CN104698456A - 基于预调制aic的太赫兹雷达成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于雷达成像技术领域，涉及基于预调制AIC的太赫兹雷达成像方法，其具体步骤为：步骤1，利用太赫兹雷达向外发射信号，利用太赫兹雷达接收目标散射点反射的回波信号，对回波信号进行相干解调得到基带线性调频回波信号x(t)，t表示离散时间变量；步骤2，采用预调制型模拟信息转换器，对基带线性调频回波信号x(t)进行降采样处理，得到降采样观测信号；步骤3，对降采样观测信号进行稀疏重构得到目标散射点的距离像。

Description

基于预调制AIC的太赫兹雷达成像方法

技术领域

本发明属于雷达成像技术领域，更进一步涉及雷达技术领域中的一种基于预调制AIC(模拟信息转换器)的太赫兹雷达高分辨距离成像方法。本发明采用预调制AIC降采样结构实现太赫兹雷达系统中的雷达回波的降采样处理，以解决太赫兹雷达中的超大数据的采集、存储和传输等问题，降低太赫兹雷达系统的复杂度和成本，便于实现太赫兹雷达信号处理和距离高分辨成像。

背景技术

太赫兹波是介于毫米波和红外光之间的电磁波(频率是0.1THz到10THz)，也是最后一个人类尚未完全认知和利用的频段。太赫兹波融合了微波毫米波和红外光的优点，特别适应于适中的波束宽度、宽的系统带宽和大的多普勒频移的特性，更适用于极大信号带宽和极窄天线波束的实现，更利于高分辨逆合成孔径雷达成像。相对于普通微波波段的雷达，太赫兹雷达以其高距离分辨率、超大信号带宽、强穿透力、低截获率、强抗干扰性、优越的反隐身和穿透等离子体能力而具有强大的技术优势来实现雷达探测和成像等系统的众多功能，但是由于其自身特点对系统要求和信号处理都带来了巨大的挑战。预调制AIC降采样结构突破了传统Nyquist采样的限制，可以用于实现宽带信号的低速采样，省去了传统的脉冲压缩时高速率的信号处理，解决了太赫兹雷达中的超大数据的采集、存储和传输等问题，降低太赫兹雷达系统的复杂度和成本。因此用预调制AIC压缩采样结构能够用来解决太赫兹雷达逆合成孔径成像系统中的超大数据量的诸多难题，这对太赫兹雷达逆合成孔径成像系统来说具有重大的研究意义。

现有技术中的太赫兹雷达系统和成像方法存在以下不足：对于大带宽的太赫兹雷达信号的数据采样、存储以及传输并未涉及如何处理，并且所带来的太赫兹雷达系统的复杂度和成本也是极高的。

发明内容

本发明的目的在于提出基于预调制AIC的太赫兹雷达成像方法，本发明对太赫兹雷达系统中大带宽信号进行降采样处理实现稀疏重构出目标的高分辨距离像。

为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案予以实现。

基于预调制AIC的太赫兹雷达成像方法包括以下步骤：

步骤1，利用太赫兹雷达向外发射信号，利用太赫兹雷达接收目标散射点反射的回波信号，对回波信号进行相干解调得到基带线性调频回波信号x(t)，t表示离散时间变量；

步骤2，采用预调制型模拟信息转换器，对基带线性调频回波信号x(t)进行降采样处理，得到降采样观测信号；

步骤3，对降采样观测信号进行稀疏重构得到目标散射点的距离像。

本发明的有益效果为：第一，本发明预调制AIC引入到太赫兹雷达距离高分辨成像方法中，解决了现有技术中太赫兹雷达的回波信号带宽过大导致的超大数据量的问题，克服了超大数据采集、存储和传输较难的缺点，使得本发明明显减小了大带宽信号对雷达成像带来的不利影响。第二，本发明采用对基于预调制AIC降采样的太赫兹雷达回波进行稀疏重构的方法对雷达回波信号进行距离高分辨成像，克服了现有技术中处理对太赫兹雷达回波距离高分辨成像较难的缺点，使得本发明的方法明显提高了成像分辨率。

附图说明

图1为本发明的基于预调制AIC的太赫兹雷达成像方法的流程示意图；

图2为本发明实施例的预调制AIC的降采样处理过程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明：

参照图1，为本发明的基于预调制AIC的太赫兹雷达成像方法的流程示意图。该基于预调制AIC的太赫兹雷达成像方法包括以下步骤：

步骤1，利用太赫兹雷达向外发射信号，利用太赫兹雷达接收目标散射点反射的回波信号，对回波信号进行相干解调得到基带线性调频回波信号x(t)，t表示时间。

步骤2，采用预调制型模拟信息转换器，对基带线性调频回波信号x(t)进行降采样处理，得到降采样观测信号。

参照图2，为本发明实施例的预调制AIC的降采样处理过程示意图。步骤2的具体子步骤为：

(2.1)将基带线性调频回波信号x(t)与设置的随机调制序列信号p_c(t)相乘，得到随机解调的太赫兹回波信号x'(t)。本发明实施例中，随机调制序列信号p_c(t)按照下式获得：

也就是说，p_c(t)有50％的概率为1，有50％的概率为-1，随机调制序列信号p_c(t)在±1之间变化；随机调制序列信号p_c(t)的变化速率W大于等于基带线性调频回波信号x(t)的Nyquist采样速率，这样做的目的是为了将x(t)的频域信息扩展到整个频谱，使得它不会被接下来的处理破坏掉。

(2.2)对随机解调的太赫兹回波信号x'(t)进行低通滤波处理，得出低通滤波后的太赫兹雷达信号。

(2.3)对低通滤波后的太赫兹雷达信号过A/D采样，得到降采样观测信号。

在步骤2中，将A/D采样的速率表示为R，则基带线性调频回波信号x(t)进行降采样处理时的降采样速率K＝W/R；在降采样观测信号中，第m个观测值y(m)为：

$y\left(m\right)={\∫}_{-\∞}^{\∞}x\left(\mathrm{\τ}\right)p_c\left(\mathrm{\τ}\right)h(t-\mathrm{\τ})\mathrm{d\τ}{|}_{t=m/R}$

其中，t＝m/R，h(t)表示低通滤波器的系统函数，∫()dτ表示进行积分运算。

优选地，在步骤2中，低通滤波的带宽B一般应与R之间满足Nyquist采样定理，即B≤R/2。

步骤3，对降采样观测信号进行稀疏重构得到目标散射点的距离像。

其具体子步骤为：

(3.1)将雷达回波进行稀疏表示。设太赫兹雷达观测区间内的距离分辨率为d₀，整个太赫兹雷达的观测区间可以划分为N个距离单元，将太赫兹雷达的观测区间内第n个距离单元的目标散射系数表示为α_n，α_n为待求值，n取1至N。太赫兹雷达的观测区间内第n个距离单元没有目标，则α_n＝0，否则，α_n≠0。

用矢量α表示位于不同距离单元的散射中心：

α＝[α₁ α₂ … α_N]^T

其中，上标T表示矩阵或向量的共轭转置。一般目标散射点在整个雷达观测区域只占少数，即对应到α中非零元素的个数K远小于观测区域的距离单元数N，显然此时太赫兹雷达的回波(包含目标散射点信息)可以进行稀疏表示。

根据太赫兹雷达发射信号的包络建立稀疏基Ψ：

$\mathrm{\Ψ}=\left\{{\mathrm{\Ψ}}_n\left(t\right)\right|{\mathrm{\Ψ}}_n\left(t\right)=s_0(t-\frac{{2r}_n\left(t\right)}{c}),n\∈\{\mathrm{1,2},...,N\}\}$

其中，Ψ_n(t)是太赫兹雷达的观测区间内第n个距离单元反射的回波的包络，r_n(t)是t时刻太赫兹雷达的观测区间内第n个距离单元到雷达的作用距离，c是光速，N是整个太赫兹雷达的观测区间内的距离单元个数。s₀(t)表示太赫兹雷达的发射信号的包络。稀疏基Ψ是大小为M×N的矩阵，稀疏基Ψ的第n列为Ψ_n(t)，Ψ_n(t)是大小为M×1的矢量，M为自然数，例如，M表示整个太赫兹雷达的观测区间内方位单元个数。

将基带线性调频回波信号x(t)按照以下公式进行稀疏表示：

x(t)＝Ψα+n_R(t)

其中，α即为目标散射点的稀疏系数矢量，也是需要重构的矢量，矢量中非零元素的支撑集和幅度分别表示了目标散射点的位置和目标的散射系数，n_R(t)表示设定的接收机噪声。可以用相关的压缩感知算法重构出目标的一维距离像。

(3.2)根据降采样观测信号，对稀疏表示的基带线性调频回波信号进行重构，得出目标散射点的高分辨距离像，本发明中采用稀疏贝叶斯算法对稀疏表示的基带线性调频回波信号进行重构。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.基于预调制AIC的太赫兹雷达成像方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，利用太赫兹雷达向外发射信号，利用太赫兹雷达接收目标散射点反射的回波信号，对回波信号进行相干解调得到基带线性调频回波信号x(t)，t表示离散时间变量；

步骤2，采用预调制型模拟信息转换器，对基带线性调频回波信号x(t)进行降采样处理，得到降采样观测信号；

步骤3，对降采样观测信号进行稀疏重构得到目标散射点的距离像。

2.如权利要求1所述的基于预调制AIC的太赫兹雷达成像方法，其特征在于，所述步骤2的具体子步骤为：

(2.1)将基带线性调频回波信号x(t)与设置的随机调制序列信号p_c(t)相乘，得到随机解调的太赫兹回波信号x'(t)；p_c(t)有50％的概率为1，有50％的概率为-1，随机调制序列信号p_c(t)的变化速率W大于等于基带线性调频回波信号x(t)的Nyquist采样速率；

(2.2)对随机解调的太赫兹回波信号x'(t)进行低通滤波处理，得出低通滤波后的太赫兹雷达信号；

(2.3)对低通滤波后的太赫兹雷达信号过A/D采样，得到降采样观测信号。

3.如权利要求2所述的基于预调制AIC的太赫兹雷达成像方法，其特征在于，在步骤2中，将A/D采样的速率表示为R；在降采样观测信号中，第m个观测值y(m)为：

$y\left(m\right)={\∫}_{-\∞}^{\∞}x\left(\mathrm{\τ}\right)p_c\left(\mathrm{\τ}\right)h(t-\mathrm{\τ})\mathrm{d\τ}{|}_{t=m/R}$

其中，t＝m/R，h(t)表示低通滤波器的系统函数，∫()dτ表示进行积分运算。

4.如权利要求2所述的基于预调制AIC的太赫兹雷达成像方法，其特征在于，在步骤2中，低通滤波的带宽B与A/D采样的速率R满足以下关系：B≤R/2。

5.如权利要求1所述的基于预调制AIC的太赫兹雷达成像方法，其特征在于，所述步骤3的具体子步骤为：

(3.1)将整个太赫兹雷达的观测区间划分为N个距离单元，将太赫兹雷达的观测区间内第n个距离单元的目标散射系数表示为α_n，α_n为待求值，n取1至N；用矢量α表示位于不同距离单元的散射中心：

α＝[α₁ α₂ … α_N]^T

其中，上标T表示矩阵或向量的共轭转置；

根据太赫兹雷达发射信号的包络建立稀疏基Ψ：

$\mathrm{\ψ}=\left\{{\mathrm{\ψ}}_n\left(t\right)\right|{\mathrm{\ψ}}_n\left(t\right)=s_0(t-\frac{2r_n\left(t\right)}{c}),n\∈\{\mathrm{1,2},...,N\}$

其中，稀疏基Ψ的第n列为Ψ_n(t)，Ψ_n(t)是大小为M×1的矢量，M为自然数；

将基带线性调频回波信号x(t)按照以下公式进行稀疏表示：

x(t)＝Ψα+n_R(t)

其中，n_R(t)表示设定的接收机噪声；

(3.2)根据降采样观测信号，对稀疏表示的基带线性调频回波信号进行重构，得出目标散射点的距离像。

6.如权利要求5所述的基于预调制AIC的太赫兹雷达成像方法，其特征在于，在步骤3中，根据降采样观测信号，采用稀疏贝叶斯算法对稀疏表示的基带线性调频回波信号进行重构。