本發明涉及雷達信號，尤其涉及一種網格失配下的雷達魯棒壓縮感知成像方法。

背景技術：

1、近年來，基于壓縮感知(compressed?sensing,cs)的稀疏成像得到了迅速發展；在成像過程中構建觀測矩陣是進行稀疏成像的必須步驟，它根據預設的離散網格點進行采樣，依據各網格點與其一一對應關系實現成像區域的反演；但實際情況中目標的真實位置很難都落在網格點上，即網格失配問題，造成稀疏成像結果出現散焦；網格失配問題在cs成像中普遍存在；最樸素的解決辦法，就是精細化網格，讓網格點接近目標真實的位置坐標；然而，縮小網格間距會造成觀測矩陣的等距約束特性失效和求解效率降低。

2、ilhan?i等人的compressive?sensing-based?robust?off-the-grid?stretchprocessing，該方法中失配的網格誤差是實數和目標散射系數，復數的矛盾導致求解過程中存在只取實部處理，進而最終求解結果存在誤差；

3、nguyenn?h等人的parameter-refined?omp?for?compressive?radar?imaging?ofrotating?targets，omp法以解決旋轉目標壓縮雷達成像中存在的網格失配問題，但是該方法只關注于單頻雷達的魯棒cs成像。

4、公開號為cn?118707518a的專利，根據陣列發射陣元位置誤差估計結果和散射系數，得到陣列接收陣元位置誤差；當目標的散射系數變化小于閾值，停止迭代，從而抑制成像散焦問題；但該方法解決陣元位置失配問題，只關注于mimo陣列陣元誤差，忽略了網格失配在cs成像中的影響，即無法解決網格誤差問題。

技術實現思路

1、針對現有方法的不足，本發明解決網格失配問題，即目標點不在預設的網格點上時存在網格誤差的問題。

2、本發明所采用的技術方案是：一種網格失配下的雷達魯棒壓縮感知成像方法包括以下步驟：

3、步驟一、獲取mimo雷達時域信號，構建雷達成像模型，并設置雷達成像模型初始參數和目標初始參數；

4、作為本發明的一種優選實施方式，雷達成像模型參數包括：殘差、支撐集、復散射系數。

5、作為本發明的一種優選實施方式，目標初始參數為目標的橫、縱坐標。

6、步驟二、通過若干次迭代，搜尋觀測矩陣中和殘差向量相關度最大的列；

7、作為本發明的一種優選實施方式，相關度最大的列的公式為：

8、

9、其中，λ[i-1]是第i-1次迭代的支撐集，a為觀測矩陣，r為殘差向量。

10、步驟三、保存被選擇的支撐集；

11、作為本發明的一種優選實施方式，被選擇的支撐集的公式為：

12、λ[i]＝λ[i-1]∪j[i]?(2)

13、其中，λ[i-1]是第i-1次迭代的支撐集，j[i]為相關度最大的列。

14、步驟四、利用非線性最小二乘同時估計復散射系數、橫縱坐標值；

15、作為本發明的一種優選實施方式，估計復散射系數、橫縱坐標值的公式為：

16、

17、其中，和分別是當前支撐集λ[i]對應的復散射系數和位置坐標，fl是第l個脈沖的中心頻率，

18、rtr(m,n,k)是第m個發射陣元到第k個目標到和第n個接收陣元到第k個網格點的雙程距離。

19、步驟五、利用估計復散射系數、橫縱坐標值進行殘差更新；

20、作為本發明的一種優選實施方式，殘差更新的公式為：

21、

22、其中，d(k)是第k個網格點的復散射系數。

23、步驟六、重復執行步驟二至五，當殘差值小于閾值時，停止迭代；輸出目標的復散射系數和坐標；

24、作為本發明的一種優選實施方式，網格失配下的雷達魯棒壓縮感知成像系統，包括：存儲器，用于存儲可由處理器執行的指令；處理器，用于執行指令以實現網格失配下的雷達魯棒壓縮感知成像方法。

25、作為本發明的一種優選實施方式，存儲有計算機程序代碼的計算機可讀介質，計算機程序代碼在由處理器執行時實現網格失配下的雷達魯棒壓縮感知成像方法。

26、本發明的有益效果：

27、1、不通過假設先驗分布情況下，同時實現mimo雷達網格失配下的目標復散射系數重建和位置坐標估計問題；

28、2、針對壓縮感知成像過程中的網格失配問題，首先通過將目標復散射系數和二維位置坐標信息建模為一個聯合優化問題，利用非線性最小二乘方法進行求解，能夠有效抑制網格失配造成的目標能量分散，給出目標的復散射系數、二維坐標信息；

29、3、本發明方法與ilhan?i等人提出的將參數擾動正交匹配追蹤方法解決網格失配問題相比，該方法將目標復散射系數和二維位置坐標信息建模為一個聯合優化問題，仿真數據驗證了該方法可以抑制網格失配造成的目標能量分散，從而顯著提升壓縮感知成像質量。

技術特征：

1.一種網格失配下的雷達魯棒壓縮感知成像方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的網格失配下的雷達魯棒壓縮感知成像方法，其特征在于，相關度最大的列的公式為：

3.根據權利要求1所述的網格失配下的雷達魯棒壓縮感知成像方法，其特征在于，被選擇的支撐集的公式為：

4.根據權利要求1所述的網格失配下的雷達魯棒壓縮感知成像方法，其特征在于，估計復散射系數、橫縱坐標值的公式為：

5.根據權利要求1所述的網格失配下的雷達魯棒壓縮感知成像方法，其特征在于，殘差更新的公式為：

6.根據權利要求1所述的網格失配下的雷達魯棒壓縮感知成像方法，其特征在于，雷達成像模型參數包括：殘差、支撐集、復散射系數。

7.根據權利要求1所述的網格失配下的雷達魯棒壓縮感知成像方法，其特征在于，目標初始參數為目標的橫、縱坐標。

8.網格失配下的雷達魯棒壓縮感知成像系統，其特征在于，包括：存儲器，用于存儲可由處理器執行的指令；處理器，用于執行指令以實現如權利要求1-7任一項所述的網格失配下的雷達魯棒壓縮感知成像方法。

9.存儲有計算機程序代碼的計算機可讀介質，其特征在于，計算機程序代碼在由處理器執行時實現如權利要求1-7任一項所述的網格失配下的雷達魯棒壓縮感知成像方法。

技術總結
本發明涉及雷達信號技術領域，尤其涉及一種網格失配下的雷達魯棒壓縮感知成像方法，包括獲取MIMO雷達時域信號，構建雷達成像模型，并設置雷達成像模型初始參數和目標初始參數；通過若干次迭代，搜尋觀測矩陣中和殘差向量相關度最大的列；保存被選擇的支撐集；利用非線性最小二乘同時估計復散射系數、橫縱坐標值；利用估計復散射系數、橫縱坐標值進行殘差更新；當殘差值小于閾值時，停止迭代；輸出目標的復散射系數和坐標。本發明解決不通過假設先驗分布情況下，同時實現MIMO雷達網格失配下的目標復散射系數重建和位置坐標估計問題。

技術研發人員：季衛萍,李浩然,陳思浩,鄭好,鄭志鵬,邱露,李志愷,黃煊如
受保護的技術使用者：常州大學
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24