一种基于距离-方位积分字典的目标定位方法技术

本发明专利技术涉及一种基于距离

【技术实现步骤摘要】
一种基于距离
‑
方位积分字典的目标定位方法


[0001]本专利技术属于目标参量估计领域，涉及一种基于距离
‑
方位积分字典的目标定位方法，是通过构造距离
‑
方位字典，并对原始字典原子积分处理，对目标回波信号处理求解目标距离方位的方法。

技术介绍

[0002]目前较为传统的目标参量估计方法有利用预形成波束定向、分裂波束定向，内插法定向，多波束定向等方法。传统的目标参量估计方法其原理都通过测量目标信号到达基阵上各阵元之间的声程差或相位差后，进行求解。该类方法理论研究与实际应用都已经较为成熟，但其自身亦存在很多不足，如恶劣条件下精度下降明显，测量设备精度要求较高，容错性差，环境对误差影响较大，应用场合受到限制。为了提高不同环境下目标测量精度，该测量方法操作更加简易，应用更加广泛，该专利技术是十分有必要的。
[0003]Maksim Butsenko等人在文献“Maksim,Butsenko,Johan,et al.Estimating Sparse Signals Using Integrated Wideband Dictionaries[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2018”中提出了一种基于时延一维积分字典的稀疏表达参量估计方法，通过对字典元素进行积分构造宽带字典从而减小稀疏表达字典的大小，该方法可以降低整体计算量，但只是针对一维字典积分，并没有扩展到二维。

技术实现思路

[0004]要解决的技术问题
[0005]为了避免现有技术的不足之处，本专利技术提出一种基于距离
‑
方位积分字典的目标定位方法。
[0006]技术方案
[0007]一种基于距离
‑
方位积分字典的目标定位方法，其特征在于：L个阵元组成平面阵，将空间域划分为每一个方位θ
j
(j＝1，2，
…
，N
s
)都对应一个潜在的目标源信号r
i
(i＝1，2，
…
，n)；步骤如下：
[0008]步骤1、利用接收到的目标回波构建距离
‑
方位联合字典：
[0009]距离
‑
方位联合字典的第m列表示为：
[0010][0011]其中m＝(L
×
n)*(j
‑
1)+k，l≤j≤N
s
，1≤k≤L
×
n，1≤m≤L
×
n
×
N
s
；
[0012][0013]其中，s
l
(r
i
，θ
j
)为第l个阵元在距离为r
i
、方向为θ
j
时接收到的目标回波；
[0014]步骤2、对距离
‑
方位字典(1)进行积分，构造一级距离
‑
方位积分字典B；
[0015]首先将整个距离区间和方位区间划分为Q个小的区间，Q＝M*N，M为划分的距离区间个数，N为划分的方位区间个数；
[0016]然后将信号在每个区间上进行积分：
[0017][0018]其中θ
q
和θ
q
‑1以及r
q
和r
q
‑1分别为第q个区域的上下限
[0019]得到一种新的距离方位积分字典：
[0020]B＝[b
1 b2...b
Q
][0021]其中：b
q
＝[b
q
(t1)b
q
(t2)...b
q
(t
N
)]′
[0022]字典具体表示为：
[0023][0024]其中，下标为m、n的向量代表第m个距离区间和第n个方位区间对应的区域积分形成的原子，对距离和方位积分之后的字典原子个数为Q＝M*N；
[0025]步骤3：将接收待测目标的回波表示为步骤2中距离
‑
方位积分字典在不同距离以
及方位上接收到的回波的线性叠加：
[0026]E(t)＝∑
i，j
e(t
i
，θ
j
)＝∑
i，j
A
ij
b
q
(r
i
，θ
j
)
[0027]其中，r
i
表示距离，θ
j
表示方位，A
ij
表示回波的幅值，b
q
(r
i
，θ
j
)表示距离r
i
，方位θ
j
处的归一化回波；
[0028]步骤4：在某场景下接收到目标新的回波E，并在在已经构造的一级距离方位积分字典B内稀疏表达，目标回波表达为：
[0029]E＝R
[0030]其中，R为回波E在一级距离方位积分字典B中的稀疏表达；
[0031]步骤5：引入凸优化理论中的L1范数最小化方法来求解，利用一级距离
‑
方位积分字典对目标的距离及方位进行大致估计：
[0032][0033][0034]其中，σ为噪声方差，p为字典的势，γ代表权系数，大小随噪声增强而增大；以此求得稀疏向量R，从而求得求得初步的m1和n1，大致确定r
m
和θ
n
。
[0035]步骤6：以一级距离
‑
方位积分字典求得m1和n1为中心，构造原子距离10
×
10的原始距离方位字典D，此时字典原子总数为100，在此区域对目标进行定位；
[0036][0037]步骤7：将步骤4中新接收的回波E在已经构造的二级距离方位字典D内再次稀疏表达，目标回波表达为：
[0038]E＝αD
[0039]其中，α为回波E在二级距离方位字典D中的稀疏表达；
[0040]步骤8：引入凸优化理论中的L1范数最小化方法来求解，利用二级距离
‑
方位字典E对目标的距离r
m
及方位θ
n
进行精确估计：
[0041][0042][0043]其中，σ为噪声方差，p为字典的势，γ代表权系数，大小随噪声增强而增大；其中，α为回波E在二级距离方位字典D中的稀疏表达，求得相应的m和n，则得到r
m
和θ
n
，为目标的具体方位距离。
[0044]有益效果
[0045]本专利技术提出的一种基于距离
‑
方位积分字典的目标定位方法，针对不同环境建立不同的距离
‑
方位联合积分字典，从而可以对目标的距离及方位进行联合估计。因而可以实现在不同环境下均可对目标进行较好的距本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于距离
‑
方位积分字典的目标定位方法，其特征在于：L个阵元组成平面阵，将空间域划分为每一个方位θ
j
(j＝1,2,
…
,N
s
)都对应一个潜在的目标源信号r
i
(i＝1,2,
…
,n)；步骤如下：步骤1、利用接收到的目标回波构建距离
‑
方位联合字典：距离
‑
方位联合字典的第m列表示为：其中m＝(L
×
n)*(j
‑
1)+k，1≤j≤N
s
，1≤k≤L
×
n，1≤m≤L
×
n
×
N
s
；其中，s
l
(r
i
,θ
j
)为第l个阵元在距离为r
i
、方向为θ
j
时接收到的目标回波；步骤2、对距离
‑
方位字典(1)进行积分，构造一级距离
‑
方位积分字典B；首先将整个距离区间和方位区间划分为Q个小的区间，Q＝M*N，M为划分的距离区间个数，N为划分的方位区间个数；然后将信号在每个区间上进行积分：其中θ
q
和θ
q
‑1以及r
q
和r
q
‑1分别为第q个区域的上下限得到一种新的距离方位积分字典：B＝[b
1 b
2 ... b
Q
]其中：b
q
＝[b
q
(t1) b
q
(t2) ... b
q
(t
N
)]
′
字典具体表示为：
其中，下标为m、n的向量代表第m个距离区间和第n个方位区间对应的区域积分形成的原子，对距离和方位积分之后的字典原子个数为Q＝M*N；步骤3：将接收待测目标的回波表示为步骤2中距离
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：杨长生，李杭波，梁红，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：