[发明专利]压缩感知雷达重构方法

说明书

技术领域

本发明涉及电子行业雷达技术领域，尤其涉及一种压缩感知雷达重构方法。

背景技术

雷达是用来检测和定位目标的电磁传感器，在民用和军事领域得到了广泛应用。典型的雷达系统工作时首先发射宽带脉冲信号，然后利用匹配滤波器对接收回波信号进行压缩。但随着对高分辨率的不断追求，传统的雷达系统面临着一些挑战，如现有A/D转换器的性能不能满足高分辨雷达系统对高采样率的要求，以及采样后海量数据给存储器带来的压力等。

近年来提出的压缩感知(Compressive Sensing，简称CS)理论表明可以从严重欠采样的数据中实现稀疏信号或数据的精确或近似重构。近年来压缩感知理论在雷达应用领域中得到了大量的关注，并取得了一定的效果。目前为止出现的压缩感知重构算法已有很多，其中包括迭代贪婪算法，如正交匹配追踪(OMP)和正则化正交匹配追踪(ROMP)等，以及凸松弛算法，包括迭代阈值(IST)和梯度投影法(GPRS)等。

IST算法是求解问题的一种成熟的稀疏重构算法，已经被大量应用于求解稀疏信号重构、图像修复以及其它线性求逆问题中的无约束凸优化问题。它以迭代的方式逐步从观测数据中恢复处原始信号，具体迭代形式为：

s^(k+1)＝soft(s^(k)+A^H(y-As^(k))，λ)

其中，soft(f，λ)＝sign(f)·max(|f|-λ，0)，λ为正则化参数。由于上述算法步骤中涉及到包含压缩感知矩阵A和A^H的矩阵-向量乘法计算，且雷达图像数据规模较大，导致A矩阵的大规模密集型特性使得不易于对A进行存储，并且该矩阵-向量乘法计算的计算复杂度高，计算速度慢，限制了压缩感知雷达在实际中的应用。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为解决上述的一个或多个问题，本发明提供了一种压缩感知雷达重构方法，以简化常规压缩感知雷达重构算法的复杂度。

(二)技术方案

根据本发明的一个方面，提供了一种压缩感知雷达重构方法，该方法包括：接收成像区域的目标反射回波，对回波信号进行非均匀采样，获得离散形式的非均匀采样序列；由上述非均匀采样回波序列，建立压缩感知雷达模型；求解压缩感知雷达模型，重构目标反射函数，其中，求解压缩感知雷达模型的步骤中的矩阵向量乘法运算由非均匀傅里叶变换计算。

(三)有益效果

从上述技术方案可以看出，本发明压缩感知雷达重构方法具有以下有益效果：

(1)本发明中，利用快速傅里叶变换代替了常规存储压缩感知重构算法中高计算量的矩阵-向量乘法，有效降低了重构算法的复杂度，提高了稀疏信号的重构速度；

(2)本发明中，只需要存储插值核系数和发射信号的离散谱，而不需要存储压缩感知矩阵，因此节省了稀疏信号重构过程中大量的存储空间。

附图说明

图1为本发明实施例压缩感知雷达重构方法的流程图；

图2a为匹配滤波算法得到的目标反射函数的恢复结果；

图2b为本发明实施例应用IST算法的压缩感知雷达重构方法的目标反射函数的恢复结果；

图3为本发明实施例应用IST算法的压缩感知雷达重构方法与常规IST算法重构时归一化均方差比较；

图4为本发明实施例应用IST算法压缩感知雷达重构方法与常规IST算法计算复杂度比较。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，在附图或说明书描述中，相似或相同的部分都使用相同的图号。且在附图中，实施例的形状或是厚度可扩大，并以简化或是方便标示。再者，附图中未绘示或描述的元件或实现方式，为所属技术领域中普通技术人员所知的形式。另外，虽然本文可提供包含特定值的参数的示范，但应了解，参数无需确切等于相应的值，而是可在可接受的误差容限或设计约束内近似于相应的值。

本发明压缩感知雷达重构方法中，利用均匀及非均匀快速傅里叶变换代替了常规压缩感知重构算法中的矩阵-向量乘法，简化了压缩感知重构算法的复杂度，达到了稀疏信号快速重构的目的，同时避免了压缩感知矩阵对存储空间的要求，节省了稀疏信号重构过程中大量的存储空间。