基于全局最小熵的随机稀疏调频步进信号运动补偿方法

发射频率和孔径二维随机稀疏的调频步进信号,可降低雷达系统对采样率的要求,同时可提高抗干扰能力。但是调频步进信号随机稀疏时会带来运动补偿困难的问题。针对此问题,提出一种基于全局最小熵的运动补偿方法。首先,利用全局最小熵方法完成包络对齐;其次将初相校正问题转换为径向速度与加速度的参数估计问题。为实现速度的高精度估计,采取粗搜索与精估计相结合,以全局最小熵作为代价函数,基于黄金分割法进行变步长搜索实现参数的快速高精度估计,最终完成初相校正。理论分析和仿真结果表明该算法具有参数估计速度快、估计精度高且在较低的信噪比条件下具有较高稳健性的优势。