CN114371460B - 一种机载雷达海面运动目标能量积累与海杂波抑制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种机载雷达海面运动目标能量积累与海杂波抑制方法，应用于雷达信号技术领域，针对现有技术在实现段内相参积累与段间非相参积累时存在的性能低下的问题；本发明首先，对回波信号进行脉冲压缩处理；随后，将回波信号平均分割成若干子片段；然后，进行回波离散处理；而后，利用修正坐标旋转变换校正每个子片段中由于目标速度引起的距离走动，再对子片段内能量进行相参积累；之后，对所有子片段的能量进行非相参积累；最后，将非相参积累的结果进行慢时间频域逆快速傅里叶变换到时域回波，再利用奇异值分解在时域进行回波信号分解并剔除与海杂波对应奇异值，重构时域回波信号后再进行脉冲维快速傅里叶变换以实现海杂波的能量抑制。

Description

一种机载雷达海面运动目标能量积累与海杂波抑制方法

技术领域

本发明属于雷达信号技术领域，特别涉及一种机载雷达海面运动目标能量积累以及海杂波抑制技术。

背景技术

近年来，机载雷达对海探测已成为雷达信号处理领域的研究热点。机载雷达对海面目标进行积累探测时会遇到两个主要问题：一是目标与机载平台间的径向运动(包括速度和加速度)会造成距离徙动/弯曲和多普勒徙动，导致传统方法积累性能下降；二是海杂波能量较强将影响目标探测结果，需要得到有效抑制。

为了校正由径向速度引起的距离徙动并实现相参积累，Radon傅里叶变换、Keystone变换以及改进位置旋转变换相继被提出。上述方法均通过距离-运动参数二维搜索实现能量相参积累。但是当目标与雷达间存在机动运动时，会由于径向加速度引起的距离弯曲与多普勒徙动的影响而造成相参积累性能下降。

为了校正补偿距离弯曲与多普勒徙动，相关学者相继提出了广义Radon傅里叶变换和Radon分数阶傅里叶变换等方法。尽管上述方法的积累检测性能较好，但计算复杂度较高。为此，许稼等人提出了一种混合积累方法，通过分段处理依次实现段内相参积累与段间非相参积累，但是该方法的积累增益会随着子片段的长度变短而下降，且受加速度的影响较大。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出一种机载雷达海面运动目标能量积累与海杂波抑制方法，通过分段校正补偿海面运动目标与机载雷达间的径向距离徙动/弯曲和多普勒徙动，从而实现目标能量的积累；此外，通过奇异值分解与信号重构抑制海杂波能量。

本发明采用的技术方案为：一种机载雷达海面运动目标能量积累与海杂波抑制方法，包括：

S1、对接收机接收到的基带回波信号进行脉冲压缩处理；

S2、对脉冲压缩后的回波信号进行离散处理；

S3、将离散后的回波信号沿着脉冲维均匀切分成若干个子片段；

S4、对子片段内的回波信号进行校正与相参积累；

S5、根据子片内的相参积累结果进行子片段间能量积累；

S6、对步骤S5得到的回波信号进行海杂波抑制。

步骤S3划分子片段需要满足以下两个条件：

每个子片段中由目标加速度引起的距离弯曲小于一个距离单元；

由加速度引起的多普勒走动小于半个多普勒分辨单元。

步骤S4具体为：在子片段内采用修正位置旋转变换校正径向速度引起的距离走动，然后通过慢时间做快速傅里叶变换，得到该子片段内的相参积累结果。

步骤S5具体为：利用广义拉东变换循迹各子片段内的相参积累结果的峰值位置，将不同子片段的峰值位置对齐后进行幅度叠加，得到所有子片段的能量非相参积累值。

步骤S6所述的步骤S5得到的回波信号具体为：所有子片段的非相参积累结果与当前海杂波与噪声的回波相加的结果。

s_t(α′₀,f_n′)＝s_int(α′₀,f_n′)+s_int,cn(α′₀,f_n′)

其中，s_t(α′₀,f_n′)表示步骤S5得到的回波信号，s_int(α′₀,f_n′)表示所有子片段的非相参积累结果，s_int,cn(α′₀,f_n′)表示当前海杂波与噪声的回波。

步骤S6的实现过程为：

S61、对s_t(α′₀,f_n′)进行慢时间频率逆快速傅里叶变换可得到慢时间时域回波；

S62、抽取慢时间时域回波中每个脉冲对应的列向量，构造汉克尔矩阵；

S63、对汉克尔矩阵进行奇异值分解；

S64、将杂波/噪声对应的较小奇异值置0，得到新的奇异值矩阵；

S65、根据新的奇异值矩阵得到重构后的汉克尔矩阵；

S66、根据重构后的汉克尔矩阵得到重构后的回波矩阵；

S67、对得到重构后的回波矩阵进行慢时间维快速傅里叶变换得到海杂波抑制后的回波能量积累结果。

本发明的有益效果：本发明的方法首先，对回波信号进行脉冲压缩处理；随后，按照每个子片段中由加速度造成的距离弯曲与多普勒走动能够被忽略为分段准则将回波信号平均分割成若干子片段；然后，通过变量代换进行回波离散处理；而后，利用修正坐标旋转变换校正每个子片段中由于目标速度引起的距离走动，再沿脉冲维做快速傅里叶变换实现子片段内能量的相参积累；之后，通过广义拉东变换循迹每个子片段的峰值位置并对所有子片段的能量进行非相参积累；最后，将非相参积累的结果进行慢时间频域逆快速傅里叶变换到时域回波，再利用奇异值分解在时域进行回波信号分解并剔除与海杂波对应奇异值，重构时域回波信号后再进行脉冲维快速傅里叶变换以实现海杂波的能量抑制；本发明的方法具有以下优点：

本发明在快速聚集目标能量的同时，实现了海杂波的有效抑制，能够显著提高机载雷达的对海探测能力；

本发明的方法在设计分段准则时可以忽略目标机动性的影响，避免了子片段内对径向加速度的搜索，可在积累性能和计算效率之间取得良好平衡；

本发明通过奇异值分解重构等操作实现了对海杂波的能量抑制。

附图说明

图1是本发明实现的流程框图；

图2表示雷达回波脉冲压缩结果；

图3表示使用本发明方法子片段内相参积累结果；

图4表示使用本发明方法子片段间积累与海杂波抑制结果；

图5表示使用现有混合积累方法的积累结果。

具体实施方式

本发明主要采用Matlab仿真实验的方法进行验证，在科学计算软件MatlabR2020a上验证本发明的正确性和有效性。下面结合图1给出本发明的具体实现方式：

步骤1：回波脉冲压缩：机载雷达发射机发射线性调频信号，接收机接收到基带回波信号记为s_r(t,t_n)，其中t表示快时间变量，t_n为慢时间变量，t_n＝nT，n＝0,1,...,N，N为总脉冲数，T为脉冲重复间隔。

假设在观测时间内，载机的恒定速度为a₁，海面运动目标的恒定速度为a₂，且a₂可以分解为垂直于载机运动方向的速度a_2,c与平行于载机运动方向的速度a_2,d，并且a_2,c与a_2,d的值不随时间变化。由此可得载机与海面目标间瞬时距离为：

令b₁表示径向速度，b₁＝-a_2,c，b₂表示径向加速度，b₂＝(a₁-a_2,d)²/2R₀，可将瞬时距离重新表示为

本实施例中设置：R₀＝100km，b₁＝110m/s，b₂＝10m/s²。

海杂波按机载杂波单元建模且服从K分布。

对

做脉冲压缩处理，将脉压后的回波信号记为s_c(t,t_n)，如图2所示，脉压后距离徙动明显。

步骤2：回波离散处理：将s_c(t,t_n)中的变量t和t_n进行离散处理，即有R＝f_st与n＝t_n/T，从而得到离散后的回波信号为s_c(R,n)，其中f_s表示采样频率，f_s＝kB，k为采样倍数，B表示信号带宽。再对s_c(R,n)中R进行变量代换，即R＝αc/2f_s，α为与R对应的距离单元。此时，可得到α-n域脉压后回波信号记为s_c(α,n)，其中，c是光速。

步骤3：分段准则设计与分段处理：设计的分段准则需同时满足两个条件：一是每个子片段中由目标加速度引起的距离弯曲小于一个距离单元；二是由加速度引起的多普勒徙动小于半个多普勒分辨单元。因此，设计分段准则时，每个子片段的脉冲数应满足

其中，b_2,max为可能的加速度最大值，为雷达探测时的先验信息；λ为波长，N_r＝N/N_s为第每个子片段的总脉冲数。将回波按照上述分段准则沿着脉冲维均匀切分成N_s个子片段，得到第个子片段的回波信号为s_c,m(α,n_s)，其中m∈[1,...,N_s]，n_s表示第m个子片段的脉冲维变量，n_s∈[0,1,...,N_r]。

步骤4：子片段内校正与相参积累：在段内采用修正位置旋转变换校正径向速度引起的距离徙动。具体是对s_c,m(α,n_s)的每个位置坐标以

为间隔遍历旋转角搜索值

进行旋转，其中

和

分别是旋转角搜索范围的下界和上界。第m个子片段内采用修正位置坐标转换的表达式为

当旋转角搜索值与真实值相等时，即可获得第m个子片段内的距离徙动校正结果s_c,m(α′,n′_s)，其中α′和n′_s分别为旋转后与α和n_s相对应的变量。随后，通过慢时间做快速傅里叶变换，即可得到第m个子片段内的相参积累结果为

其计算表达式为

其中

为快速傅里叶变换后的慢时间频率变量。图3即为第m个子片段内的相参积累结果。

步骤5：子片段间能量积累：令

其中b′_1,m为与

相对应的第m个时间段内速度搜索值。则第m个子片段内的相参积累结果可以写为s_int,m(α′,b′_1,m)。令α′＝α′₀+b′_1,m(m-1)N_rT+b′₂[(m-1)N_rT]²，其中，α′₀和b′₂分别为目标初始距离单元和加速度的搜索值。此时，第m个子片段内的相参积累结果s_int,m(α′,b′_1,m)可以重新写成s_int,m(α′₀+b′_1,m(m-1)N_rT+b′₂[(m-1)N_rT]²,b′_1,m)。

利用广义拉东变换循迹各子片段相参积累结果的峰值位置，也就是寻找第m个子片段s_int,m(α′₀+b′_1,m(m-1)N_rT+b′₂[(m-1)N_rT]²,b′_1,m)的峰值位置。循迹时，第m+1个子片段与第m个子片段的相参积累结果在搜索速度方向上的峰值位置的关系为：b′_1,m+1＝b′_1,m+b′₂(m-1)N_rT。因此可以按照搜索距离方向上为α′₀+b′_1,m(m-1)N_rT+b′₂[(m-1)N_rT]²、搜索速度方向上为b′_1,m+b′₂(m-1)N_rT进行循迹峰值位置。循迹表达式为GRT{S_int,m(α′₀+b′_1,m(m-1)N_rT+b′₂[(m-1)N_rT]²,b′_1,m+b′₂(m-1)N_rT,b′₂)}。

随后将不同子片段的峰值位置对齐后进行幅度叠加，得到所有子片段的能量非相参积累值为s_int(α′₀,b′₁,b′₂)，其中，b′₁为目标初始速度的搜索值。广义拉东变换对所有子片段峰值包络对齐与幅度叠加的表达式为

当b′₁＝b₁且b′₂＝b₂时所有子片段的非相参积累结果即为s_int(α′₀,b′₁)。令b′₁＝f_n′λ/2，那么所有子片段的非相参积累结果为s_int(α′₀,f_n′)。

假设经过上述操作后，海杂波与噪声的回波表达式为s_int,cn(α′₀,f_n′)，此时，包含信号与噪声以及杂波的总回波表达式为s_t(α′₀,f_n′)＝s_int(α′₀,f_n′)+s_int,cn(α′₀,f_n′)。

步骤6：海杂波能量抑制：对总回波s_t(α′₀,f_n′)进行慢时间频率逆快速傅里叶变换可得到慢时间时域回波为s_t(α′₀,n′)，其中n′为与f_n′相对应的慢时间变量。

抽取s_t(α′₀,n′)中每个脉冲对应的列向量可得s_t(:,n′)，利用s_t(:,n′)构造成汉克尔矩阵记为s_H。

对s_H进行奇异值分解s_H＝UΣV^H，其中Σ为奇异值矩阵，U和V分别代表左、右奇异值矩阵。

然后，将杂波/噪声对应的较小奇异值置0，得到新的奇异值矩阵Σ₁，通过s_H,new＝U₁Σ₁V₁ ^H得到重构后的汉克尔矩阵，进而得到重构后的回波矩阵s_new(α′₀,n′)，其中U₁和V₁分别为Σ₁对应的左右奇异值矩阵。

最后，对s_new(α′₀,n′)进行慢时间维快速傅里叶变换得到海杂波抑制后的回波能量积累结果，同样可以通过变量代换转换到搜索径向距离-搜索径向速度域，即s_new(α′₀,b′₁)。如图4所示为本发明子片段间非相参积累后海杂波抑制结果。

为了说明本方法的有效性，图5给出了使用现有混合积累方法的积累结果。由于目标的加速度与时间片段长度受限的影响，现有的混合积累方法积累失效；此外，本发明方法相比于该现有混合积累方法的海杂波抑制效果更好。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (5)

1.一种机载雷达海面运动目标能量积累与海杂波抑制方法，其特征在于，包括：

S1、对接收机接收到的基带回波信号进行脉冲压缩处理；

S2、对脉冲压缩后的回波信号进行离散处理；

S3、将离散后的回波信号沿着脉冲维均匀切分成若干个子片段；

S4、对子片段内的回波信号进行校正与相参积累；步骤S4具体为：在子片段内采用修正位置旋转变换校正径向速度引起的距离走动，然后通过慢时间做快速傅里叶变换，得到该子片段内的相参积累结果；修正位置坐标转换的表达式为

其中，α为与R对应的距离单元，n_s表示第m个子片段的脉冲维变量，

为旋转角搜索值，α′和n_s′分别为旋转后与α和n_s相对应的变量；

S5、根据子片内的相参积累结果进行子片段间能量积累；

S6、对步骤S5得到的回波信号进行海杂波抑制。

2.根据权利要求1所述的一种机载雷达海面运动目标能量积累与海杂波抑制方法，其特征在于，步骤S3划分子片段需要满足以下两个条件：

每个子片段中由目标加速度引起的距离弯曲小于一个距离单元；

由加速度引起的多普勒走动小于半个多普勒分辨单元。

3.根据权利要求2所述的一种机载雷达海面运动目标能量积累与海杂波抑制方法，其特征在于，步骤S5具体为：利用广义拉东变换循迹各子片段内的相参积累结果的峰值位置，将不同子片段的峰值位置对齐后进行幅度叠加，得到所有子片段的能量非相参积累值。

4.根据权利要求3所述的一种机载雷达海面运动目标能量积累与海杂波抑制方法，其特征在于，步骤S6所述的步骤S5得到的回波信号表达式为：

s_t(α₀′,f_n′)＝s_int(α₀′,f_n′)+s_int,cn(α₀′,f_n′)

其中，s_t(α₀′,f_n′)表示步骤S5得到的回波信号，s_int(α₀′,f_n′)表示所有子片段的非相参积累结果，s_int,cn(α₀′,f_n′)表示当前海杂波与噪声的回波。

5.根据权利要求4所述的一种机载雷达海面运动目标能量积累与海杂波抑制方法，其特征在于，步骤S6的实现过程为：

S61、对s_t(α₀′,f_n′)进行慢时间频率逆快速傅里叶变换可得到慢时间时域回波；

S62、抽取慢时间时域回波中每个脉冲对应的列向量，构造汉克尔矩阵；

S63、对汉克尔矩阵进行奇异值分解；

S64、将杂波/噪声对应的较小奇异值置0，得到新的奇异值矩阵；

S65、根据新的奇异值矩阵得到重构后的汉克尔矩阵；

S66、根据重构后的汉克尔矩阵得到重构后的回波矩阵；

S67、对得到重构后的回波矩阵进行慢时间维快速傅里叶变换得到海杂波抑制后的回波能量积累结果。

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