赵凯恒，伍光新，王建明

(南京电子技术研究所, 南京 210039)



·信号处理·

基于压缩感知的多普勒超分辨模型研究

赵凯恒，伍光新，王建明

(南京电子技术研究所, 南京 210039)

低脉冲重复频率(PRF)雷达是解决多目标多普勒模糊的关键技术之一，基于此雷达工作体制，提出一种基于压缩感知(CS)理论的多普勒超分辨处理方法，利用该方式下回波信号在相参积累时间内的时域欠采样特性及多普勒域的稀疏特性，构建了多普勒超分辨的CS模型，并采用正交匹配追踪算法对多目标进行超分辨处理。同时，提出了一种改进算法，即基于SVD分解的二次测量及动态感知联合优化算法模型，仿真结果验证了算法的有效性及可靠性。

多普勒超分辨；压缩感知；多重复频率；SVD分解；感知矩阵；动态感知

0 引 言

多普勒超分辨是信号处理中的重要研究内容之一，在雷达成像、机群分辨等军事领域尤为重要。传统的多普勒处理方式是将接收信号通过一个多普勒滤波器组来实现，相干积累时间的大小限制了多普勒分辨率的提高。若目标在雷达波束照射期间或者雷达波束处于扫描状态时发生越距离单元走动，目标的有效相干积累时间将受到极大的限制[1]。

2004年，Donoho与Cands等人提出压缩感知理论，一个充分利用信号稀疏性或可压缩性的全新信号采集与编解码理论。该理论表明，当信号具有稀疏性或可压缩性时，通过采集少量的信号投影值就可实现信号的准确或近似重构[2]。

在雷达场景中，由于目标在多普勒域的稀疏特性，因此可以应用压缩感知理论，在有限的相干积累时间内实现目标的多普勒超分辨[3]。……