强杂波下基于压缩感知的低空风切变速度解模糊

doi:10.12305/j.issn.1001-506X.2022.10.05

系统工程与电子技术 ›› 2022, Vol. 44 ›› Issue (10): 3029-3036.doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2022.10.05

强杂波下基于压缩感知的低空风切变速度解模糊

李海^1,*, 呼延泽¹, 毛志杰²

1. 中国民航大学电子信息与自动化学院, 天津 300300
2. 国防科技大学信息通信学院, 陕西西安 710106

收稿日期:2021-03-17 出版日期:2022-09-20 发布日期:2022-10-24
通讯作者: 李海
作者简介:李海(1976—), 男, 教授, 博士, 主要研究方向为机载气象雷达信号处理、分布式目标检测与参数估计、自适应信号处理|呼延泽(1995—), 女, 硕士研究生, 主要研究方向为机载气象雷达信号处理|毛志杰(1972—), 男, 教授, 博士, 主要研究方向为通信与信号处理及应用研究
基金资助:
民机项目(MJ-2018-S-28);天津市自然基金重点项目(20JCZDJC00490);天津市自然基金重点项目(19JCQNJC01000)

Low-altitude wind-shear velocity ambiguity resolution based on compressed sensing under strong clutter

Hai LI^1,*, Ze HUYAN¹, Zhijie MAO²

1. College of Electronic Information and Automation, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300, China
2. College of Information and Communication, National University of Defense Technology, Xi'an 710106, China

Received:2021-03-17 Online:2022-09-20 Published:2022-10-24
Contact: Hai LI

摘要/Abstract

摘要：

毫米波线性调频连续波(linear frequency modulated continuous wave, LFMCW)雷达进行低空风切变检测时, 会严重受到地杂波信号干扰, 并且风速估值模糊。针对该问题, 本文提出强杂波背景下利用压缩感知实现低空风切变速度解模糊。该方法依据多重频脉组参差方式下雷达回波的非均匀欠采样特性在角度-多普勒域中构建无模糊冗余字典(感知矩阵), 之后利用压缩感知技术提取杂波谱主要分量, 估计杂波能量支撑区, 建立杂波抑制矩阵, 接着基于加权的最小l₁范数优化模型实现杂波抑制并恢复出低空风切变在角度-多普勒域中不模糊的稀疏向量, 得到风场无模糊多普勒信息, 最终求得准确的速度值。

关键词: 毫米波线性调频连续波雷达, 压缩感知, 强杂波, 低空风切变, 速度解模糊

Abstract:

When millimeter wave linear frequency modulated continuous wave (LFMCW) radar detects low-altitude wind-shear, it is severely interfered by ground clutter signals, and the wind velocity estimation is ambiguous. In response to this problem, this paper proposes a low-altitude wind-shear velocity ambiguity resolution method based on compressed sensing in the background of strong clutter. According to the non-uniform undersampling characteristics of radar echo in multi frequency and pulse group stagger mode, the unambiguous redundant dictionary (sensing matrix) is constructed in the angle Doppler domain. Then, the main components of clutter spectrum are extracted by compressed sensing technology, the clutter energy support area is estimated, and the clutter suppression matrix is established. Then the clutter suppression based on the weighted minimum l₁ norm optimization model is implemented, the unambiguous sparse vector of the low-altitude wind-shear is restored in the angle Doppler domain and the unambiguous Doppler information of the wind field is obtained. The accurate velocity is finally obtained.

Key words: millimeter wave linear frequency modulated continuous wave (LFMCW) radar, compressed sensing, strong clutter, low-altitude wind-shear, velocity ambiguity resolution

中图分类号:

TN959.4

李海, 呼延泽, 毛志杰. 强杂波下基于压缩感知的低空风切变速度解模糊[J]. 系统工程与电子技术, 2022, 44(10): 3029-3036.

Hai LI, Ze HUYAN, Zhijie MAO. Low-altitude wind-shear velocity ambiguity resolution based on compressed sensing under strong clutter[J]. Systems Engineering and Electronics, 2022, 44(10): 3029-3036.

图/表 13

图1

图2

图3

图4

表1

图5

图6

图7

图8

图9

图10

表2

表3

参考文献 17

1	LI H , ZHOU M , GUO Q H , et al. Compressive sensing-based wind speed estimation for low-altitude wind-shear with airborne phased array radar[J]. Multidimensional Systems and Signal Processing, 2016, 29 (7): 1- 14.
2	BARBER S, PARAMORE S, WOODELL D L. Airborne weather radar system and radar display[P]. US patent: 7109913B1, 2006-09-19.
3	汪洋. 毫米波雷达目标检测及恒虚警处理研究[D]. 广州: 广东工业大学, 2019.
	WANG Y. Research on target detection and constant false alarm processing of millimeter wave radar[D]. Guangzhou: Guangdong University of Technology, 2019.
4	王瑞昕. 基于毫米波雷达的多目标检测与跟踪技术研究[D]. 西安: 西安电子科技大学, 2019.
	WANG R X. Research on multi-target detection and tracking based on millimeter wave radar[D]. Xi'an: Xidian University, 2019.
5	朱文涛, 苏涛, 杨涛, 等. 线性调频连续波信号检测与参数估计算法[J]. 电子与信息学报, 2014, 36 (3): 552- 558.
	ZHU W T , SU T , YANG T , et al. Detection and parameter estimation of linear frequency modulation continuous wave signal[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2014, 36 (3): 552- 558.
6	吴仁彪, 张彪, 李海, 等. 基于空时自适应处理的低空风切变风速估计方法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37 (3): 631- 636.
	WU R B , ZHANG B , LI H , et al. Wind speed estimation method of low-altitude wind-shear based on space-time adaptive processing[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37 (3): 631- 636.
7	LI H, ZHOU M, WU R B, et al. Wind speed estimation of low-altitude wind-shear based on multiple Doppler channels joint adaptive processing[C]//Proc. of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2016: 3116-3120.
8	崔伟芳. 高速目标解模糊方法及机载雷达演示系统[D]. 西安: 西安电子科技大学, 2014.
	CUI W F. Ambiguity resolution of high speed target and demonstration system of airborne radar[D]. Xi'an: Xidian University, 2014.
9	刘志英. 基于剩余定理和一维集法的PD雷达解模糊处理[J]. 现代电子技术, 2012, 35 (9): 28- 30. doi: 10.3969/j.issn.1004-373X.2012.09.010
	LIU Z Y . Ambiguity resolution for PD radar with remainder theorem and one-dimensional set algorithm[J]. Modern Electronic Technology, 2012, 35 (9): 28- 30. doi: 10.3969/j.issn.1004-373X.2012.09.010
10	马超, 王丹, 李毓琦. 一维集筛选法解高速运动目标距离模糊[J]. 制导与引信, 2012, 33 (2): 1- 5. doi: 10.3969/j.issn.1671-0576.2012.02.001
	MA C , WANG D , LI Y Q . The one-dimensional algorithm applied on resolving range ambiguity in high-speed target[J]. Guidance and Fuze, 2012, 33 (2): 1- 5. doi: 10.3969/j.issn.1671-0576.2012.02.001
11	张玉玺, 孙进平, 张冰尘, 等. 基于压缩感知理论的多普勒解模糊处理[J]. 电子与信息学报, 2011, 33 (9): 2103- 2107.
	ZHANG Y X , SUN J P , ZHANG B C , et al. Doppler ambiguity resolution based on compressive sensing theory[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2011, 33 (9): 2103- 2107.
12	李海, 王杰. 基于CMCAP的低空风切变风速估计方法[J]. 系统工程与电子技术, 2019, 41 (3): 529- 533.
	LI H , WANG J . Low-altitude wind-shear wind speed estimation based on CMCAP[J]. Systems Engineering and Electronics, 2019, 41 (3): 529- 533.
13	全英汇. 稀疏信号处理在雷达检测和成像中的应用研究[D]. 西安: 西安电子科技大学, 2012.
	QUAN Y H. Study on sparse processing for radar detection and imaging application[D]. Xi'an: Xidian University, 2012.
14	ZHANG L , XING M D , CHENG W Q , et al. Resolution enhancement for inversed synthetic aperture radar imaging under low SNR via improved compressive sensing[J]. IEEE Trans.on Geoscience and Remote Sensing, 2010, 48 (10): 3824- 3838.
15	王伟伟, 廖桂生, 朱圣棋, 等. 一种基于压缩感知的地面运动目标检测方法[J]. 电子与信息学报, 2012, 34 (8): 1872- 1878.
	WANG W W , LIAO G S , ZHU S Q , et al. A ground moving target indication method based on compressive sensing[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34 (8): 1872- 1878.
16	王彤. 机载雷达简易STAP方法及其应用[D]. 西安: 西安电子科技大学, 2001.
	WANG T. Study of simplified STAP and its application to airborne radar[D]. Xi'an: Xidian University, 2001.
17	SELESNICK I W, UNNIKRISHNA S, LI K, et al. Angle-Doppler processing using sparse regularization[C]//Proc. of the IEEE International Conference on Acoustic, Speech and Signal Processing, 2010: 2750-2753.

参数	取值
平台高度/m	600
飞行速度/(m·s^-1)	75
载频/GHz	30
重频1/Hz	7 000
重频2/Hz	8 000
调频带宽/MHz	1
一个CPI内脉冲数	64
一个子CPI脉冲数	32
发射天线阵元数	1
接收天线阵元数	16
主瓣方向/(°)	(90, 0)
信噪比/dB	5
杂噪比/dB	40

风速解模糊方法	均方根误差/(m·s^-1)
剩余定理法	2.689 7
一维集算法	2.211 4
本文所提算法	2.218 9

方法	运行环境	计算机CPU	运行时间/s
CMCAP-剩余定理法			463.201 3
CMCAP-一维集算法	Matlab R2014a	Intel Xeon E5-1650 v3 @ 3.50 GHz	471.523 7
本文所提方法			197.452 3

[1]	田鹤, 董纯柱, 殷红成. 基于频域稀疏压缩感知的雷达目标三维散射中心反演方法[J]. 系统工程与电子技术, 2022, 44(9): 2783-2790.
[2]	李海, 程伟杰, 谢瑞杰. 基于同伦稀疏STAP的低空风切变风速估计[J]. 系统工程与电子技术, 2022, 44(4): 1174-1181.
[3]	谢艾伦, 刘晓斌, 赵锋, 艾小锋, 肖顺平. 辐射式仿真中PCM信号间歇收发回波重构方法[J]. 系统工程与电子技术, 2022, 44(3): 771-776.
[4]	马啸宇, 张金生, 李婷. 基于蔡氏电路和压缩感知的图像压缩加密方法[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(9): 2407-2412.
[5]	阮锋, 郭亮, 李亚超, 许然. 基于关联计算的相控阵雷达前视成像技术[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(9): 2457-2462.
[6]	李冬霞, 陈秋雨, 王磊, 刘海涛. 基于BSBL-BO算法的DME脉冲干扰抑制方法[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(9): 2649-2656.
[7]	庄陵, 叶华双. 改进的压缩感知限幅噪声消除方案[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(8): 2341-2346.
[8]	黄天耀, 李宇涵, 王磊, 刘一民, 王希勤. 相参频率捷变雷达目标稀疏重建性能边界综述[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(7): 1729-1736.
[9]	张子鑫, 胡国平, 周豪, 占成宏. 基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(5): 1218-1223.
[10]	薛东方, 朱晓秀, 胡文华, 郭宝锋, 曾慧燕. 基于加权l₁范数优化的双基地ISAR稀疏成像算法[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(4): 944-953.
[11]	赵迎新, 王长峰, 吴虹, 张铭, 黄英杰, 王乐耕, 刘之洋. 基于负熵最大化的压缩感知信道估计算法[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(4): 1126-1132.
[12]	李贵勇, 于敏, 余永坤. 大规模MIMO系统中分布式压缩感知LMMSE信道估计[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(3): 823-831.
[13]	阮锋, 卢夏雷, 郭亮, 李亚超. 基于超材料天线的超分辨关联成像的改进[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(12): 3510-3517.
[14]	刘智星, 全英汇, 肖国尧, 邢孟道. 基于PRI捷变的雷达通信一体化共享信号设计方法[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(10): 2836-2842.
[15]	李彬睿, 张忠培. 可重构智能面辅助的低精度量化大规模MIMO系统的信道估计[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(10): 2984-2991.

强杂波下基于压缩感知的低空风切变速度解模糊

Low-altitude wind-shear velocity ambiguity resolution based on compressed sensing under strong clutter

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 13

参考文献 17

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价