CN106199547A - 基于外辐射源雷达的慢速弱目标检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于雷达技术领域，公开了基于外辐射源雷达的慢速弱目标检测方法。该方法包括如下步骤：将接收天线划分为m个等距重叠的子阵，获取m个等距重叠的子阵接收的子信号以及参考天线接收的参考信号，计算得到第一协方差矩阵，对其进行特征分解得到特征值及对应的特征向量，对特征向量进行正交化，利用较大的M个特征值对应的正交化后的特征向量构造干扰子空间，将子信号的求和信号投影到干扰子空间的正交子空间中以获得目标回波信号，对参考信号与目标回波信号作距离‑多普勒二维相关得到相关矩阵，对相关矩阵进行恒虚警检测得到慢速弱目标的目标信息。本发明能够提高目标的检测信噪比，实现对慢速弱目标的有效检测。

Description

基于外辐射源雷达的慢速弱目标检测方法

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，尤其涉及基于外辐射源雷达的慢速弱目标检测方法。

背景技术

外辐射源雷达是指自身不发射电磁波，而是利用已存在的第三方辐射源信号(如调频广播信号、模拟电视信号、通信信号等)作为照射源照射目标，接收目标反射的回波信号，进而滤除回波信号中的杂波得到目标回波，根据目标回波对目标进行探测、定位及跟踪的雷达体制。由于外辐射源雷达本身不辐射电磁波，因此隐蔽性好，很难被敌方的电子侦察设备侦测到，并且成本低、结构简单，因而备受关注。

慢速弱目标因其运动速度慢、信噪比低的特点，使得常规的时域干扰相消滤波算法无法有效滤除回波信号中的杂波，而回波信号中的杂波会极大的影响目标检测。为此，有人提出了空域滤波算法，空域滤波算法是慢速弱目标检测中的一个关键技术，其中的典型算法为基于特征值分解的正交投影算法，该算法可有效滤除回波信号中的杂波，获得目标回波。然而，在强直达波和多径干扰的情况下，目标回波与直达波及多径信号之间存在较强的相干性，若采用现有的基于特征分解的正交投影算法来滤除杂波，将引起信号协方差矩阵秩亏缺，进而使信号特征向量发散到噪声子空间，导致目标的检测信噪比降低，甚至出现检测不到目标的情况。

发明内容

为此，本发明的实施例提供基于外辐射源雷达的慢速弱目标检测方法，可有效解决目标回波与直达波及多径信号强相干的问题，能够提高目标的检测信噪比，从而实现对慢速弱目标的有效检测。

本发明基本思路是：首先，通过将接收天线阵列划分为若干个等距重叠的子阵，以解决目标回波与直达波及多径信号间的强相干性，避免目标回波被抑制；接着，利用基于特征分解和正交投影的思想构造干扰子空间，利用干扰子空间滤除回波信号中的干扰信号，进一步进行距离-多普勒二维相关处理以提高目标的检测信噪比；最后，将相关矩阵执行恒虚警检测后，即可得到目标的目标信息，从而实现对目标的检测。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

一种基于外辐射源雷达的慢速弱目标检测方法，外辐射源雷达设置有参考天线和接收天线，参考天线指向外辐射源雷达的辐射源，接收天线指向慢速弱目标所在的观测区，方法包括以下步骤：

S1：将接收天线划分为m个等距重叠的子阵，m为≥2的整数；

S2：获取m个等距重叠的子阵接收的m个子信号以及参考天线接收的参考信号；

S3：计算m个子信号中每个子信号的协方差矩阵，得到m个协方差矩阵，对m个协方差矩阵求平均得到平均协方差矩阵，并将平均协方差矩阵与其共轭转置矩阵相乘得到第一协方差矩阵，并对第一协方差矩阵进行特征分解得到k个特征值以及每个特征值对应的特征向量，进而对k个特征向量进行正交化，得到k个特征值中每个特征值对应的正交化后的特征向量，k为≥1的整数；

S4：利用k个特征值中M个较大的特征值对应的正交化后的特征向量构成干扰子空间，对m个子信号求和得到求和信号，将求和信号投影到干扰子空间的正交子空间，以获得目标回波信号；其中，M为整数，1≤M≤k；

S5：对参考信号与目标回波信号作距离-多普勒二维相关，得到相关矩阵；

S6、对相关矩阵进行恒虚警检测，得到慢速弱目标的目标信息。

基于上述方案，通过将接收天线阵列划分为若干个等距重叠的子阵，基于各子阵接收的子信号，利用特征分解和正交投影的思想构造干扰子空间，对回波信号进行滤波，能够解决目标回波与直达波及多径信号间的强相干性，有效滤除回波信号中的干扰，避免目标回波被抑制，因此相比于现有干扰抑制方法，能够提高目标的检测信噪比，实现对慢速弱目标的有效检测。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中外辐射源雷达基地配置示意图；

图2为本发明实施例提供的一种基于外辐射源雷达的慢速弱目标检测方法的流程示意图；

图3为采用时域干扰相消算法进行干扰抑制后的检测结果图；其中，图3(a)为多普勒维的检测结果图，图中横坐标为多普勒频移(单位：Hz)，纵坐标为幅度(单位：dB)；图3(b)为距离维的检查结果图，图中横坐标为距离(单位：m)，纵坐标为幅度(单位：dB)；

图4为采用基于特征值分解的正交投影算法进行干扰抑制后的检测结果图；其中，图4(a)为多普勒维的检测结果图，图中横坐标为多普勒频移(单位：Hz)，纵坐标为幅度(单位：dB)；图4(b)为距离维的检查结果图，图中横坐标为距离(单位：m)，纵坐标为幅度(单位：dB)；

图5为采用本发明实施例提供的基于外辐射源雷达的慢速弱目标检测方法的检测结果图；其中，图5(a)为多普勒维的检测结果图，图中横坐标为多普勒频移(单位：Hz)，纵坐标为幅度(单位：dB)；图5(b)为距离维的检查结果图，图中横坐标为距离(单位：m)，纵坐标为幅度(单位：dB)。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

另外，为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案，在本发明的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”、等字样并不对数量和执行次序进行限定。

为便于理解，以下将结合图1，对本发明实施例的应用场景进行简要介绍如下：

如图1所示，第三方辐射源设置于外辐射源雷达接收站的远场作为发射站发射电磁波信号，部分电磁波信号会照射在目标上形成反射波，部分电磁波信号则会直接照射在外辐射源雷达上形成直达波(也称参考信号)，还有一部分电磁波信号会照射在周边障碍物上形成多径信号和其他杂波。外辐射源雷达设置有参考天线和接收天线，其中，参考天线指向辐射源，接收天线指向目标所在的观测区。工作时，外辐射源雷达通过接收天线接收反射波、直达波、多径信号和其他杂波(外辐射源雷达通过接收天线接收的这些信号又称为回波信号)，通过参考天线接收直达波，以所接收到的回波信号和参考信号为依据，对目标的相关参数进行估计，即可实现对目标的探测、跟踪及定位。

图2所示为本发明实施例提供的一种基于外辐射源雷达的慢速弱目标检测方法的流程示意图。其中，所述的慢速弱目标是指空间中飞行速度慢、目标回波弱的目标，具体来说，是指飞行速度小于200km/h、雷达散射截面积(英文：Radar Cross-Section，简称：RCS)小于2m²的目标。

参见图2，所述方法包括以下步骤：

S1：将接收天线划分为m个等距重叠的子阵。

其中，m为≥2的整数。

其中，所述的接收天线具体为包含15个阵元天线，阵列间距为半波长的均匀线阵。本发明实施例的一种可选的实现方式中，可将接收天线划分为8个等距重叠的子阵(即令m取8)，且令其中的每个子阵包含8个阵元。

S2：获取外辐射源雷达通过m个等距重叠的子阵接收的m个子信号以及外辐射源雷达通过参考天线接收的参考信号。

其中，所述的参考天线为一根单独的窄波束天线。

S3：计算m个子信号中每个子信号的协方差矩阵，得到m个协方差矩阵，对m个协方差矩阵求平均得到平均协方差矩阵，并将平均协方差矩阵与其共轭转置矩阵相乘得到第一协方差矩阵，对第一协方差矩阵进行特征分解得到k个特征值以及每个特征值对应的特征向量，进而对k个特征向量进行正交化得到k个特征值中每个特征值对应的正交化后的特征向量。

其中，k为≥1的整数。

一种具体的实现方式中，可采用格雷姆-史密斯(英文：Gram-Schmidt)正交化方法对特征向量进行正交化。

其中，对得到的m个协方差矩阵求平均得到平均协方差矩阵的具体过程为：将m个协方差矩阵中所有相同位置的元素加和后取平均得到对应的平均值，将该平均值作为平均协方差矩阵相同位置处的元素。

进一步的，在获得平均协方差矩阵后，即可根据平均协方差矩阵进一步获取第一协方差矩阵。具体的，假设得到的平均协方差为则第一协方差矩阵具体可以表示为：式中，R_new表示第一协方差矩阵，表示平均协方差矩阵的共轭转置矩阵。

S4：从k个特征值中选取较大的M个特征值，利用M个特征值对应的正交化后的特征向量构成干扰子空间，对m个子信号求和得到求和信号，将求和信号投影到干扰子空间的正交子空间，以获得目标回波信号。

其中，M为整数，1≤M≤k。本领域技术人员容易理解，将k个特征值按照由大到小的顺序排列后，其中前M个特征值即为k个特征值中较大的M个特征值。

具体的，步骤S4中，可利用预设的第一计算式获得目标回波信号，第一计算式包括如下公式：

v[n]＝a(θ)d，

d＝s_sur-Q(Q^HQ)^-1Q^Hs_sur，

式中，v[n]表示目标回波信号，n表示采样次数，a(θ)表示空间匹配滤波器权系数，θ表示波束指向，d表示m个子信号的求和信号经干扰抑制后的剩余信号，s_sur表示m个子信号的求和信号，Q表示M个特征值对应的正交化后的特征向量张成的干扰子空间，H表示共轭转置运算，-1表示逆运算。

S5：对参考信号与目标回波信号作距离-多普勒二维相关得到相关矩阵。

一种具体的实现方式中，可利用预设的第二计算式进行距离-多普勒二维相关，第二计算式为：

$\mathrm{\ξ}\[l,p\]=\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}v\[n\]s_{ref}^{*}\[n-l\]e^{-j2\mathrm{\π}pn/N},$

其中，ξ[l,p]表示相关矩阵，v[n]表示目标回波信号，n表示采样次数，s_ref[n-l]表示参考信号，l表示时延单元，*表示共轭运算，p表示多普勒频移单元，N为正整数。

S6、对相关矩阵进行恒虚警检测，得到慢速弱目标的目标信息。

其中，所述的目标信息具体可以是慢速弱目标的距离信息及多普勒信息(或速度信息)，本发明实施例对此不作具体限定。

具体而言，步骤S6可以包括以下子步骤：

S6a：将相关矩阵在同一距离维求平均，并利用所得的每一距离维的第一平均值对该距离维进行归一化处理。

其中，将相关矩阵在同一距离维求平均是指以距离维为单位对相关矩阵求平均。可以理解，将相关矩阵在同一距离维求平均后，将获得一个行向量，行向量中的元素即为对应距离维的第一平均值。

S6b：将归一化处理后的相关矩阵在同一多普勒维求平均，并分别以所得的每一多普勒维的第二平均值作为门限值，对该多普勒距离维中的元素进行判决：若该多普勒距离维中的元素大于该第二平均值，则保留该多普勒距离维中的元素；若该多普勒距离维中的元素不大于该第二平均值，则将该元素置零。

其中，将归一化处理后的相关矩阵在同一多普勒维求平均是指以多普勒维为单位对归一化处理后的相关矩阵求平均。可以理解，将归一化处理后的相关矩阵在同一多普勒维求平均后，将获得一个列向量，列向量中的元素即为对应多普勒维的第二平均值。

基于本发明实施例提供的基于外辐射源雷达的慢速弱目标检测方法，通过将接收天线阵列划分为若干个等距重叠的子阵，基于各子阵接收的子信号，利用特征分解和正交投影的思想构造干扰子空间，对回波信号进行滤波，能够解决目标回波与直达波及多径信号间的强相干性，有效滤除回波信号中的干扰，避免目标回波被抑制，因此相比于现有干扰抑制方法，能够提高目标的检测信噪比，实现对慢速弱目标的有效检测。

以下，通过仿真实验进一步说明本发明的上述效果：

1)仿真实验场景

具体实验场景可参考图1，其中，以调频广播信号发射站作为第三方辐射源，设置3个待检测目标，并将3个待检测目标与外辐射源雷达接收机的距离分别设置为61.2km、92.3km、33.4km，对应的多普勒频移分别设置为-5Hz、5Hz、-10Hz，信噪比分别设置为-40.54dB、-41.14dB、-39.32dB。

2)仿真内容

仿真内容可分为以下两个部分：

①采用现有技术中的时域干扰相消算法及基于特征值分解的正交投影算法进行干扰抑制，检测3个待检测目标的距离、多普勒频移以及幅度，并将检测结果绘制于距离(X轴)-多普勒频移(Y轴)-幅度(Z轴)构成的三维坐标系中，同时标定出其中较明显的尖峰(也即检测得到的目标的信息)。

②采用本发明实施例提供的基于外辐射源雷达的慢速弱目标检测方法进行检测，确定3个待检测目标的距离、多普勒频移以及幅度，并将检测结果绘制于距离(X轴)-多普勒频移(Y轴)-幅度(Z轴)构成的三维坐标系中，同时标定出其中较明显的尖峰。

3)仿真结果分析：

图3所示为采用时域干扰相消算法进行干扰抑制后的检测结果图。其中，图3(a)为多普勒维的检测结果图，图3(b)为距离维的检测结果图。观察图3(a)和图3(b)，容易看出，待检测目标的尖峰被杂波所掩盖，因而无法有效地检测到待检测目标，其原因在于：待检测目标的回波信号过于微弱，且多普勒频移较小，使得待检测目标的目标回波信号与直达波之间的相干性增强，在相消杂波时导致期望信号同时相消，最终使得检测信噪比过小。

图4所示为采用基于特征值分解的正交投影算法进行干扰抑制后的检测结果图。其中，图4(a)为多普勒维的检测结果图，图4(b)为距离维的检测结果图。观察图4(a)和图4(b)，容易看出，图中存在一个较明显的尖峰，坐标为(6.24×10⁴m，-5.086Hz，0dB)，对比前述场景设置中3个待检测目标的信息，发现该坐标对应于其中一个目标(与外辐射源雷达接收机的距离为61.2km，多普勒频移为-5Hz的目标)。因此，可以得出采用基于特征值分解的正交投影算法仅能检测出待检测目标中的部分目标，无法检测到全部目标。

图5所示为采用本发明实施例提供的基于外辐射源雷达的慢速弱目标检测方法的检测结果图。其中，图5(a)为多普勒维的检测结果图，图5(b)为距离维的检测结果图。观察图5(a)和图5(b)，容易看出，图中存在3个较明显的尖峰，坐标分别为(3.36×10⁴，-10.17Hz，-1.777dB)、(6.24×10⁴，-5.086Hz，0dB)、(9.24×10⁴，5.086Hz，-3.14dB)，对比前述场景设置中3个待检测目标的信息，发现3个尖峰的坐标分别对应于3个待检测目标的信息。因此，可以得出，采用本发明实施例提供的基于外辐射源雷达的慢速弱目标检测方法能够有效检测出全部待检测目标。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种基于外辐射源雷达的慢速弱目标检测方法，所述外辐射源雷达设置有参考天线和接收天线，所述参考天线指向所述外辐射源雷达的辐射源，所述接收天线指向所述慢速弱目标所在的观测区，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1：将所述接收天线划分为m个等距重叠的子阵，m为≥2的整数；

S2：获取m个等距重叠的子阵接收的m个子信号以及所述参考天线接收的参考信号；

S3：计算所述m个子信号中每个子信号的协方差矩阵，得到m个协方差矩阵，对所述m个协方差矩阵求平均得到平均协方差矩阵，并将所述平均协方差矩阵与其共轭转置矩阵相乘得到第一协方差矩阵，并对所述第一协方差矩阵进行特征分解得到k个特征值以及每个特征值对应的特征向量，进而对k个特征向量进行正交化，得到所述k个特征值中每个特征值对应的正交化后的特征向量，k为≥1的整数；

S4：从所述k个特征值中选取较大的M个特征值，利用所述M个特征值对应的正交化后的特征向量构成干扰子空间，对所述m个子信号求和得到求和信号；将所述求和信号投影到所述干扰子空间的正交子空间，以获得目标回波信号；其中，M为整数，1≤M≤k；

S5：对所述参考信号与所述目标回波信号作距离-多普勒二维相关，得到相关矩阵；

S6、对所述相关矩阵进行恒虚警检测，得到所述慢速弱目标的目标信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中，所述将所述求和信号投影到所述干扰子空间的正交子空间，以获得目标回波信号，包括：

利用预设的第一计算式将所述求和信号投影到所述干扰子空间的正交子空间，以获得目标回波信号；其中，所述预设的第一计算式包括：v[n]＝d(θ)d，d＝s_sur-Q(Q^HQ)^-1Q^Hs_sur，式中，v[n]表示目标回波信号，n表示采样次数，a(θ)表示空间匹配滤波器权系数，θ表示波束指向，d表示m个子信号的求和信号经干扰抑制后的剩余信号，s_sur表示m个子信号的求和信号，Q表示M个特征值对应的正交化后的特征向量张成的干扰子空间，H表示共轭转置运算，-1表示逆运算。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤S5具体包括：

利用预设的第二计算式对所述参考信号与所述目标回波信号作距离-多普勒二维相关，得到相关矩阵；其中，所述预设的第二计算式为：其中，ξ[l，p]表示相关矩阵，v[n]表示目标回波信号，n表示采样次数，s_ref[n-l]表示参考信号，l表示时延单元，*表示共轭运算，p表示多普勒频移单元，N为正整数。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，步骤S6具体包括以下子步骤：

S6a：将所述相关矩阵在同一距离维求平均，并利用所得的每一距离维的第一平均值对该距离维进行归一化处理；

S6b：将归一化处理后的相关矩阵在同一多普勒维求平均，并分别以所得的每一多普勒维的第二平均值作为门限值，对该多普勒维中的元素进行判决：若该多普勒距离维中的元素大于该第二平均值，则保留该多普勒距离维中的元素；若该多普勒距离维中的元素不大于该第二平均值，则将该多普勒距离维中的元素置零。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述接收天线为包含15个阵元天线，阵列间距为半波长的均匀线阵；

步骤S1具体包括：

将所述接收天线划分为8个等距重叠的子阵，且所述8个等距重叠的子阵中的每个子阵包含8个阵元天线。