[发明专利]基于稀疏信号处理的雷达目标恒虚警检测方法

说明书

本发明公开了一种基于稀疏信号处理的雷达目标恒虚警检测方法，实现步骤为：获取脉冲多普勒雷达系统参数；构建稀疏带状字典矩阵A；计算检测统计量|A^Hy|；计算判决阈值λ；获取雷达目标恒虚警检测结果。本发明采用稀疏信号处理模型，构建稀疏带状字典矩阵A并通过A计算检测统计量，使得某一距离单元附近存在目标时，该距离单元的检测统计量有所增加；采用稀疏信号处理模型，通过已知的噪声功率计算判决阈值，避免了现有技术中判决阈值被参考窗内目标抬高的问题。两者综合作用，使得雷达目标检测在确保恒虚警特性的同时，提高了目标检测概率，尤其适用于密集雷达目标场景。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，涉及一种雷达目标恒虚警检测方法，具体涉及一种基于稀疏信号处理的雷达目标恒虚警检测方法，可用于雷达目标尤其是密集雷达目标的恒虚警检测。

背景技术

密集雷达目标是近些年出现的新兴研究对象，通常指雷达目标密集相邻，出现在同一个参考窗中，例如无人机“蜂群”以及小艇“狼群”等目标。通过雷达回波计算目标电平并判断目标是否存在，是雷达目标检测的关键问题。在对雷达目标进行检测的过程中，雷达会受到各种噪声的干扰，当纯噪声环境下，噪声功率发生变化时，检测算法需要确保虚警概率不会发生变化，以免雷达系统负载过重，这就是检测算法的恒虚警特性。

常用的雷达恒虚警检测方法分为单元平均恒虚警(CA-CFAR)与顺序统计恒虚警(OS-CFAR)两类，其中单元平均恒虚警(CA-CFAR)能在保持恒定虚警率的情况下产生最大的检测概率，但是当多个目标出现在参考窗中时，会产生目标遮蔽效应，估计的噪声功率会被抬高，进而导致检测概率降低，产生漏警现象，甚至在密集雷达目标情况下无法正常工作。

顺序统计恒虚警(OS-CFAR)尽管在一般情况下检测概率不如单元平均恒虚警高，但是它可以解决密集雷达目标的检测问题。该算法通过在参考窗内按照功率值升序排列所有参考单元，选取特定序号的参考单元估计噪声功率，进而计算判决阈值判断目标是否存在。例如，申请公布号为CN111538012A，名称为“一种基于干扰消除的自适应恒虚警检测方法”的专利申请，公开了一种改进的顺序统计恒虚警检测方法。该方法首先在锯齿波调制的雷达距离-多普勒频谱平面上，为检测单元设定保护单元和参考单元；其次，按照功率值升序排列所有参考单元；随后，根据标度因子与估计噪声功率，对参考单元依次判断是否为干扰，并确定最终非干扰个数；最后，根据非干扰个数计算修正门限因子和修正噪声功率并确定最终的门限值，对检测单元是否有雷达检测目标进行判断。该方法能够有效改善恒虚警检测中多干扰背景下的目标遮蔽效应，提高恒虚警检测在低信噪比下的检测概率，但其存在的缺陷是只能改善而不能消除目标遮蔽效应，在目标密集时的检测概率仍会降低。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术存在的缺陷，提出了一种基于稀疏信号处理的雷达目标恒虚警检测方法，旨在提高雷达目标在相同信噪比情况下的检测概率。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案包括如下步骤：

(1)获取脉冲多普勒雷达系统参数：

对脉冲多普勒雷达系统的观测域进行划分，得到N_t个距离单元雷达系统向观测域发射窄带脉冲信号s(t)，并接收的回波信号为y(t)：

f_d(k)＝2v_k/λ