【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及信號處理，具體而言，涉及基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測方法及系統。
技術介紹
1、近年來，隨著無人機技術的迅猛發展，無人機蜂群在物流配送、災害救援、農業巡檢和國防安全等領域的應用愈發廣泛。然而，無人機蜂群的出現也帶來了諸多挑戰，尤其在低空經濟發展的背景下，低空空域的安全監控與管理需求日益突出。由于無人機蜂群的目標數量龐大、機動性強、分布密集，其監測和識別難度顯著增加。
2、雷達作為核心的低空探測手段之一，在無人機蜂群目標的檢測和定位中起到關鍵作用。然而，傳統雷達系統由于角分辨率有限，難以有效區分密集目標，尤其是在多目標相互干擾嚴重的復雜場景中。目前，基于空間譜信號分析方法因其高分辨率特性被廣泛應用于雷達角度估計中。然而，傳統空間譜估計算法計算量較大，難以滿足低功耗和高實時性要求的工程應用需求。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測方法及系統，來解決現有技術中的上述問題。
2、本專利技術通過以下技術方案實現：
3、第一方面，本專利技術提供了一種基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測方法，包括：
4、通過雷達發射機向目標區域發射射頻信號，接收機接收目標反射的射頻回波信號，并通過超外差接收機將射頻回波信號變頻為中頻信號；
5、對天線多通道接收信號分別進行預處理操作，得到處理后的信號，基于中頻信號對多通道信號與通道間幅度和相位誤差進行一致性校準；
6、進行
7、通過蜂群目標所在的窗內距離單元與多普勒單元計算多通道自相關矩陣，并對多通道自相關矩陣進行特征值分解與噪聲子空間提取，構造空間譜函數，進行譜峰搜索與目標角度解析；
8、空域目標遍歷并將檢測結果匯總輸出，完成雷達掃描空域內的目標超分辨檢測。
9、優選的，所述進行一致性校準包括：
10、
11、式中，為各通道的幅度校準系數，為各通道的相位校準系數，為經過幅相一致性校準后的各通道信號，為預處理后的信號，為虛數虛部單位。
12、優選的，所述進行數字波束合成與目標檢測包括:
13、通過數字波束合成獲得和通道信號，采用目標檢測算法對和通道信號進行目標檢測，生成掃描區域內的目標點跡集合。
14、優選的，所述通過數字波束合成獲得和通道信號包括：
15、
16、式中，為和通道信號，為維向量，接收信號通道數。
17、優選的，所述確定蜂群目標所在的距離單元與多普勒單元包括：
18、應用窗對距離單元進行滑窗處理，若滑動窗口內的每個距離單元均存在目標，則將該窗口覆蓋范圍內的目標集合判定為蜂群目標，生成蜂群目標集合，否則，不進行處理。
19、優選的，所述計算多通道自相關矩陣包括：
20、
21、式中，為第個檢測目標蜂群對應的維多通道自相關矩陣，為求期望，為求共軛轉置，為通道校準后信號矩陣中，行號集合為列號為的通道的信號,為常數。
22、優選的，所述進行特征值分解與噪聲子空間提取包括：
23、
24、式中，表示第個目標的信號子空間，表示噪聲子空間，對角矩陣和分別表示對應信號的特征值和噪聲的特征值。
25、優選的，所述構造空間譜函數，進行譜峰搜索與目標角度解析包括：
26、
27、式中，為空間譜函數，為維向量的求共軛轉置；
28、優選的，所述空域目標遍歷并將檢測結果匯總輸出包括：
29、對空間譜函數進行譜峰搜索，確定譜峰位置，每個譜峰位置對應于同一距離門和多普勒門中若干個不同來波方向的目標，生成以該目標組成的集合，直至完成蜂群目標集合內的所有目標遍歷，結束流程。
30、第二方面，本專利技術還提供了基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測系統，包括：
31、信號處理模塊，被配置為通過雷達發射機向目標區域發射射頻信號，接收機接收目標反射的射頻回波信號，并通過超外差接收機將射頻回波信號變頻為中頻信號；對天線多通道接收信號分別進行預處理操作，得到處理后的信號，基于中頻信號對多通道信號與通道間幅度和相位誤差進行一致性校準；
32、檢測模塊，被配置為進行數字波束合成與目標檢測，得到檢測點集合，對檢測點跡集合進行滑窗檢測，確定蜂群目標所在的距離單元與多普勒單元；通過蜂群目標所在的窗內距離單元與多普勒單元計算多通道自相關矩陣，并對多通道自相關矩陣進行特征值分解與噪聲子空間提取，構造空間譜函數，進行譜峰搜索與目標角度解析；
33、輸出模塊，被配置為空域目標遍歷并將檢測結果匯總輸出，完成雷達掃描空域內的目標超分辨檢測。
34、本專利技術的技術方案至少具有如下優點和有益效果：
35、1.結合傳統檢測算法與超分辨檢測算法，顯著降低計算復雜度并提升實時性。
36、本方案創新性地融合傳統檢測算法與超分辨檢測算法，將兩者的優勢有機結合。在實現高精度超分辨功能的同時，通過算法優化和計算資源的高效利用，大幅降低了系統的計算復雜度。相比于單純依賴超分辨方法的系統，方案技術能夠更好地兼顧分辨率和實時性，確保在復雜場景中的即時響應能力。
37、2.突破傳統雷達算法的角分辨率瓶頸。
38、針對傳統雷達算法在相同距離門和相同多普勒門內，角分辨率受限于波束寬度的問題，本方案提出了有效的解決方案。通過引入先進的信號處理技術，顯著增強雷達對目標角度的分辨能力，即使在密集目標場景下，也能夠清晰區分相鄰目標的角度信息，從而大幅提升系統的目標檢測與跟蹤能力。
39、3.充分利用多通道信號空間譜特征，進一步提高測角分辨率。
40、本方案充分挖掘多通道雷達信號的空間譜特性，結合高效的陣列信號處理方法，實現了對目標角度的高精度估計。與傳統單通道或低分辨率方法相比，本方案顯著提高了測角分辨率，使雷達能夠更精確地識別和定位復雜場景中的多個目標，進一步拓展了雷達系統的應用范圍。
41、4.支持多目標場景下的高效分辨和精確檢測。
42、本方案通過優化多目標環境中的信號處理流程，能夠快速分辨出多個相鄰目標的精確位置和角度，避免傳統算法中因角分辨能力不足導致的目標合并問題。該能力對處理復雜的蜂群目標、無人機集群等高密度多目標動態場景具有顯著優勢。
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1.基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測方法，其特征在于，所述進行一致性校準包括：
3.根據權利要求2所述的基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測方法，其特征在于，所述進行數字波束合成與目標檢測包括:
4.根據權利要求3所述的基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測方法，其特征在于，所述通過數字波束合成獲得和通道信號包括：
5.根據權利要求4所述的基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測方法，其特征在于，所述確定蜂群目標所在的距離單元與多普勒單元包括：
6.根據權利要求5所述的基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測方法，其特征在于，所述計算多通道自相關矩陣包括：
7.根據權利要求6所述的基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測方法，其特征在于，所述進行特征值分解與噪聲子空間提取包括：
8.根據權利要求7所述的基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測方法，其特征在于，所述構造空間譜函數，進行譜峰搜索與目標角度解析包括：
9.根據權利要求8所述的基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測方法，其特征在于，所述空域目標遍歷并將檢測結果匯總輸出包括：
10.基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測系統，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測方法，其特征在于，所述進行一致性校準包括：
3.根據權利要求2所述的基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測方法，其特征在于，所述進行數字波束合成與目標檢測包括:
4.根據權利要求3所述的基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測方法，其特征在于，所述通過數字波束合成獲得和通道信號包括：
5.根據權利要求4所述的基于空間譜信號分析的蜂群目標超分辨檢測方法，其特征在于，所述確定蜂群目標所在的距離單元與多普勒單元包括：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：汪宗福，金敏，何珂，譚博，張平，魯瑞蓮，
申請(專利權)人：成都匯蓉國科微系統技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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