CN106526544A - 基于高超声速平台的mimosar杂波抑制方法 - Google Patents

基于高超声速平台的mimosar杂波抑制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106526544A
CN106526544A CN201610929832.0A CN201610929832A CN106526544A CN 106526544 A CN106526544 A CN 106526544A CN 201610929832 A CN201610929832 A CN 201610929832A CN 106526544 A CN106526544 A CN 106526544A
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal
orientation
antenna channels
frequency domain
represent
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610929832.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106526544B (zh
Inventor
曹运合
齐晨
王宇
栾苏珍
苏洪涛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xidian University
Original Assignee
Xidian University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xidian University filed Critical Xidian University
Priority to CN201610929832.0A priority Critical patent/CN106526544B/zh
Publication of CN106526544A publication Critical patent/CN106526544A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106526544B publication Critical patent/CN106526544B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/36—Means for anti-jamming, e.g. ECCM, i.e. electronic counter-counter measures

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明属于雷达技术领域，公开了一种基于高超声平台的MIMO SAR杂波抑制方法，包括：建立MIMO SAR的几何模型；生成各天线通道的波形信号；提取回波信号分量sm，n(tr，ta)，利用sm，n(tr，ta)获得根据得到计算运动目标导向矢量aT，l(fa)和静止杂波导向矢量aC，l(fa)；构造信号矩阵sm(fr，fa)；利用sm(fr，fa)、aT，l(fa)和aC，l(fa)计算杂波抑制最优权矢量系数wl(fa)，利用wl(fa)和sm(fr，fa)得到经杂波抑制后的回波数据。本发明可解决高距离分辨率和宽测绘带之间的矛盾，实现对地面强静止杂波的有效抑制。

Description

基于高超声速平台的MIMOSAR杂波抑制方法
技术领域
本发明涉及雷达技术领域，尤其涉及一种基于高超声平台的MIMO SAR杂波抑制方法，用于高超声平台载MIMO SAR在地面动目标检测(Ground Moving Target Indication，GMTI)过程中的杂波抑制。
背景技术
高超声速飞行器(HyperSonic Vehicle，HSV)一般指飞行在20km-100km的临近空间，飞行速度超过5倍音速，以吸气式高超声速推进系统为动力的飞行器。HSV具有飞行速度快、飞行高度高、反应时间短、作战半径大、隐蔽性好、突防能力强等特点，可以让目前的防控系统对其难以探测，并且能够在1h内对全球范围内的敏感目标进行精确打击，实现“全球到达、全球打击”的战略目标，因此高超声速飞行器有望作为精确制导武器或武器平台完成快速远程战场侦查、火控制导与精确打击等任务，极具军事应用潜力。
多输入多输出合成孔径雷达(Multiple-Input Multiple-Output SyntheticAperture Radar，MIMO SAR)是近年来提出并备受关注的一种新型雷达成像模式，通过多天线同时发射、多天线同时接收的工作方式能够获得远多于实际天线数目的等效观测通道，为解决常规SAR面临的方位向高分辨率与宽测绘带指标相互矛盾、弱小慢速运动目标难以检测等难题提供了更为有效的技术途径。将MIMO SAR应用于高超声速平台是实现高超声速飞行器军事应用的基础。
载于高超声速平台的MIMO SAR在地面动目标检测过程中进行杂波抑制时存在诸多困难，尤其是其高速度会产生严重的多普勒和距离模糊，而细长的机身又限制了天线的尺寸和形状，这就导致了可用于杂波抑制、动目标检测和运动目标参数估计的自由度远远不够。此外，高距离分辨和宽测绘带之间的矛盾也会造成更加严重的多普勒模糊和距离模糊。这些都给高超声速平台的杂波抑制带来了极大的困难。
发明内容
针对上述已有技术的不足，本发明提出了一种基于高超声速平台的MIMO SAR杂波抑制方法，可以有效解决高距离分辨率和宽测绘带之间的矛盾，增加系统的空间自由度，在由HSV的高速产生的严重多普勒模糊情况下实现对地面强静止杂波的有效抑制。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
提供一种基于高超声平台的MIMO SAR杂波抑制方法，包括以下步骤：
步骤1，建立基于高超声平台的MIMO SAR的几何模型；
其中，高超声平台以恒定速度v飞行，且高超声平台上设置有M个天线通道，相邻两个天线通道间的距离为d，每个天线通道即是发送通道也是接收通道，且每个天线通道只照射M个子带区域中的一个子带区域，接收全部M个子带区域的回波数据；
步骤2，生成M个天线通道中各天线通道对应的波形信号，M个天线通道中各天线通道对应的波形信号之间相互正交；
令第i个天线通道向第i个子带区域发射第i个天线通道对应的波形信号，之后令第i个天线通道接收全部M个子带区域的回波信号；其中，M个子带区域沿距离向相邻排列且互不重叠，i取1到M之间的所有整数值，M为整数；
步骤3，初始化：令n＝1，m＝1；
步骤4，获取第n个天线通道接收到的回波信号sn(tr，ta)，并提取出回波信号sn(tr，ta)中来自第m个天线通道的回波信号分量sm，n(tr，ta)；
对回波信号分量sm，n(tr，ta)作快时间的傅里叶变换，得到距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)；
在距离频域-方位时域构造方位deramp相位补偿函数利用方位deramp相位补偿函数Hm，n(fr，ta)对距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)进行二阶相位补偿，得到距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)经相位补偿后的距离频域-方位时域信号
其中，fr表示距离频率，ta表示方位向慢时间，tr表示距离向快时间，fc，m表示第m个天线通道的载频起始频率，c表示光速，R0，m表示第m个子带区域中心与高超声平台之间的最近斜距，v表示高超声速平台的运动速度，dm＝(m-1)d，dn＝(n-1)d；
步骤5，对步骤4得到的经相位补偿后的距离频域-方位时域信号作方位向的傅里叶变换，得到存在多普勒模糊的距离频域-方位deramp多普勒频域信号其中，fa表示deramp多普勒频率；
确定杂波模糊分量的个数L，并计算L个杂波模糊分量中相邻两个杂波模糊分量之间的动目标区域Tl，l+1中的运动目标导向矢量aT，l(fa)和静止杂波导向矢量aC，l(fa)；其中，l取0到L-1之间的所有整数；
步骤6，令n加1，判断n是否小于等于M：若n小于等于M，则转至步骤4，直至n大于M，得到全部M个距离频域-方位deramp多普勒频域信号转至步骤7；
步骤7，对步骤6得到的全部M个距离频域-方位deramp多普勒频域信号顺序排列，得到信号矩阵其中，上标T表示转置操作；
利用信号矩阵sm(fr，fa)以及步骤5得到的动目标区域Tl，l+1中的运动目标导向矢量aT，l(fa)和静止杂波导向矢量aC，l(fa)，计算得到动目标区域Tl，l+1对应的杂波抑制最优权矢量系数wl(fa)；
将杂波抑制最优权矢量系数wl(fa)与信号矩阵sm(fr，fa)相乘，得到第m个子带区域中动目标区域Tl，l+1对应的经杂波抑制后的回波数据sm，l(fr，fa)＝[wl(fa)]Hsm(fr，fa)；
步骤8，令m加1，判断m是否小于等于M，若m小于等于M，则令n＝1，并转至步骤4，直至m大于M，得到全部M个子带区域中各动目标区域对应的经杂波抑制后的回波数据。
本发明实施例提供的基于高超声平台的MIMO SAR杂波抑制方法通过重构发射-接收模型，有效解决了基于高超声平台的雷达系统在动目标检测过程中的高距离分辨率和宽测绘带之间的矛盾，并且还增加了系统的空间自由度。同时，本发明实施例提供的基于高超声平台的MIMO SAR杂波抑制方法可在由HSV的高速产生的严重多普勒模糊情况下实现对地面强静止杂波的有效抑制。具体来说，本发明与现有技术相比具有以下优点：
第一，本发明设计的发射线性波形具有恒模特性、多普勒容差小，彼此近似正交且具有良好的相关性，在接收端易于解调分离，可以重构SAR图像，实际工程实践中实施简单，易于实现；
第二，在相同成像距离条带宽度情况下，本发明方法的PRF选择可以达到传统的MCSAR系统PRF的M倍，因此可以有效解决HSV-borne radar距离高分辨和宽带成像之间的矛盾；
第三，本发明方法突破了HSV机身大小的限制，在不增加天线通道的情况下可以大大增加系统的空间自由度，可以在多普勒模糊次数不知道的情况下利用多个多普勒方向限制方法来实现抑制杂波及其多普勒模糊分量，提取运动目标回波信号，同时可以估计出运动目标的多普勒中心模糊次数，相关函数矩阵估计也更精确。另外也为后续动目标检测和动目标参数估计提供了更好的可能。
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为本发明实施例提供的一种基于高超声速平台的MIMO SAR杂波抑制方法的流程图；
图2为基于高超声速平台的MIMO SAR系统的几何模型图；
图3为本发明实施例提供的一种的4天线通道中各天线通道对应的波形信号示意图；
图4(a)为传统的MC SAR处理方法对回波进行距离压缩后的距离多普勒域结果图；
图4(b)为采用本发明方法对回波进行距离压缩后的距离多普勒域结果；
图5为采用本发明方法对接收回波距离压缩后再进行deramp二阶相位补偿后的deramp多普勒频谱图；
图6(a)为采用本发明方法对杂波抑制后保留第1个运动目标区域能量时的天线方向图；
图6(b)为采用本发明方法对杂波抑制后保留第2个运动目标区域能量时的天线方向图；
图6(c)为采用本发明方法对杂波抑制后保留第3个运动目标区域能量时的天线方向图；
图7(a)为采用本发明方法对目标所在区域进行杂波抑制后的结果图；
图7(b)为图7(a)的局部放大图；
图8采用本发明方法对图7所示的杂波抑制后的运动目标结果进行距离徙动校正和聚焦成像的结果图。
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。
本发明实施例提供一种基于高超声平台的MIMO SAR杂波抑制方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1，建立基于高超声平台的MIMO SAR的几何模型。
其中，所建立的几何模型如图2所示。参见图2，几何模型位于右手直角坐标系XOYZ中，点O为原点，X、Y、Z分别为坐标轴，其中，X轴在与地面平行的水平面内，表示方位向；Y轴与X轴同在与地面平行的水平面内且与X轴垂直，表示距离向；Z轴垂直于X轴和Y轴所在的水平面内，且远离地心方向。图中，高超声平台以恒定速度v沿X轴正方向飞行，且高超声平台上设置有M个天线通道，相邻两个天线通道间的距离为d，“Tx”表示发射通道，“Rx”表示接收通道，也即高超声平台的每个天线通道即是发送通道也是接收通道，且每个天线通道只照射M个子带区域中的一个子带区域，接收全部M个子带区域(即整带区域)的回波数据，即采用子带发送-整体接收的模型。
步骤2，生成M个天线通道中各天线通道对应的波形信号令第i个天线通道向第i个子带区域发射第i个天线通道对应的波形信号，之后令第i个天线通道接收全部M个子带区域的回波信号。
其中，M个天线通道中各天线通道对应的波形信号之间相互正交，M个子带区域沿距离向相邻排列且互不重叠，i取1到M之间的所有整数值，M为整数。
一种具体的实现方式中，当高超声速平台上设置有4个天线通道时，即M＝4，可按照图3所示的四种波形生成4个天线通道对应的波形信号。即，4个天线通道对应的发射信号的波形分别为：图3(a)所示的单升线性波形、图3(b)所示的双上升-下降线性波形、图3(c)所示的单降线性波形以及图3(d)所示的双下降-上升线性波形。其中，图3(a)的单升线性波形、图3(b)的双上升-下降线性波形、图3(c)的单降线性波形以及图3(d)的双下降-上升线性波形具有相同的带宽Br和脉宽Tp以及不同的载频起始频率fc，i(i＝1，2，3，4)，且彼此的频率段互不交叉。并且，图3(a)的单升线性波形与图3(c)的单降线性波形的调频率相反，即k1＝-k3；图3(b)的双上升-下降线性波形的上升段的调频率为图3(a)的单升线性波形的调频率的2倍，即k21＝2k1，其下降段的调频率为其上升段的调频率的负数，即k22＝-k21；图3(d)的双下降-上升线性波形的下降段的调频率与图3(b)双上升-下降线性波形的下降段的调频率相同，即k41＝k22，上升段的调频率与图3(b)双上升-下降线性波形的上升段的调频率相同，即k42＝k21。
步骤3，初始化：令n＝1，m＝1。
步骤4，获取第n个天线通道接收到的回波信号sn(tr，ta)，并提取出回波信号sn(tr，ta)中来自第m个天线通道的回波信号分量sm，n(tr，ta)，对回波信号分量sm，n(tr，ta)作快时间的傅里叶变换得到距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)，在距离频域-方位时域构造方位deramp相位补偿函数利用方位deramp相位补偿函数Hm，n(fr，ta)对距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)进行二阶相位补偿，得到距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)经相位补偿后的距离频域-方位时域信号
其中，fr表示距离频率，ta表示方位向慢时间，tr表示距离向快时间，fc，m表示第m个天线通道的载频起始频率，c表示光速，R0，m表示第m个子带区域中心与高超声平台之间的最近斜距，v表示高超声速平台的运动速度，dm＝(m-1)d，dn＝(n-1)d。
具体的，步骤4中，提取出回波信号sn(tr，ta)中来自第m个天线通道的回波信号分量sm，n(tr，ta)，可以包括：
将回波信号sn(tr，ta)与第m个天线通道对应的波形信号的匹配函数进行卷积，得到回波信号sn(tr，ta)中来自第m个天线通道的回波信号分量sm，n(tr，ta)。
其中，回波信号sn(tr，ta)的表达式为：
第m个天线通道对应的波形信号的匹配函数的表达式为：
回波信号sn(tr，ta)中来自第m个天线通道的回波信号分量sm，n(tr，ta)的表达式为：
式中，tc表示运动目标的方位中心时刻，tc＝x0/(v-va)，va表示运动目标的航迹向速度，x0表示运动目标与其所在的子带区域的中心之间的距离；xm(·)表示第m个天线通道的发射信号包络；wa(·)表示方位时间窗函数；τm，n表示从第m个天线通道到第n天线通道的信号延迟时间，Rm(ta)表示ta时刻第m个天线通道到运动目标之间的距离，Rn(ta)表示ta时刻第n个天线通道到运动目标之间的距离，vr表示运动目标的垂直航迹向速度，R0，m表示运动目标所在的子带区域的中心与高超声平台之间的最近斜距；sinc表示辛格函数，sin c(x)＝sin(x)/x；Br表示第m个天线通道的发射信号带宽；km表示第m个天线通道发射信号的调频率；exp(·)表示以自然常数e为底数的指数函数；*表示取共轭操作，表示卷积操作。
这样，在已知回波信号sn(tr，ta)中来自第m个天线通道的回波信号分量sm，n(tr，ta)的表达式后，对其进行快时间的傅里叶变换所得到距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)的表达式即为：
sm，n(fr，ta)＝Wr(fr)wa(ta-tc)exp(-j2π(fr+fc，m)τm，n)，
其中，Wr(·)表示距离频率窗函数。
进一步的，步骤4中，利用方位deramp相位补偿函数Hm，n(fr，ta)对距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)进行二阶相位补偿，得到距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)经相位补偿后的距离频域-方位时域信号具体可以包括：
将方位deramp相位补偿函数Hm，n(fr，ta)与距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)相乘，得到距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)经相位补偿后的距离频域-方位时域信号其中，距离频域-方位时域信号的表达式为：
式中，
步骤5，对步骤4得到的经相位补偿后的距离频域-方位时域信号作方位向的傅里叶变换，得到存在多普勒模糊的距离频域-方位deramp多普勒频域信号确定杂波模糊分量的个数L，并计算L个杂波模糊分量中相邻两个杂波模糊分量之间的动目标区域Tl，l+1中的运动目标导向矢量aT，l(fa)和静止杂波导向矢量aC，l(fa)。
其中，l取0到L-1之间的所有整数。需要说明的是，当l取0时，对应的动目标区域T0，1为L个杂波模糊分量中第1个杂波模糊分量和第2个杂波模糊分量之间的区域；当l取1时，对应的动目标区域T1，2为L个杂波模糊分量中第2个杂波模糊分量和第3个杂波模糊分量之间的区域……，依次类推；当l取L-1时，对应的动目标区域TL-l，L为L个杂波模糊分量中的最后一个杂波模糊分量和第1个杂波模糊分量之间的区域。
其中，步骤5中，对步骤4得到的经相位补偿后的距离频域-方位时域信号作方位向的傅里叶变换，得到的存在多普勒模糊的距离频域-方位deramp多普勒频域信号的表达式为：
式中，fa表示deramp多普勒频率，PRF表示脉冲重复频率，fa表示deramp多普勒频率，l取0到L-1之间的所有整数，
具体的，步骤5中，确定杂波模糊分量的个数L，具体可以包括：
利用公式L＝Ba/PRF，确定杂波模糊分量的个数L。
其中，Ba表示信号带宽，PRF表示脉冲重复频率。
具体的，步骤5中，运动目标导向矢量aT，l(fa)的表达式为：静止杂波导向矢量aC，l(fa)的表达式为：
其中，di＝(i-1)d，i∈{1，2，3，…，M}，K表示运动目标的多普勒中心模糊次数，fdc表示运动目标的多普勒中心频率，e表示自然常数e，表示向上取整操作。
步骤6，令n加1，判断n是否小于等于M：若n小于等于M，则转至步骤4，直至n大于M，得到全部M个距离频域-方位deramp多普勒频域信号转至步骤7。
步骤7，对步骤6得到的全部M个距离频域-方位deramp多普勒频域信号顺序排列得到信号矩阵利用信号矩阵sm(fr，fa)以及步骤5得到的动目标区域Tl，l+1中的运动目标导向矢量aT，l(fa)和静止杂波导向矢量aC，l(fa)，计算得到动目标区域Tl，l+1对应的杂波抑制最优权矢量系数wl(fa)；将杂波抑制最优权矢量系数wl(fa)与信号矩阵sm(fr，fa)相乘，得到第m个子带区域中动目标区域Tl，l+1对应的经杂波抑制后的回波数据sm，l(fr，fa)＝「wl(fa)]Hsm(fr，fa)。
需要说明的是，若第m个子带区域中不存在运动目标，则经过处理后静止杂波被抑制，无目标信号输出；若第m个子带区域中存在运动目标，则经过上述处理后，静止杂波同样被抑制，而运动目标回波信号得到保留。
具体的，步骤7中，利用信号矩阵sm(fr，fa)以及步骤5得到的动目标区域Tl，l+1中的运动目标导向矢量aT，l(fa)和静止杂波导向矢量aC，l(fa)，计算得到动目标区域Tl，l+1对应的杂波抑制最优权矢量系数wl(fa)，具体包括以下步骤：
利用信号矩阵sm(fr，fa)，计算得到第m个子带区域对应的杂波自相关矩阵
根据杂波自相关矩阵Rm(fa)以及步骤5得到的动目标区域Tl，l+1中的运动目标导向矢量aT，l(fa)和静止杂波导向矢量aC，l(fa)，得到动目标区域Tl，l+1对应的导向矩阵C＝[aT，l(fa)，aC，0(fa)，…，aC，l(fa)，…，aC，L-1(fa)]；
求解最优化问题：得到动目标区域Tl，l+1对应的杂波抑制最优权矢量系数wl(fa)＝R-1C(CHR-1C)-1Q。
其中，Q＝[10 0 … 0]H，Q为(L+1)×1维的矩阵，上标H表示共轭转置操作，上标-1表示求逆操作，上标T表示转置操作。
步骤8，令m加1，判断m是否小于等于M，若m小于等于M，则令n＝1，并转至步骤4，直至m大于M，得到全部M个子带区域中各动目标区域对应的经杂波抑制后的回波数据。
至此，即获得了全部M个子带区域中各动目标区域对应的经杂波抑制后的回波数据，本发明实施例提供的基于高超声平台的MIMO SAR杂波抑制方法结束。
本发明实施例提供的基于高超声平台的MIMO SAR杂波抑制方法通过重构发射-接收模型，有效解决了基于高超声平台的雷达系统在动目标检测过程中的高距离分辨率和宽测绘带之间的矛盾，并且还增加了系统的空间自由度。同时，本发明实施例提供的基于高超声平台的MIMO SAR杂波抑制方法可在由HSV的高速产生的严重多普勒模糊情况下实现对地面强静止杂波的有效抑制。具体来说，本发明与现有技术相比具有以下优点：
第一，本发明设计的发射线性波形具有恒模特性、多普勒容差小，彼此近似正交且具有良好的相关性，在接收端易于解调分离，可以重构SAR图像，实际工程实践中实施简单，易于实现；
第二，在相同成像距离条带宽度情况下，本发明方法的PRF选择可以达到传统的MCSAR系统PRF的M倍，因此可以有效解决HSV-borne radar距离高分辨和宽带成像之间的矛盾；
第三，本发明方法突破了HSV机身大小的限制，在不增加天线通道的情况下可以大大增加系统的空间自由度，可以在多普勒模糊次数不知道的情况下利用多个多普勒方向限制方法来实现抑制杂波及其多普勒模糊分量，提取运动目标回波信号，同时可以估计出运动目标的多普勒中心模糊次数，相关函数矩阵估计也更精确。另外也为后续动目标检测和动目标参数估计提供了更好的可能。
以下，通过仿真实验对本发明上述有益效果作进一步说明：
1)仿真条件：
采用HSV MIMO SAR GMTI系统进行仿真，并设置4个天线通道(即M＝4)，每个天线通道即是发射天线也是接收天线，相邻两天线通道间的间隔距离为d＝0.5m，雷达平台的运动速度为v＝2400m/s；MIMO SAR系统发射线性波形信号，发射信号的带宽和脉宽分别为Br＝150MHz和Tp＝10us，发射信号的载频分别为9.8Hz、10Hz、10.2Hz和10.4Hz，调频率的关系为k21＝k42＝2k1＝2kr，k22＝k41＝2k3＝-2kr，kr＝Br/Tp；.脉冲重复频率为PRF＝3200Hz。同时，在第2个子带区域中设置了一个运动目标点，该子带区域中心距雷达平台的最近斜距为60km，运动目标沿航迹向和垂直航迹向的速度分别为0m/s和9m/s。仿真还设置了15个静止杂波点，其位置分别为(-200，100)，(-100，100)，(0，100)，(100，100)，(200，100)，(-200，0)，(-100，0)，(0，0)，(100，0)，(200，0)，(-200，-100)，(-100，-100)，(0，-100)，(100，-100)以及(200，-100)。因此，在下面仿真内容中仅对第2个子带区域的仿真结果进行说明。
2)仿真内容及仿真结果：
仿真1：采用本发明方法和传统的MC SAR处理方法对同一距离条带宽度范围的目标进行仿真对比。仿真结果如图4所示，其中，图4(a)是在传统的MC SAR处理方法对回波进行距离压缩后的距离多普勒域结果；图4(b)是采用本发明方法对回波进行距离压缩后的距离多普勒域结果。
仿真2：采用本发明方法对接收回波距离压缩后再进行deramp二阶相位补偿后的deramp多普勒频谱图。仿真所得的deramp多普勒频谱图如图5所示。
仿真3：采用本发明方法对杂波抑制的天线方向图进行仿真。结果如图6所示，图中，6(a)-6(c)分别是不同动目标区域的天线方向图。
仿真4：采用本发明方法对目标所在区域进行杂波抑制，结果如图7所示。
仿真5：采用本发明方法对仿真4中杂波抑制后的运动目标结果进行距离徙动校正和聚焦成像，结果如图8所示。
3)仿真结果分析：
仿真1：从图4(a)中可以看出，在传统的MC SAR系统中，运动目标回波淹没在了背景杂波中，无法直接提取运动目标回波；另外还可以看出，图中杂波和运动目标回波的多普勒模糊数是12，这远大于接收通道数4，因此不能实现良好的杂波抑制。从图4(b)中可以看出，采用本发明的MIMO SAR系统时，一方面杂波和运动目标回波的多普勒模糊数降为了3，另一方面系统的自由度增加为了7，空间自由度远大于多普勒模糊数，因此采用本发明方法可以有效地实施杂波抑制处理。
仿真2：从图5中可以看出，虽然运动目标回波的deramp多普勒频谱仍然淹没在背景杂波之中，但是经过deramp二阶相位补偿后，对于单个运动目标点或杂波点，其方位deramp多普勒不再是一条直线，而是被压缩至一个单元点，这样就有效避免了方位多普勒的模糊。
仿真3：从图6中可以看到，6(a)-6(c)中所有杂波方向均置零了，不同动目标区域中的动目标方向(图中箭头指向)及其模糊分量方向均得到保留，信杂噪比(SCNR)损失很小。相比于传统的deramp STAP方法，本发明方法所要求的自由度减少了近一半。对比图6(a)-6(c)，可以看到图6(b)中运动目标方向能量最大(SCNR损失最小)，因此可以判断出运动目标的无模糊分量恰好应该在第2个动目标区域内，从而可以估计出运动目标的多普勒中心模糊数为0。后续聚焦成像等操作则均在此图的基础上进行。
仿真4：从图7(a)中可以看出，静止杂波被抑制掉了，而运动目标回波得到保留，仿真证明了所提出方法的正确性。从图7(a)的局部放大图7(b)中可以清楚地看到，运动目标回波还存在距离徙动，这在后续聚焦成像处理时要被加以校正。
仿真5：从图8中可以看出，运动目标得到了良好的聚焦结果，进一步证明了本发明方法的有效性和可靠性。
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 (8)

1.一种基于高超声平台的MIMO SAR杂波抑制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1，建立基于高超声平台的MIMO SAR的几何模型；
其中，所述高超声平台以恒定速度v飞行，且所述高超声平台上设置有M个天线通道，相邻两个天线通道间的距离为d，每个天线通道即是发送通道也是接收通道，且每个天线通道只照射M个子带区域中的一个子带区域，接收全部M个子带区域的回波数据；
步骤2，生成所述M个天线通道中各天线通道对应的波形信号，所述M个天线通道中各天线通道对应的波形信号之间相互正交；
令第i个天线通道向第i个子带区域发射所述第i个天线通道对应的波形信号，之后令所述第i个天线通道接收全部M个子带区域的回波信号；其中，所述M个子带区域沿距离向相邻排列且互不重叠，i取1到M之间的所有整数值，M为整数；
步骤3，初始化：令n＝1，m＝1；
步骤4，获取第n个天线通道接收到的回波信号sn(tr，ta)，并提取出所述回波信号sn(tr，ta)中来自第m个天线通道的回波信号分量sm，n(tr，ta)；
对所述回波信号分量sm，n(tr，ta)作快时间的傅里叶变换，得到距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)；
在距离频域-方位时域构造方位deramp相位补偿函数利用所述方位deramp相位补偿函数Hm，n(fr，ta)对所述距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)进行二阶相位补偿，得到所述距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)经相位补偿后的距离频域-方位时域信号
其中，fr表示距离频率，ta表示方位向慢时间，tr表示距离向快时间，fc，m表示第m个天线通道的载频起始频率，c表示光速，R0，m表示第m个子带区域中心与高超声平台之间的最近斜距，v表示高超声速平台的运动速度，dm＝(m-1)d，dn＝(n-1)d；
步骤5，对步骤4得到的经相位补偿后的距离频域-方位时域信号作方位向的傅里叶变换，得到存在多普勒模糊的距离频域-方位deramp多普勒频域信号其中，fa表示deramp多普勒频率；
确定杂波模糊分量的个数L，并计算L个杂波模糊分量中相邻两个杂波模糊分量之间的动目标区域Tl，l+1中的运动目标导向矢量aT，l(fa)和静止杂波导向矢量aC，l(fa)；其中，l取0到L-1之间的所有整数；
步骤6，令n加1，判断n是否小于等于M：若n小于等于M，则转至步骤4，直至n大于M，得到全部M个距离频域-方位deramp多普勒频域信号转至步骤7；
步骤7，对步骤6得到的全部M个距离频域-方位deramp多普勒频域信号顺序排列，得到信号矩阵其中，上标T表示转置操作；
利用所述信号矩阵sm(fr，fa)以及步骤5得到的所述动目标区域Tl，l+1中的运动目标导向矢量aT，l(fa)和静止杂波导向矢量aC，l(fa)，计算得到所述动目标区域Tl，l+1对应的杂波抑制最优权矢量系数wl(fa)；
将所述杂波抑制最优权矢量系数wl(fa)与所述信号矩阵sm(fr，fa)相乘，得到所述第m个子带区域中所述动目标区域Tl，l+1对应的经杂波抑制后的回波数据sm，l(fr，fa)＝「wl(fa)]Hsm(fr，fa)；
步骤8，令m加1，判断m是否小于等于M，若m小于等于M，则令n＝1，并转至步骤4，直至m大于M，得到全部M个子带区域中各动目标区域对应的经杂波抑制后的回波数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4中，所述提取出所述回波信号sn(tr，ta)中来自第m个天线通道的回波信号分量sm，n(tr，ta)，包括：
将所述回波信号sn(tr，ta)与所述第m个天线通道对应的波形信号的匹配函数进行卷积，得到所述回波信号sn(tr，ta)中来自所述第m个天线通道的回波信号分量sm，n(tr，ta)；
其中，所述回波信号sn(tr，ta)的表达式为：
s n ( t r , t a ) = Σ m = 1 M x m ( t r - τ m , n ) w a ( t a - t c ) exp [ j 2 πf c , m ( t r - τ m , n ) ] exp [ jπk m ( t r - τ m , n ) 2 ] ;
所述第m个天线通道对应的波形信号的匹配函数的表达式为：
x m * ( - t r ) exp ( - j 2 πf c , m t r ) exp ( - jπk m t r 2 ) ;
所述回波信号sn(tr，ta)中来自所述第m个天线通道的回波信号分量sm，n(tr，ta)的表达式为：
s m , n ( t r , t a ) = s n ( t r , t a ) ⊗ ( x m * ( - t r ) exp ( - j 2 πf c , m t r ) exp ( - jπk m t r 2 ) ) ≈ sin c ( πB r ( t r - τ m , n ) ) w a ( t a - t c ) exp ( - j 2 πf c , m τ m , n ) ,
式中，tc表示运动目标的方位中心时刻，tc＝x0/(v-va)，va表示运动目标的航迹向速度，x0表示运动目标与其所在的子带区域的中心之间的距离；xm(·)表示第m个天线通道的发射信号包络；wa(·)表示方位时间窗函数；τm，n表示从第m个天线通道到第n天线通道的信号延迟时间，Rm(ta)表示ta时刻第m个天线通道到运动目标之间的距离，Rn(ta)表示ta时刻第n个天线通道到运动目标之间的距离， vr表示运动目标的垂直航迹向速度，R0，m表示运动目标所在的子带区域的中心与高超声平台之间的最近斜距；sinc表示辛格函数；Br表示第m个天线通道的发射信号带宽；km表示第m个天线通道发射信号的调频率；exp(·)表示以自然常数e为底数的指数函数；*表示取共轭操作，表示卷积操作。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤4中，所述距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)的表达式为：
sm，n(fr，ta)＝Wr(fr)wa(ta-tc)exp(-j2π(fr+fc，m)τm，n)，其中，Wr(·)表示距离频率窗函数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤4中，所述利用所述方位deramp相位补偿函数Hm，n(fr，ta)对所述距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)进行二阶相位补偿，得到所述距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)经相位补偿后的距离频域-方位时域信号包括：
将所述方位deramp相位补偿函数Hm，n(fr，ta)与所述距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)相乘，得到所述距离频域-方位时域信号sm，n(fr，ta)经相位补偿后的距离频域-方位时域信号
其中，所述距离频域-方位时域信号的表达式为：
式中，
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤5中，对步骤4得到的经相位补偿后的距离频域-方位时域信号作方位向的傅里叶变换，得到的所述存在多普勒模糊的距离频域-方位deramp多普勒频域信号的表达式为：
式中，fa表示deramp多普勒频率，PRF表示脉冲重复频率，
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤5中，所述确定杂波模糊分量的个数L，包括：
利用公式L＝Ba/PRF，确定杂波模糊分量的个数L；其中，Ba表示信号带宽，PRF表示脉冲重复频率。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤5中，所述运动目标导向矢量aT，l(fa)的表达式为：所述静止杂波导向矢量aC，l(fa)的表达式为：其中，di＝(i-1)d，i∈{1，2，3，…，M}，K表示运动目标的多普勒中心模糊次数，fdc表示运动目标的多普勒中心频率，e表示自然常数e，表示向上取整操作。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤7中，所述利用所述信号矩阵sm(fr，fa)以及步骤5得到的所述动目标区域Tl，l+1中的运动目标导向矢量aT，l(fa)和静止杂波导向矢量aC，l(fa)，计算得到所述动目标区域Tl，l+1对应的杂波抑制最优权矢量系数wl(fa)，包括以下步骤：
利用所述信号矩阵sm(fr，fa)，计算得到所述第m个子带区域对应的杂波自相关矩阵
根据所述杂波白相关矩阵Rm(fa)以及步骤5得到的所述动目标区域Tl，l+1中的运动目标导向矢量aT，l(fa)和静止杂波导向矢量aC，l(fa)，得到所述动目标区域Tl，l+1对应的导向矩阵C＝[aT，l(fa)，aC，0(fa)，…，aC，l(fa)，…，aC，L-1(fa)]；
求解最优化问题：得到所述动目标区域Tl，l+1对应的杂波抑制最优权矢量系数wl(fa)＝R-1C(CHR-1C)-1Q；
其中，Q＝[1 0 0 … 0]H，Q为(L+1)×1维的矩阵，上标H表示共轭转置操作，上标-1表示求逆操作。
CN201610929832.0A 2016-10-31 2016-10-31 基于高超声速平台的mimosar杂波抑制方法 Active CN106526544B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610929832.0A CN106526544B (zh) 2016-10-31 2016-10-31 基于高超声速平台的mimosar杂波抑制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610929832.0A CN106526544B (zh) 2016-10-31 2016-10-31 基于高超声速平台的mimosar杂波抑制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106526544A true CN106526544A (zh) 2017-03-22
CN106526544B CN106526544B (zh) 2019-03-29

Family

ID=58291883

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610929832.0A Active CN106526544B (zh) 2016-10-31 2016-10-31 基于高超声速平台的mimosar杂波抑制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106526544B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112731333A (zh) * 2020-12-16 2021-04-30 哈尔滨工业大学 运动平台下mimo系统发射方向图的设计方法
CN113376603A (zh) * 2021-05-12 2021-09-10 西安电子科技大学 宽带机载相控阵雷达的子带空时自适应处理方法
CN113433527A (zh) * 2021-08-26 2021-09-24 南京隼眼电子科技有限公司 基于mimo雷达的静杂波抑制方法、装置、存储介质及设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3798643A (en) * 1972-06-27 1974-03-19 Us Air Force Pulsed doppler radar
EP1582890A1 (de) * 2004-03-31 2005-10-05 EADS Deutschland GmbH Linear frequenzmoduliertes Impulsradar
CN103048660A (zh) * 2012-12-10 2013-04-17 北京航空航天大学 俯冲模型非线性频率变标的聚束合成孔径雷达成像方法
CN103869297A (zh) * 2014-03-20 2014-06-18 西安电子科技大学 高超声速平台载雷达的杂波生成系统及其方法
CN103954949A (zh) * 2014-04-16 2014-07-30 中国人民解放军海军航空工程学院 一种隐身滑跃式机动目标的多模型椭圆Hough变换积累检测方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3798643A (en) * 1972-06-27 1974-03-19 Us Air Force Pulsed doppler radar
EP1582890A1 (de) * 2004-03-31 2005-10-05 EADS Deutschland GmbH Linear frequenzmoduliertes Impulsradar
CN103048660A (zh) * 2012-12-10 2013-04-17 北京航空航天大学 俯冲模型非线性频率变标的聚束合成孔径雷达成像方法
CN103869297A (zh) * 2014-03-20 2014-06-18 西安电子科技大学 高超声速平台载雷达的杂波生成系统及其方法
CN103954949A (zh) * 2014-04-16 2014-07-30 中国人民解放军海军航空工程学院 一种隐身滑跃式机动目标的多模型椭圆Hough变换积累检测方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SHUANG XI ZHANG 等: ""Robust Clutter Suppression and Moving Target Imaging Approch for Multichannel in Azimuth High Resolution and Wide-Swath Synthetic Aperture Radar"", 《IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE & REMOTE SENSING》 *
X LI等: ""Deramp Space-Time Adaptive Processing for Multichannel SAR Systems"", 《IEEE GEOSCIENCE & REMOTE SENSING LETTERS》 *
李学仕 等: ""一种基于Deramp处理的空时自适应处理方法"", 《电子与信息学报》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112731333A (zh) * 2020-12-16 2021-04-30 哈尔滨工业大学 运动平台下mimo系统发射方向图的设计方法
CN112731333B (zh) * 2020-12-16 2023-10-20 哈尔滨工业大学 运动平台下mimo系统发射方向图的设计方法
CN113376603A (zh) * 2021-05-12 2021-09-10 西安电子科技大学 宽带机载相控阵雷达的子带空时自适应处理方法
CN113376603B (zh) * 2021-05-12 2023-01-03 西安电子科技大学 宽带机载相控阵雷达的子带空时自适应处理方法
CN113433527A (zh) * 2021-08-26 2021-09-24 南京隼眼电子科技有限公司 基于mimo雷达的静杂波抑制方法、装置、存储介质及设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN106526544B (zh) 2019-03-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106872954B (zh) 一种高超声速平台杂波抑制和运动目标成像方法
CN106093870B (zh) 高超声速飞行器下降段的sar-gmti杂波抑制方法
CN104914415B (zh) 基于目标距离像模板匹配的单脉冲雷达相干干扰方法
CN104360325B (zh) 机载前视阵雷达的空时自适应处理方法
CN106872974B (zh) 基于高超声速平台双通道雷达的高精度运动目标成像方法
CN103383448B (zh) 适用于hprf波形机载雷达的杂波抑制方法
CN105259552A (zh) 一种基于非线性调频信号的合成孔径雷达成像方法和装置
CN105445701B (zh) Ddma‑mimo雷达目标的单脉冲角度估计方法
CN106970386A (zh) 一种雷达多普勒波束锐化的优化方法
CN104977571B (zh) 基于俯仰频率分集stap的距离模糊杂波抑制方法
CN107831480A (zh) 弹载雷达和差通道稳健自适应杂波抑制方法
CN112098999B (zh) 一种高动态雷达导引头掠海目标电磁信号建模方法
CN104865573A (zh) 一种双基前视高机动平台sar扩展场景成像优化方法
CN109581362B (zh) 合成孔径雷达高度计在可变脉冲簇模式下的信号处理方法
CN106066473A (zh) 正交波形下mimo雷达目标的多波束联合测角和点迹融合方法
CN105738887A (zh) 基于多普勒通道划分的机载雷达杂波功率谱的优化方法
CN104898119A (zh) 一种基于相关函数的动目标参数估计方法
CN109655819B (zh) 一种基于实孔径多普勒波束锐化的杂波抑制三维成像方法
CN106093932A (zh) 一种扫描波束高分辨率的雷达散射计
CN111007503A (zh) 基于频率谱精确定位的运动目标聚焦和定位方法及系统
CN104267389A (zh) 一种mimo天波超视距雷达信号处理方法
CN104345301A (zh) 机载mimo雷达非自适应杂波预滤波空时二维对消方法
CN106526544A (zh) 基于高超声速平台的mimosar杂波抑制方法
CN109212489A (zh) 一种基于辅助脉冲的fda-mimo雷达模糊杂波抑制方法
CN105116408A (zh) 一种舰船isar图像结构特征提取方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant