CN101246214A - 基于微波热辐射阵列接收的空间谱估计目标探测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于微波热辐射阵列接收的空间谱估计目标探测方法，微波辐射接收天线接收场景的微波辐射信号，将其经过下变频、放大滤波处理后得到基带信号，再将基带信号处理为数字复信号，根据数字复信号计算相关矩阵，采用空间谱估计算法对相关矩阵进行处理从而确定目标方位。本发明可实现全天时、全天候以及反隐身的探测，提高了探测的分辨率和准确率，可应用于金属或隐身目标探测。

Description

基于微波热辐射阵列接收的空间谱估计目标探测方法

技术领域

本发明涉及目标探测技术领域。

背景技术

空间谱估计被广泛应用于雷达、声纳、通信、地震勘测等领域，是这些领域的一个重要研究方向，是一种可提高方向估计性能的技术。

目标探测主要分为主动雷达和被动雷达探测两种。根据雷达工作原理，如果采用隐身技术，使得目标的雷达散射截面积RCS(Radar Cross Section)降低一个数量级，要保持雷达原来的探测距离，雷达的性能必须提高4个数量级。因此主动雷达系统难以捕获隐身目标，并且由于需依赖自发射的信号，其隐蔽性也较差；被动雷达虽然本身不发射电磁信号，隐蔽性较好，也具有一定的探测隐身目标的能力，但仍依赖于其它各种非合作源发射的电磁信号。例如“维拉”(Vera)雷达依赖于被测目标的发射信号，“蜂窝”(Celldar)雷达依赖于民用移动通信系统基站的发射信号，“沉默哨兵”(Silent Sentry)雷达依赖于民用广播和电视的发射信号。一旦被测目标关闭发射机，或民用的通信、广播、电视设备被怀疑作为军用而被摧毁，则它们也将失去工作能力。

另外，采用天线阵列和阵列信号处理可将多个小口径天线合成为一个等效的大天线，以提高空间分辨率。但传统的阵列信号处理方法(如：综合孔径算法)的空间分辨率是由天线阵列最大基线长度决定的，即

${\mathrm{BW}}_{0.5}=k\frac{\mathrm{\λ}}{D}$

其中，BW为波束宽度，k为常数，λ为波长，D为天线阵列最大尺寸。上式说明，天线阵列的空间分辨率受限于天线阵列的最大尺寸D。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于微波热辐射阵列接收的空间谱估计的目标探测方法，该方法不受目标隐身和外界条件的限制，克服了现有技术中阵列分辨率依赖其最大基线长度的缺点，提高了目标探测的分辨率。

本发明提出的一种基于微波热辐射阵列接收的空间谱估计目标探测方法，包括以下步骤：

1)N个微波辐射接收天线接收场景的微波辐射信号，将其经过下变频、放大滤波处理后得到基带信号，再将基带信号处理为数字复信号x_i(t)，i＝1，2…，N，t为时间变量；

2)计算相关矩阵R_XX＝E[X(t)X^H(t)]，其中X(t)＝[x₁(t)x₂(t)…x_N(t)]^T；

3)采用空间谱估计算法对相关矩阵R_XX进行处理得到空间谱图像，根据该空间谱图像确定目标方位。

本发明结合了目标的微波热辐射、阵列接收和空间谱估计，提出了一种新的目标探测方法，该方法接收目标的微波热辐射信号可实现全天时、全天候以及反隐身的探测。利用阵列提高系统的分辨率，并且考虑到目标微波热辐射信号之间无相关性的特点，将空间谱估计算法应用于系统中，进一步提高了目标探测的分辨率，发掘了系统的潜力，提高了系统的性能。

附图说明

图1示出了本发明工作原理图；

图2示出了采用空间谱估计算法实现目标探测的步骤流程图；

图3示出了将基带信号处理为数字复信号的步骤流程图，图3a是一种实现方案，图3b是另外一种实现方案；

图4示出了采用空间谱估计MUSIC方法在噪声源间隔6cm条件下探测目标的一个实施例；

图5示出了采用传统综合孔径Fouier反演法在噪声源间隔6cm条件下探测目标的一个实施例；

图6示出了采用空间谱估计MUSIC方法在噪声源间隔3.5cm条件下探测目标的一个实施例。

具体实施方式

图1示出了本发明详细步骤，具体如下：

1)N个微波辐射接收天线接收场景的微波辐射信号，将其经过下变频、放大滤波处理后得到基带信号，再将基带信号处理为数字复信号x_i(t)，i＝1，2…，N，t为时间变量。

可以采用以下两方案将基带信号处理为数字复信号：

方案1：如图3a所示，进行采样量化，并进行数字正交移相，得到数字复信号。

方案2：如图3b所示，对模拟信号直接正交移相，然后采样量化，得到数字复信号。

也可采用其它方案得到该通道的复基带信号。

2)计算相关矩阵

          R_XX＝E[X(t)X^H(t)]

其中，X(t)＝[x₁(t)x₂(t)…x_N(t)]^T。

3)采用空间谱估计算法对相关矩阵R_XX进行处理实现目标探测。

对自相关矩阵R_XX应用空间谱估计算法，得到尖锐的谱峰，实现目标探测的超分辨率。空间谱估计算法包括多重信号分类MUSIC(Multiple SignalClassification)、最大似然法ML(Maximum likelihood)、最小模法MNM(Minimum Norm Method)、最大熵法MEM(Maximum Entropy Method)或类似算法。图2给出了采用空间谱估计算法实现目标探测的步骤流程图。

3.1)对相关矩阵R_XX进行特征值分解，得到下式：

        R_XX＝U∑U^H

3.2)将特征值按照大小排列，得到特征值序列[λ₁ λ₂…λ_N]。

3.3)判断特征值序列是否存在某些特征值远大于其它特征值，如果判断结果为否，目标不存在，结束，如果判断结果为是，目标存在，进入步骤3.4)。

3.4)假设前M个特征值远大于后面的特征值。

[λ₁ λ₂…λ_M]＞＞[λ_M+1 λ_M+2…λ_N]

将特征向量U分解成两部分U_s和U_N，其中U_s是与大特征值对应的特征矢量组成的矩阵(称信号子空间)，U_N是与小特征值对应的特征矢量组成的矩阵(称噪声子空间)。

采用谱估计公式计算某个角度θ的谱峰强度：

$P\left(\mathrm{\θ}\right)=\frac{1}{a^H\left(\mathrm{\θ}\right)U_N{U}_N^H{\mathrm{WU}}_N{U}_N^{H}a\left(\mathrm{\θ}\right)}$

引导向量a(θ)＝[1，exp(jπd₂sinθ)…exp(jπd_Nsinθ]^T，d_i为第i个天线与第一个天线之间的距离，W为权因子；

①：如果W＝I，上式为经典MUSIC，I为单位矩阵；

②：如果 $W=u_0{u}_0^T,$ 上式为MNM(最小模法)，u₀＝[1 0 … 0]^T；

③：如果 $W^{\frac{1}{2}}={\left(U_N{U}_N^H\right)}^{-1}{R}^{-1}{u}_0,$ 上式为MEM(最大熵法)；

④：如果 $U_N{U}_N^H{\mathrm{WU}}_N{U}_N^H=R^{-1},$ 上式为MVM(最小方差无畸变法)；

在视场范围内对θ离散遍历取值，计算谱峰强度得到空间谱图像，从该图像中可获取目标的方位，探测方法结束。

实施例

1)实验设备：

①微波热辐射阵列接收系统，具体参数如下：

工作波段：8mm波段

天线阵元数：16

阵列采取1倍波长最小冗余阵列排列方式：最大基线长度为90倍波长，长度为741.2mm

系统分辨率：0.011rad

②微波热辐射源两个：

实验中采用固体噪声源代替真实的微波辐射源，因为它们具有相同的信号特性。固体噪声源参数：工作频率为34.5-37.5GHz，超噪比为23dB。

2)实验设计：

将两个固体噪声源放在距离阵列辐射计系统675cm处，两噪声源间隔为60mm，相对阵列间隔弧度0.0089rad，小于一个系统分辨率单元，理论上传统的阵列信号处理算法(例如综合孔径Fouier反演法)无法分辨出这两个噪声源。采用16单元微波热辐射阵列接收系统采集实验数据，分别用空间谱估计MUSIC方法和综合孔径Fouier反演法对实验数据进行处理得到下面两图：

图4，图5分别示出了采用空间谱估计MUSIC方法和传统综合孔径Fouier反演法在噪声源间隔6cm条件下探测目标的一个实施例；由图中可以看到，MUSIC方法估计的两个噪声源相对位置为(0.0025rad，0.011rad)，相隔0.0085rad。Fouier反演法只能反演出一个源，位置为0.0111rad。说明在系统的一个分辨率单元之内，Fouier反演法已经无法分辨两个噪声源，但是MUISC方法却可以较好地分辨出两个噪声源，且估计出的两个源的相对位置也较为准确，充分说明了空间谱估计方法探测热辐射信号的有效性以及具有超分辨率的优点。

进一步缩短两个噪声源的位置直到35mm，相当于0.0052rad，大约为半个分辨率单元，采用空间谱估计MUSIC方法对实验数据进行处理得到图6。从该图中可以看到，MUSIC方法估计的两个噪声源相对位置为(0.0022rad，0.0071rad)，相隔0.0049rad。进一步说明采用空间谱估计方法的进行目标定位确实可以实现目标的超分辨率探测。

Claims (4)

1、一种基于微波热辐射阵列接收的空间谱估计目标探测方法，包括以下步骤：

1)N个微波辐射接收天线接收场景的微波辐射信号，将其经过下变频、放大滤波处理后得到基带信号，再将基带信号处理为数字复信号x_i(t)，i＝1，2…，N，t为时间变量；

2)计算相关矩阵R_XX＝E[X(t)X^H(t)]，其中X(t)＝[x₁(t)x₂(t)…x_N(t)]^T；

3)采用空间谱估计算法对相关矩阵R_XX进行处理得到空间谱图像，根据该空间谱图像确定目标方位。

2、根据权利要求1所述的基于微波热辐射阵列接收的空间谱估计目标探测方法，其特征在于，所述空间谱估计算法为多重信号分类法、最小模法、最大熵法、最小方差无畸变法、最大似然法和类似算法中的任意一种。

3、根据权利要求1所述的目标探测方法，其特征在于，所述步骤3)具体为：对相关矩阵R_XX进行特征值分解，构造按大小排列的特征值序列，如果特征值序列中存在某些特征值远大于其它特征值，称其它特征值为小特征值，获取由该小特征值对应的特征向量组成的噪声子空间特征矢量矩阵U_N，构造用于计算谱峰强度P(θ的谱估计公式，θ为角度：

$P\left(\mathrm{\θ}\right)=\frac{1}{a^H\left(\mathrm{\θ}\right)U_N{U}_N^{H}W{U}_N{U}_N^{H}a\left(\mathrm{\θ}\right)}$

引导向量a(θ)＝[1，exp(jπd₂sinθ)…exp(jπd_Nsinθ]^T，d_i为第i个天线与第一个天线之间的距离，W为权因子；在视场范围内对角度θ离散遍历取值，将其代入谱估计公式计算得到空间谱图像，根据该图像获取目标方位。

4、根据权利要求3所述的目标探测方法，其特征在于，所述权因子W＝I，I为单位矩阵，或者 $W=u_0{u}_0^T,$ u₀＝[1 0 … 0]^T，或者 $W^{\frac{1}{2}}={\left(U_N{U}_N^H\right)}^{-1}{R}^{-1}{u}_0,$ 或者W满足 $U_N{U}_N^H{\mathrm{WU}}_N{U}_N^H=R^{-1}.$

Images