数或所述终止条件函数的值小于预设的误差容忍度时，停止迭代。

[0033] 进一步地，所述针对每一个通道的二维雷达信号，进行多次迭代，在每一次迭代中，根据奇异值分解方法和阈值函数计算更新后的二维目标信号闭式解包括：

[0034] 对所述三维雷达信号中的目标信号进行傅里叶变换以得到预处理目标信号，根据所述预处理目标信号得到每一个通道的二维目标信号；

[0035] 基于每一个通道的二维雷达信号和该通道上一次迭代得到的二维拉格朗日变量闭式解、二维干扰信号闭式解生成第一矩阵；

[0036] 对所述第一矩阵进行奇异值分解以得到左奇异矩阵、二维目标信号闭式解和右奇异矩阵；

[0037] 基于所述左奇异矩阵、该二维目标信号闭式解、所述右奇异矩阵和所述阈值函数生成更新后的二维目标信号闭式解。

[0038] 进一步地，所述计算终止条件函数包括：

[0039] 基于所述三维雷达信号和迭代后得到的目标信号三维张量、干扰信号三维张量、拉格朗日变量三维张量和超参数闭式解计算所述终止条件函数。

[0040] 根据本发明的另一方面，本发明还提供了一种雷达干扰的抑制装置，用于MIMO雷达，所述MIMO雷达包括多个发射天线和多个接收天线，所述多个发射天线和所述多个接收天线构成多个通道，所述装置包括：

[0041] 信号获取模块，用于获取所述雷达在所述多个通道得到的雷达回波信号，并根据所述雷达回波信号构建慢时间维度、快时间维度和通道维度的三维雷达信号；

[0042] 范数约束模块，用于用张量核范数约束所述三维雷达信号中的目标信号，用张量范数约束所述三维雷达信号中的干扰信号；

[0043] 模型构建模块，用于基于所述张量核范数和所述张量 范数构建目标函数，并基于所述三维雷达信号、所述目标信号和所述干扰信号构建约束函数，根据所述目标函数和所述约束函数构建干扰抑制模型；

[0044] 计算模块，用于通过交替方向乘子法对所述干扰抑制模型进行求解，以得到干扰抑制后的真实目标信号。

[0045] 根据本发明的另一方面，本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行如上所述的任一雷达干扰的抑制方法。

[0046] 通过本发明中的上述实施例中的一个实施例或多个实施例，至少可以实现如下技术效果：

[0047] 在本发明所公开的技术方案中，分析有用的目标信号在三维时域矩阵上的特殊沿通道低秩性质和干扰信号的稀疏性质，构造干扰抑制问题来分离具有稀疏特性的干扰信号和具有低秩特性的目标信号。通过交替方向乘子法（ADMM）求解干扰抑制模型，获得干扰抑制的结果。该干扰抑制方法适用于干扰持续时间较长、干扰数目较多的多种应用场景，较传统方法能明显提高抑制干扰信号的精确度。

附图说明

[0048] 下面结合附图，通过对本发明的具体实施方式详细描述，将使本发明的技术方案及其它有益效果显而易见。

[0049] 图1为本发明实施例提供的一种雷达干扰的抑制方法的步骤流程图；

[0050] 图2为信号在三维时频域具有不同特性的示意图；

[0051] 图3为干扰抑制后的真实目标信号的距离多普勒图；

[0052] 图4为本发明实施例提供的一种雷达干扰的抑制装置的结构示意图。

具体实施方式

[0053] 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，所描述的实施例仅仅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，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

[0054] 在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，在不做特别说明的情况下，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

[0055] 图1所示为本发明实施例所提供的雷达干扰的抑制方法的步骤流程图，根据本发明的一方面，本发明提供一种雷达干扰的抑制方法，用于MIMO雷达，所述MIMO雷达包括多个发射天线和多个接收天线，所述多个发射天线和所述多个接收天线构成多个通道，所述抑制方法包括：

[0056] 步骤101：获取所述雷达在所述多个通道得到的雷达回波信号，并根据所述雷达回波信号构建慢时间维度、快时间维度和通道维度的三维雷达信号；

[0057] 步骤102：用张量核范数约束所述三维雷达信号中的目标信号，用张量 范数约束所述三维雷达信号中的干扰信号；

[0058] 步骤103：基于所述张量核范数和所述张量 范数构建目标函数，并基于所述三维雷达信号、所述目标信号和所述干扰信号构建约束函数，根据所述目标函数和所述约束函数构建干扰抑制模型；

[0059] 步骤104：通过交替方向乘子法对所述干扰抑制模型进行求解，以得到干扰抑制后的真实目标信号。

[0060] 为了抑制干扰，并保留更多有用信号，需要根据干扰与有用信号的特性寻找特定基来分离有用信号和干扰。本发明为基于TRPCA的MIMO车载毫米波雷达相互干扰抑制的方法，对于使用调频连续波（Frequency‑Modulated Continuous Wave，简称为FMCW）的多输入多输出MIMO车载毫米波雷达之间的相互干扰提出基于TRPCA的干扰抑制方法。

[0061] 分析有用的目标信号在三维时域矩阵上的特殊沿通道低秩性质，以及干扰信号在三维时域矩阵上的稀疏性质，构造干扰抑制问题来分离具有稀疏特性的干扰信号和具有低秩特性的有用目标信号。通过交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，简称为ADMM）解决优化问题，获得干扰抑制的结果。

[0062] 以下对上述步骤101 104进行具体描述。~

[0063] 在步骤101中，获取所述雷达在所述多个通道得到的雷达回波信号，并根据所述雷达回波信号构建慢时间维度、快时间维度和通道维度的三维雷达信号。

[0064] 示例性地，除了常规将雷达回波信号处理为时域信号，还增加通道维度，得到三维雷达信号。举例来说，3个发射天线和4个接收天线的雷达，发射天线和接收天线之间形成12个通道。

[0065] 在步骤102中，用张量核范数约束所述三维雷达信号中的目标信号，用张量 范数约束所述三维雷达信号中的干扰信号。

[0066] 示例性地，图2为信号在三维时频域具有不同特性的示意图，三维雷达信号代表雷达回波信号的三维图像，包括干扰信号和有用信号。为了抑制干扰信号，并保留更多的目标号，根据干扰信号与目标信号的不同特性寻找特定基来分离有用信号和干扰，构建对应的范数。目标信号在三维时域矩阵上具有特殊沿通道低秩性质，用张量核范数约束；干扰信号具有稀疏性质，用张量 范数约束。

[0067] 在步骤103中，基于所述张量核范数和所述张量 范数构建目标函数，并基于所述三维雷达信号、所述目标信号和所述干扰信号构建约束函数，根据所述目标函数和所述约束函数构建干扰抑制模型。

[0068] 示例性地，目标信号在三维时域矩阵上具有特殊沿通道低秩性质，干扰信号具有稀疏性质。基于这两条特征，提出一个干扰抑制模型来消除干扰对有用目标回波的影响。具体来说，干扰抑制模型包括可解的目标函数和约束函数。

[0069] 在步骤104中，通过交替方向乘子法对所述干扰抑制模型进行求解，以得到干扰抑制后的真实目标信号。

[0070] 示例性地，通过交替方向乘子法解决上述优化问题，获得干扰抑制的结果，其中，在求解时，需要将三维数据转换为不同通道的二维数据，针对每个通道进行求解。

[0071] 进一步地，所述基于所述张量核范数和所述张量 范数构建目标函数包括：

[0072] 根据下式构建所述目标函数：

[0073] ，

[0074] 其中，表示所述目标信号，表示所述干扰信号，表示第一超参数， 表示张量核范数， 表示张量 范数， 表示对括号中的参数取最小值。

[0075] 示例性地，在上述公式中， 表示目标信号张量的张量核范数， 表示干扰信号张量的张量 范数。

[0076] 进一步地，所述基于所述三维雷达信号、所述目标信号和所述干扰信号构建约束函数包括：

[0077] 根据下式构建所述约束函数：

[0078] ，

[0079] 其中， 表示所述三维雷达信号，表示所述目标信号，表示所述干扰信号，表示噪声容限， 表示张量的Frobenius范数。

[0080] 示例性地， 表示subject to的缩写， 表示张量的Frobenius范数，基于三维雷达信号 、目标信号 、干扰信号 构建约束函数。

[0081] 进一步地，所述通过交替方向乘子法对所述干扰抑制模型进行求解包括：

[0082] 根据所述目标函数和所述约束函数构建增广拉格朗日函数；

[0083] 构建阈值函数和软阈值函数，并通过交替方向乘子法对所述增广拉格朗日函数进行求解。

[0084] 进一步地，所述根据所述目标函数和所述约束函数构建增广拉格朗日函数包括：

[0085] 以目标信号、干扰信号、拉格朗日变量和第二超参数为变量，根据所述目标函数和所述约束函数构建所述增广拉格朗日函数。

[0086] 示例性地，增广拉格朗日函数是一种优化算法，需要求解的参数为增广拉格朗日函数的变量。

[0087] 进一步地，所述构建阈值函数和软阈值函数，并通过交替方向乘子法对所述增广拉格朗日函数进行求解包括：

[0088] 将所述三维雷达信号分解为所述多个通道对应的二维雷达信号；

[0089] 针对每一个通道的二维雷达信号，进行多次迭代，在每一次迭代中，根据奇异值分解方法和阈值函数计算更新后的二维目标信号闭式解；

[0090] 对所述多个通道对应的多个二维目标信号闭式解进行逆傅里叶变换以得到目标信号三维张量；

[0091] 根据所述软阈值函数和每一个二维目标信号闭式解计算二维干扰信号闭式解；

[0092] 根据所述多个通道对应的多个二维干扰信号闭式解得到干扰信号三维张量；

[0093] 根据所述二维目标信号闭式解、所述二维干扰信号闭式解得到二维拉格朗日变量闭式解；

[0094] 根据所述多个通道对应的多个二维拉格朗日变量闭式解得到拉格朗日变量三维张量；

[0095] 计算超参数闭式解并计算终止条件函数；

[0096] 当迭代数量达到预设的迭代次数或所述终止条件函数的值小于预设的误差容忍度时，停止迭代。

[0097] 示例性地，通过交替方向乘子法进行多次迭代，计算过程中需要构建软阈值函数和范数阈值函数，在多次迭代后，满足预设条件时，迭代停止。

[0098] 进一步地，所述针对每一个通道的二维雷达信号，进行多次迭代，在每一次迭代中，根据奇异值分解方法和阈值函数计算更新后的二维目标信号闭式解包括：

[0099] 对所述三维雷达信号中的目标信号进行傅里叶变换以得到预处理目标信号，根据所述预处理目标信号得到每一个通道的二维目标信号；

[0100] 基于每一个通道的二维雷达信号和该通道上一次迭代得到的二维拉格朗日变量闭式解、二维干扰信号闭式解生成第一矩阵；

[0101] 对所述第一矩阵进行奇异值分解以得到左奇异矩阵、二维目标信号闭式解和右奇异矩阵；

[0102] 基于所述左奇异矩阵、该二维目标信号闭式解、所述右奇异矩阵和所述阈值函数生成更新后的二维目标信号闭式解。

[0103] 进一步地，所述计算终止条件函数包括：

[0104] 基于所述三维雷达信号和迭代后得到的目标信号三维张量、干扰信号三维张量、拉格朗日变量三维张量和超参数闭式解计算所述终止条件函数。

[0105] 示例性地，下面通过具体的步骤和公式，通过交替方向乘子法对干扰抑制模型进行求解，得到干扰抑制后的真实目标信号。具体来说，根据下列步骤得到第 次迭代交替更新的各个变量闭式解：

[0106] （1）对所述三维雷达信号中的目标信号进行傅里叶变换以得到预处理目标信号，根据所述预处理目标信号得到每一个通道的二维目标信号；

[0107] 根据下式得到第t次迭代时的预处理目标信号：

[0108] ，

[0109] 其中， 表示所述预处理目标信号，FFT（）表示傅里叶变换函数， 表示所述三维雷达信号，3表示第3维度数据，即通道维度。

[0110] （2）基于每一个通道的二维雷达信号和该通道上一次迭代得到的二维拉格朗日变量闭式解、二维干扰信号闭式解生成第一矩阵；

[0111] 用如下公式表示通道k对应的第t次迭代时的第一矩阵：

[0112] A ，

[0113] 其中，A表示所述第一矩阵， 表示通道k对应的二维雷达信号， 表示通道k对应的第t次迭代时的拉格朗日变量闭式解， 表示第t次迭代时的超参数闭式解，表示通道k对应的第t次迭代时的二维干扰信号闭式解。

[0114] （3）对所述第一矩阵进行奇异值分解以得到左奇异矩阵、二维目标信号闭式解和右奇异矩阵。

[0115] 根据下式对通道k对应的第t次迭代时的数据进行奇异值分解：

[0116] ，

[0117] 其中， 表示通道k对应的第t次迭代时的左奇异矩阵， 表示通道k对应的第t次迭代时的二维目标信号闭式解， 表示通道k对应的第t次迭代时的右奇异矩阵，H表示矩阵转置， 表示通道k对应的二维雷达信号， 表示通道k对应的第t次迭代时的拉格朗日变量闭式解， 表示第t次迭代时的超参数闭式解， 表示通道k对应的第t次迭代时的二维干扰信号闭式解。

[0118] （4）基于所述左奇异矩阵、该二维目标信号闭式解、所述右奇异矩阵和所述阈值函数生成更新后的二维目标信号闭式解，即第 次迭代交替更新的二维目标信号闭式解。

[0119] 根据下式生成第 次迭代更新的二维目标信号闭式解：

[0120] ，

[0121] 其中， 表示通道k对应的第t+1次迭代时的二维目标信号闭式解， 表示通道k对应的第t次迭代时的左奇异矩阵， 表示通道k对应的第t次迭代时的二维目标信号闭式解， 表示通道k对应的第t次迭代时的右奇异矩阵，H表示矩阵转置，表示所述阈值函数。

[0122] 其中，阈值函数 定义如下：

[0123] ，

[0124] 其中， 表示所述阈值函数， 表示通道k对应的第t次迭代时的二维目标信号闭式解，“q.q”表示矩阵第q行第q列，max（）表示对括号中的参数取最大值， 表示第t次迭代时的超参数闭式解。

[0125] （5）对所述多个通道对应的多个二维目标信号闭式解进行逆傅里叶变换以得到目标信号三维张量。

[0126] 每个通道的二维目标信号闭式解为 ，进而得到所有通道对应的闭式解。

[0127] 然后根据下式得到第t+1次迭代时的目标信号三维张量：

[0128] ，

[0129] 其中， 表示第t+1次迭代时的目标信号三维张量，IFFT（）表示逆傅里叶变换函数， 表示第t次迭代时多个通道对应的多个二维目标信号闭式解，3表示第3维度数据，即通道维度。

[0130] （6）根据所述软阈值函数和每一个二维目标信号闭式解计算二维干扰信号闭式解；

[0131] 根据所述多个通道对应的多个二维干扰信号闭式解得到干扰信号三维张量；

[0132] 具体来说，根据下式得到通道k对应的第t+1次迭代时的二维干扰信号闭式解：

[0133] ，

[0134] 其中， 表示通道k对应的第t+1次迭代时的二维干扰信号闭式解， 表示软阈值函数， 表示通道k对应的二维雷达信号， 表示通道k对应的第t次迭代时的拉格朗日变量闭式解， 表示第t次迭代时的超参数闭式解， 表示通道k对应的第t+1次迭代时的二维目标信号闭式解，表示第一超参数。

[0135] 其中，软阈值函数 定义如下：

[0136] ，

[0137] 其中， 表示所述阈值函数，表示软阈值函数的第一维数据，具体可代入二维干扰信号闭式解中的 ，“p.q”表示矩阵第p行第q列，max（）表示对括号中的参数取最大值，表示预设的参数。

[0138] （7）根据所述二维目标信号闭式解、所述二维干扰信号闭式解得到二维拉格朗日变量闭式解；

[0139] 根据所述多个通道对应的多个二维拉格朗日变量闭式解得到拉格朗日变量三维张量；

[0140] 具体来说，根据下式得到通道k对应的第t+1次迭代时的二维拉格朗日变量闭式解：

[0141] ，

[0142] 其中， 表示通道k对应的第t+1次迭代时的二维拉格朗日变量闭式解，表示通道k对应的第t次迭代时的拉格朗日变量闭式解， 表示第t次迭代时的超参数闭式解， 表示通道k对应的二维雷达信号， 表示通道k对应的第t+1次迭代时的二维干扰信号闭式解， 表示通道k对应的第t+1次迭代时的二维目标信号闭式解。

[0143] （8）计算超参数闭式解并计算终止条件函数；当迭代数量达到预设的迭代次数或所述终止条件函数的值小于预设的误差容忍度时，停止迭代。

[0144] 根据下式计算第t+1次迭代时的超参数闭式解：

[0145] ，

[0146] 其中， 表示第 次迭代时的超变量闭式解， 表示第 次迭代时的超变量闭式解，表示预设的参数。

[0147] 当迭代数量达到预期限制或满足终止条件时，迭代会停止。终止条件函数如下式表示：

[0148] ，

[0149] 其中， 表示三维雷达信号， 表示第 次迭代时的拉格朗日变量三维张量， 表示第 次迭代时的超参数闭式解， 表示第 次迭代时的干扰
信号三维张量， 表示第 次迭代时的目标信号三维张量， 表示张量的
Frobenius范数， ， 代表相对容忍度，其中，表示张量的快时间维数，
表示张量的慢时间维数。

[0150] 最终通过TRPCA恢复获得干扰抑制之后的真实目标信号。图3为干扰抑制后的真实目标信号的距离多普勒图，在干扰抑制后，可得到精度较高的目标信号。

[0151] 通过本发明中的上述实施例中的一个实施例或多个实施例，至少可以实现如下技术效果：

[0152] 在本发明所公开的技术方案中，分析有用的目标信号在三维时域矩阵上的特殊沿通道低秩性质和干扰信号的稀疏性质，构造干扰抑制问题来分离具有稀疏特性的干扰信号和具有低秩特性的目标信号。通过交替方向乘子法（ADMM）求解干扰抑制模型，获得干扰抑制的结果。该干扰抑制方法适用于干扰持续时间较长、干扰数目较多的多种应用场景，较传统方法能明显提高抑制干扰信号的精确度。

[0153] 图4为本发明实施例提供的一种雷达干扰的抑制装置的结构示意图。根据本发明的另一方面，本发明还提供了一种雷达干扰的抑制装置，用于MIMO雷达，所述MIMO雷达包括多个发射天线和多个接收天线，所述多个发射天线和所述多个接收天线构成多个通道，请参考图4，所述装置包括：

[0154] 信号获取模块201，用于获取所述雷达在所述多个通道得到的雷达回波信号，并根据所述雷达回波信号构建慢时间维度、快时间维度和通道维度的三维雷达信号；

[0155] 范数约束模块202，用于用张量核范数约束所述三维雷达信号中的目标信号，用张量 范数约束所述三维雷达信号中的干扰信号；

[0156] 模型构建模块203，用于基于所述张量核范数和所述张量 范数构建目标函数，并基于所述三维雷达信号、所述目标信号和所述干扰信号构建约束函数，根据所述目标函数和所述约束函数构建干扰抑制模型；

[0157] 计算模块204，用于通过交替方向乘子法对所述干扰抑制模型进行求解，以得到干扰抑制后的真实目标信号。

[0158] 进一步地，所述模型构建模块203还用于：

[0159] 根据下式构建所述目标函数：

[0160] ，

[0161] 其中，表示所述目标信号，表示所述干扰信号，表示第一超参数， 表示张量核范数， 表示张量 范数， 表示对括号中的参数取最小值。

[0162] 进一步地，所述模型构建模块203还用于：

[0163] 根据下式构建所述约束函数：

[0164] ，

[0165] 其中， 表示所述三维雷达信号，表示所述目标信号，表示所述干扰信号，表示噪声容限， 表示张量的Frobenius范数。

[0166] 进一步地，所述计算模块204还用于：

[0167] 根据所述目标函数和所述约束函数构建增广拉格朗日函数；

[0168] 构建阈值函数和软阈值函数，并通过交替方向乘子法对所述增广拉格朗日函数进行求解。

[0169] 进一步地，所述计算模块204还用于：

[0170] 以目标信号、干扰信号、拉格朗日变量和第二超参数为变量，根据所述目标函数和所述约束函数构建所述增广拉格朗日函数。

[0171] 进一步地，所述计算模块204还用于：

[0172] 将所述三维雷达信号分解为所述多个通道对应的二维雷达信号；

[0173] 针对每一个通道的二维雷达信号，进行多次迭代，在每一次迭代中，根据奇异值分解方法和阈值函数计算更新后的二维目标信号闭式解；

[0174] 对所述多个通道对应的多个二维目标信号闭式解进行逆傅里叶变换以得到目标信号三维张量；

[0175] 根据所述软阈值函数和每一个二维目标信号闭式解计算二维干扰信号闭式解；

[0176] 根据所述多个通道对应的多个二维干扰信号闭式解得到干扰信号三维张量；

[0177] 根据所述二维目标信号闭式解、所述二维干扰信号闭式解得到二维拉格朗日变量闭式解；

[0178] 根据所述多个通道对应的多个二维拉格朗日变量闭式解得到拉格朗日变量三维张量；

[0179] 计算超参数闭式解并计算终止条件函数；

[0180] 当迭代数量达到预设的迭代次数或所述终止条件函数的值小于预设的误差容忍度时，停止迭代。

[0181] 进一步地，所述计算模块204还用于：

[0182] 针对所述三维雷达信号中的目标信号进行傅里叶变换以得到预处理目标信号，根据所述预处理目标信号得到每一个通道的二维目标信号；

[0183] 基基于每一个通道的二维雷达信号和该通道上一次迭代得到的二维拉格朗日变量闭式解、二维干扰信号闭式解生成第一矩阵；

[0184] 对所述第一矩阵进行奇异值分解以得到左奇异矩阵、二维目标信号闭式解和右奇异矩阵；

[0185] 基于所述左奇异矩阵、该二维目标信号闭式解、所述右奇异矩阵和所述阈值函数生成更新后的二维目标信号闭式解。

[0186] 进一步地，所述计算模块204还用于：

[0187] 基于所述三维雷达信号和迭代后得到的目标信号三维张量、干扰信号三维张量、拉格朗日变量三维张量和超参数闭式解计算所述终止条件函数。

[0188] 其中，所述雷达干扰的抑制装置的其它方面以及实现细节与前面所描述的雷达干扰的抑制方法相同或相似，在此不再赘述。

[0189] 根据本发明的另一方面，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行如上所述的任一雷达干扰的抑制方法。

[0190] 综上所述，虽然本发明已以优选实施例揭露如上，但上述优选实施例并非用以限制本发明，本领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与润饰，因此本发明的保护范围以权利要求界定的范围为准。