基于压缩感知的超分辨目标散射中心估计

晋本周，吴　刚

(南京电子技术研究所，　南京 210039)



基于压缩感知的超分辨目标散射中心估计

晋本周，吴刚

(南京电子技术研究所，南京 210039)

摘要：针对雷达目标识别中散射中心特征提取需求，提出一种基于压缩感知理论(CS)的超分辨散射中心估计算法。通过设计一字典，将脉压波形进行稀疏表示，进而将重构问题引入CS理论框架之下，利用仿真数据验证了散射中心重构算法的可行性。基于实录数据，将80 MHz宽带信号滤波成20 MHz窄带信号，利用窄带20 MHz脉压波形重构高分辨散射中心，进而恢复宽带80 MHz脉压信号。恢复信号与真实80 MHz宽带脉压信号的对比分析结果表明，在一定误差范围内，CS算法可实现目标散射中心重构。

关键词：目标识别；压缩感知；超分辨；散射中心

0引言

机载雷达对海工作时，覆盖范围广，可达数十万平方公里。由于海面目标众多，且军民交织，严重影响对重点目标的提取和上报，迫切需要雷达具备目标识别能力[1]。

稳定、差异性特征提取是目标识别的关键[2-3]。目标一维距离复包络是各距离单元内所有散射中心回波的相干叠加，反映了目标结构、大小、几何形状等丰富信息，且容易获取，在目标识别领域受到越来越多的关注[4-6]。文献[7-8]基于一维距离像(HRRP)提取HRRP幂变换、双谱等作为识别特征，通过与模板库数据匹配进行识别。由于机载雷达对海探测姿态角测量精度差，当待识别目标较多时，识别效果不佳。文献[9]研究了基于HRPP统计特征的识别方法，但统计模型参数估计需要大量的数据，实际中往往难以满足。……