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申请/专利权人：中山大学

摘要：本发明涉及信号处理领域，为面向多目标复杂场景的距离速度联合高精度感知方法及系统。所述方法包括：对接收到的OFDM时域信号处理为OFDM帧矩阵，调取星座映射后的信息比特矩阵；将OFDM帧矩阵除以信息比特矩阵得到雷达感知信息矩阵；使用共轭倒序空间法、空间平滑法对雷达感知信息矩阵进行预处理，并重构为一维的雷达感知信息向量，继而构造距离速度联合自相关矩阵；对距离速度联合自相关矩阵进行特征值分解，构造距离速度联合噪声子空间矩阵，构造距离速度联合向量，计算得到二维距离速度联合功率谱图，并使用快速傅里叶变换进行加速运算。本发明提高了算法的分辨率、精度和抗噪声干扰性能，降低了运算量，使该算法具备现实时效性。

主权项：1.一种面向多目标复杂场景的距离速度联合高精度感知方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、接收OFDM时域信号，设一帧OFDM时域信号中子载波数目为N和符号数目为M；S2、对OFDM时域信号中的每一个符号进行N点的FFT处理，每个符号FFT处理后的数据按列排成OFDM帧矩阵；S3、调取信息比特矩阵，信息比特矩阵中的每个元素表示由信息比特经星座映射后生成的调制符号；S4、将OFDM帧矩阵除以信息比特矩阵，得到最终的雷达感知信息矩阵；S5、使用共轭倒序空间法对雷达感知信息矩阵进行预处理，对雷达感知信息矩阵中每个元素取共轭后再进行倒序翻转，得到共轭倒序矩阵；将共轭倒序矩阵与原来的雷达感知信息矩阵求平均，重新构造一个前后向感知信息矩阵；S6、使用空间平滑法对前后向感知信息矩阵做进一步优化预处理，将子空间矩阵的大小设置为NSub×MSub，NSubN,MSubM，再按照所设置的子空间矩阵的大小以逐步移位的方式将前后向感知信息矩阵划分为N-NSub+1M-MSub+1个子阵；最后将多个子阵叠加求平均，得到前后向空间平滑感知信息矩阵；S7、将所述前后向空间平滑感知信息矩阵重构为一维的雷达感知信息向量；S8、通过重构后的一维雷达感知信息向量构造距离速度联合自相关矩阵；S9、对距离速度联合自相关矩阵进行特征值分解，得到由特征向量构成的特征向量矩阵；将特征向量矩阵中K个最大特征值以外的特征值所对应的特征向量，构造成距离速度联合噪声子空间矩阵；S10、构造距离速度联合向量，并根据距离速度联合噪声子空间矩阵计算得到二维距离速度联合功率谱图；S11、对二维距离速度联合功率谱图进行谱峰搜索，谱峰对应的索引即为感知目标估计的距离和速度；S12、将距离速度联合噪声子空间矩阵的每一个列向量重构为矩阵，得到多个重构矩阵，基于重构矩阵使用快速傅里叶变换对二维距离速度联合功率谱图进行加速运算，对二维距离速度联合功率谱图的计算进行更新。

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百度查询： 中山大学 面向多目标复杂场景的距离速度联合高精度感知方法及系统