基于分数阶域与低秩补全的车载雷达抗干扰方法及系统

本发明涉及雷达信号处理与电磁抗干扰，具体的是基于分数阶域与低秩补全的车载雷达抗干扰方法及系统。

背景技术：

1、高级驾驶辅助系统（adas）和自动驾驶技术广泛采用车载毫米波雷达进行环境感知。然而，随着道路上配备雷达的车辆不断增加，车载雷达之间的非相干互干扰问题日益严峻。由于干扰信号的幅度通常强于目标回波，强干扰会显著抬升雷达系统的噪声基底，甚至产生幽灵假目标，导致目标检测性能严重退化。

2、为了抑制互干扰，现有的信号处理方法通常依赖变换域分离干扰，随后在时域对受污染样本直接执行加窗或置零处理。但是，现有技术采用的直接置零处理操作会破坏真实回波信号的连续相位，使得置零处理后的信号的信噪比与原始干扰信号一样，导致无法恢复信号中被强噪声掩盖的目标特征，抗干扰效果一般。

技术实现思路

1、为解决上述背景技术中提到的不足，本发明的目的在于提供基于分数阶域与低秩补全的车载雷达抗干扰方法及系统。

2、第一方面，本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于分数阶域与低秩补全的车载雷达抗干扰方法，方法包括以下步骤：

3、获取车载毫米波雷达的混频降采样拍频信号，基于多级步长的稀疏分数阶傅里叶变换对车载毫米波雷达的混频降采样拍频信号进行搜索，得到多干扰源的最优分数阶数集合；

4、基于多干扰源的最优分数阶数集合将车载毫米波雷达的混频降采样拍频信号投影至对应的分数阶域，输出初始分数阶域掩码，将初始分数阶域掩码对应的干扰信号逆变换至时域提取包络，基于预设绝对中位差算子和自适应时域幅度判决门限进行筛选，生成高精度时域掩码；

5、基于高精度时域掩码表征的有效观测数据与干扰缺失数据，生成全hankel矩阵与观测指示矩阵，基于预设低秩矩阵补全算法对全hankel矩阵与观测指示矩阵进行重构，得到重构后的时域信号，对重构后的时域信号进行修正优化处理，得到雷达目标拍频信号。

6、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述基于多级步长的稀疏分数阶傅里叶变换对车载毫米波雷达的混频降采样拍频信号进行搜索包括粗、中、细三级级联的分数阶数搜索。

7、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述粗、中、细三级级联的分数阶数搜索的处理过程，如下：

8、在设定的粗搜索阶数序列中计算信号的峰值功率，通过判定当前位置功率大于邻域峰值门限来锁定候选阶数；

9、引入目标频带掩码向量对落入真实目标检测区内的阶数执行抹除；对保留的候选阶数依次执行中步长与细步长的局部最大值寻优；

10、根据最小阶数间距约束执行重构去重，并剔除贴近搜索边界范围边缘阶数，输出最终的多干扰源的最优分数阶数集合。

11、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述基于多干扰源的最优分数阶数集合将车载毫米波雷达的混频降采样拍频信号投影至对应的分数阶域，通过构建变指数恒虚警率二维检测器获取初始分数阶域掩码，过程包括：

12、在分数阶域单个分辨单元处，分别计算前沿与后沿参考窗内样本的变异指数与均值比；

13、根据所述变异指数与预设变异阈值、以及所述均值比与预设均值比阈值的大小关系，动态地从前沿参考窗均值、后沿参考窗均值、双窗整体均值或双窗最小均值中选择最优的噪声底估计值；

14、利用所述噪声底估计值乘以由虚警概率与训练单元数决定的标量系数，构成自适应检测门限，从而生成恒虚警率初始一维掩码，作为初始分数阶域掩码。

15、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述根据所述变异指数与预设变异阈值、以及所述均值比与预设均值比阈值的大小关系，动态地从前沿参考窗均值、后沿参考窗均值、双窗整体均值或双窗最小均值中选择最优的噪声底估计值的过程，包括：

16、在所述变异指数小于预设变异阈值的情况下，将所述前沿参考窗均值与所述后沿参考窗均值的均值，确定为所述噪声底估计值；

17、在所述变异指数不小于预设变异阈值、且所述均值比大于预设均值比阈值的情况下，将所述后沿参考窗均值确定为所述噪声底估计值；

18、在所述变异指数不小于预设变异阈值、且所述均值比小于所述预设均值比阈值的倒数的情况下，将所述前沿参考窗均值确定为所述噪声底估计值；

19、在所述变异指数不小于预设变异阈值、且所述均值比不大于预设均值比阈值、且不小于所述预设均值比阈值的倒数的情况下，将所述前沿参考窗均值与所述后沿参考窗均值中的较小值，确定为所述噪声底估计值。

20、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述基于预设绝对中位差算子和自适应时域幅度判决门限进行筛选的过程，包括：

21、提取所述初始分数阶域掩码对应的干扰信号的时域复包络序列，判定并剔除最大值小于全局信号包络中值特定倍数的假峰干扰；

22、计算当前保留包络序列的中位数作为时域基底强度，并基于所述序列减去基底后的绝对中位差，稳健估算干扰信号的噪声标准差；

23、将自适应幅度判决门限设定为所述基底强度与4倍噪声标准差之和；将时域内包络幅值大于所述门限的采样点判定为高置信度干扰区，经过预设精度的膨胀算子执行局部宽度拓宽，并对信号两端执行边界强制锚定，生成最终的时域掩码，作为高精度时域掩码。

24、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述预设低秩矩阵补全算法带有惯性加速动量机制，其中，在第t次迭代过程中的矩阵更新控制方程组具体定义为：

25、

26、

27、

28、

29、其中，为原始含干扰信号构建的层叠hankel矩阵，为根据最终时域掩码构建的二值观测指示矩阵，表示哈达玛积算子；为第t步重构的低秩目标矩阵，为引入惯性权重因子后生成的具有动量加速效能的预估矩阵；为拉格朗日乘子矩阵，为惩罚项步长参数；表示奇异值软阈值收缩算子，、和分别为待收缩矩阵执行经济型奇异值分解后得到的左奇异矩阵、右奇异矩阵和奇异值对角线元素。

30、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述对重构后的时域信号进行修正优化处理的过程，包括：

31、对重构后的时域信号提取幅值包络，执行基于移动中位数的局部异常毛刺锁定，并采用复数分段三次hermite多项式插值算法对异常缝隙进行局部平滑修正；

32、其中，采用复数分段三次hermite多项式插值算法对异常缝隙进行局部平滑修正的过程，包括：

33、设定滑窗长度，利用移动中位数绝对偏差准则对经低秩重构后的信号包络进行滑窗扫描，锁定重构衔接处残存的孤立毛刺点并生成异常点索引向量,提取非异常有效点处复信号的实部序列与虚部序列作为已知节点，分别独立调用分段三次hermite插值多项式对异常点索引处的实部与虚部执行外推拟合计算，并将计算结果重新合成为复数信号，替换原异常点处的数值。

34、第二方面，为了达到上述目的，本发明公开了基于分数阶域与低秩补全的车载雷达抗干扰系统，包括：

35、信号获取模块，用于获取车载毫米波雷达的混频降采样拍频信号，基于多级步长的稀疏分数阶傅里叶变换对车载毫米波雷达的混频降采样拍频信号进行搜索，得到多干扰源的最优分数阶数集合；

36、信号处理模块，用于基于多干扰源的最优分数阶数集合将车载毫米波雷达的混频降采样拍频信号投影至对应的分数阶域，输出初始分数阶域掩码，将初始分数阶域掩码对应的干扰信号逆变换至时域提取包络，基于预设绝对中位差算子和自适应时域幅度判决门限进行筛选，生成高精度时域掩码；

37、抗干扰输出模块，用于基于高精度时域掩码表征的有效观测数据与干扰缺失数据，生成全hankel矩阵与观测指示矩阵，基于预设低秩矩阵补全算法对全hankel矩阵与观测指示矩阵进行重构，得到重构后的时域信号，对重构后的时域信号进行修正优化处理，得到雷达目标拍频信号。

38、本发明的有益效果：

39、本发明通过双重防虚警与惯性加速补全策略，克服了传统阈值失效与收敛震荡的缺陷，实现了复杂环境下雷达信号的高保真重构。