CN104535970A - 基于最大值的频率步进雷达信号目标抽取方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于最大值的频率步进雷达信号目标抽取方法，用于去除频率步进信号IFFT距离细化后所表示的距离范围与当前回波采样值所表示的距离范围之间的距离失配冗余，以及过采样冗余。解决了在经典算法舍弃法和选大法中都需要对第“0”个采样点进行标定，否则很有可能无法采样到目标点的问题。该方法的核心思想是根据搜索范围内的最大值来确定“P₀””，可以保证既能抽取出同距离幅度较大的点，又解决了经典算法中需要对第“0”个采样点进行标定的问题。

Description

基于最大值的频率步进雷达信号目标抽取方法

技术领域

本发明属于雷达信号目标抽取方法，具体涉及一种基于最大值的频率步进雷达信号目标抽取方法，用于去除频率步进信号IFFT距离细化后所表示的距离范围与当前回波采样值所表示的距离范围之间的距离失配冗余，以及过采样冗余。

背景技术

步进频率信号是一种重要的距离高分辨率雷达信号，它采用发射一串载频线性跳变的雷达脉冲，再通过对脉冲回波的IFFT处理来获得合成距离高分辨的效果。频率步进信号是合成宽带信号，它将宽带信号在频域分解成多个窄带信号，通过多个窄带信号的收发来获取合成的宽带信息。步进频率信号发射和接收的脉冲信号均为窄带信号，并且步进频率信号可以在获得高分率的同时降低对数字信号处理机的瞬时带宽的要求，系统易于工程实现。

在步进频率雷达体制中，目标冗余是一个特殊的问题。因此需要采用目标抽取方法来消除目标冗余。目标冗余是指IFFT细化后的距离范围与当前回波采样值所表示的距离范围不是简单的一一对应关系，有一些多余的信息。要得到真实的距离信息,就必须精确地按照一定的顺序,从所有采样点的IFFT结果中选取某些点,去掉冗余信息，组成完备的一维距离像，这就是步进频率雷达的目标抽取方法。对于一个实用的步进频率体制距离高分辨雷达系统而言，在处理机中采用目标抽取方法从而获得完备的一维距离像是必须的。

冗余分为两种：距离失配冗余和过采样冗余。其中距离失配冗余与单个脉冲距离分辨率r_T，单点不模糊距离r_I有关，而过采样冗余主要由单个脉冲距离分辨率r_T，单个脉冲距离精度r_s决定。

1、距离失配冗余：

发射脉宽τ决定了单脉冲距离分辨率r_τ＝Cτ/2，其中C为光速(后同)。而频率步进阶梯Δf(后同)决定了单点不模糊距离r_I＝C/(2Δf)，其比值为r_τ/r_I＝τΔf。通常步进频率信号需要满足条件：τΔf＜1，它表示细化后的距离范围大于当前回波所代表的距离范围，所以细化后的一维距离像会有r_I-r_τ的区域无效(即冗余)，此时的细化结果包含了全部目标的信息，但是由于距离失配，目标会发生距离走动，造成测距不准，必须通过去冗余方法获得真实的距离。

图1是上述情况下3组相邻采样点IFFT后的结果示意图。其中空白区域代表有效清晰区，无框区域代表无效区。由图1可以看出，每组采样点的IFFT结果有r_I-r_τ的混叠区域，在混叠区内无法判断目标的真实位置。但由于r_I＞r_τ，折叠后的数据不会覆盖到清晰区，所以无混叠现象。但是，如果将图1中的IFFT结果简单续接，仍然无法获得目标的真实距离。必须采用合适的去冗余方法，从每组IFFT结果中精确的提取出一部分，即将图1中的1、2、3、4提取出来续接获得真实的一维距离像。

2、过采样冗余：理论上，T_s只要等于发射脉宽，就可以获得全程的一维距离像，在实际系统中，由于回波的展宽和发散，使得采样点没有采到回波的最大值，造成幅度损失。所以通常会使T_s≤τ/3，从而降低采样损失。但提高T_s会使同一个点目标的回波有可能被采样多次，造成同一个目标点多次出现在不同的组的细化结果上，同时，具有多个散射中心的目标回波有可能分布在两个以上的IFFT结果当中，这也需要目标抽取方法来处理。

目前，目标抽取方法主要有如下几种方法：

1、舍弃法：假设采样距离分辨率r_s(r_s＝CT_s/2)，对于每一组IFFT结果来说，它包含‘距离信息’的长度就是r_s，所以只要在每组IFFT结果中取出长度为r_s的‘信息’并续接起来，就构成了最简单的‘舍弃’目标抽取方法(以下简称舍弃法)。

舍弃法原理如图2所示，设共有M个采样点，IFFT后可以得到N个数据，从而得到一个大小为N×M的矩阵。对于其中第m个采样点，(m＝0，1，2，…，M-1)，取出其中第P_m到第Q_m点之间的W_m个数据(P_m，Q_m＝0，1，2，…，N-1)(图2中的阴影部分)，作为当前采样点的提取点迹，再将每个采样点所取的数据进行拼接，即得到目标的一维距离像。关于P_m和Q_m的取值由下式决定：

①于第0个采样点，设P₀＝0，则W₀＝Trunc(r_s/Δr)，Q₀＝P₀+W₀-1。

②于第m个采样点(m＝1，2，…，M-1)，有P_m＝(Q_m-1+1)ModN

③ $\left\{\begin{array}{c}{W}_m=\mathrm{Trunc}\left(\frac{r_s}{\mathrm{\Δr}}\right),m=0\\ W_m=\mathrm{Trunc}\left[\frac{(m+1)r_s}{\mathrm{\Δr}}\right]-\underset{i=0}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i,m=\mathrm{1,2},...,M-1\end{array}\right.---\left(1\right)$

Q_m＝(P_m+W_m-1)ModN

其中Trunc——截断运算；Mod——取余运算；Δr＝C/(2NΔf)为雷达的最小分辨距离单元。

式(1)说明了舍弃法的策略，运算简单是舍弃法的最大优点。由式(1)中的序号明显看出，舍弃法是将当前IFFT结果有效区的最开始部分作为‘距离信息’保留下来，这时目标刚刚进入当前采样点，通常幅度较小，降低了提取后的信噪比，这是舍弃法最主要的缺点。适当地调整P₀可以缓解这一问题，但根本的解决方法是采用其它目标抽取方法。

2、选大法：选大法对每个采样点只取出与脉宽τ相对应的长度，并与相邻的采样点提取的结果进行同距离比较，取出幅度较大的点作为提取结果。依照式(1)确定第m个采样点IFFT结果的提取起始点P_m，但是提取的数据个数不为W_m，而是由(2)式确定

$X_m=\mathrm{Trunc}\left(\frac{\mathrm{C\τ}}{2\mathrm{\Δr}}\right)---\left(2\right)$

显然，在每个采样点提取结果的末尾部分都有一段数据和下一个采样点提取结果开始部分的一段数据是重合的，如图3所示，阴影部分为每个采样点选取的数据，可见相邻的两个采样点之间有重合部分，重合的点数为X_m-W_m。对于重合部分的数据，取出幅度较大的作为输出。选大法在静目标条件下，可以很好地得到目标抽取结果，能获得最大值，且不会有伪峰。但是计算量较大，且在有距离走动时会出现伪峰。

3、累加法：对于每一个采样点的数据抽取原则同选大法，但是对于相邻采样点的冗余数据不采用选大而是进行同距离累加取平均。在静目标条件下，可以很好地得到目标抽取结果，并能够提高部分信噪比，且不会有伪峰。缺点是计算量较大，且在有距离走动时会出现伪峰，而且相加后的物理意义不太明确。

根据图2和图3可以看出，舍弃法和选大法都需要对第“0”个采样点做出标定，否则可能出现这种情况：即目标所在的粗距离采样点上所抽取的细距离部分，即图中的阴影部分，没有覆盖到目标的细距离采样点，如图4中所示，红色五星表示目标的位置，且这种情况出现的概率较大，而选大法中的目标抽取方法抽取到目标点的概率相比于舍弃法来说，只是将抽取到目标点的概率提高一倍，并无法真正解决抽取不到目标点的问题。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种基于最大值的频率步进雷达信号目标抽取方法，该方法根据搜索范围内的最大值来确定P₀，可以保证既能抽取出同距离幅度较大的点，又不需要对第“0”个采样点进行标定。

技术方案

一种基于最大值的频率步进雷达信号目标抽取方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：将一个CPI的数据存储成一个大小为T×N的矩阵，其中矩阵的每行为每个脉冲重复周期接收的数据，矩阵的每列为不同脉冲重复周期在同一粗距离位置上的采样点；

步骤2：对T×N矩阵的每一列做IFFT，得到距离细化后每帧数据矩阵大小为M×N，其中：M为IFFT点数；

步骤3：采用比较法获得M×N矩阵中的第P_h列至第P_e列的最大值以及最大值在矩阵中的位置，即第K列、第Y行；

$P_h=\mathrm{floor}\left[\frac{R}{c/2f_s}\right]-\mathrm{floor}\left[\frac{\mathrm{Rm}}{c/f_s}\right]$

$P_e=\mathrm{floor}\left[\frac{R}{c/2f_s}\right]+\mathrm{floor}\left[\frac{\mathrm{Rm}}{c/f_s}\right]$

其中：floor为向下取整函数，R为目标距离，r_s为采样距离分辨率，c为光速，f_s为雷达基带采样率，R_m为波门宽度；

步骤4：计算第K列中提取数据段的起始点P_k和结束点Q_k：

$W=\mathrm{Trunc}\left(\frac{r_s}{\mathrm{\Δr}}\right)$

P_k＝mod(Y-floor(W/2),M)

Q_k＝mod(P_k+W-1,M)

其中：Trunc为截断运算，mod为取模运算，Δr为雷达的最小分辨距离单元，Δr＝c/(2MΔf)，Δf为频率步进阶梯；

步骤5：计算除第K列外其他各列中所抽取的数据段的起始点P_i和结束点Q_i，i＝P_h：P_e且i≠K：

当P_h≤i＜K时：Q_i＝mod(P_i+1-1,M)

P_i＝mod(Q_i-W+1,M)

当K＜i≤P_e时：P_i＝mod(Q_i-1+1,M)

Q_i＝mod(P_i+W-1,M)

步骤6：将步骤4和步骤5中所提取的数据段按照后一粗距离分辨单元的起始点紧随前一粗距离分辨单元的结束点的原则进行一维排列，得到整个搜索波门内的一维距离像。

有益效果

本发明提出的一种基于最大值的频率步进雷达信号目标抽取方法，与现有目标抽取方法相比较，具有的有益效果是：

无论是舍弃法还是选大法，都是基于一个假设，即“第0个采样点，设P₀＝0”，这就需要对系统中第“0”个采样点进行标定，而在实际工程中，通常在实现上是有困难的。本发明提出的最大值法先确定目标搜索范围，根据搜索范围内最大值来确定P_i，再根据每个粗采样距离的细化程度来确定Q_i，再根据P_i，Q_i，W_i向前及向后递推，得到P_m，Q_m，m＝0：i-1，以及P_n，Q_n，n＝i+1：N，其中N为粗采样距离数，即帧的列数。这样既可以保证抽取出同距离幅度较大的点，又不需要对第0个采样点进行标定，给工程实现带来便利。

附图说明

图1一维距离像的分布示意图

图2舍弃目标抽取方法示意图

图3选大目标抽取方法示意图

图4舍弃法和选大法无效情况下示意图

图5本发明最大值目标抽取方法示意图

具体实施方式

现结合实施例、附图对本发明作进一步描述：

本发明解决技术问题的方案是：在一帧数据中，先确定目标的大概位置，再在目标所在大概位置的前后划定一个搜索区域，在该区域内选取最大值作为目标所在的细距离点。也就是说，先确定目标所在的粗距离采样点，在目标所在的粗距离采样点的前后若干个粗距离采样点内找到最大值，将该值作为目标的细距离采样点。根据目标所在的位置以及距离细化程度确定该粗距离采样点上抽取范围的起始点以及终点，再向前和向后进行抽取，将抽取后的距离范围进行拼接，从而得到一维距离像。

为了更清晰地阐述具体实施方式，本发明将一个CPI的数据即一帧数据存储成一个矩阵，其中矩阵的每行为每个脉冲重复周期接收的数据，矩阵的每列为不同脉冲重复周期在同一粗距离位置上的采样点，假设矩阵大小为T×N。在做目标抽取方法之前，一个CPI的数据需要先进行距离细化，方法为将同一CPI内的不同脉冲重复周期在同一个粗距离位置上的采样点做IFFT处理，即对矩阵的每一列做IFFT，假设IFFT点数为M，那么做距离细化后每帧数据矩阵大小为M×N。

图5是基于最大值法的目标抽取方法示意图。最大值法的方法步骤分以下几步：

(1)一个CPI的数据矩阵大小为T×N，对一个CPI矩阵中的每一列做M点IFFT，得到一个CPI中所有采样点的IFFT结果；

(2)根据如下公式确定目标所在的粗距离分辨单元：

式中R为目标距离，r_s为采样距离分辨率，且有：r_s＝c/2f_s，c为光速，f_s为雷达基带采样率floor为向下取整函数，下同；

(3)应用比较法获得搜索波门内的最大值，搜索波门以(2)中得到的目标所在粗距离分辨单元为中心，前后各波门宽度的一半确定，标定该最大值所在的采样点为K，细距离分辨单元为Y，即在矩阵的第P_h列至第P_e列共M×(P_e-P_h+1)个数中用比较法找出最大值，该最大值在矩阵的第K列，第Y行；其中 $P_h=\mathrm{floor}\left[\frac{R}{c/2f_s}\right]-\mathrm{floor}\left[\frac{\mathrm{Rm}}{c/f_s}\right],P_e=\mathrm{floor}\left[\frac{R}{c/{2f}_s}\right]+\mathrm{floor}\left[\frac{\mathrm{Rm}}{c/f_s}\right],$ Rm为波门宽度；

(4)根据如下公式确定第K个粗距离分辨单元中提取数据段的起始点P_k和结束点Q_k，即矩阵的第K列抽取的数据为第P_k至第Q_k之间共W个数据，公式为：

$W=\mathrm{Trunc}\left(\frac{r_s}{\mathrm{\Δr}}\right),$

P_k＝mod(Y-floor(W/2),M)；

Q_k＝mod(P_k+W-1,M)；

其中：Δr为雷达的最小分辨距离单元，且有：Δr＝c/(2MΔf)。mod为取模运算，Δf为频率步进阶梯，Trunc为截断运算。

(5)根据如下公式确定波门内除目标所在粗距离分辨单元以外其他粗距离分辨单元所抽取的数据段的起始点P_i和结束点Q_i，i＝P_h：P_e且i≠K，即矩阵中第P_h列至第P_e列中，除第K列外，其他各列中所抽取的数据段起始点P_i和结束点Q_i的公式为：

当P_h＜i＜k时：Q_i＝mod(P_i+1-1,M)；

P_i＝mod(Q_i-W+1,M)；

当k＜i≤P_e时：P_i＝mod(Q_i-1+1,M)；

Q_i＝mod(P_i+W-1,M)；

(6)将波门内所有粗距离分辨单元中应提取的数据段按一维排列，即将矩阵中第P_h列至第P_e列中的数据按照(4)和(5)中所提取的数据段按后一粗距离分辨单元的起始点紧随前一粗距离分辨单元的结束点的原则进行一维排列，即可得到整个搜索波门内的全程一维距离像。

Claims (1)

1.一种基于最大值的频率步进雷达信号目标抽取方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：将一个CPI的数据存储成一个大小为T×N的矩阵，其中矩阵的每行为每个脉冲重复周期接收的数据，矩阵的每列为不同脉冲重复周期在同一粗距离位置上的采样点；

步骤2：对T×N矩阵的每一列做IFFT，得到距离细化后每帧数据矩阵大小为M×N，其中：M为IFFT点数；

步骤3：采用比较法获得M×N矩阵中的第P_h列至第P_e列的最大值以及最大值在矩阵中的位置，即第K列、第Y行；

$P_h=\mathrm{floor}\left[\frac{R}{c/{2f}_s}\right]-\mathrm{floor}\left[\frac{\mathrm{Rm}}{c/f_s}\right]$

$P_e=\mathrm{floor}\left[\frac{R}{c/{2f}_s}\right]+\mathrm{floor}\left[\frac{\mathrm{Rm}}{c/f_s}\right]$

其中：floor为向下取整函数，R为目标距离，r_s为采样距离分辨率，c为光速，f_s为雷达基带采样率，R_m为波门宽度；

步骤4：计算第K列中提取数据段的起始点P_k和结束点Q_k：

$W=\mathrm{Trunc}\left(\frac{r_s}{\mathrm{\Δr}}\right)$

P_k＝mod(Y-floor(W/2),M)

Q_k＝mod(P_k+W-1,M)

其中：Trunc为截断运算，mod为取模运算，Δr为雷达的最小分辨距离单元，Δr＝c/(2MΔf)，Δf为频率步进阶梯；

步骤5：计算除第K列外其他各列中所抽取的数据段的起始点P_i和结束点Q_i，i＝P_h：P_e且i≠K：

当P_h≤i＜K时：Q_i＝mod(P_i+1-1,M)

P_i＝mod(Q_i-W+1,M)

当K＜i≤P_e时：P_i＝mod(Q_i-1+1,M)

Q_i＝mod(P_i+W-1,M)

步骤6：将步骤4和步骤5中所提取的数据段按照后一粗距离分辨单元的起始点紧随前一粗距离分辨单元的结束点的原则进行一维排列，得到整个搜索波门内的一维距离像。