脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法及相关设备技术

本发明专利技术公开了一种脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法及相关设备，涉及电子信息领域中的阵列信号处理，具体包括：接收阵列天线获取到的含有脉冲噪声的雷达回波信号，利用雷达回波信号的空域稀疏特性建立目标回波信号恢复的联合范数优化模型；采用拉格朗日乘子算法和共轭函数技术将目标回波信号恢复的联合范数优化模型转化为对偶优化问题；采用对偶上升方法和次梯度技术，求解对偶优化问题得到雷达回波信号数目和角度的联合估计并输出。通过该方法使得能够在脉冲噪声干扰的情况下，准确恢复目标回波信号，并得到目标数目和角度的联合估计。的联合估计。的联合估计。

【技术实现步骤摘要】
脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法及相关设备


[0001]本专利技术涉及电子信息领域，尤其涉及一种脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法及相关设备。

技术介绍

[0002]近年来，阵列信号处理作为电子信息信号处理的一个重要分支，广泛地应用于雷达、医学等军用和民用领域，而在雷达探测等领域中，特定空间区域目标数目和角度的准确估计是雷达探测目标的基本任务。传统单天线雷达只能够在时域和频域对干扰进行抑制，不能够有效应对战场环境复杂的电磁干扰；而采用阵列天线的雷达，可以灵活利用自适应阵列信号处理算法，不仅能够在时域和频域抑制干扰，而且能够从空域对干扰进行抑制，还可以增强期望目标回波信号的接收增益。
[0003]目前，在高斯背景噪声情况下，采用基于阵列天线的雷达，首先需要采用信源数估计算法对目标数目进行估计，然后目标数目作为先验信息，再利用高分辨空间谱估计算法进行目标角度估计。然而，在复杂的电磁干扰环境下，在脉冲噪声干扰下，噪声特性不满足传统基于高斯背景噪声的假设前提，因此，传统阵列信号处理算法不能够有效估计目标数目，从而直接影响后续目标角度的准确探测。
[0004]因此，现有技术还有待于改进和发展。

技术实现思路

[0005]本申请要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法及相关设备，本专利技术能够通过接收阵列天线获取到的含有脉冲噪声的雷达回波信号，利用雷达回波信号空域稀疏特性，建立目标回波信号恢复的l
1，1
联合范数优化模型，对目标回波信号恢复的联合范数优化模型进行转化得到采用拉格朗日乘子算法和共轭函数技术将目标回波信号恢复的联合范数优化模型转化为对偶优化问题，再根据对偶上升方法和次梯度技术，求解对偶优化问题得到雷达回波信号的数目和角度联合估计并输出，从而使得能够在脉冲噪声干扰的情况下，准确恢复目标回波信号，并得到目标数目和角度。
[0006]为了解决上述现有技术问题的不足，本申请实施例第一方面提供了一种脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法，所述方法包括：
[0007]接收阵列天线获取到的含有脉冲噪声的雷达回波信号，利用雷达回波信号空域稀疏特性建立目标回波信号恢复的联合范数优化模型；
[0008]采用拉格朗日乘子算法和共轭函数技术将目标回波信号恢复的联合范数优化模型转化为对偶优化问题；
[0009]根据对偶上升方法和次梯度技术，求解对偶优化问题得到雷达回波信号数目和角度联合估计并输出。
[0010]所述接收阵列天线获取到的含有脉冲噪声的雷达回波信号，利用雷达回波信号空
域稀疏特性建立目标回波信号恢复的联合范数优化模型，具体包括：
[0011]接收阵列天线获取到的含有脉冲噪声的雷达回波信号，采用矩阵的l
1，1
范数设计建立目标回波信号恢复的联合范数优化模型。
[0012]所述采用拉格朗日乘子算法和共轭函数将目标回波信号恢复的联合范数优化模型转化为对偶优化问题，具体包括：
[0013]在采用拉格朗日乘子算法和共轭函数将目标回波信号恢复的联合范数优化模型转化为对偶优化问题前将目标回波信号恢复的联合范数优化模型转化为约束条件表示的优化问题。
[0014]所述采用拉格朗日乘子算法和共轭函数技术将目标回波信号恢复的联合范数优化模型转化为对偶优化问题，具体包括：
[0015]通过采用拉格朗日乘子算法对约束条件表示的优化问题进行处理，得到优化问题的拉格朗日函数。
[0016]所述采用拉格朗日乘子算法和共轭函数将目标回波信号恢复的联合范数优化模型转化为对偶优化问题，具体包括：
[0017]构建一个复数对偶矩阵，并通过复数对偶矩阵得到拉格朗日函数的下确界函数，通过得到的优化问题的拉格朗日函数和拉格朗日函数的下确界函数将优化问题表示为对偶优化问题。
[0018]所述根据对偶上升方法和次梯度技术，求解对偶优化问题得到雷达回波信号数目和角度联合估计并输出，具体包括：
[0019]通过对偶上升算法和次梯度技术对对偶优化问题进行处理得到迭代闭式，通过预设的迭代次数对迭代闭式进行迭代，得到估计矩阵，根据估计矩阵得到雷达回波信号的矩阵的估计值，通过雷达回波信号的矩阵的估计值得到雷达回波信号的数目和角度联合估计并输出。
[0020]所述对迭代闭式进行迭代，具体包括：
[0021]所述对迭代闭式进行迭代过程中，设置迭代的初始值分别为随机矩阵和全1矩阵。
[0022]本申请实施例第二方面提供了一种脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复装置，所述装置包括：
[0023]模型建立模块，接收阵列天线获取到的含有脉冲噪声的雷达回波信号，利用雷达回波信号空域稀疏特性建立目标回波信号恢复的联合范数优化模型；
[0024]模型转化模块，采用拉格朗日乘子算法和共轭函数技术将目标回波信号恢复的联合范数优化模型转化为对偶优化问题；
[0025]求解输出模块，根据对偶上升方法和次梯度技术，求解对偶优化问题得到雷达回波信号数目和角度联合估计并输出。
[0026]本申请实施例第三方面提供了一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法，所述处理器执行所述脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法时，实现如上所述的脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法的步骤。
[0027]本申请实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法，所述脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信
号恢复方法被处理器执行时，实现如上述任一项所述的脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法的步骤。
[0028]有益效果：与现有技术相比，本申请提供了一种脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法及相关设备，所述方法包括接收阵列天线获取到的含有脉冲噪声的雷达回波信号，利用雷达回波信号空域稀疏特性建立目标回波信号恢复的联合范数优化模型；采用拉格朗日乘子算法和共轭函数技术将目标回波信号恢复的联合范数优化模型转化为对偶优化问题；根据对偶上升方法和次梯度技术，求解对偶优化问题得到雷达回波信号数目和角度联合估计并输出。这样本专利技术能够对采集得到的信号进行处理得到联合范数优化模型，再通过拉格朗日乘子算法和共轭函数技术将联合范数优化模型转化为对偶问题，再采用对偶上升发和次梯度算法进行求解，根据求解的结果即可得到对应的雷达回波信号的数目和角度，从而完成在脉冲噪声干扰的情况下，对目标数目和角度的联合估计。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0030]图1为本专利技术提供的脉冲干扰环境本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法，其特征在于，所述脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法包括：接收阵列天线获取到的含有脉冲噪声的雷达回波信号，利用雷达回波信号空域稀疏特性建立目标回波信号恢复的联合范数优化模型；采用拉格朗日乘子算法和共轭函数技术将目标回波信号恢复的联合范数优化模型转化为对偶优化问题；根据对偶上升方法和次梯度技术，求解对偶优化问题得到雷达回波信号数目和角度联合估计并输出。2.根据权利要求1所述的脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法，其特征在于，所述接收阵列天线获取到的含有脉冲噪声的雷达回波信号，利用雷达回波信号空域稀疏特性建立目标回波信号恢复的联合范数优化模型，具体包括：接收阵列天线获取到的含有脉冲噪声的雷达回波信号，采用矩阵的l
1，1
范数设计建立目标回波信号恢复的联合范数优化模型。3.根据权利要求1所述的脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法，其特征在于，所述采用拉格朗日乘子算法和共轭函数将目标回波信号恢复的联合范数优化模型转化为对偶优化问题，具体包括：在采用拉格朗日乘子算法和共轭函数将目标回波信号恢复的联合范数优化模型转化为对偶优化问题前将目标回波信号恢复的联合范数优化模型转化为约束条件表示的优化问题。4.根据权利要求3所述的脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法，其特征在于，所述采用拉格朗日乘子算法和共轭函数技术将目标回波信号恢复的联合范数优化模型转化为对偶优化问题，具体包括：通过采用拉格朗日乘子算法对约束条件表示的优化问题进行处理，得到优化问题的拉格朗日函数。5.根据权利要求4所述的脉冲干扰环境下的阵列雷达回波信号恢复方法，其特征在于，所述采用拉格朗日乘子算法和共轭函数将目标回波信号恢复的联合范数优化模型转化为对偶优化问题，具体包括：构建一个复数对偶矩阵，并通过复数对偶矩阵得到拉格朗日函数的下确界函数，通过得到的优化问题的拉格朗日函数和拉格朗日函数的下确界函数将优化问题表...

【专利技术属性】
技术研发人员：李强，皮欣怡，黄磊，胡敏，宋万杰，陈明阳，冯立方，肖宇航，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：