一种时间信息未知下的雷达机动目标参数估计方法

1.一种时间信息未知下的雷达机动目标参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过雷达系统获取未知时间信息的机动目标的回波信号，对回波信号进行脉冲压缩；S2、利用Keystone变换及构造RCM补偿函数进行距离单元徙动校正，将机动目标的信号能量聚集在一个距离单元；S3、提取机动目标所在距离单元的信号并建模为多项式相位信号；S4、基于扩展卡尔曼滤波器对多项式相位信号模型进行相位跟踪，利用滑动时间窗截取跟踪相位，通过截取的跟踪相位对多项式系数进行反演以重构一个新的多项式相位，比较跟踪相位和重构相位的相似度以估计时间信息；S5、根据获得的时间信息提取包含机动目标信息的多项式相位信号，继续求解以估计运动参数；所述步骤S1包括：雷达系统获取未知时间信息的机动目标的回波信号，表达式如下：式中：j表示虚数单位，δ s 表示机动目标的反射系数，t r 表示距离向快时间，t a 表示方位向慢时间，w r (·)表示距离向的矩形窗函数，w a (·)表示方位向的矩形窗函数，R(t a )表示机动目标与雷达之间在方位向上的瞬时距离，K r 表示信号的啁啾率，f c 表示载频，c表示光速，λ表示波长且 R(t a )的表达式如下：式中：α i (i＝0,1,2……L)表示运动参数，L表示运动的最高阶数，α 0 ,α 1 ,α 2 和α 3 分别对应表示初始距离、速度、加速度和加速度速率；结合式(1)和式(2)，脉冲压缩后的二维时域回波信号的表达式如下：式中：sinc(·)表示辛格函数且定义为 B r 表示信号带宽；所述步骤S2包括：1)对脉冲压缩后的回波信号进行Keystone变换以校正距离单元徙动的主要分量Keystone变换公式如下：(f c +f r )t a ＝f c η(4)式中：η表示变换后的新方位向慢时间，f r 表示距离向快时间t r 的频率范围；对式(3)进行距离向傅里叶变换后，机动目标在距离-频域和方位-时间域的回波信号的表达式如下：式中：W r (·)表示距离向频率包络；将式(4)代入式(5)，并结合f c /(f c +f r )≈1-f r /f c ，得到Keystone变换后的二维信号的表达式：2)构造RCM补偿函数以校正距离弯曲RCM补偿函数的表达式如下：式中： 和 分别表示二阶α 2 和三阶α 3 的待估计值；将式(7)与式(6)相乘，沿距离方向进行快速傅里叶逆变换，得到距离单元徙动校正后的脉冲压缩信号，表达式如下：3)沿方位向累积获得最大的峰值增益对式(8)沿慢时间积累，采用二维搜索最大值获得 和 二维搜索的表达式如下：式中： 表示距离向IFFT矩阵， 表示沿方位向慢时间累积操作；基于上述搜索结果，将式(8)化简得到二维时域回波信号的表达式：式中：A(η)＝δ s w a (η)表示回波振幅。 2.根据权利要求1所述的时间信息未知下的雷达机动目标参数估计方法，其特征在于，所述步骤S3包括：1)考虑噪声和离散时间采样，PPS模型的表达式如下：式中：v(k)表示方差为δ 2 的复零均值高斯白噪声，A(k)表示振幅函数，φ(k)表示多项式相位函数且 表示脉冲样本指数，N a 表示方位向脉冲个数，T r 表示脉冲重复时间且T r ＝1/PRF，PRF表示脉冲重复频率；2)针对未知时间信息的雷达回波信号，构造伪PPS模型，表达式为：式中：k s 表示PPS分量出现的开始采样指数，k e 表示PPS分量结束的停止采样指数，定义N e ＝k e -k s +1，N e 表示含有PPS成分的有效采样点个数。 3.根据权利要求2所述的时间信息未知下的雷达机动目标参数估计方法，其特征在于，所述步骤S4中基于扩展卡尔曼滤波器对多项式相位信号模型进行相位跟踪的过程包括：1)构造相位跟踪EKF模型基于相位和振幅的平滑性假设，构造二元状态空间方程如下，由两个线性状态方程和一个非线性观测方程组成：式中： 表示相位状态矢量，由三个连续的相位样本组成且 p k 表示振幅状态矢量，p k ＝[A(k-1),A(k),A(k+1)] T ，B表示平滑假设的常数矩阵，B＝[0,1,0；0,0,1；0,-1,2]，y k 表示三个连续的测量信号样本，y k ＝[real(x k ),imag(x k )] T 且x k ＝[x p (k-1),x p (k),x p (k+1)] T ，ω k-1 表示相位状态方程的过程噪声矢量，v k-1 表示振幅状态方程的过程噪声矢量，n k 表示观测噪声矢量， 由相位状态矢量和振幅状态矢量共同决定，并表示为：式中：⊙表示哈达玛乘积运算，h 1 (p k )＝[p k ,p k ] T ， 利用EKF求解式(13)，得到相位状态矢量 的估计值 结合理论相位φ(k)的表达式，得到用于估计代表运动参数的多项式系数矢量的表达式：式中： 表示估计的运动参数， 表示跟踪到的相位状态矢量， Ψ表示多项式相位基本矩阵且表达式如下： 4.根据权利要求3所述的时间信息未知下的雷达机动目标参数估计方法，其特征在于，所述步骤S4中利用滑动时间窗截取跟踪相位，通过截取的跟踪相位对多项式系数进行反演以重构一个新的多项式相位的过程包括：2)初始相位跟踪采用APAI-EKF处理式(12)中的伪PPS x p (k)，得到初始相位φ 1 的表达式：3)PPS系数反演在初始相位φ 1 上施加一个滑动时间窗，该滑动时间窗的采样指数从k s w 到k e w ，且该滑动时间窗内截获的跟踪相位及其多项式系数矢量分别记为φ 2 和α w ，则有：式中： 滑动时间窗的长度为 且L w ≤N e ；从 到 依次对φ 1 施加滑动时间窗，进而获得各滑动时间窗对应的截获相位φ 2 以及多项式系数矢量α w ；将不同滑动时间窗下的φ 2 和α w 表示为一个数据集，表达式如下：式中：N w ＝N a -L w +1表示滑动时间窗的个数，l表示滑动时间窗指数，l是从1到N w ，φ 2l 与 的表达式如下：式中： 表示第l个滑动时间窗的i阶相位系数估计结果， 的计算公式及ψ wl 的表达式如下：4)相位重构获得不同滑动时间窗下截获相位的系数后，利用估计的系数 重构一个新的多项式相位，表达式如下：式中： 表示第l个滑动时间窗的重构相位；对于所有滑动时间窗，重构相位表示为如下数据集：式中： 当第l个滑动时间窗内的所有采样点都包含目标信号分量，即 时，重构相位将与截获的跟踪相位φ 2l 相似，表示为： 5.根据权利要求4所述的时间信息未知下的雷达机动目标参数估计方法，其特征在于，所述步骤S4中比较跟踪相位和重构相位的相似度以估计时间信息的过程包括：5)计算相位方差记录不同滑动时间窗下 与φ 2l 的差值：式中： 基于相位差值的方差来描述Δφ l 中的元素是否持续稳定，表达式如下：式中：var(·)表示计算方差的操作；6)计算进入/离开时间通过观察最小值在Δφ var 中的位置，即可得到目标的进入/离开时间：①当L w ＝N e 时只有一个滑动时间窗满足所有采样点都包含PPS分量的要求，设该滑动时间窗指数为l m ，则Δφ var 中的最小值为 目标进入和离开雷达覆盖区域的时间 和 通过下式计算：②L w ＜N e有N e -L w +1个滑动时间窗满足要求，在Δφ var 中有N e -L w +1个较小的值，设滑动时间窗指数从m到n，n＝m+N e -L w ，目标进入和离开雷达覆盖区域的时间 和 通过下式计算：式中： 和 分别为估计的机动目标进入和离开雷达覆盖区域的时间，即得到了式(12)中k s 和k e 的估计值，记为 和 6.根据权利要求5所述的时间信息未知下的雷达机动目标参数估计方法，其特征在于，所述步骤S5包括：将 和 代入式(12)中，提取包含目标信息的有效信号x e (k)，表达式如下：通过APAI-EKF求解式(32)估计出目标运动参数。 7.根据权利要求6所述的时间信息未知下的雷达机动目标参数估计方法，其特征在于，所述通过APAI-EKF求解式(32)估计出目标运动参数的过程包括：首先对x e (k)进行相位跟踪得到跟踪相位的估计值，然后利用式(15)的最小二乘估计法反演得到估计的运动参数，考虑到该估计较为粗略，最后，为了进一步提高估计性能，达到克拉美-罗下界，采用O’Shea细化策略对粗估计进行细化。