CN102156279B - 基于mimo的双基地雷达地面动目标检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于MIMO的双基地雷达地面动目标检测方法，主要解决现有距离依赖补偿方法运算量高，且需要已知某些雷达参数才能补偿的问题。其实现步骤为：(1)用发射波形对雷达的回波数据进行匹配滤波；(2)采用投影方法消除杂波谱的距离依赖特性；(3)用消除距离依赖影响后的数据估计出杂波协方差矩阵；(4)根据空时自适应处理原理得到最优权矢量；(5)用最优权对数据加权，消除背景杂波，检测出目标信号。本发明原理简单，采用投影方法消除距离依赖的运算复杂度低，与双基地SIMO雷达相比具有更好的地面动目标检测性能，可在不需要已知雷达参数的情况下检测出地面运动目标。

Description

基于MIMO的双基地雷达地面动目标检测方法

技术领域

本发明属于雷达技术领域，涉及多输入多输出MIMO和双基地雷达地面动目标检测，可以用于双基地地面动目标检测雷达消除地面杂波，分离待检测目标信号。

背景技术

在现代战争中，雷达已经成为必备的军事装置，许多雷达的高新技术就是为了满足某种军事应用而发展起来的，其中地面动目标检测就是雷达的一个重要应用。对于机载或星载雷达来说，由于雷达处于下视工作状态，回波中不可避免的包含了大量强的地杂波信号，且杂波分布范围广、强度大，不同方向的地杂波相对于载机的速度各异；同时由于雷达平台运动使得杂波谱大大扩展，致使目标常常淹没在杂波中，雷达的检测性能受到严重影响。因此，必须滤除或抑制地杂波，提高雷达的检测性能。

目前针对地面动目标检测的方法主要是空时自适应处理。该方法最早由Brennan等人在1973年提出，其基本思想是在高斯杂波背景加确知信号的模型下，根据某一最佳准则，通过对空时二维数据进行自适应处理，有效地分离杂波与目标信号，达到最佳输出信噪比。该方法的最优权矢量需要准确地估计出待检测距离门的杂波协方差矩阵，在单基地正侧视条件下，不同距离门的二维杂波谱都是分布在同一条直线上，相邻距离门之间满足谱结构相同的条件，因此可以直接采用Reed提出的采样协方差矩阵求逆算法估计杂波协方差矩阵。但是在双基地情况下，由于双基地雷达接收机和发射机分置的几何结构特点，使得杂波功率谱的分布随距离的变化而变化，呈现出距离非平稳特性，即不同距离门的杂波采样数据不满足独立同分布条件，因而不能采用平均相邻距离门快拍的方法获得杂波协方差矩阵的最大似然估计。因此，如何利用相邻距离门的采样数据来估计待检测距离门的杂波协方差矩阵就成为双基地条件下空时自适应处理的关键问题，解决这个问题的方法通常称为“距离依赖性补偿”。

针对双基地杂波的距离依赖性补偿，目前已有的方法主要有：S.M.Kogon等人2001年发表的《Bistatic STAP for airborne radar system》一文中提出了多普勒补偿法——对各距离门的每个空间通道作相应的多普勒补偿。还有B.Himed等人2002年发表于IEEE雷达会议上的《STAP with angle-Doppler compensation forbistatic airborne radars》一文中，提出了角度多普勒补偿法——在角度多普勒域将各训练样本的频谱中心点对齐。这两种方法运算复杂度高，且必须已知雷达系统的一些参数，但是在实际情况下，根据接收数据估计出的这些参数往往不准确，因此它们不能精确地反映杂波随距离的变化程度。另外，F D.Lapierre等人发表于2003年IEEE雷达会议上的《New solutions to the problem of range dependence inbistatic STAP radar》一文中，提出了基于双基地结构参数估计的谱对齐法。此方法处理过程较为繁琐，其中2DTTF和2DIFFT变换会带来额外误差，峰值提取和曲线映射等过程的具体处理也会出现一些不可避免的误差成分。

发明内容

本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提出一种基于MIMO的双基地雷达地面动目标检测方法，以摒弃双基地地面动目标检测雷达对距离的依赖性，降低运算复杂度，在不需要估计雷达系统参数的情况下利用空时自适应处理消除地面杂波，检测目标信号。

为实现上述目的，本发明的处理方法包括如下步骤：

1.利用其杂波谱是发射锥角-接收锥角-多普勒频率的三维谱线的MIMO模式，对雷达的回波数据用M个发射天线单元的发射波形

m＝1，2，...，M进行匹配滤波，得到N×M×L个充分统计数据n＝1，2，L，N，m＝1，2，L，M，l＝1，2，L，L，其中上标*表示共轭，N为接收天线阵元数，M为发射天线阵元数，L为一次相干处理间隔内的脉冲数，N_c为一个距离门上的杂波点源的个数，ρ_i为信号通过第i个杂波点的反射系数，

为第i个杂波点的归一化发射空间频率，为第i个杂波点的归一化接收空间频率，

为第i个杂波点的归一化多普勒频率；

2.对充分统计数据y_n，m，l的变量n求和，得到M×L个通道的和数据

m＝1，2，L，M，l＝1，2，L，L；

3.将上述M×L个通道的和数据y_m，l，m＝1，2，L，M，l＝1，2，L，L写成ML×1维的矢量形式，即Y＝[Y^T(1)Y^T(2)L  Y^T(M)]^T  ，其中Y(m)＝[y_m，1 y_m，2 L y_m，L]^T为匹配滤波输出的第m个发射通道的数据，m＝1，2，L，M，上标T表示转置；

4.利用2ML次快拍对矢量Y进行平均得到杂波协方差矩阵R_c的估计值

其中Y^(k)表示第k个距离门的采样快拍数据，该距离门是以接收机和发射机在地面的投影点为焦点，以固定的双基地距离差为宽度划分地面杂波的一组椭圆环，上标H表示共轭转置；

5.根据空时自适应处理原理，由上述

得到最优权矢量

其中μ为一个标量，

为杂波协方差矩阵估计值

的逆矩阵，

为空时导向矢量，

为发射导向矢量，

为多普勒导向矢量，

符号

表示Kronecker积；

6.利用上述最优权矢量w对M×L个通道的和数据y_m，l进行加权，以此消除地面杂波，检测出运动目标。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

(a)本发明利用了MIMO结构的独特特点，即可以在接收端通过信号处理的方法获得目标相对于发射机的角度信息，因此雷达的杂波谱已经不是传统意义上的空时二维杂波谱，而是发射锥角-接收锥角-多普勒频率的三维杂波谱。

(b)本发明是对匹配之后的充分统计数据进行求和，这种距离依赖的补偿方法实施简单，计算复杂度低，处理过程中不存在误差，在发射机和接收机都是正侧视的情况下，三维杂波谱会集中在一个平面上，从特定的视角观察，杂波谱是一条直线，从而消除了距离依赖。

(c)根据实验结果可知，本发明与双基地单输入多输出SIMO雷达相比具有更好的地面动目标检测性能。

对本发明的目的、特征、优点可通过如下附图和实例详细描述。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是本发明实施例所用的双基地MIMO雷达的几何配置图；

图3是本发明接收端匹配滤波的处理框图；

图4是采用MIMO模式，双基地雷达在发射机运动、接收机静止情况下的杂波谱；

图5是本发明与现有双基地SIMO雷达的输出信干噪比曲线对比图。

具体实施方式

本发明所用的双基地MIMO雷达的几何配置如图2所示，接收机在水平面的投影点O为坐标系原点，x轴与接收机速度v₂同方向，且接收机的位置坐标是(0，0，H₂)；发射机在水平面的投影点是o点，且发射机的位置坐标是(L_bcosγ，L_bsinγ，H₁)，γ是发射机的方位角，发射机的速度是v₁，基线Oo的长度为L_b；x-y平面内的所有角度均是相对于x轴的角度，发射机速度矢量的方向与发射机天线阵列轴线方向一致，接收机速度矢量的方向与接收机天线阵列轴线方向一致，

和

分别是一个给定距离门内的第i个杂波点的发射方位角和接收方位角，

和

分别是该杂波点的发射高低角和接收高低角，β_i和α_i分别为一个给定距离门内的第i个杂波点的发射锥角和接收锥角，该发射锥角是相对于发射天线阵列轴向的角度，该接收锥角是相对于接收天线阵列轴向的角度。

参照图1，本发明的具体实现步骤如下：

步骤1：对雷达的回波数据进行匹配滤波。

根据图3，利用MIMO模式，假设雷达的发射天线阵列发射相互正交的波形，用接收机的回波数据r_n与发射波形复包络的共轭作内积进行匹配滤波，即

由于利用了MIMO模式，故可在接收端获得目标相对于发射天线阵列的角度信息，所以匹配滤波之后得到信号个数倍增的N×M×L个充分统计数据为：

$y_{n,m,l}=\underset{i=0}{\overset{N_c-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ρ}}_i{e}^{j2\mathrm{\π}({\mathrm{mf}}_1^i+{\mathrm{nf}}_2^i+{\mathrm{lf}}_3^i)}$

这里所述的MIMO模式，是指雷达的发射机和接收机分置于不同地点，多个发射天线发射相互正交的信号，产生多个发射通道，在接收端用多个天线接收目标的回波信号，并通过信号处理的方法获得目标相对于发射天线阵列的角度信息，所以其杂波谱是发射锥角-接收锥角-多普勒频率的三维谱线。

其中，m＝1，2，L，M，n＝1，2，...，N，l＝1，2，...，L，上标*表示共轭，M为发射天线阵元数，N为接收天线阵元数，L为一次相干处理间隔内的脉冲数，N_c为一个距离门内的杂波点数，ρ_i为信号通过第i个杂波点的反射系数，

为第i个杂波点的归一化发射空间频率，

为第i个杂波点的归一化接收空间频率，

为第i个杂波点的归一化多普勒频率，

d₁和d₂分别为发射端和接收端的阵元间距，λ为载波波长，f_r为脉冲重复频率，参数

β_i、α_i均是图2所指的参数，即

和

分别是一个给定距离门内的第i个杂波点的发射方位角和接收方位角，

和

分别是该杂波点的发射高低角和接收高低角，β_i和α_i分别为一个给定距离门内的第i个杂波点的发射锥角和接收锥角。

步骤2：用投影方法消除杂波谱的距离依赖。

针对发射机运动，接收机静止的情况，如果直接利用上述充分统计数据y_n，m，l估计杂波协方差矩阵，则相应的杂波谱在发射锥角β-接收锥角α-多普勒频率f_d组成的空间内是许多条三维曲线，它会随着距离的变化而变化，并且所有杂波点都在同一个三维平面内，即具有距离依赖性，从而导致地面动目标检测性能下降。所以，在估计杂波协方差矩阵之前，需要采用投影方法消除杂波谱的距离依赖，其实现步骤如下：

2.a)对充分统计数据y_n，m，l的变量n求和，得到M×L个通道的和数据

m＝1，2，L，M，l＝1，2，L，L；

2.b)将上述M×L个通道的和数据y_m，l写成ML×1维的矢量形式，即Y＝[Y^T(1) Y^T(2) L  Y^T(M)]^T，其中Y(m)＝[y_m，1 y_m，2 L y_m，L]^T为匹配滤波输出的第m个发射通道的数据，m＝1，2，L，M，上标T表示转置；

对充分统计数据y_n，m，l做上述处理后，如果用矢量Y估计杂波协方差矩阵，相应的杂波谱是发射锥角β-多普勒频率f_d平面上的一条直线，它不随距离的变化而变化，不同距离门的杂波采样数据满足独立同分布IID条件，因此消除了杂波谱的距离依赖特性，下述步骤就可以用平均相邻距离门快拍的方法获得杂波协方差矩阵的估计值。

步骤3：估计杂波协方差矩阵。

利用2ML次快拍对矢量Y进行平均，得到杂波协方差矩阵R_c的估计值：

${\hat{R}}_c=\frac{1}{2\mathrm{ML}}\underset{k=0}{\overset{2\mathrm{ML}-1}{\mathrm{\Σ}}}{Y}^{\left(k\right)}{Y}^{\left(k\right)H}$

其中，Y^(k)表示第k个距离门的采样快拍数据，该距离门是是以接收机和发射机在地面的投影点为焦点，以固定的双基地距离差为宽度划分地面杂波的一组椭圆环，上标H表示共轭转置。

步骤4：获得最优权矢量。

根据空时自适应处理原理，由上述

得到最优权矢量

其中，μ为一个标量，

为杂波协方差矩阵估计值

的逆矩阵，

为空时导向矢量，

为发射导向矢量，

为多普勒导向矢量，

符号

表示Kronecker积。

步骤5：对和数据进行加权。

利用上述最优权矢量w对M×L个通道的和数据y_m，l进行加权，以此消除地面杂波，检测出运动目标。

本发明的效果可以通过以下实验进一步说明。

一.实验环境

参照图2，本发明的实例所用的各种参数如下

表1双基地MIMO雷达参数

参数名称	具体取值
		发射阵元数M	5
接收阵元数N	10
		相关脉冲数L	10
载波频率	1.24GHz
		脉冲重复频率fr	2000Hz
基线长度Lb	100km
		接收机高度H2	5000m
接收机速度v2	0(静止)
		接收机飞行方向	0°(相对于x轴)
发射机俯仰角γ	135°
		发射机高度H1	10000m
发射机速度v1	100m/s

二.实验内容与结果

实验一：补偿距离依赖的仿真

本实验针对具体实施方式所述的发射机运动，接收机静止的情况，用M个发射天线单元的发射波形对雷达的回波数据进行匹配滤波，得到N×M×L个充分统计数据y_n，m，l，再利用投影方法消除杂波谱的距离依赖特性，其结果如图4所示。其中图4(a)是直接利用充分统计数据y_n，m，l构造的双基地MIMO雷达的三维杂波谱，图4(b)是将图4(a)中的杂波谱投影到接收锥角α-多普勒频率f_d平面上的二维谱，图4(c)是将图4(a)中的杂波谱投影到发射锥角β-多普勒频率f_d平面上的二维谱。

从图4(a)可以看出，本发明在发射机运动，接收机静止的情况下，其双基地MIMO雷达的杂波谱在发射锥角β-接收锥角α-多普勒频率f_d组成的空间内是许多条三维曲线，不同距离分别对应不同谱线，所有杂波点组成一个三维平面，因此它具有距离依赖特性。从图4(b)可以看出，将上述得到的杂波谱投影到接收锥角α-多普勒频率f_d平面上后，不同距离仍然对应不同谱线。从图4(c)可以看出，将上述杂波谱投影到发射锥角β-多普勒频率f_d平面上后，杂波谱变为一条直线，不同距离均对应同一条谱线，从而消除了距离依赖特性。

实验二：地面动目标检测性能的仿真

用实验一中消除距离依赖影响后的数据估计出杂波协方差矩阵，然后根据空时自适应原理得到最优权矢量，用其消除背景杂波，检测出运动目标，其检测性能如图5所示，其中，对比方法采用已有的“配准RBC”方法消除双基地SIMO雷达的距离依赖，再作地面动目标检测。这里感兴趣单元的发射空间频率为接收空间频率为

每个接收阵元的噪声功率为0.1，其它参数见表1。

从图5可以看出，在相同几何构形、相同硬件配置和相同数据率的条件下，双基地MIMO雷达比相应SIMO雷达具有更高的输出信干噪比，因此前者可以获得更好的目标检测性能。另外，双基地MIMO雷达的输出信干噪比曲线只有一个凹口，而相应SIMO雷达的输出信干噪比曲线有两个凹口。这是因为在MIMO雷达中，杂波在三维空间内被消除从而避免了多普勒模糊。

综上所述，本发明基于其杂波谱是发射锥角β-接收锥角α-多普勒频率f_d的三维谱线的MIMO模式，利用了投影方法消除杂波谱的距离依赖，再对动目标进行检测时，其在相同几何构形、相同硬件配置和相同数据率的条件下，比现有双基地SIMO雷达具有更好的杂波抑制能力。

Claims (2)

1.一种基于MIMO的双基地雷达地面动目标检测方法，包括如下步骤：

（1）利用杂波谱是发射锥角-接收锥角-多普勒频率的三维谱线的MIMO模式，对雷达的回波数据用M个发射天线单元的发射波形m＝1,2,...,M进行匹配滤波，得到N×M×L个充分统计数据 $y_{n,m,l}=\underset{i=0}{\overset{N_c-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ρ}}_i{e}^{j2\mathrm{\π}(m{f}_1^i+{\mathrm{nf}}_2^i+{\mathrm{lf}}_3^i)},$ n＝1,2,…,N,m＝1,2,…,M,l＝1,2,…,L，其中上标^*表示共轭，N为接收天线阵元数，M为发射天线阵元数，L为一次相干处理间隔内的脉冲数，N_c为一个距离门上的杂波点源的个数，ρ_i为信号通过第i个杂波点的反射系数，

为第i个杂波点的归一化发射空间频率，

为第i个杂波点的归一化接收空间频率，

为第i个杂波点的归一化多普勒频率；

（2）对充分统计数据y_n，m，l的变量n求和，得到M×L个通道的和数据

m＝1,2,…,M，l＝1,2,…,L；

（3）将上述M×L个通道的和数据y_m，l，m＝1,2,…,M，l＝1,2,…,L写成ML×1维的矢量形式，即Y＝[Y^T(1) Y^T(2)…Y^T(M)]^T，

其中Y(m)＝[y_m,1 y_m,2…y_m,L]^T为匹配滤波输出的第m个发射通道的数据，上标T表示转置；

（4）利用2ML次快拍对矢量Y进行平均得到杂波协方差矩阵R_c的估计值

其中Y^(k)表示第k个距离门的采样快拍数据，该距离门是以接收机和发射机在地面的投影点为焦点，以固定的双基地距离差为宽度划分地面杂波的一组椭圆环，上标H表示共轭转置；

（5）根据空时自适应处理原理，由上述

得到最优权矢量

其中μ为一个标量，为杂波协方差矩阵估计值

的逆矩阵，

为空时导向矢量， $g(f_1^i,f_3^i)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{j2\mathrm{\πn}{f}_2^i}b\left(f_1^i\right)\⊗c\left(f_3^i\right),$

为发射导向矢量， $b\left(f_1^i\right)={\left[\begin{array}{cccc}1& e^{j2{\mathrm{\πf}}_1^i}& \·\·\·& e^{j2\mathrm{\π}(M-1)f_1^i}\end{array}\right]}^T,$

为多普勒导向矢量， $c\left(f_3^i\right)={\left[\begin{array}{cccc}1& e^{j2{\mathrm{\πf}}_3^i}& \·\·\·& e^{j2\mathrm{\π}(L-1)f_3^i}\end{array}\right]}^T,$ 符号表示Kronecker积；

（6）利用上述最优权矢量w对M×L个通道的和数据y_m.l进行加权，以此消除地面杂波，检测出运动目标。

2.根据权利要求1所述的双基地雷达地面动目标检测方法，其中所述的MIMO模式，是指雷达的发射机和接收机分置于不同地点，多个发射天线发射相互正交的信号，产生多个发射通道，在接收端用多个天线接收目标的回波信号，并通过信号处理的方法获得目标相对于发射天线阵列的角度信息。

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