基于全变差和压缩感知的小带宽超分辨TOA估计

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简介: 在一些被动雷达中,当目标回波信号的时宽带宽积较小时,采用传统脉冲压缩估计TOA的分辨率较低,对小时宽带宽积信号目标回波TOA进行有效估计是这些被动雷达面临的重要问题。对此提出了一种基于全变差和压缩感知的小时宽带宽积信号超分辨TOA估计方法。首先通过全变差滤波消除小时宽带宽积信号频带内的色噪声,然后利用压缩感知重构携带目标回波的TOA的稀疏信号,最后通过恒虚警检测获得目标的超分辨TOA估计。

摘 要:在一些被动雷达中,当目标回波信号的时宽带宽积较小时,采用传统脉冲压缩估计TOA的分辨率较低,对小时宽带宽积信号目标回波TOA进行有效估计是这些被动雷达面临的重要问题。对此提出了一种基于全变差和压缩感知的小时宽带宽积信号超分辨TOA估计方法。首先通过全变差滤波消除小时宽带宽积信号频带内的色噪声,然后利用压缩感知重构携带目标回波的TOA的稀疏信号,最后通过恒虚警检测获得目标的超分辨TOA估计。仿真实验证明了该方法的有效性。

0 引言

到达时刻(TOA)是雷达和声纳系统中重要的目标参数信息。但当作为被动雷达目标照射源的信号的时宽带宽积较小时,脉冲压缩增益较小,采用基于脉冲压缩的方法不容易将信号从噪声中检测出来。接收信号的时宽是个固定值,因此小时宽带宽积信号对应着小的带宽。由于TOA分辨率从根本上受到信号的3 dB带宽限制[1],采用传统的脉冲压缩技术将不能对时宽带宽积较小的目标回波TOA进行有效分辨。对小时宽带宽积的目标回波信号进行有效的TOA估计具有重要的军事和民用价值,因此本文中,对小时宽带宽积目标回波信号的超分辨TOA估计方法进行研究。

1 基于压缩感知的超分辨TOA估计

对于含L个分量的接收信号xsur(n)可以表示为:

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其中αi、τi和fdi分别是第i个信号的幅度、TOA和多普勒频移, xg(n)是无时间延迟的信号,esur(n)是噪声分量,N代表数据总长度,L代表信号总数。本文假设接收信号的多普勒频移已经事先被估计出,下文的讨论中将式(1)中的复常数exp(j2πnfdi)归入振幅αi。

将式(1)的信号变换到频域中可以写成式(2)的形式:

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其中Xsur(k)、Xg(k)和Esur(k)分别是Xsur(n)、Xg(n)和esur(n)的离散傅里叶变换,M是离散傅里叶变换的点数。将式(2)的两边同时除以x0(n)的离散傅里叶变换X0(k)后的形式为:

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其中βi=aαi,i=1,2,…,L为对应的幅度,Esur(k)/X0(k)为对应的频域噪声。由于接收信号中有用的信号能量集中在以载频f0为中心的频带B内,为了抑制此频带外的频域噪声,在频域给F(k)加中心位于f0左右宽度各为B/2的窗函数W(k),加窗后的频谱可表示为:

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其中P(k)=W(k)Esur(k)/X0(k)。式(4)的矢量形式y=Φx+p,Φ=[exp(j2πkτi/M)]ki,通过x中的非零值对应的位置即可得到信号的TOA。观测矩阵Φ是M×N的离散傅里叶矩阵,在参考文献[2]中作者已经证明该矩阵高概率满足有限等距性质(Restricted Isometry Property,RIP),x可以通过求解以下l1范数最优化问题得到:

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其中λ>0。本文利用参考文献[3]中的方法求解式(5)。

2 全变差滤波

理论上通过求解式(5)即可得到小时宽带宽积信号的超分辨TOA估计,然而实践中发现x中存在一些模值接近于零的虚假TOA分量,这些分量是由于式(1)中esur(n)在信号频带内的色噪声的分量引起的扰动所致,经研究发现此色噪声可用式(6)所示的全变差滤波方法[4]去除。

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3 性能分析

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实验1 设直达波和多径信号的TOA分别为50 μs和80 μs,信噪比均为-36 dB,噪声为在90 kHz~110 kHz的频带内且服从高斯分布的色噪声。经过13.56 s脉冲组间和脉冲组内的相干积累后先不对此信号做全变差滤波处理,然后按照第2节所述的方法对滤波后的信号做M=1 024点的离散傅里叶变换,重构的过程中取N=1 024对直达波和多径信号的TOA进行稀疏重构,重构后TOA的幅度如图1所示,此外虚警率为Pfa=0.028 1的单元平均恒虚警检测门限和匹配滤波对TOA估计的结果也一并在图1中给出。从图1中可见,匹配滤波无法分辨直达波和多径信号,压缩感知稀疏重构能对直达波和多径信号进行有效分辨,两个最大尖峰的位置分别为50 μs和80 μs,与直达波和多径信号的TOA一致。最大尖峰两侧周围存在一些副瓣,这些副瓣可以通过选取合适的虚警率通过恒虚警检测的方法剔除。另外,重构结果中存在一些模值较小的尖峰,这些尖峰采用恒虚警检测无法剔除,会造成虚假目标TOA估计。

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仿真条件不变,采用全变差滤波后对直达波和多径信号的TOA进行稀疏重构,重构后TOA的幅度如图2所示。从图2可见全变差滤波后虚假TOA估计对应的模值较小的尖峰全部消失,全变差滤波处理提升了算法的性能,通过对全变差滤波后的结果进行恒虚警检测,可以得到直达波和多径信号的TOA的精确估计。

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实验2 仍然设定直达波和多径信号的TOA为50 μs和80 μs,分析算法随信噪比变化对TOA估计性能的影响。设直达波和多径信号的信噪比相同,令此信噪比从-46 dB~-24 dB依次变化,每种情况分别做150次独立蒙特卡罗实验,重构后能正确估计直达波和多径信号的TOA的成功概率与信噪比的关系如图3所示。从图3可以看出,当信噪比大于-36 dB时,采用全变差和压缩感知重构正确估计直达波和多径信号的TOA的概率为100%。

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实验3 设定直达波的TOA为50 ?滋s,分析算法直达波TOA和多径信号的TOA相对间隔的变化对TOA估计性能的影响。设定直达波和多径信号的信噪比均为-36 dB,令多径信号的TOA相对于直达波的TOA从1 μs~25 μs变化,每种情况分别做150次独立蒙特卡罗实验,重构后能正确估计直达波和多径信号的TOA的成功概率与多径信号的TOA相对直达波的TOA变化关系如图4所示。从图4可见,当直达波和多径信号的TOA间隔大于22 μs时,正确估计直达波和多径信号TOA的成功概率大于98%。

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4 结论

针对小时宽带宽积信号匹配滤波结果分辨率较差的问题,本文提出了一种基于全变差和压缩感知的小时宽带宽积信号超分辨TOA估计方法。该方法先对接收信号做全变差滤波处理,然后根据频域样本采用压缩感知重构携带目标TOA信息的时域稀疏信号,最后结合恒虚警检测对目标回波的个数进行检测并对其进行超分辨TOA估计。仿真结果表明在以罗兰C信号为典型的小时宽带宽积信号中该方法能够对TOA间隔大于22 μs的直达波和多径信号进行有效超分辨TOA估计。由于TOA正确重构结果两侧旁瓣的影响当两个目标TOA间隔较近时TOA估计效果较差,这将在以后的研究工作中做进一步的改进。

参考文献

[1] MAHAFZA B R.Radar signal analysis and processing usingMATLAB[M].Boca Raton:CRC Press,2009.

[2] CANDES E J,TAO T.Near-optimal signal recovery from random projections:universal encoding strategies[J].IEEE Transactions on Information Theory,2006,52(12):5406-5425.

[3] AFONSO M V,BIOUCAS-DIAS J M,FIGUEIREDO M A T.An augmented lagrangian approach to the constrained optimization formulation of imaging inverse problems[J].IEEE Transactions on Image Processing,2011,20(3):681-695.

[4] Fei Xuan,Wei Zhihui,Xiao Liang.Iterative directional total variation refinement for compressive sensing image reconstruction[J].IEEE Signal Processing Letters,2013,20(11):1070-1073.

[5] BOYD S,VANDENBERGHE L.Convex optimization[M].NewYork:Cambridge University Press,2004.

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