基于雷達高分辨距離像的旋轉微多普勒頻率估計方法
【專利說明】基于雷達高分辨距離像的旋轉微多普勒頻率估計方法 【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于微波探測識別領域，具體涉及雷達目標微動參數(shù)估計技術，特別是一 種利用旋轉微動目標雷達高分辨距離像估計目標微多普勒頻率的方法。 【【背景技術】】
[0002] 雷達探測領域中，目標及其部件常常存在諸如擺動、旋轉等相對于目標宏觀運動 的細微運動狀態(tài)，像行人雙臂和腿部的擺動、汽車發(fā)動時引擎蓋的震動以及直升機飛行時 旋翼的轉動等，這些運動一般被統(tǒng)稱為微動。微動會對雷達信號進行調制，形成的雷達目標 回波信號中包含有快速變化的周期性調制分量，這種現(xiàn)象被稱為雷達微多普勒頻率調制效 應。寬帶雷達微動回波分量中包含了大量目標結構及運動的細節(jié)特征，關于寬帶雷達目標 微動參數(shù)估計以及分類識別等方面的研究已經(jīng)有一系列成果報道，微動參數(shù)已被公認為是 一種有效的雷達目標識別指標。
[0003] 旋轉微動是一種常見的雷達目標微動形式，旋轉微多普勒頻率是估計目標旋轉運 動狀態(tài)、區(qū)分目標類型的重要指標之一。以往旋轉微多普勒頻率估計主要是利用時頻分析 方法，將旋轉微動目標寬帶雷達回波分量從時域變換到時頻二維圖像域，再結合Hough變 換、擴展Hough變換、有序統(tǒng)計量、chirplet分解等處理方法，完成對旋轉微多普勒頻率的估 計。這些方法存在如下問題:第一，雷達微動回波時頻分析通常需要選擇有較高分辨率的二 次型時頻變換算法，計算耗時較長;第二，雷達目標回波常常是多分量信號，二次型時頻變 換過程中常不可避免地存在交叉分量，削弱交叉分量通常又必須以損失時頻分辨率為代 價;第三，寬帶雷達信號中目標散射點常常存在越距離單元走動，導致微動參數(shù)曲線在時頻 圖像中不連續(xù)，可能導致傳統(tǒng)方法難以進行微動參數(shù)估計。 【
【發(fā)明內容】
】
[0004] 本發(fā)明要解決的技術問題是:采用雷達目標高分辨距離像完成對旋轉微動目標微 多普勒頻率的可靠估計，本方法不僅計算耗時較少而且估計結果精確。
[0005] 本發(fā)明采取的技術方案如下：
[0006] 第一步，目標高分辨距離像矩陣獲取
[0007] 利用頻率步進信號合成寬帶雷達發(fā)射信號8(!11，11)，1116[0，1-1]是第 111個頻率步進 信號，Μ是總的信號個數(shù)，ne[0，N-l]是單個頻率步進信號中第η個子脈沖，N是總的子脈沖 數(shù)。依次對第m次旋轉微動目標回波s A(m，n)進行針對η的傅里葉變換，得到目標高分辨距離 像矩陣HA(m，n)。
[0008] HA(m，n)=FFTn{sA(m，n)}(公式一）
[0009] 其中，F(xiàn)FTn{ · }表示是針對η進行傅里葉變換計算。
[0010]所述目標為直升機旋翼類型的目標。
[0011] 第二步，計算循環(huán)相關系數(shù)矩陣
[0012] 從目標高分辨距離像矩陣HA(m，n)中的第一行開始，按行計算所選取的行與矩陣Ha (m，n)中所有行的循環(huán)相關系數(shù)(等價于循環(huán)卷積計算），然后取各自最大值，存成一行;依 次進行上述計算，得到矩陣HA(m，n)對應的循環(huán)相關系數(shù)矩陣此，矩陣大小為MXM。
[0013] 從HA(m，n)的m行中任意取出兩行i和j，記為HA(i，n)和HA(j，n)，計算兩者的循環(huán)相 關系數(shù)為
[0014]
[0015] 其中，| · |表不取申旲運算，qE[0，N-l]是時間變量，modN(n+q)表不n+q對N取t旲后 的余數(shù)，Ha( j，modN(n+q))表示Ha( j，n)中第modN(n+q)個元素。公式二同時也表明，循環(huán)相關 系數(shù)計算實際上等效于循環(huán)卷積運算。
[0016] 取循環(huán)相關系數(shù)最大值并進行歸一化
[0017]
[0018]其中，maxq(C(q;i，j))表示按q取C(q;i，j)中所有元素的最大值。
[0019]根據(jù)公式二和公式三順序，依次取出HA(m，n)中任意兩行并計算循環(huán)相關系數(shù)，可 得循環(huán)相關系數(shù)矩陣為
[0020]
[0021]其中，C(0,0)表示i=0，j = 0時對應的循環(huán)相關系數(shù)最大值，C(0，1)表示i = 0，j = 1時對應的循環(huán)相關系數(shù)最大值，依次類推，C(M-1，M-1)表示i =M-1，j =M-1時對應的循環(huán) 相關系數(shù)最大值。
[0022]第三步，計算平均循環(huán)相關系數(shù)
[0023]從Me中第一個對角線開始，依次取出相應對角線全部元素并計算均值，得到包含Μ 個元素的平均循環(huán)相關系數(shù)以？），？6[0，-1]是此中對角線序號。
[0024] 依次取循環(huán)相關系數(shù)矩陣Me中第ρ個對角線上的所有元素
[0025] diag(Mc，p) = {Mc(i，j)，i = j+p}，ρΕ[0，Μ_1](公式五）
[0026] 然后求均值可得平均循環(huán)相關系數(shù)為
[0027] C(p) =mean(diag(Mc,p))(公式六）
[0028] 其中，mean表示求均值函數(shù)。
[0029] 第四步，估計旋轉微多普勒頻率
[0030] 對C(p)的峰值位置進行搜索，然后對所有搜索到的峰值位置取平均值，最后取倒 數(shù)可得旋轉微多普勒頻率。
[0031] 對L個搜索到的峰值位置{m，n2，···，nd取平均值后取倒數(shù)，可得旋轉微多普勒頻 率估計{!
Ξ[ι，υ表示第1個峰值，tr是雷達脈沖重復周期。
[0032]本發(fā)明的有益效果主要包括：
[0033]第一，計算耗時大大減少。頻率步進雷達高分辨距離像獲取僅需Μ次傅氏變換處理 即可，不需要對雷達回波信號進行大量的時頻變換計算;此外，計算循環(huán)相關矩陣等價于循 環(huán)卷積計算，能夠減少大量循環(huán)運算，這些都可大幅度減少獲取循環(huán)相關矩陣的計算量。
[0034] 第二，減少了交叉干擾項。多分量雷達目標回波信號通過線性傅里葉變換獲取的 高分辨距離像，與二次型時頻變換處理得到的時頻二維圖像相比，不存在交叉項，因此減少 了微動參數(shù)估計時的干擾項。
[0035] 第三，提高了微動參數(shù)估計精度。平均循環(huán)相關系數(shù)對微動曲線不連續(xù)現(xiàn)象不敏 感，而且搜索峰值位置并取平均的計算方法十分簡單，降低了微多普勒頻率估計難度的同 時也提尚了估計的可靠性。 【【附圖說明】】
[0036] 圖1是基于雷達高分辨距離像的旋轉微多普勒頻率估計方法流程示意圖。
[0037]圖2是頻率步進雷達高分辨距離像矩陣圖。
[0038] 圖3是頻率步進雷達高分辨距離像對應的循環(huán)相關系數(shù)矩陣計算結果圖。
[0039] 圖4是平均循環(huán)相關系數(shù)計算結果圖。 【【具體實施方式】】
[0040] 圖1是本發(fā)明提出基于雷達高分辨距離像的旋轉微多普勒頻率估計方法流程示意 圖，本發(fā)明包括下述步驟:第一步，獲取雷達目標高分辨距離像，將各次回波對應的高分辨 距離像按行排列構建成二維矩陣;第二步，按行計算高分辨距離像矩陣對應的循環(huán)相關系 數(shù)矩陣;第三步，計算平均循環(huán)相關系數(shù);第四步，搜索平均循環(huán)相關系數(shù)的峰值并求平均 值，對平均值取倒數(shù)可估計出旋轉微多普勒頻率。下面具體結合附圖2-4對本發(fā)明作進一步 的說明。
[0041 ]第一步，對旋轉微動目標回波進行傅里葉變換。設目標旋轉微多普勒頻率為fd，對 旋轉微動目標回波信號sA(m，n)進行傅里葉變換得到目標高分辨距離像矩陣HA(m，n)。
[0042] HA(m，n) =FFTn{sA(m，n)}(公式一)
[0043]其中FFTn{ · }表示是針對η進行傅里葉變換計算。
[0044]圖2是利用頻率步進信號合成的旋轉目標高分辨距離像。仿真目標對應為類直升 機旋翼等類型目標，旋翼翼展2.8111，旋翼旋轉微多普勒頻率〇 = 7他，直線飛行速度801