多通道正交压缩雷达时延-多普勒参数估计综述
【摘要】 随着信息时代的发展，传统的奈奎斯特采样对信号的处理带来了很多的挑战。而压缩感知原理可以对稀疏信号低于奈奎斯特频率采样而不损耗信号的信息，大大减少了采样数据，同时也降低了对硬件的要求，节省了采样成本和存储代价。压缩感知理论可以实现对稀疏信号的重构，并且已经广泛地运用在雷达中。在实际应用中，目标大多具有变换的运动速度、运动方向等参数，因此回波信号中必然存在时变的多普勒频率，因此研究压缩采样雷达时延-多普勒参数估计具有实际的意义。本文主要介绍了压缩感知理论以及对时延多普勒参数估计的方法。
【关键字】 多通道 欠奈奎斯特采样 正交采样 多普勒参数估计 雷达时延
【Abstract】With the development of the information age, the traditional Nyquist sampling brings many challenges to the signal processing. Compressive sensing principle can reduce sparse signal below the Nyquist frequency without loss of signal information, greatly reducing the sampling data, but also reduce the hardware requirements, saving sampling costs and storage costs. Compressed sensing theory can realize the reconstruction of sparse signals, and has been widely used in radar. In practical applications, most of the targets have such parameters as transformed velocity and direction of motion, so time-varying Doppler frequencies are inevitably present in the echo signals. Therefore, it is of practical significance to study the delay-Doppler parameter estimation of compressed sampled-data radar . This paper mainly introduces the theory of compressed sensing and the method of estimating the delay Doppler parameters.
【Keywords】multi-channel ;Owe Nyquist sampling;Orthogonal sampling;Doppler parameter estimation;Radar delay
1 引言
目标参数估计在经典的阵列信号处理、无线通信、雷达系统以及声呐系统都有着广泛的应用。在实际的雷达系统中，回波信号大多相对于发射信号存在多普勒频移和时间延迟。根据多普勒频移和时间延迟，我们可以得出目标相对雷达的距离以及移动速度。因为通常情况下，接收到的回波信号总是具有稀疏性的，因此我们采用压缩感知的原理来恢复原始信号。然而，当目标进行变速运动时，回波信号的频率将发生变换，简单地重构信号必然会导致误差。为此如何从压缩采样数据中直接提取出信号所包含的信息具有实际意义。本文介绍了压缩感知的原理以及多普勒参数估计的方法。
2 压缩感知理论
压缩感知理论是由E.Candes[1]、D.Donoho[2]、T.Tao[3]和J.Romberg[4]等科学家于2004年研究并且提出的。压缩感知理论指出在某个变换域里是稀疏的原始信号通过线性投影到一个低维空间后，仍然可以从低维空间中重构出来。压缩感知理论相较于奈奎斯特采样理论大大减少了采样数据，也降低了对硬件的要求，节省了采样成本，减少了存储代价。压缩感知理论主要由三个部分组成：信号的稀疏表示、非相干测量矩阵设计和信号重构算法。压缩感知运用的前提条件是信号在某一基底上具有稀疏性且测量矩阵是非相干的。
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