CN104330781A - 一种高机动目标运动补偿方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种高机动目标运动补偿方法及系统，主要解决现有同类方法无法完全补偿高机动目标整体平动的问题。其实现过程是：对目标的慢时间回波信号进行短时傅里叶变换；记录时频分布中最大值位置；通过最大值位置估计目标的瞬时多普勒频率值；对瞬时多普勒频率值进行经验模态分解，利用分解结果估计目标整体平动多普勒频率；利用整体平动多普勒频率计算目标整体平动的瞬时相位值以及补偿量；利用补偿量对慢时间回波信号进行整体平动补偿，得到运动补偿后的信号。本发明可消除机动目标的整体平动带来的时变多普勒调制现象，可用于对高机动目标的整体平动进行运动补偿。

Description

一种高机动目标运动补偿方法及系统

技术领域

本发明涉及一种目标运动补偿方法，尤其一种高机动目标运动补偿方法及系统，属于雷达技术领域。

背景技术

雷达对运动目标进行探测时，回波信号会产生多普勒频率。若目标相对雷达匀速运动，产生的多普勒频率是一个不随时间变化的固定值。实际中，目标相对于雷达通常是非匀速运动的，此时目标相对雷达的运动具有加速度，或者加加速度等高阶的运动变化量。由这些高阶运动变化量引起的多普勒频率不再是一个固定值，而是随时间变化的变量。这种由目标机动引起的多普勒频率随时间变化的特性对某些雷达功能的实现，如长时间相干积累，微动特征提取等是不利的。因此，需要对机动目标进行运动补偿。

在运动补偿领域，目前已有的方法如Chirp-Fourier变换是对目标的运动参数进行估计，从而进行运动补偿。利用这种方法进行运动补偿时需要提前假设目标的运动模型。当目标加速度恒定时，多普勒随时间呈线性变化，雷达回波信号具有线性调频的特点，符合Chirp-Fourier变换假设的运动模型，因此利用这种方法可以取得较好的补偿效果。当目标加速度随时间变化时，目标整体运动引起的多普勒是随时间变化的曲线，对于这类存在高阶运动分量的运动补偿，Chirp-Fourier变换等方法不再适用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术的不足，提供一种基于经验模态分解的高机动目标运动补偿方法，以消除机动目标的整体平动带来的时变多普勒调制现象。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种高机动目标运动补偿方法，具体包括以下步骤：

步骤1：采集目标的慢时间回波信号，对所述慢时间回波信号进行变换处理，得到慢时间回波信号的时频分布；

步骤2：根据慢时间回波信号的时频分布，得到时频分布中的频率最大值对应的位置值，进而得到时频分布的多个位置值；

步骤3：根据时频分布中的多个位置值，计算得到目标的瞬时多普勒频率值；

步骤4：对瞬时多普勒频率值进行经验模态分解，得到分解结果，利用分解结果估计目标整体平动的多普勒频率；

步骤5：利用目标整体平动的多普勒频率计算得到目标整体平动的瞬时相位值和目标平动的补偿量；

步骤6：根据目标整体平动的补偿量对慢时间回波信号进行整体平动补偿，得到平动补偿后的信号，结束。

本发明的有益效果是：本发明可消除机动目标的整体平动带来的时变多普勒调制现象，可用于对高机动目标的整体平动进行运动补偿。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，所述步骤4具体包括以下步骤：

步骤4.1：对目标的瞬时多普勒频率值进行经验模态分解，得到一个余项和多个本征模函数；

步骤4.2：将余项作为目标整体平动的多普勒频率的估计，得到目标整体平动的多普勒频率。

进一步，所述步骤5具体包括以下步骤：

步骤5.1：利用目标整体平动的多普勒频率计算得到目标整体平动的瞬时相位值；

步骤5.2：根据目标整体平动的瞬时相位值，计算得到目标平动的补偿量。

进一步，所述步骤1中对所述慢时间回波信号进行变换处理采用短时傅里叶变换，得到慢时间回波信号的时频分布。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种高机动目标运动补偿系统，包括采集模块、位置值模块、多普勒估计模块、分解模块、补偿量模块和平动补偿模块；

所述采集模块用于采集目标的慢时间回波信号，对所述慢时间回波信号进行变换处理，得到慢时间回波信号的时频分布；

所述位置值模块用于根据慢时间回波信号的时频分布，得到时频分布中的频率最大值对应的位置值，进而得到时频分布的多个位置值；

所述多普勒估计模块用于根据时频分布中的多个位置值，计算得到目标的瞬时多普勒频率值；

所述分解模块用于对瞬时多普勒频率值进行经验模态分解，得到分解结果，利用分解结果估计目标整体平动的多普勒频率；

所述补偿量模块用于利用目标整体平动的多普勒频率计算得到目标整体平动的瞬时相位值和目标平动的补偿量；

所述平动补偿模块用于根据目标整体平动的补偿量对慢时间回波信号进行整体平动补偿，得到平动补偿后的信号。

本发明的有益效果是：本发明可消除机动目标的整体平动带来的时变多普勒调制现象，可用于对高机动目标的整体平动进行运动补偿。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，所述分解模块包括模态分解模块和平动估计模块；

所述模态分解模块用于对目标的瞬时多普勒频率值进行经验模态分解，得到一个余项和多个本征模函数；

所述平动估计模块用于将余项作为目标整体平动的多普勒频率的估计，得到目标整体平动的多普勒频率。

进一步，所述补偿量模块包括相位值模块和补偿量计算模块；

所述相位值模块用于利用目标整体平动的多普勒频率计算得到目标整体平动的瞬时相位值；

所述补偿量计算模块用于根据目标整体平动的瞬时相位值，计算得到目标平动的补偿量。

进一步，所述采集模块中对所述慢时间回波信号进行变换处理采用短时傅里叶变换，得到慢时间回波信号的时频分布。

附图说明

图1为本发明所述的一种高机动目标运动补偿方法的流程图；

图2为本发明所述的一种高机动目标运动补偿系统结构框图；

图3为本发明具体实施例所述的一种高机动目标运动补偿方法流程图；

图4为目标的慢时间回波信号的短时傅里叶变换时频分布图；

图5为采用本发明对高机动目标整体平动多普勒频率估计示意图；

图6为采用本发明对高机动目标整体平动补偿效果示意图；

图7为现有的Chirp-Fourier变换方法补偿结果示意图。

附图中，各标号所代表的部件列表如下：

1、采集模块，2、位置值模块，3、多普勒估计模块，4、分解模块，5、补偿量模块，6、平动补偿模块。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

如图1所示，为本发明所述的一种高机动目标运动补偿方法，具体包括以下步骤：

步骤1：采集目标的慢时间回波信号，对所述慢时间回波信号进行短时傅里叶变换，得到慢时间回波信号的时频分布；

步骤2：根据慢时间回波信号的时频分布，得到时频分布中的频率最大值对应的位置值，进而得到时频分布的多个位置值；

步骤3：根据时频分布中的多个位置值，计算得到目标的瞬时多普勒频率值；

步骤4：对瞬时多普勒频率值进行经验模态分解，得到分解结果，利用分解结果估计目标整体平动的多普勒频率；

步骤5：利用目标整体平动的多普勒频率计算得到目标整体平动的瞬时相位值和目标平动的补偿量；

步骤6：根据目标整体平动的补偿量对慢时间回波信号进行整体平动补偿，得到平动补偿后的信号，结束。

如图2所示，为本发明所述的一种高机动目标运动补偿系统，包括采集模块1、位置值模块2、多普勒估计模块3、分解模块4、补偿量模块5和平动补偿模块6；

所述采集模块1用于采集目标的慢时间回波信号，对所述慢时间回波信号进行短时傅里叶变换，得到慢时间回波信号的时频分布；

所述位置值模块2用于根据慢时间回波信号的时频分布，得到时频分布中的频率最大值对应的位置值，进而得到时频分布的多个位置值；

所述多普勒估计模块3用于根据时频分布中的多个位置值，计算得到目标的瞬时多普勒频率值；

所述分解模块4用于对瞬时多普勒频率值进行经验模态分解，得到分解结果，利用分解结果估计目标整体平动的多普勒频率；

所述补偿量模块5用于利用目标整体平动的多普勒频率计算得到目标整体平动的瞬时相位值和目标平动的补偿量；

所述平动补偿模块6用于根据目标整体平动的补偿量对慢时间回波信号进行整体平动补偿，得到平动补偿后的信号。

如图3所示，为本发明具体实施例所述的一种高机动目标运动补偿方法流程图，具体实现步骤如下：

步骤1，对目标的慢时间回波信号进行短时傅里叶变换。

雷达接收到的慢时间回波信号为：s＝{s₁,s₂,...,s_N}，其中s_i为慢时间回波信号s第i点的值，i＝1,2,...,N，N为脉冲积累数，对慢时间回波信号s进行短时傅里叶变换：

$Y_{M\×N}={\∫}_{-\∞}^{\∞}s\·w^{*}(\mathrm{\τ}-t)e^{-\mathrm{j\ω\τ}}\mathrm{d\τ}---\left(1\right)$

其中，w(·)是分析窗函数，τ和t为时间变量，ω为角频率。Y_M×N为M×N矩阵，写成列向量的形式为Y_M×N＝{Y₁,Y₂,...,Y_N}，Y_i为s的时频分布Y_M×N在第i个脉冲时间的值，i＝1,2,...,N，N为脉冲数，Y_i是M维向量，M是时频分析的频点数。

步骤2，搜索并记录时频分布Y_M×N的最大值位置。

对于Y_M×N的每一列Y_i，i＝1,2,...,N，记录其最大值所在的位置p_i，i＝1,2,...,N，得到N个位置值{p₁,p₂,...,p_N}。

步骤3，瞬时多普勒频率估计。

利用在第i个脉冲时间上时频分布Y_i的最大值位置p_i，计算目标在第i个脉冲时间上的瞬时多普勒频率值：

f_ai＝-f_r/2+(f_r·p_i)/M   (2)

其中，i＝1,2,...,N，f_r为雷达的脉冲重复频率。得到目标的瞬时多普勒频率f_a＝{f_a1,f_a2,...,f_aN}，；

步骤4，对目标的瞬时多普勒频率值f_a进行经验模态分解。

对目标的瞬时多普勒频率值f_a按如下步骤进行经验模态分解：

4a)定义中间变量x＝f_a；

4b)对中间变量x进行逐点搜索，记录下中间变量x的极小值点和极大值点；

4c)对于中间变量x的极小值点进行插值，得到中间变量x的下包络e_min；

4d)对于中间变量x的极大值点进行插值，得到中间变量x的上包络e_max；

4e)计算中间变量x的包络均值：

4f)从中间变量x中减去包络均值，得到新的信号f_new＝x-e_av，并更新中间变量x＝f_new；

重复步骤4b)至4f)，直到新的信号f_new成为本征模函数，得到第一个本征模函数m₁＝f_new和剩余信号f₁＝f_a-m₁，并对剩余信号f₁迭代进行经验模态分解，得到分解结果：

$f_a=\underset{\mathrm{\α}=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{m}_{\mathrm{\α}}+f_b---\left(3\right)$

式中，L为本征模函数个数，m_α为第α个本征模函数，f_b为经验模态分解后得到的剩余项，f_b为一向量，写成分量形式为f_b＝{f_b1,f_b2,...,f_bN}。

步骤5，计算目标整体平动的瞬时相位值。

将余项f_b＝{f_b1,f_b2,...,f_bN}作为目标整体平动多普勒频率的估计，则第i个脉冲时间上目标整体平动多普勒频率为f_bi，i＝1,2,...,N，由此计算第i个脉冲时间上目标整体平动的瞬时相位值：

${\mathrm{\γ}}_k=\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{\mathrm{bi}}/f_r,k=\mathrm{1,2},...,N---\left(4\right)$

得到目标整体平动的瞬时相位值γ＝{γ₁,γ₂,...,γ_N}。

步骤6，计算目标整体平动的补偿量。

根据目标整体平动的瞬时相位值γ，计算目标整体平动的补偿量：

ψ＝exp(-j2πγ)   (5)

步骤7，对目标的慢时间回波信号s进行整体平动补偿。

利用目标整体平动的补偿量对目标的慢时间回波信号s进行整体平动补偿，得到运动补偿后的信号：

s_md＝s·ψ(t)   (6)

本发明的效果通过以下对实测数据的实验进一步说明：

1.实验场景：

实测数据来源于某微波雷达测量实验系统，雷达录取了某高机动目标的回波信号。该次测量中，雷达观测到了目标较为明显的微动调制现象。

2.实验内容：

2.1)对于目标的慢时间回波信号，进行短时傅里叶变换，得到的时频分布如图4所示。

2.2)对于短时傅里叶变换得到的时频分布，依次记录时频分布在每一个脉冲时间上的最大值所在位置。根据该位置计算出目标的瞬时多普勒频率，并利用经验模态分解估计目标整体平动多普勒频率，结果如图3所示。

2.3)利用现有的Chirp-Fourier变换方法对目标的慢时间回波信号进行整体平动补偿的结果和本发明的补偿结果比较如图6、7所示。其中，图6为本发明的补偿结果，图7为现有的Chirp-Fourier变换方法补偿结果。

3.实验结果分析：

从图4中可以看出，目标的多普勒随时间的整体变化趋势呈曲线，微多普勒分量叠加于目标整体平动多普勒之上，说明目标的整体平动是高阶运动。

从图5中可以看出，利用时频分布在每一个脉冲时间上的最大值所在位置估计的目标瞬时多普勒频率包含了目标的整体平动趋势。利用经验模态分解能够对目标的整体平动多普勒频率进行较好的估计。

从图6和图7中可以看出，本发明的方法较好的补偿了目标的整体平动，Chirp-Fourier变换方法对目标的整体平动有补偿效果，但却无法完全补偿由高阶运动项带来的目标多普勒频率弯曲现象。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，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保护范围之内。

Claims (8)

1.一种高机动目标运动补偿方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤1：采集目标的慢时间回波信号，对所述慢时间回波信号进行变换处理，得到慢时间回波信号的时频分布；

步骤2：根据慢时间回波信号的时频分布，得到时频分布中的频率最大值对应的位置值，进而得到时频分布的多个位置值；

步骤3：根据时频分布中的多个位置值，计算得到目标的瞬时多普勒频率值；

步骤4：对瞬时多普勒频率值进行经验模态分解，得到分解结果，利用分解结果估计目标整体平动的多普勒频率；

步骤5：利用目标整体平动的多普勒频率计算得到目标整体平动的瞬时相位值和目标平动的补偿量；

步骤6：根据目标整体平动的补偿量对慢时间回波信号进行整体平动补偿，得到平动补偿后的信号，结束。

2.根据权利要求1所述的一种高机动目标运动补偿方法，其特征在于，所述步骤4具体包括以下步骤：

步骤4.1：对目标的瞬时多普勒频率值进行经验模态分解，得到一个余项和多个本征模函数；

步骤4.2：将余项作为目标整体平动的多普勒频率的估计，得到目标整体平动的多普勒频率。

3.根据权利要求2所述的一种高机动目标运动补偿方法，其特征在于，所述步骤5具体包括以下步骤：

步骤5.1：利用目标整体平动的多普勒频率计算得到目标整体平动的瞬时相位值；

步骤5.2：根据目标整体平动的瞬时相位值，计算得到目标平动的补偿量。

4.根据权利要求1-3任一项所述的一种高机动目标运动补偿方法，其特征在于，所述步骤1中对所述慢时间回波信号进行变换处理采用短时傅里叶变换，得到慢时间回波信号的时频分布。

5.一种高机动目标运动补偿系统，其特征在于，包括采集模块、位置值模块、多普勒估计模块、分解模块、补偿量模块和平动补偿模块；

所述采集模块用于采集目标的慢时间回波信号，对所述慢时间回波信号进行变换处理，得到慢时间回波信号的时频分布；

所述位置值模块用于根据慢时间回波信号的时频分布，得到时频分布中的频率最大值对应的位置值，进而得到时频分布的多个位置值；

所述多普勒估计模块用于根据时频分布中的多个位置值，计算得到目标的瞬时多普勒频率值；

所述分解模块用于对瞬时多普勒频率值进行经验模态分解，得到分解结果，利用分解结果估计目标整体平动的多普勒频率；

所述补偿量模块用于利用目标整体平动的多普勒频率计算得到目标整体平动的瞬时相位值和目标平动的补偿量；

所述平动补偿模块用于根据目标整体平动的补偿量对慢时间回波信号进行整体平动补偿，得到平动补偿后的信号，结束。

6.根据权利要求5所述的一种高机动目标运动补偿系统，其特征在于，所述分解模块包括模态分解模块和平动估计模块；

所述模态分解模块用于对目标的瞬时多普勒频率值进行经验模态分解，得到一个余项和多个本征模函数；

所述平动估计模块用于将余项作为目标整体平动的多普勒频率的估计，得到目标整体平动的多普勒频率。

7.根据权利要求6所述的一种高机动目标运动补偿系统，其特征在于，所述补偿量模块包括相位值模块和补偿量计算模块；

所述相位值模块用于利用目标整体平动的多普勒频率计算得到目标整体平动的瞬时相位值；

所述补偿量计算模块用于根据目标整体平动的瞬时相位值，计算得到目标平动的补偿量。

8.根据权利要求5-7任一项所述的一种高机动目标运动补偿系统，其特征在于，所述采集模块中对所述慢时间回波信号进行变换处理采用短时傅里叶变换，得到慢时间回波信号的时频分布。