[发明专利]基于调频模糊函数的复合微动目标参数估计方法

权利要求书

1.一种基于调频模糊函数的复合微动目标参数估计方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：

S1计算复合微动目标雷达信号的调频模糊函数：

记复合微动目标的雷达信号为s(n)，信号的采样时间间隔为ΔT，其中0≤n＜N表示信号的离散时间，N为信号的长度，NΔT即为信号的持续时间；复合微动目标的雷达信号s(n)可建模为：

其中s_M(n)为雷达信号的微动分量，为雷达信号的平动分量，λ为雷达信号的波长，r_T(n)为目标平动，使用三阶多项式建模目标平动，可得：

r_T(n)＝R₀+a₁(nΔT)+a₂(nΔT)²+a₃(nΔT)³

R₀为目标到雷达的起始距离，a₁、a₂、a₃分别为平动的一阶参数、二阶参数、三阶参数；该信号的调频模糊函数计算具体步骤如下：

S1.1计算该信号的调频瞬时自相关函数

其中，*为共轭运算符，m为调频瞬时自相关函数的延时，m,n满足条件：0≤m≤N-n+1，β为调频率；

S1.2通过对进行离散傅里叶变换得到该信号的调频模糊函数

其中N_f为离散傅里叶变换的点数，k＝0,1,…,N_f-1表示离散频率；

S2计算调频模糊函数的l_p-l₂范数，记为

其中为l_p范数，为l₂范数，l₂范数起到归一化的作用；

S3估计调频率并生成调频模糊函数统计量，具体步骤如下：

S3.1定义为延时m调频率β的估计值，对每一个延时m，通过最大化获得调频率估计值

S3.2对每一个延时m，将代入S2中的得到调频模糊函数统计量

S4基于T_s(m)的峰值位置估计目标的微动周期具体步骤如下：

S4.1计算调频模糊函数统计量T_s(m)的截尾平均值η：

首先，对T_s(m)按照从大到小的顺序排列，记重新排列后的统计量为然后，从中选取倒数的20％值计算平均值：其中为下取整运算，为上取整运算；

S4.2寻找调频模糊函数统计量T_s(m)的峰值位置，即满足下述条件的延时m：

其中l表示延时偏移量，L为延时偏移量的范围；用集合Θ_m＝{m_i|1≤i≤P}记录所有的峰值位置，其中i为峰值位置的索引，P为峰值位置的数量；

S4.3计算加权平均峰值距离m_i表示除第一个峰值外其他峰值的位置，2≤i≤P；

S4.4获得微动周期估计值

S5估计多普勒中心具体步骤如下：

S5.1将m＝[D_p]代入S3.1中的得到其中[D_p]为最接近D_p的整数；

S5.2将代入S1.2中的调频模糊函数得到

S5.3根据的峰值位置估计多普勒中心

S6估计目标的高阶平动参数：

2.一种根据权利要求1所述基于调频模糊函数的复合微动目标参数估计方法，其特征在于：S1.1中，调频率β的取值为其中Δβ为调频率采样间隔，::表示从第一个数开始以间隔Δβ进行采样直到最后一个数形成的数组。

3.一种根据权利要求2所述基于调频模糊函数的复合微动目标参数估计方法，其特征在于：S1.1中，为了平衡精度和计算量，设置

4.一种根据权利要求1所述基于调频模糊函数的复合微动目标参数估计方法，其特征在于：S1.1中，设置0≤m＜[r_m×N]，其中r_m为一个比例常数，[]为取整运算。