步进频雷达低空障碍物超分辨一维成像方法
【专利摘要】本发明公开了一种步进频雷达低空障碍物超分辨一维成像方法，涉及步进频雷达超分辨成像方法。其步骤为：步骤1，通过步进频雷达得到距离场景的接收数据矢量；步骤2，接收数据矢量去噪得到观测矢量；步骤3，距离场景栅格划分得到栅格距离；步骤4，根据观测矢量和栅格距离构造字典矩阵；步骤5，利用稀疏恢复误差比率的变化，使用零空间调整方法，根据字典矩阵和观测矢量得到距离恢复矢量，并根据各个时刻的距离恢复矢量获得一维像。本发明主要解决常规压缩感知对噪声敏感、已知散射点个数及传统方法中IFFT后出现冗余问题，可用于步进频雷达低空障碍物检测与定位，是实现低空飞行器自主避险的前提。
【专利说明】步进频雷达低空障碍物超分辨一维成像方法
【技术领域】
[0001]本发明属于雷达成像【技术领域】，涉及步进频雷达超分辨成像方法，尤其涉及一种步进频雷达低空障碍物超分辨一维成像方法。
【背景技术】
[0002]微波雷达相比其他传感器，如激光与光学雷达，具有全天候、全天时的优势，是低空环境感知的重要手段之一。在低空飞行器安装天线孔径受限情况下，毫米波雷达由于波长短，可获得窄波束以提高空间分辨力，同时天线单元尺寸小可降低体积与重量，因而是低空障碍物探测的重要传感器之一。步进频雷达通过重复发射一串载频线性跳变的雷达脉冲(这串脉冲称为一帧)，再对接收到的回波按帧合成以提高距离分辨力，它采用的信号是瞬时窄带的，其发射、接收与处理降低了雷达发射机和接收机的实现难度与硬件成本。因此近些年得到了广泛的应用。综上所述，毫米波步进频雷达不仅具有全天时、全天候和主动探测的优点，而且能够实现高空间分辨力与距离分辨力，为低空障碍物的检测、识别与定位提供依据，因此其应用前景十分广阔。
[0003]下面对几种典型的一维距离成像的方法做简要的介绍:
[0004](I)传统的毫米波步进频雷达是通过对采集回来的回波信号做逆快速傅立叶变换(Inverse Fast Fourier Transformation,简称IFFT)处理而获得高分辨距离向成像。由龙腾，李耽，吴琼之发表的论文“频率步进雷达参数设计与目标抽取算法”(系统工程与电子技术，2001,23(6):26-31)中公开了由于雷达参数的选�。崾沟貌浇德市藕臝FFT后产生两种冗余:距离失配冗余和过采样冗余。这就需要在进行IFFT处理后进行目标抽取处理才可得到真实的距离向成像。几种典型的静目标抽取算法有选大法、舍弃法、累加法。而舍弃法会降低提取后的信噪比，选大法在有距离走动时会出现伪峰且计算量较大，累加法在有距离走动时会出现伪峰且相加后的物理意义不太明确。
[0005](2)为了解决IFFT后会出现繁琐的冗余问题，王民航、曾操等发明的专利“步进频雷达超分辨一维距离成像方法”(申请号:201210133076.2)中利用CVX凸优化工具软件重建目标的散射信息，可恢复出目标的距离信息，但此方法对噪声敏感，在低信噪比情况下距离恢复效果明显下降。
【发明内容】
[0006]本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提出了一种步进频雷达低空障碍物超分辨一维成像方法，解决了现有技术中常规压缩感知对噪声敏感、已知散射点个数及IFFT后出现冗余问题，增强了对噪声的稳健性，同时获得超分辨能力。
[0007]为达到上述目的，本发明采用以下技术方案预以实现。
[0008]一种步进频雷达低空障碍物超分辨一维成像方法，其特征在于，包括以下步骤:
[0009]步骤I，通过步进频雷达得到距离场景的接收数据矢量Xm (t)；
[0010]步骤2，接收数据矢量xm(t)去噪获得观测矢量y (t)；[0011]步骤3，对距离场景进行栅格划分，得到栅格距离Rp ；
[0012]步骤4，根据观测矢量y(t)和栅格距离Rp，构造字典矩阵A;
[0013]步骤5，利用稀疏恢复误差比率的变化，使用零空间调整方法，根据字典矩阵A和观测矢量y(t)得到距离恢复矢量zk(t);并且根据各个时刻的距离恢复矢量zk(t)获得一维距离像Z。
[0014]上述技术方案的特点和进一步改进在于:
[0015](I)步骤I包括以下子步骤:
[0016]Ia)步进频雷达接收回波数据；
[0017]Ib)回波数据经过模数变换(Analog to Digit Convertion, ADC)采样后得到第m帧t时刻接收数据矢量xm (t)为:
[0018]xm (t) = [sr(m, 1，t)…sr(m，n, t)…sr(m，N, t)]T，m = 1，2，…M
[0019]其中，M是采样获得的总帧数，N是步进频点个数，T表示转置操作；
[0020]sr (m, n, t)表示第m帧第η个脉冲t时刻的接收数据,表达式为:
[0021]
【权利要求】
1.一种步进频雷达低空障碍物超分辨一维成像方法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤1，通过步进频雷达得到距离场景的接收数据矢量Xm (t)； 步骤2，接收数据矢量Xm (t)去噪获得观测矢量y(t)； 步骤3，对距离场景进行栅格划分，得到栅格距离Rp ； 步骤4，根据观测矢量y (t)和栅格距离Rp，构造字典矩阵A ； 步骤5，利用稀疏恢复误差比率的变化，使用零空间调整方法，根据字典矩阵A和观测矢量y(t)得到距离恢复矢量zk(t);并且根据各个时刻的距离恢复矢量zk(t)获得一维距尚像z。
2.根据权利要求1所述的一种步进频雷达低空障碍物超分辨一维成像方法，其特征在于，步骤I包括以下子步骤: la)步进频雷达接收回波数据； Ib)回波数据经过模数变换ADC，采样后得到第m帧t时刻接收数据矢量Xm (t)为: xm (t) = [sr(m, I, t)...sr (m, n, t)...sr(m, N, t) ]T, m = I, 2, *..Μ 其中，M是采样获得的总帧数，N是步进频点个数，T表示转置操作； sr (m, n, t)表示第m帧第η个脉冲t时刻的接收数据,表达式为:
3.根据权利要求2所述的一种步进频雷达低空障碍物超分辨一维成像方法，其特征在于，步骤2包括以下子步骤: 2a)对第m帧第I个脉冲t时刻的接收数据矢量Xm(t)进行共轭操作，再与第其他帧的接收数据矢量Xm (t)相乘后得到互相关矢量7_?(0，互相关矢量ym(t)的表达式:
4.根据权利要求1所述的一种步进频雷达低空障碍物超分辨一维成像方法，其特征在于，步骤3具体为: 设定步进频雷达观察的最近与最远距离分别为!--与Rf，以步长Λκ = c/(2NAf)进行距离栅格划分，c为光速，N是步进频点个数，Af为频率步进量，第P个栅格对应的距离为Rp = Rn+(ρ-1) Δε, P 为正整数且 1 ≤ P ≤ P，P 为栅格总数，即 P = ceil [ (Rf-Rn)/Δε+1],ceil(.)表示朝正无穷大取整数。
5.根据权利要求1所述的一种步进频雷达低空障碍物超分辨一维成像方法，其特征在于，步骤4中字典矩阵A的表达式为:
A = {an’p}其中，an，p为字典矩阵A的第η行第p列的元素,an，p = exp[-j4 η (η-1) AfRp/c],其中，Rp为第P个栅格距离，P为正整数且P，P为栅格总数，Af为频率步进量，c为光速，j表示虚数单位，η表示第η个脉冲，且I≤η≤N，字典矩阵A的维数为NXP维，N是步进频点个数。
6.根据权利要求1所述的一种步进频雷达低空障碍物超分辨一维成像方法，其特征在于，步骤5具体包括以下子步骤: 5a)设定zk(t)为距离恢复矢量，根据t时刻的观测矢量y(t)，获得PXl维初始距离恢复矢量一⑴=Ah(AAh)、⑴，其中，H表示共轭转置操作，A表示字典矩阵，(AAh)―1表示对AAh的求逆操作，P为栅格总数； 设定散射点个数s = O，外层循环变量值为q和内层循环变量值为k，q初始值为O，k初始值为O，稀疏恢复误差比率的初始值= O ;设置外层门限判别值T1 = 1，初始外层收敛系数值S1 = 0.005，初始内层收敛系数值ε 2 = 0.001 ; 5b)当外层门限判别值?\>初始外层收敛系数值^时，执行步骤5c)，否则跳至步骤5k)； 5c)设置内层门限判别值T2 = 1，散射点个数s增加I ; 5d)当内层门限判别值T2>内层收敛系数值￡2时，执行步骤5e)，否则跳至步骤5i)； 5e)对距离恢复矢量zk(t)按照模值从大到小排序获得下标集合I，将下标集合I的前s项组成的子集记为I丨，后(P-s)项组成的补子集记为I〗，即:
I = sort (abs (zk (t)), ' descending')
I: = 1(1:C+1:尸) 其中，S表不散射点个数，P表不栅格总数，abs (.)表不取模值，sort (., ’ descending’)表不降序排列； 5f)由字典矩阵A，第k次的距离恢复矢量zk(t)以及下标子集I!与I〗，通过零空间调整方法获得第k+Ι次距离恢复矢量zk+1 (t)以及第k次辅助矢量估计uk (t)，表达式为下式:
【文档编号】G01S13/89GK103954961SQ201410200665
【公开日】2014年7月30日 申请日期:2014年5月13日 优先权日:2014年5月13日
【发明者】梁思嘉, 曾操, 徐青, 刘铮, 李文骏, 汪海, 李章杰 申请人:西安电子科技大学
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