CN102636782A - 步进频雷达超分辨一维距离成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种步进频雷达超分辨一维距离成像方法，主要解决现有技术的存在冗余目标，分辨率受限于合成带宽，一维距离像信噪比不高，对噪声不稳健的问题。其实现过程为：对步进频雷达混频后的回波数据进行奇异值分解；根据奇异值分解结果将信号子空间作为观测值；对雷达照射距离向区域进行栅格划分，得到距离单元；根据栅格划分得到的距离单元和步进频雷达混频后的信号形式构造观测矩阵；根据观测值和观测矩阵利用CVX凸优化工具软件重建一维距离像。本发明实现了在雷达回波低信噪比条件下获得超分辨、高信噪比的一维距离复图像，且不需要去冗余，可用于步进频体制雷达距离向超分辨成像处理。

Description

步进频雷达超分辨一维距离成像方法

技术领域

本发明属于雷达成像技术领域，具体地说是一种步进频雷达成像方法，该方法可用于步进频体制雷达距离向超分辨成像处理。

背景技术

利用雷达实现对目标一维距离高分辨或超分辨成像，不仅具有雷达全天候、全天时和主动探测的优点，而且能够获得目标距离向细节信息，从而提高对目标检测、定位和识别的能力。一维距离像应用于民用领域可实现工业金属探伤、高速列车安全防控、以电力线检测等为基础的低空飞行器自主避险，因而应用前景十分广阔。雷达距离向分辨率与发射信号带宽成反比，高分辨率要求发射大带宽信号。根据奈奎斯特采样定理，采样率必须大于两倍的信号带宽才能保证频谱无混叠，这无疑加大了数据采集端硬件复杂度。步进频雷达通过载频线性跳变，用多个雷达脉冲合成一个宽带信号，获取高的距离向分辨率。由于信号瞬时带宽不大，从而降低了对采样率的要求。

传统的步进频雷达是通过对回波信号的IFFT处理获得高分辨的一维距离像。但由于雷达参数选取，导致存在距离失配冗余和采样冗余，需要在IFFT处理并取模后进行繁琐的去冗余处理才可得到真实的一维距离像。例如同距离累加法就是一种去冗余算法，它是通过对同一目标在不同采样点的值进行取平均处理，这种算法虽然可以解决冗余问题，但去冗余后得到结果仅是实图像，而不包含相位信息。

为了解决去冗余后存在的问题，将常规压缩感知方法应用于步进频雷达信号处理上，可以获得不存在冗余的高分辨复图像。这种方法是通过对每个脉冲重复间隔取一个采样点作为观测值，进行稀疏重建得到一维距离像。但由于其包含某一距离段全部信息的观测值不易选取，且在低信噪比环境下恢复效果明显降低，即存在对噪声敏感，成像信噪比不高的问题。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种步进频雷达超分辨一维距离成像方法，以提高常规压缩感知对噪声的稳健性，提高距离复图像的信噪比，同时获得超分辨效果。

为实现上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤：

(1)对步进频雷达混频后的回波数据X进行奇异值分解，得到M×M维的酉矩阵V，其中X为N×M维复数矩阵，N为步进脉冲数，M为每个脉冲重复周期的采样点数；

(2)根据目标个数k，构造数据选择矩阵D，利用数据选择矩阵D、回波数据X和酉矩阵V，获得观测值Y：

Y＝XVD，

其中，数据选择矩阵D＝[I_k Z]^T，I_k为k维单位阵，Z为k×(M-k)维零矩阵，T为转置运算；

(3)对待测的雷达照射距离向区域[R_a，R_b]以步长R_c进行栅格划分，划分后共得到P个距离单元，且每个距离单元的长度为R_i＝R_a+(i-1)R_c，其中，0≤R_a＜R_b，P＝ceil((R_b-R_a)/R_c+1)，ceil(·)为向上取整操作，i为正整数且i∈[1，P]；

(4)根据栅格划分得到的距离单元和步进频雷达混频后的信号形式，构造N×P维观测矩阵A：

A＝{a_n，p}，

其中a_n，p为A的第n行第p列的元素，且a_n，p＝exp(-j4πf_nR_p/c)，n和p均为正整数，且n∈[1，N]，p∈[1，P]，f_n为第n次发射信号的频率；

(5)根据观测矩阵A和观测值Y，利用CVX凸优化工具软件重建目标散射信息，得到超分辨一维距离像。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

1)与直接IFFT处理相比，本发明成像结果不存在冗余目标，不需要进行去冗余处理，分辨率突破了IFFT处理所能达到的最高分辨率，具有超分辨效果；

2)与去冗余处理相比，本发明所成像为复图像，包含相位信息，便于后续处理；

3)与常规压缩感知处理相比，本发明由于在每个脉冲重复间隔内采用多个采样点重建，所以对回波数据信噪比要求低，对噪声稳健；

4)本发明成像结果信噪比高，更加有利于目标检测、定位、识别。

附图说明

图1是本发明的总流程图；

图2是本发明利用CVX凸优化工具软件重建目标散射信息的子流程图；

图3为本发明通过回波仿真数据处理得到的一维距离像；

图4为现有的直接IFFT方法通过回波仿真数据处理得到的一维距离像；

图5为现有的去冗余方法通过回波仿真数据处理得到的一维距离像；

图6为现有的常规压缩感知方法通过回波仿真数据处理得到的一维距离像；

图7是本发明的外场实验场景图；

图8为本发明通过回波实测数据处理得到的一维距离像；

图9为现有的直接IFFT方法通过回波实测数据处理得到的一维距离像；

图10为现有的去冗余方法通过回波实测数据处理得到的一维距离像；

图11为现有的常规压缩感知方法通过回波实测数据处理得到的一维距离像。

具体实施方式

参照图1，本发明的具体实现步骤如下：

步骤1，对步进频雷达混频后的回波数据X进行奇异值分解SVD，得到三个不同的矩阵：

[U，L，V]=svd(X)，

其中，回波数据X为N×M维复数矩阵，N为步进脉冲数，M为每个脉冲重复周期的采样点数，svd(·)表示奇异值分解，U为N×N维方阵，L为N×M维对角矩阵，V为M×M维酉矩阵。

步骤2，根据目标个数k，构造数据选择矩阵D，利用数据选择矩阵D、回波数据X和酉矩阵V，获得观测值Y：

Y＝XVD，

其中，数据选择矩阵D＝[I_k Z]^T，I_k为k维单位阵，Z为k×(M-k)维零矩阵，T为转置运算；

目标是指雷达照射场景中的强散射物体，如海面上的舰船、天空中的飞行器，目标个数为构成强散射物体散射点的个数。

步骤3，对待测的雷达照射距离向区域[R_a，R_b]以步长R_c进行栅格划分，划分后共得到P个距离单元，且每个距离单元的长度为R_i＝R_a+(i-1)R_c，其中，0≤R_a＜R_b，P＝ceil((R_b-R_a)/R_c+1)，ceil(·)为向上取整操作，i为正整数且i∈[1，P]，R_c选取略小于合成带宽对应的距离分辨率的长度；如将区域[200，400]以步长1m进行栅格划分，则划分后工得到201个距离单元。

步骤4，根据栅格划分得到的距离单元和步进频雷达混频后的信号形式，构造N×P维观测矩阵A：

A＝{a_n，p}，

其中a_n，p为观测矩阵A的第n行第p列的元素，且a_n，p＝exp(-j4πf_nR_p/c)，n和p均为正整数，且n∈[1，N]，p∈[1，P]，f_n为第n次发射信号的频率。

步骤5，根据观测矩阵A和观测值Y，利用CVX凸优化工具软件重建目标散射信息，得到超分辨一维距离像。

参照图2，本步骤的具体实现如下：

5.1)设置实数变量s、t和r，设置P×k维复数变量S，其中s和t为单值变量，r为P×1维列向量；

5.2)设置正则系数λ的值；

5.3)设置待优化的目标函数为：

min(s+λt)，

其中min(·)为求最小值函数；

5.4)设置约束条件为：norm(vec(Y-AS))≤p，norm(S(m，：))≤r(m)，且ir≤q，其中norm(·)为求向量2范数函数，vec(·)为向量化函数，S(m，：)表示S的第m行的所有元素，r(m)表示r的第m个元素，m为正整数且m∈[1，P]，i为元素为全1的1×P维行向量；

5.5)根据步骤5.4)设置的约束条件，利用CVX凸优化工具软件优化步骤5.3)设置的目标函数，优化过程结束后得到复数变量S，取出S的任意一列即可得到超分辨一维距离像。

本发明的优点可以通过以下仿真和实验进一步说明。

一：回波仿真条件及回波仿真数据处理

1.回波仿真条件

对步进频率为0.4MHz、步进脉冲数为64的毫米波雷达进行回波仿真处理，设置回波仿真参数如表1所示：

表1回波仿真参数表

步进数(个)	64	起始频率(GHz)	35
				步进频率(MHz)	0.4	脉冲重复频率(KHz)	16
合成距离分辨率(m)	5.86	信噪比(dB)	0
				点目标位置(m)	400、405、500	目标个数	3

2.回波仿真数据处理

根据表1所设回波仿真参数，进行回波仿真：

2a)按本发明所述步骤对由表1所设回波仿真参数得到的回波仿真数据进行处理，得到本发明回波仿真数据处理一维距离像，结果如图3所示。

2b)按现有的直接IFFT方法对由表1所设回波仿真参数得到的回波仿真数据进行处理，得到现有的直接IFFT方法回波仿真数据处理一维距离像，结果如图4所示。

2c)按现有的去冗余方法对由表1所设回波仿真参数得到的回波仿真数据进行处理，得到现有的去冗余方法回波仿真数据处理一维距离像，结果如图5所示。

2d)按现有的常规压缩感知方法对由表1所设回波仿真参数得到的回波仿真数据进行处理，得到现有的常规压缩感知方法回波仿真数据处理一维距离像，结果如图6所示。

由图3可见，由本发明得到的一维距离像定位准确，且信噪比在80dB以上。

由图4可见，直接IFFT处理得到的一维距离像存在大量的冗余目标。

由图5可见，去冗余处理后信噪比很低，且目标个数和位置不对，这是由于位置在400米和405米的目标间距小于合成距离分辨率且信噪比低导致。

由图6可见知，常规压缩感知处理没有在500米出现目标，这是由于目标的回波没有重叠，利用常规压缩感知不可能获得包含所有目标的观测值，所以常规压缩感知失效。另外400米和405米的目标并未完全分开，且信噪比在5dB左右，这是由于常规压缩感知对噪声敏感，在低信噪比下处理效果恶化。

综上，采用本发明处理方式不需要去冗余，对噪声稳健，具有极高的信噪比，且可以实现超分辨。

二.外场实验条件及回波实测数据处理

1.外场实验条件

外场实验场景如图7所示，三个角反射器沿雷达视线方向排布，两两间隔为5m，距雷达最近的角反射器与雷达问的距离为251m，实验所用的雷达为步进频率为4MHz、步进脉冲数为128的某Ka波段毫米波雷达。

2.回波实测数据处理

根据外场试验条件，进行雷达实测回波数据录取实验：

2a)按本发明所述步骤对由外场试验条件得到的雷达实测回波数据进行处理，得到本发明回波实测数据处理一维距离像，结果如图8所示。

2b)按现有的直接IFFT方法对由外场试验条件得到的雷达实测回波数据进行处理，得到现有的直接IFFT方法回波实测数据处理一维距离像，结果如图9所示。

2c)按现有的去冗余方法对由外场试验条件得到的雷达实测回波数据进行处理，得到现有的去冗余方法回波实测数据处理一维距离像，结果如图10所示。

2d)按现有的常规压缩感知方法对由外场试验条件得到的雷达实测回波数据进行处理，得到现有的常规压缩感知方法回波实测数据处理一维距离像，结果如图11所示。

由图8可见，由本发明得到的一维距离像定位准确，且信噪比在80dB以上。

由图9可见，直接IFFT处理得到的一维距离像存在大量的冗余目标。

由图5可见，去冗余处理后信噪比在10dB左右。

由图11可见，常规压缩感知处理得到的目标位置不对，且成像后信噪比在6dB左右。

综上，采用本发明处理方式不需要去冗余，具有极高的信噪比，对复杂的雷达回波实测数据处理效果很好。

Claims (2)

1.一种步进频雷达超分辨一维距离成像方法，包括如下步骤：

(1)对步进频雷达混频后的回波数据X进行奇异值分解，得到M×M维的酉矩阵V，其中X为N×M维复数矩阵，N为步进脉冲数，M为每个脉冲重复周期的采样点数；

(2)根据目标个数k，构造数据选择矩阵D，利用数据选择矩阵D、回波数据X和酉矩阵V，获得观测值Y：

Y＝XVD，

其中，数据选择矩阵D＝[I_k Z]^T，I_k为k维单位阵，Z为k×(M-k)维零矩阵，T为转置运算；

(3)对待测的雷达照射距离向区域[R_a，R_b]以步长R_c进行栅格划分，划分后共得到P个距离单元，且每个距离单元的长度为R_i＝R_a+(i-1)R_c，其中，0≤R_a＜R_b，P＝ceil((R_b-R_a)/R_c+1)，ceil(·)为向上取整操作，i为正整数且i∈[1，P]；

(4)根据栅格划分得到的距离单元和步进频雷达混频后的信号形式，构造N×P维观测矩阵A：

A＝{a_n，p}，

其中a_n，p为A的第n行第p列的元素，且a_n，p＝exp(-j4πf_nR_p/c)，n和p均为正整数，且n∈[1，N]，p∈[1，P]，f_n为第n次发射信号的频率；

(5)根据观测矩阵A和观测值Y，利用CVX凸优化工具软件重建目标散射信息，得到超分辨一维距离像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤(5)，按如下步骤进行：

5a)设置实数变量s、t和r，设置P×k维复数变量S，其中s和t为单值变量，r为P×1维列向量；

5b)设置正则系数λ的值；

5c)设置待优化的目标函数为：

min(s+λt)，

其中min(·)为求最小值函数；

5d)设置约束条件为：norm(vec(Y-AS))≤p，norm(S(m，：))≤r(m)，且ir≤q，其中norm(·)为求向量2范数函数，vec(·)为向量化函数，S(m，：)表示S的第m行的所有元素，r(m)表示r的第m个元素，m为正整数且m∈[1，P]，i为元素为全1的1×P维行向量；

5e)根据步骤5d)设置的约束条件，利用CVX凸优化工具软件优化步骤5c)设置的目标函数，优化过程结束后得到复数变量S，取出S的任意一列即可得到超分辨一维距离像。

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