基於線性調頻連續波的雷達目標長時間積累檢測方法與流程

2023-04-23 22:18:17 3

本發明涉及雷達信號處理技術領域，具體涉及一種基於線性調頻連續波的雷達目標長時間積累檢測方法。

背景技術：

調頻連續波(FMCW)是目前探測雷達採用的一種主流技術方法。它是通過對連續發射的信號進行頻率調製，從獲得回波信號的相位差中提取距離及目標物性等信息的雷達體制，將傳統脈衝時域反射雷達的寬帶時域觀測改變為窄帶頻域觀測，提供了豐富而穩定的時間、幅度、頻率、相位、極化等信息，具備了超強的抗幹擾能力；將瞬態大功率觀測變化為分頻點相對小功率發射，提高了雷達遠距離高分辨探測的能力。調頻方法是其區別於脈衝時域雷達的關鍵，也是其技術方法進步的基點。目前發展了多種調頻方式，主要有線性調製和正弦調製。其中線性調頻方式已經衍生出多種方法，通過快速傅立葉變換(FFT)處理使得其能夠對較大範圍的陣列掃描得到較準確的距離信息和物性。因此，線性調頻連續波(LFMCW)雷達已成為調頻連續波雷達技術發展的主流。空氣介質中的線性調頻連續波(LFMCW)雷達有著低發射功率、高接收靈敏度、高距離解析度和結構簡單等突出技術特點，不存在距離盲區，具有比脈衝雷達更強的目標辨別、抗背景雜波及抗幹擾等能力，近年來在軍事和民用方面都得到了較快的發展。在實際應用中的主要技術優勢在於：(1)設備小型化。LFMCW最大優點是其在一定作用距離內的發射功率相對較小，且信號調製很容易在小型的固態發射機中實現；(2)成像快速。通過集成FFT的數位訊號處理器對頻率信息進行處理，可實時完成從LFMCW系統中提取距離信息；(3)抗幹擾強。LFMCW的信號頻帶較窄，可以通過變化工作頻帶防止被空間中其他的電磁波幹擾。

然而，目前的LFMCW雷達目標探測算法均以單脈衝信號去調頻處理為基礎，通過單脈衝回波信號與發射信號之間的頻率差來檢測目標，進而獲得目標的距離和速度等信息。然而，上述方法的性能主要依賴於回波信號的信噪比。當信噪比較低時，湮沒在噪聲中的信號經過去調頻處理後將難以被檢測到，目標信息的獲取更無從談起。因此，在低信噪比條件下，如何考慮目標在多個脈衝之間的變化規律，將目標在多脈衝間的能量有效的積累起來，提高目標回波的信噪比，進而提高目標的檢測概率，獲得目標的精確物理參數，是現在LFMCW雷達信號處理的一大難題。

技術實現要素：

有鑑於此，本發明提供了一種基於線性調頻連續波的雷達目標長時間積累檢測方法，該方法通過長時間相參積累，能夠在發射機功率有限的條件下，有效提高目標積累後的信噪比，進而提高目標的檢測性能。得益於相參積累的高信噪比和高解析度，本發明能夠進一步精確估計目標的運動參數，提供目標的實時距離和速度等信息。

為了解決上述技術問題，本發明是這樣實現的：

一種基於線性調頻連續波的雷達目標長時間積累檢測方法，包括如下步驟：

步驟1、根據待搜索目標的運動模型確定待搜索空間；該待搜索空間包括L個待搜索的機動參數矢量αi,i＝1,2,…,L；

步驟2、發射線性調頻連續波信號，對接收的雷達目標回波進行去調頻處理，獲得去調頻後的目標回波；

步驟3、對去調頻後的目標回波，沿快時間維度做FFT變換，得到慢時間-快時間頻域的回波信號；

步驟4、對於步驟3得到的慢時間-快時間頻域回波信號，針對每一個機動參數矢量αi，進行相參積累，獲得評估值G(αi)；遍歷搜索步驟1所確定的待搜索空間中所有的機動參數矢量，獲得每一個機動參數矢量αi的評估值G(αi)，i＝1,2,…,L；

步驟5、利用步驟4獲得的機動參數矢量評估值G(αi)進行門限判決，實現目標檢測。

優選地，機動參數矢量由兩個運動相關的參數組成，αi＝[a0,i,a1,i]，其中a0,i是目標的距離，a1,i是目標的速度。

優選地，步驟4所述的相參積累為：針對每一個待搜索的機動參數矢量αi，以沿機動參數矢量αi對應的目標回波運動軌跡C(f；αi)作為積分路徑，對快時間頻域-慢時間頻域回波信號進行相位補償後積分，進而獲得積累值G(αi)；

相位補償函數為

目標回波運動軌跡C(f；αi)：

其中，fc為發射信號載頻，r(t)為目標在t時刻的瞬時距離，f是快時間對應的頻域，t為慢時間，γ為調頻率，c為光速。

優選地，所述步驟5為：

步驟51：根據雷達系統參數，確定待搜索的機動參數矢量空間解析度Δα；

步驟52：針對每一個機動參數矢量αi，以Δα為間隔，選取R個點，R為正整數；對這R個點利用相參積累函數計算G(αr)，r＝1,2,…,R，然後取平均，將均值作為噪聲平均功率Pave(αi)；

步驟53：根據噪聲平均功率Pave(αi)得到機動參數矢量αi的檢測門限κ(αi)：κ(αi)＝ξ·Pave(αi)，其中，ξ由虛警率和噪聲的統計特性確定；

步驟54：將G(αi)與檢測門限κ(αi)進行比較，得到目標檢測結果。

優選地，機動參數矢量αi周圍的R個點選取為αi±kΔα,

優選地，在步驟5之後，該方法進一步包括根據目標檢測結果估計目標的真實運動參數。

優選地，在步驟5之後，該方法進一步包括記錄過門限的G(αp)，p＝1,2,…,Q，Q為過門限的數據總量；則令G(αp)最大的機動參數矢量即為目標真實運動參數的估計值。

有益效果：

(1)本發明針對機動目標運動的通用參數化模型，採用線性調頻連續波(LFMCW)信號對目標進行長時間積累檢測，且長時間相參積累方法，不同於傳統的非相參積累策略，採用的是相參積累，即對目標的包絡走動和相位起伏進行聯合補償，從而能夠在發射機功率有限的條件下，有效地將積累時間的增加轉化為目標檢測概率的提高，大大提高了雷達的探測性能。

(2)同時，在相參積累提供的高信噪比和高解析度條件下，本發明可以利用目標檢測結果進一步精確估計目標的各階運動參數，能夠實時給出目標的距離、方位等信息。

附圖說明

圖1為本發明流程圖。

圖2為本發明的長時間相參積累結果示意圖。

圖3為相參積累與非相參積累性能曲線對比圖。

具體實施方式

下面結合附圖並舉實施例，對本發明進行詳細描述。

本發明提供的基於線性調頻連續波的雷達目標長時間積累檢測方法，首先對機動目標進行參數化建模，再對目標回波進行去調頻(Dechirp)變換。而後將回波信號變換到慢時間-快時間頻域維，對目標回波的包絡走動和相位起伏進行聯合補償，實現目標回波的長時間相參積累。通過長時間相參積累，顯著的提高了目標的信噪比，有效地將積累時間的增長轉化為檢測概率的提高，並可以進一步精確估計出目標的運動參數。

本發明的設計思路是：

由於在低信噪比條件下，Dechirp的性能會大大損失，故此時單脈衝Dechirp處理後將無法對目標進行檢測，更不能進一步估計目標的相關物理參數。但是我們注意到，此時目標的信息仍然存在，只是由於信噪比太低無法提取，故想到了多脈衝的相參積累。通過多脈衝的相參積累，目標的信噪比會顯著提高，這樣就可以在積累後的高信噪比條件下對目標進行檢測和估計。

但是多脈衝積累過程中，由於目標在運動且每個脈衝對應的時刻不同，故每個脈衝中和目標參數有關的信息都在發生變化，如下文步驟3中的相位包含了目標的參數信息a0和a1，但是由於是隨著時間t變化的，故每個脈衝中的相位值都不一樣。因此，本發明需要考慮目標在多個脈衝之間的變化規律，將目標在多脈衝間的能量有效的積累起來，為此設計了與參數信息a0和a1相關的相參積累函數，包絡走動和相位的補償設定均與待補償的信號相關。

基於上述分析，本發明的基於線性調頻連續波的雷達目標長時間積累檢測方法具體實現流程圖如圖1所示，具體方法如下：

步驟一、根據待搜索目標的運動模型確定雷達待搜索空間，即確定雷達目標運動模型中待搜索的機動參數矢量。

具體的，由機動參數構成的雷達目標運動參數化通用模型可表示為

其中，r(t)為目標在t時刻的瞬時距離，目標的機動參數表示為aj(j＝0,1)。aj為與目標運動物理模型相關的參數。如a0是目標的起始距離，a1是目標的起始速度。

由於在實際應用中，目標的真實機動參數aj(j＝0,1)未知，故需要對機動參數進行搜索，待搜索的機動參數矢量表示為αi＝[a0,i,a1,i],i＝1,2,…,L。L為待搜索的機動參數矢量的總數，a0,i是目標的距離，a1,i是目標的速度。

根據待搜索目標的機動特性確定待搜索機動參數的數值範圍。例如，待搜索目標為汽車，平均速度為30m/s，那麼a1的搜索範圍可以定為[20,50]。

步驟二，發射線性調頻連續波(LFMCW)信號，對接收的雷達目標回波進行去調頻(Dechirp)處理，即將目標回波與發射參考信號進行混頻，獲得目標回波Dechirp後的信號。

具體的，步驟二中所描述的目標回波信號srm(t,τ)表示為：

srm(t,τ)＝Armexp{jπ(2fc(τ-td(t))+γ(τ-td(t))2)}τ∈(0,Tp]

其中，Arm為目標回波信號的幅值常數，fc為發射信號載頻，τ為快時間，t為慢時間，γ為調頻率，Tp為一個頻率調製周期。時延td(t)表示為：

其中，c為光速。

進一步的，步驟2中所描述的發射參考信號sref(τ)表示為：

sref(τ)＝exp{jπ(2fcτ+γτ2)}。

則Dechirp後的信號s0(t,τ)表示為

其中Dechirp後信號的相位的表達為：

步驟三、對Dechirp後的目標回波，沿快時間維度做FFT變換，得到慢時間-快時間頻域的回波信號。

本步驟的設計思路是：由步驟2可以看到，Dechirp後信號的相位隨著快時間τ變化，而的變化規律又是由目標的機動參數信息，即aj(j＝0,1)決定。因此，通過沿快時間τ維的FFT變換，即可將相位的變化反映在快時間頻域f上，進而可以通過後續步驟的相參積累在慢時間-快時間頻域提取目標的機動參數信息。

具體的，對Dechirp後的目標回波s0(t,τ)沿快時間維度做FFT變換可表示為：

其中，S(f,t)為獲得的慢時間-快時間頻域的回波信號，f是快時間對應的頻域。

步驟四，對步驟三得到的慢時間-快時間頻域回波信號S(f,t)，採用相參積累函數G進行積累。遍歷搜索步驟1所確定的雷達待搜索空間中所有的機動參數矢量，獲得每一個機動參數矢量αi的評估值G(αi)，i＝1,2,…,L。

具體的，相參積累函數G(αi)指的是，針對某一個待搜索的機動參數矢量αi，沿曲線C(f；αi)所確定的積分路徑，對快時間頻域-慢時間頻域回波信號S(f,t；αi)進行相位補償後積分，進而獲得積累值。

具體的，機動參數矢量αi的相參積累函數為：

該公式中曲線C(f；αi)體現了包絡走動的補償，在積分的過程中，每一個值都需要乘以一個補償函數H(t,αi)，該過程體現了相位補償。

其中，H(t,αi)為相位補償函數，表示為

可以看出，相位補償函數H(t,αi)與待補償的信號相關。

C(f；αi)為機動參量矢量αi對應的目標回波運動軌跡，表示為

其中，a0,i a1,i為待搜索的機動參數，組成了機動參數矢量αi。可以看出，該積分曲線C(f；αi)也與待補償的信號相關。

G(αi)為沿著由C(f；αi)所確定的積分路線進行線積分的結果；dl為積分路線上的積分單元。

上面的式(1)分為兩部分，一是復相位二是目標的實包絡

對於函數sinc(x)，其最大值出現在x＝0處，當x不等於0，該函數的值會很小。因此對於上式的A(t)，目標的最大值(也就是目標的能量最大)出現在處。而相參積累就是想將目標的能量積累起來，但是由於a0和a1未知，所以在處理的過程中只能以不同的搜索值代入去嘗試，因此就出現了這裡的積分曲線C(f；αi)：

另一方面，找到了目標的峰值位置，還需要將目標對應的相位補償後再相加，這樣目標的能量才能完全積累起來。同樣，由於a0和a1未知，所以補償函數寫為

步驟五，利用步驟四獲得的機動參數矢量評估值G(αi)進行門限判決，實現目標檢測，並進一步估計目標的真實運動參數。

具體的，根據雷達系統參數，確定待搜索的機動參數矢量空間解析度為Δα＝[Δa0,Δa1]。針對每一個參數αi，以Δα為間隔，選取R個點，對這R個點利用相參積累函數G計算G(αr)，r＝1,2,…,R，然後取平均，將均值作為噪聲平均功率Pave，通常選取的R個點為αi±kΔα,然後根據噪聲平均功率Pave(αi)得到參數αi的檢測門限κ(αi)：κ(αi)＝ξ·Pave(αi)，其中，ξ由虛警率和噪聲的統計特性確定；最後將G(αi)與檢測門限κ(αi)進行比較，得到目標檢測結果。

進而，記錄過門限的相參積累函數G(αp)，p＝1,2,…,Q，目標真實運動參數的估計值表示為即為令G(αp)最大的機動參數矢量。從而進一步得到了距離和速度的估計值。

圖2為本發明的長時間相參積累結果示意圖。圖3為相參積累與非相參積累性能曲線對比圖。由上述說明和附圖可以看到，本方法通過長時間相參積累，能夠有效的將目標的回波能量投影在參數空間，聚焦成一個「尖峰」，顯著提高了目標的檢測性能；同時相參積累還提高了目標的解析度，進而能夠實時的準確估計目標的距離、速度等物理信息。

綜上所述，以上僅為本發明的較佳實施例而已，並非用於限定本發明的保護範圍。凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護範圍之內。