CN107092017A - 一种基于近场mimo成像的rcs外推方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于近场MIMO成像的RCS外推方法,属于电子技术领域。本发明不需要建造大型的微波暗室,大大节省了测试成本,与传统RCS外推技术相比,本发明采用了近场MIMO阵列成像技术,显著减少了数据采集时间,提高了测试速度,适用范围更广。
Description
技术领域
本发明属于电子技术领域,具体涉及一种基于近场MIMO成像的RCS外推方法。
背景技术
随着电子战的迅猛发展,隐身武器的大规模使用成为现代战争的一个显著特征。隐身技术能有效减小雷达发现目标的机率,成为增强突击能力或保护自身的重要手段。目标的隐身性能主要取决于其RCS(雷达散射截面积)的大小,因而各种武器出厂之前都需要进行RCS测试,传统远场RCS测试技术要求满足远场测试条件,一般需要建造大型的微波暗室,测试复杂,造价昂贵。
雷达散射截面(RCS)测试对隐身技术和目标特性研究意义重大。为了满足远场条件,通常是在室外建造巨大的测试场地,或在室内利用抛物面反射器将球面波转化成平面波,两者均复杂昂贵。因而,国内外许多研究尝试利用近场散射数据来获得目标远场RCS。下面介绍一种基于逆合成孔径雷达(ISAR)转台成像算法的近场RCS外推方法。
系统的模型如图1所示,o是转台中心,θ是转台相对于初始位置的转角。目标相对于转台中心的位置(ρ,φ),目标反射率系数(即目标像)为ψ(ρ,φ),随着转台绕z轴转动。发射天线与接收天线放置在距离目标R0的位置,由于两天线放置的很近,因此双站角很小,可以近似为单站系统。发射信号为步进频信号,通过接收天线来获得目标回拨信号并进行数据处理。
对于转台目标,转台的转动等同于目标不动,而天线绕着目标转动,因此,天线与目标的距离可以表示为
假定发射信号为步进频信号,那么回波信号可以表示为
其中G(ρ,φ,z;f,θ,z′)是近场空间传播的格林函数,考虑到该格林函数的幅度项是缓慢变化的,故可以表示为
G(ρ,φ;f,θ)=e-j2kd (3)
由于目标的回波信号是随着频率、角度变化的,为了得到目标的二维像,需要对目标回波进行处理,提取目标散射点的信息。
目标的散射中心由式(2)可以得出
式(4)内部的二重积分可以变换为
其中
令近场聚焦因子那么该聚焦因子可以同时表示为ζ(f,θ-φ,ρ)。因此式(6)内部的角度积分可以表示为散射电场Es(f,θ)与近场聚焦因子ζ(f,θ-φ,ρ)卷积的形式,于是目标的反射率分布可以表示为
在得到目标的散射分布以后,目标远区RCS是所有散射点的贡献和,可以表示为
按式(8)积分求和即可得到目标远场的RCS值。
目前国内外在RCS测试方面主要采用以下几种方法:
一、建立大型的微波暗室,配合转台或扫描架等设备,进行实际目标真正的远场RSC测试,测试天线与目标之间的距离需要满足远场条件,对于大型目标如飞机、舰船等,远场距离可能在几公里几十公里甚至更远,测试场地要求高,成本高昂。
二、通过对实际目标一定比例的缩比模型进行远场RCS测试,然后推测实际目标的真实RCS值,该方法首先要对目标进行缩比模型建模,有时难以反映目标复杂真实的结构,另外缩比模型的测试频率与远场目标实际测试频率不能够实现完美对应。
三、利用近场散射测试数据进行远场RCS外推,由于不需要满足远场距离条件,大大节省了暗室建设成本,测试也更方便,但需要研究复杂高精度的近场外推算法,通过对近场测试数据的一系列的处理变换,最后推算出目标远场RCS值。目前常用的是一种基于ISAR成像的近场RCS外推技术,该方法缺点是大角度测试时成像精度降低从而恶化了外推效果,而且很难进行三维成像的RCS外推测试。
发明内容
针对现有技术中存在的上述技术问题,本发明提出了一种基于近场MIMO(Multiple-InputMultiple-Output即多输入多输出阵列)成像的RCS(雷达散射截面积)外推方法,设计合理,克服了现有技术的不足,具有良好的效果。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种基于近场MIMO成像的RCS外推方法,包括如下步骤:
步骤1:获得天线方向图参数;
步骤2:建立坐标系,确定MIMO阵列接收天线和发射天线的坐标位置;
步骤3:控制MIMO阵列进行二维电子扫描以采集测试数据,记录接收天线和发射天线在每个采样点的位置(xTx,0,zTx)、(xRx,0,zRx)以及采样数据s′(xTx,xRx,zTx,zRx,k);
步骤4:对采样数据s′(xTx,xRx,zTx,zRx,k)进行散射数据校准以及方向图补偿处理得到新的采样数据s(xTx,xRx,zTx,zRx,k);
步骤5:通过二维MIMO获取目标近场散射图像的原理对步骤4中的采样数据s(xTx,xRx,zTx,zRx,k)进行成像处理,获得目标近场散射图像f(x,y,z);
步骤6:通过CLEAN算法提取目标的散射中心数据;
步骤7:根据RCS远场数据重构获得目标远场的RCS数据。
本发明所带来的有益技术效果:
相对于传统RCS方法,本发明不需要建造大型的微波暗室,大大节省了测试成本,与传统RCS外推技术相比,本发明采用了近场MIMO阵列成像技术,显著减少了数据采集时间,提高了测试速度,适用范围更广。
附图说明
图1为目标的几何模型示意图。
图2为MIMO阵列近场测试模型示意图。
图3为本发明方法的流程框图。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施方式对本发明作进一步详细说明:
基于近场MIMO成像的RCS外推技术原理:
本发明主要分为三个步骤:
第一步,利用二维MIMO获取目标近场散射图像。
MIMO阵列近场测试模型如图2所示,发射单元坐标(xTx,0,zTx),接收单元坐标(xRx,0,zRx),目标位置(x,y,z)。近场情况下,假设天线分别沿着x方向和z方向作等间隔的扫描运动,每运动到一个位置进行一次发射信号和信号接收,目标在点(x,y,z)处的反射率函数为f(x,y,z),理想情况下,发射脉冲信号由发射单元发射经过目标散射后,接收单元信号为
其中RTx、RRx分别表示发射、接收天线到目标的距离,
对(10)式关于变量xTx,xRx,zTx,zRx进行4D-FFT变换到空间频率,
其中,k=ω/c表示波数。4D空间傅里叶变换可以分成两个2D空间傅里叶变换的乘积,其中
令
对式(11)进行多维插值以及化简处理,得到
上面推导了目标点(x,y,z)相应的接收单元的回波,若目标的位置区域函数o(x,y,z),则接收单元的回波信号为
于是,
即为目标的像函数。
第二步,利用CLEAN算法提取目标的散射中心。
CLEAN算法是一种迭代算法,能够成功的找出图像中幅度的最大点,把该最大点看成是有相应能量的第n个散射中心f(x(n),y(n),z(n)),然后用原像减去强散射点与其相应的点扩散函数h之积,表示为
f(x,y,z)n+1=f(x,y,z)n-f(x(n),y(n),z(n))·h(x(n),y(n),z(n)) (19);
式中,n为迭代次数,f(x(n),y(n),z(n))为第n个位置x(n),y(n),z(n)处的目标散射中心的散射矢量,f(x,y,z)n+1为第n+1次的散射图像。经过n次迭代,像域中的最大散射点幅度小于要求的门限,即此时认为目标剩余散射中心能量很小,对目标整体RCS贡献不大,则认为散射中心已经被提取完毕,完成目标散射中心的提取。
第三步,RCS远场数据重构。
目标RCS远场数据是目标的各散射中心随频率、距离和方位的变化,利用CLEAN提取目标的散射中心后,然后利用雷达方程对目标个散射中进行矢量求和,即可计算任意距离R、方位θ的目标散射矢量,
RCS(R,θ,f)=|σ(R,θ,f)|2 (20);
其中,c表示电磁波在自由空间中的传播速度,取c=3e8m/s,N表示提取的目标散射中心数目,距离R和方位θ与目标当前散射中心的位置坐标相关。
因此利用本方法进行RCS外推的过程如图3所示:
1、首先,通过查找说明或进行测试得到所使用天线的方向图。
2、建立坐标系确定MIMO阵列发射天线和接收天线的坐标位置。
3、控制MIMO阵列进行电子扫描以采集测试数据,记录收发天线在每个采样点的位置(xTx,0,zTx)、(xRx,0,zRx)以及采样数据s′(xTx,xRx,zTx,zRx,k)。
4、对采样数据进行传统的散射数据校准以及方向图补偿处理得到新的采样数据s(xTx,xRx,zTx,zRx,k)。
5、根据“基于近场MIMO成像的RCS外推技术原理”第一步介绍的“利用二维MIMO获取目标近场散射图像”的原理对步骤4的数据进行成像处理以获取目标近场散射图像f(x,y,z)。
6、根据“基于近场MIMO成像的RCS外推技术原理”第二步介绍的“利用CLEAN算法提取目标的散射中心”提取目标的散射中心数据。
7、根据“基于近场MIMO成像的RCS外推技术原理”第三步介绍的“RCS远场数据重构”获得目标远场的RCS数据。
本发明的关键点有如下几项:
(1)本发明的初始采样数据需要进行传统的校准以及方向图补偿处理,否则将导致计算精度下降甚至不正确。
(2)本发明中采用CLEAN算法进行散射中心提取时,门限误差设置要保证目标所有的散射中心均被迭代获得。
(3)本发明进行电子扫描采样数据时,采样间隔需要满足乃奎斯特采样定律,如果不能满足条件需进行插值处理。
当然,上述说明并非是对本发明的限制,本发明也并不仅限于上述举例,本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换,也应属于本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种基于近场MIMO成像的RCS外推方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤1:获得天线方向图参数;
步骤2:建立坐标系,确定MIMO阵列接收天线和发射天线的坐标位置;
步骤3:控制MIMO阵列进行二维电子扫描以采集测试数据,记录接收天线和发射天线在每个采样点的位置(xTx,0,zTx)、(xRx,0,zRx)以及采样数据s′(xTx,xRx,zTx,zRx,k);
步骤4:对采样数据s′(xTx,xRx,zTx,zRx,k)进行散射数据校准以及方向图补偿处理得到新的采样数据s(xTx,xRx,zTx,zRx,k);
步骤5:通过二维MIMO获取目标近场散射图像的原理对步骤4中的采样数据s(xTx,xRx,zTx,zRx,k)进行成像处理,获得目标近场散射图像f(x,y,z);
步骤6:通过CLEAN算法提取目标的散射中心数据;
步骤7:根据RCS远场数据重构获得目标远场的RCS数据。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108594196A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-09-28 | 北京环境特性研究所 | 一种目标散射中心参数提取方法及装置 |
CN108983208A (zh) * | 2018-06-19 | 2018-12-11 | 中国电子科技集团公司第四十研究所 | 一种基于近场稀疏成像外推的目标rcs测量方法 |
CN110596706A (zh) * | 2019-09-16 | 2019-12-20 | 电子科技大学 | 一种基于三维图像域投射变换的雷达散射截面积外推方法 |
CN110988869A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-04-10 | 中国科学院电子学研究所 | 基于mimo阵列的成像方法及装置 |
CN115561725A (zh) * | 2022-10-26 | 2023-01-03 | 南京航空航天大学 | 一种近场外推远场rcs的测量方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104820987A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-08-05 | 中国电子科技集团公司第四十一研究所 | 一种基于光学图像及微波图像检测目标散射性能缺陷的方法 |
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2017
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Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104820987A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-08-05 | 中国电子科技集团公司第四十一研究所 | 一种基于光学图像及微波图像检测目标散射性能缺陷的方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
童广德 等: "基于目标ISAR图像的RCS数据外推方法", 《制导与引信》 * |
胡大海: "MIMO成像技术的插值方法研究", 《微波学报》 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108594196A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-09-28 | 北京环境特性研究所 | 一种目标散射中心参数提取方法及装置 |
CN108594196B (zh) * | 2018-04-28 | 2020-07-03 | 北京环境特性研究所 | 一种目标散射中心参数提取方法及装置 |
CN108983208A (zh) * | 2018-06-19 | 2018-12-11 | 中国电子科技集团公司第四十研究所 | 一种基于近场稀疏成像外推的目标rcs测量方法 |
CN108983208B (zh) * | 2018-06-19 | 2020-10-09 | 中国电子科技集团公司第四十一研究所 | 一种基于近场稀疏成像外推的目标rcs测量方法 |
CN110596706A (zh) * | 2019-09-16 | 2019-12-20 | 电子科技大学 | 一种基于三维图像域投射变换的雷达散射截面积外推方法 |
CN110988869A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-04-10 | 中国科学院电子学研究所 | 基于mimo阵列的成像方法及装置 |
CN110988869B (zh) * | 2019-11-22 | 2022-02-11 | 中国科学院电子学研究所 | 基于mimo阵列的成像方法及装置 |
CN115561725A (zh) * | 2022-10-26 | 2023-01-03 | 南京航空航天大学 | 一种近场外推远场rcs的测量方法 |
CN115561725B (zh) * | 2022-10-26 | 2023-04-14 | 南京航空航天大学 | 一种近场外推远场rcs的测量方法 |
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