[发明专利]一种基于降维近似消息传递的LFMCW雷达目标检测方法

说明书

一种基于降维近似消息传递的LFMCW雷达目标检测方法，包括如下步骤：接收端，对单帧基带数据立方体进行常规相参积累，得到三维频域数据立方体；对相参积累后的数据立方体进行目标预检测，得到预检测目标点迹信息；基于目标预检测得到的点迹信息，计算降维观测矩阵，将基带数据立方体排列成向量，建立雷达降维观测模型；利用雷达降维观测模型，通过广义近似消息传递算法对目标信号进行重构；利用重构后的信号进行恒虚警检测。本发明提出的方法与传统的基于快速傅里叶变换的目标检测方法相比，具有更佳的目标检测性能。

技术领域

本发明属于雷达目标探测技术领域，具体涉及一种基于降维近似消息传递(RD-GAMP)的LFMCW雷达目标检测方法。

背景技术

传统的线性信号处理方法，如快速傅里叶变换(FFT)已经广泛应用于雷达信号处理。以车载LFMCW雷达为例，接收信号经过去斜处理后得到的基带信号可以分别在空域、快时间域和慢时间域中建模为一系列复点频信号之和。为了提高目标的信噪比(SNR)，会采用快速傅里叶变换以实现高效的信号处理。然而，为了降低杂波和强目标的旁瓣，通常在进行快速傅里叶变换前会对采样数据进行加权，导致信噪比损失。

基于压缩感知的方法为解决上述问题提供了可行的方案，利用信号的稀疏性可以直接重构得到目标。在许多应用场景中，感兴趣的信号都是满足稀疏条件的，因为目标个数通常远小于分辨单元的个数。与传统信号处理方法相比，基于压缩感知的方法直接基于原始数据进行重构，可降低信号处理损失。

近些年来，压缩感知领域中的一种称为近似消息传递(AMP)的方法得到许多学者的关注。近似消息传递方法是在图模型中的循环信念传播方法基础上，利用高斯和二次近似得到的。基于消息传递的思想，该方法可以用来解决基追踪或基追踪降噪问题。在大系统极限下，近似消息传递方法的相变曲线接近l₁范数最小化方法的相变曲线，具有较好的信号恢复性能。一些学者的研究表明，近似消息传递方法可以进一步推广，应用于具有任意的信号先验分布和噪声分布的情况。这种推广后的方法称为广义近似消息传递(GAMP)。广义近似消息传递方法提供了一种可以高效解决稀疏信号重构问题的途径。

然而，在应用广义近似消息传递方法时还有许多因素要考虑。实际中，目标是不在格点上的，因此格点的粒度需要综合考虑精度和算法稳定性。虽然在理论上较细的格点能够降低重构的误差，但可能出现数值不稳定的问题。此外，虽然广义近似消息传递方法计算复杂度较低，但也难以直接应用于雷达信号处理中。原因在于，雷达观测模型中的观测矩阵维度非常高，直接应用广义近似消息传递算法仍需要很大的计算量和存储量，实际应用中难以满足。

发明内容

本发明针对传统快速傅里叶变换的目标检测方法存在信号处理损失的问题，提供一种基于降维近似消息传递的LFMCW雷达目标检测方法，通过目标预检测降低信号观测模型的维度，利用降维观测模型和广义近似消息传递算法进行信号重构并进行目标检测，降低常规方法信号处理损失，提升目标检测性能。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于降维近似消息传递的LFMCW雷达目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)接收端根据接收信号获取单帧基带数据立方体，并对单帧基带数据立方体在快时间域、慢时间域和空域分别进行加窗；

2)对加窗后的基带数据立方体，基于三维快速傅里叶变换3D-FFT实现目标信号的相参积累，得到三维频域数据立方体；

3)对三维频域数据立方体进行目标预检测，得到预检测的目标点迹信息；

4)基于预检测的目标点迹信息，计算降维观测矩阵，并将基带数据立方体按向量排列，建立雷达降维观测模型；

5)基于雷达降维观测模型，对目标信号进行重构；

6)利用重构后的目标信号进行恒虚警检测。