重尾噪声环境下的扫描雷达稳健角超分辨方法

作     者：张寅 张永超 晏家楠 刘帅迪 杨建宇 ZHANG Yin;ZHANG Yongchao;YAN Jianan;LIU Shuaidi;YANG Jianyu

作者机构：电子科技大学信息与通信工程学院四川成都611731 电子科技大学长三角研究院(衢州)浙江衢州324000 

出 版 物：《信号处理》 (Journal of Signal Processing)

年 卷 期：2023年第39卷第9期

页      面：1562-1572页

核心收录：

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：四川省自然科学基金项目(2023NSFSC1970,2022NSFSC0950) 衢州市财政资助科研项目(2022D0011,2022D036) 

主　　题：扫描雷达 角超分辨 重尾噪声 最小绝对偏差-最小绝对收缩和选择算子 迭代重加权最小二乘 

摘      要：扫描雷达由于天线孔径受到平台尺寸限制,存在角分辨率低下的缺陷。角超分辨技术能够在不改变雷达硬件系统的前提下,通过信号处理方法,获得超越雷达实孔径波束宽度的角度分辨能力。近些年研究表明,基于最小绝对收缩和选择算子(LASSO)的稀疏角超分辨方法能够获得比传统方法更高的分辨能力。然而,该方法基于高斯白噪声假设,在残余项中主要基于l2范数进行约束。当回波数据中存在重尾分布的噪声时,该方法中的l2范数约束无法有效抑制重尾分布噪声,导致目标分辨能力下降,甚至产生虚假目标。针对该问题,本文提出一种扫描雷达抗重尾噪声角超分辨成像方法。首先,本文引入一种最小绝对偏差(LAD)-LASSO约束准则以抑制重尾分布噪声;更进一步的,针对模型中存在的正则化参数自适应选取难题,本文基于稀疏自相关迭代准则导出正则化参数的最优表达。最后,针对LAD-LASSO非平滑代价函数最优化求解难题,本文提出一种基于迭代重加权最小二乘(IRLS)算法的求解方法,通过将l1范数替换为重加权的l2范数,并在每次迭代中计算权值实现最优求解。仿真结果表明,相比传统稀疏角超分辨方法,本文提出的方法在不同信噪比下均能够有效抑制重尾分布噪声,并有效提升扫描雷达角分辨率。同时,本文采用岸基X波段雷达实测数据验证了本文提出方法的有效性。