CN108387891B - 基于短基线一发两收的超宽带雷达干涉二维定位跟踪方法 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种基于短基线一发两收的超宽带雷达干涉二维定位跟踪方法，包括：步骤S1，同时接收一发两收的超宽带雷达的两个接收天线A、B通道的回波数据；步骤S2，对A通道的回波数据进行处理，得到A通道的距离值R₁；步骤S3，对A、B两个通道进行干涉处理，求取目标到两个接收天线的距离差dR；步骤S4，根据A通道的距离R₁和两个通道的距离差dR进行二维坐标定位并进行卡尔曼滤波，得到稳定的轨迹。通过将干涉方法引入到超宽带雷达穿墙二维定位中，实现了高精度的二维定位，解决了传统一发两收短基线定位不准的问题，突破了短基线对超宽带穿墙雷达二维定位的限制。

Description

基于短基线一发两收的超宽带雷达干涉二维定位跟踪方法

技术领域

本公开涉及超宽带雷达定位领域，尤其涉及一种基于短基线一发两收的超宽带雷达干涉二维定位跟踪方法。

背景技术

超宽带雷达由于其优异的穿透性、超高的距离分辨率和定位精度被广泛用于应急救援、反恐斗争和城市巷战等场景中探测墙体等障碍物后的犯罪分子或人质具体位置和活动范围。

一发两收雷达是实现二维定位和跟踪的最简单的系统。但在实际应用中一发两收雷达受到严峻的挑战，诸如：雷达回波会受到很强的地面杂波和环境杂波等影响使有用回波数据被淹没，同时由于雷达收发机受到温度的影响不可避免的会出现时间基准的漂移等，以上诸多因素使得雷达测距存在较大的误差。对于较小的距离误差，经过平方运算将导致很大的二维定位误差，距离越大，对噪声越敏感。

为了实现高精度的二维定位，往往需要多个收发天线以较长的基线(通常1～2米)展开，或者使用分离的多个雷达从多个方位不同的视角进行联合探测定位，这使得二维定位雷达非常庞大和复杂，在实际应用中极为不便。

干涉合成孔径雷达(InSAR)，是新近发展起来的空间对地观测技术，它将传统的SAR技术和射电天文干涉技术相结合的产物。干涉SAR中是对两个幅图像进行共轭相乘提取干涉相位，进而得到距离差。INSAR是利用一发两收(或多发多收)天线，对同一目标区域观测得到两幅相干的SAR复图像，对两个复图相共轭相乘得到干涉图，通过干涉图的相位值可计算出电磁波的路程差，进而反演出地表的高程信息。

对于干涉SAR，由于其基线较长，工作频率高，地表起伏大，因此两个接收天线间有明显的相位差，甚至某些情况下有几个波长的相位差。而对于穿墙雷达其工作频率较低，而且基线短，两个接收天线接收到的信号几乎一致，相位差一般为几十到几千个波长分之一。同时，穿墙雷达发射信号一般为超宽带窄脉冲，对远距离回波数据弱，往往被噪声淹没，难以直接提取两个通道的目标回波的相位差。

现有的二维定位雷达技术存在如下技术缺陷：

高精度二维穿墙定位雷达系统庞大且操作不便；

现有的满足使用需求的一发两收二维定位雷达基线太长，通常都在一米到两米，使用不便且场景受限；

短基线一发两收二维定位跟踪雷达精度不能满足实际需求。

公开内容

(一)要解决的技术问题

本公开提供了一种基于短基线一发两收的超宽带雷达干涉二维定位跟踪方法，以至少部分解决以上所提出的技术问题。

(二)技术方案

根据本公开的一个方面，提供了一种基于短基线一发两收的超宽带雷达干涉二维定位跟踪方法，包括：步骤S1，同时接收一发两收的超宽带雷达的两个接收天线A、B通道的回波数据；步骤S2，对A通道的回波数据进行处理，得到A通道的距离值R₁；步骤S3，对A、B两个通道进行干涉求目标距离差，进行阈值滤波，并在检波之后进行卡尔曼跟踪滤波，获得距离差dR。其中，对两个通道接收的数据进行互相关，寻找两道波形的最佳匹配点，根据最佳匹配点与理论原点的差值计算目标距离差；步骤S4，根据A通道的距离R₁和两个通道的距离差dR进行二维坐标定位并进行卡尔曼滤波，得到稳定的轨迹。

在本公开一些实施例中，记A通道采集的数据为x₁(n)，B通道采集数据为x₂(n)，通过互相关得到的结果记为：

其中，其中N为采样点总个数，n为采样点，m从0到N-1变化；

当目标距离两个接收天线一样时，x₁(n)＝x₂(n)，此时y(0)的值最大，表示目标到两个接收天线的距离一样；当目标到两个接收天线的距离不一样时，x₂(n)＝x₁(n-t)，此时，y(n)在n＝t的值是最大的，表示目标到两个通道的目标距离差。

在本公开一些实施例中，对目标距离差进行阈值滤波包括：对输入的目标距离差进行阈值判断，超过设定阈值的数值用前一时刻的值代替来消除抖动和较大的随机噪声。

在本公开一些实施例中，所述步骤S2包括：对A通道的回波数据进行一维距离成像，并进行静态杂波抑制，以及进行恒虚警率检测和卡尔曼跟踪滤波，得到A通道的距离值R₁。

在本公开一些实施例中，所述恒虚警率检测包括：恒虚警率检测是通过设定滑窗的长度和恒定的虚警概率，自适应的选取检测门限。

在本公开一些实施例中，所述恒虚警率检测过程中，当外界干扰强度变化时，利用检测单元附近的参考单元来估计该检测单元处背景杂波的平均功率，并根据不同的功率背景选取自适应的门限，使雷达的虚警概率保持不变。

在本公开一些实施例中，所述步骤S4包括：根据A通道的距离R₁和两个通道的距离差dR求得R₂＝R₁+dR，其中，通过干涉所求得距离差dR的最小误差为最小采样间隔。

(三)有益效果

从上述技术方案可以看出，本公开基于短基线一发两收的超宽带雷达干涉二维定位跟踪方法至少具有以下有益效果其中之一：

(1)通过将干涉方法引入到超宽带雷达穿墙二维定位中，实现了高精度的二维定位，解决了传统一发两收短基线定位不准的问题；

(2)由于突破了短基线对超宽带穿墙雷达二维定位的限制，使得超宽带二维定位你跟踪雷达的小型化和便携化成为了可能，将推动便携式二维穿墙定位跟踪雷达在市场上大量推广。

附图说明

图1为本公开实施例基于短基线一发两收的超宽带雷达干涉二维定位跟踪方法的流程图。

图2为本公开实施例雷达天线示意图。

图3为本公开实施例实验场景示意图。

图4为本公开实施例A通道距离成像的示意图。

图5为本公开实施例A通道进行恒虚警率检测的结果示意图。

图6为本公开实施例对距离值进行卡尔曼跟踪滤波的结果示意图。

图7为本公开实施例对两个通道进行干涉求目标距离差的结果示意图。

图8为本公开实施例对目标距离差进行卡尔曼滤波的结果示意图。

图9为本公开实施例原方法进行二维定位的结果示意图。

图10为本公开实施例求取二维位置并卡尔曼滤波的结果示意图。

具体实施方式

本公开提供了一种基于短基线一发两收的超宽带雷达干涉二维定位跟踪方法。超宽带雷达通过天线发射宽频带的窄脉冲信号，穿透墙体照射到目标体表面，并在表面发生发射，发射信号再次穿透墙体被接收天线接收，通过精准探测回波数据的时间延迟来测算目标到雷达距离：

其中C是真空的光速，t是雷达信号从发射到接收的时间差。一发一收雷达只能得到一个距离信息，为了得到目标在二维空间中坐标位置必须得到两个或两个以上不同的距离：

其中x₁、y₁表示接收天线A的位置坐标，x₂、y₂表示接收天线B的位置坐标，R₁、R₂分别表示目标接收天线A和接收天线B的距离。由式(2)和式(3)便可求出目标的二维位置。现有的一发两收雷达定位需通过得到两个距离R1，R2，然后通过解方程得到二维位置。

本公开基于现有技术存在的问题，提出了一种基于互相关提取干涉距离的二维定位跟踪方法。其核心是对两个通道接收的数据进行互相关，寻找两道波形的最佳匹配点，根据最佳匹配点与理论原点的差值计算距离差dR，再结合A通道的距离R1，进行二维定位跟踪。本公开采用的方法不需要求距离R2，取而代之的是通过干涉的手段求两个通道的距离差，即dR＝R1-R2。求得距离差非常精确，从而能够精准的二维定位。

为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。

本公开某些实施例于后方将参照所附附图做更全面性地描述，其中一些但并非全部的实施例将被示出。实际上，本公开的各种实施例可以许多不同形式实现，而不应被解释为限于此数所阐述的实施例；相对地，提供这些实施例使得本公开满足适用的法律要求。

在本公开的第一个示例性实施例中，提供了一种基于短基线一发两收的超宽带雷达干涉二维定位跟踪方法。图1为本公开第一实施例基于短基线一发两收的超宽带雷达干涉定位跟踪方法的结构示意图。如图1所示，本公开基于短基线一发两收的超宽带雷达干涉定位跟踪方法，包括以下步骤：

步骤S1，同时接收雷达的两个天线A、B通道的回波数据。

本实施例中，通过所阐述的基于短基线一发两收超宽带雷达干涉定位跟踪新方法，对一组实际实验场景的数据进行处理，图2为本公开实施例雷达天线示意图。图3为本公开实施例实验场景示意图。雷达天线距离如图1所示，其中，天线采用电阻加载蝶形偶极子天线，中间为发射天线，两边为接收天线，两个接收天线的间距为34cm。本实施例的实验场景如图2所示，其中，墙体为24cm的砖墙，雷达放在墙的一侧紧贴墙放置，目标在墙的另一侧沿一个三角形的固定轨迹走动，三个五角星位于三角形的三个顶点，表示目标的运动方向在此处发生改变。雷达开机工作，目标沿固定的三角形轨迹走动，雷达同时接收A,B两个通道回波数据。

步骤S2，对A通道的回波数据进行一维距离成像，并进行静态杂波抑制；对A通道进行恒虚警率检测和卡尔曼跟踪滤波；得到A通道的距离值R₁。

所述步骤S2中，所述恒虚警率检测包括：在雷达信号检测中，当外界干扰强度变化时，根据不同的功率背景选取自适应的门限，使雷达的虚警概率保持不变。其基本原理是利用检测单元附近的参考单元来估计该检测单元处背景杂波的平均功率，并以此来调整检测门限，因而在一道回波中，不同位置的检测门限一般是不同的。使用时只需设置滑窗长度和虚警概率。

所述卡尔曼滤波为自适应最优化自回归数据处理算法，其模型如式(4)(5)所示：

X_t＝A_t,t-1X_t-1+W_t (4)

Z_t＝C_tX_t-1+V_t (5)

X_t是t时刻我们研究对象的状态向量(此实例中为目标位置)。A_t,t-1是从t-1时刻到t时刻的状态转移矩阵，对X_t进行线性变换，对于一个确定的性能是已知量。Z_t是t时刻的观测向量(此实例中为目标位置的观测量)。C_t是一个观测矩阵。V是服从N(0,R)的高斯白噪声，W是服从N(0,Q)的高斯白噪声。

其核心包含5个步骤：

1)状态的一步预测：

2)均方误差的一步预测：

3)滤波增益方程(权重)：

4)滤波估计方程(T时刻的最优值)

5)更新滤波均方误差矩阵(T时刻的最优均方误差)：

P_t＝[I-H_tC_t]P_t,t-1

对于本实例，系统转移矩阵和观测矩阵是已知量，只需要设定观测噪声均方值和过程噪声均方值，就可通过观测向量(此实例中的目标观测距离)得到系统的状态向量(即此实例中的目标最优估计位置)。

图4为本公开实施例A通道距离成像的示意图，如图4所示，对A通道进行一维距离成像，并进行静态杂波抑制。

本实施例中，所述动目标检测采用恒虚警率检测，然后进行卡尔曼滤波。恒虚警率检测是通过设定滑窗的长度和恒定的虚警概率，自适应的选取检测门限。图5为本公开实施例A通道进行恒虚警率检测的结果示意图。图6为本公开实施例对距离值进行卡尔曼跟踪滤波的结果示意图。对A通道进行动目标恒虚警率检测，结果如图4所示，其中，横坐标是数据扫描道数，纵坐标表示目标到雷达天线的距离，然后对得到的结果卡尔曼跟踪滤波，如图5所示，其中，横坐标是数据扫描道数，纵坐标表示目标到雷达天线的距离，得到A通道的距离值R₁。

步骤S3，对A、B两个通道进行干涉处理，求取目标到两个接收天线的距离差dR；

所述步骤S3进一步包括：对两个通道进行干涉求目标距离差，进行阈值滤波，并在检波之后进行卡尔曼跟踪滤波，获得距离差dR。

进一步地，所述对两个通道进行干涉求目标距离差包括：对两个通道接收的数据进行互相关，寻找两道波形的最佳匹配点，根据最佳匹配点与理论原点的差值计算目标距离差；其中，记A通道采集的数据为x₁(n)，B通道采集数据为x₂(n)，通过互相关得到的结果记为

其中N为采样点总个数，其中n为采用点，m从0到N-1变化。

当目标距离两个接收天线一样时，x₁(n)＝x₂(n)，此时y(0)的值最大，表示目标到两个接收天线的距离一样。当目标到两个接收天线的距离不一样时，可以看作x₂(n)是经x₁(n)延迟t得到的，即x₂(n)＝x₁(n-t)。此时，y(n)在n＝t的值则是最大的，表示目标到两个通道的目标距离差t。

图7为本公开实施例对两个通道进行干涉求目标距离差的结果示意图。对两个通道进行干涉处理，求取目标距离差，结果如图7所示，其中，横坐标是数据扫描道数，纵坐标表示两个通道的目标距离差，即目标到两个雷达接收天线的距离差。

所述阈值滤波包括对输入的目标距离差进行阈值判断，超过设定阈值的数值用前一时刻的值代替来消除抖动和较大的随机噪声。

图8为本公开实施例对目标距离差进行卡尔曼滤波的结果示意图。对目标距离差进行阈值滤波，并对检波之后的目标距离差进行卡尔曼跟踪滤波，结果如图8所示，其中，横坐标是数据扫描道数，纵坐标表示两个通道的距离差dR，即目标到两个雷达接收天线的距离差。

步骤S4，根据A通道的距离R₁和两个通道的距离差dR进行二维坐标定位并进行卡尔曼滤波，得到稳定的轨迹。

所述步骤S4中，得到了距离R₁和距离差dR，则R₂可以由R₁与dR的和表示，即R₂＝R₁+dR。由于原方法中所求的两个通道的距离R₁和R₂误差是不相关的，而且随着目标距离的增大误差也增大，导致最终通过式(2)和式(3)求得的二维坐标位置误差很大，甚至导致方程组无解。而该方法中通过干涉所求得距离差精度更高，其最小误差为最小采样间隔，此例中雷达系统最小采样间隔为2cm。因此可以通过式(2)和式(3)求得更为精确的二维位置。

图9为通过原方法所得到的目标运动轨迹结果示意图。图10为本公开实施例求取二维位置并卡尔曼跟踪的结果示意图。其中，横坐标代表方位向，纵坐标代表距离向，单位米，即代表雷达前方一个8米×8米的二维平面。图像中的曲线为目标的运动轨迹。如图10所示，根据A通道的距离和两个通道的距离差进行二维定位并进行卡尔曼滤波，可以得到稳定的轨迹。

至此，本公开第一实施例基于短基线一发两收的超宽带雷达干涉定位跟踪方法介绍完毕。

至此，已经结合附图对本公开实施例进行了详细描述。需要说明的是，在附图或说明书正文中，未绘示或描述的实现方式，均为所属技术领域中普通技术人员所知的形式，并未进行详细说明。此外，上述对各元件和方法的定义并不仅限于实施例中提到的各种具体结构、形状或方式，本领域普通技术人员可对其进行简单地更改或替换。

还需要说明的是，实施例中提到的方向用语，例如“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”等，仅是参考附图的方向，并非用来限制本公开的保护范围。贯穿附图，相同的元素由相同或相近的附图标记来表示。在可能导致对本公开的理解造成混淆时，将省略常规结构或构造。

并且图中各部件的形状和尺寸不反映真实大小和比例，而仅示意本公开实施例的内容。另外，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。

再者，单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。

说明书与权利要求中所使用的序数例如“第一”、“第二”、“第三”等的用词，以修饰相应的元件，其本身并不意味着该元件有任何的序数，也不代表某一元件与另一元件的顺序、或是制造方法上的顺序，该些序数的使用仅用来使具有某命名的一元件得以和另一具有相同命名的元件能做出清楚区分。

此外，除非特别描述或必须依序发生的步骤，上述步骤的顺序并无限制于以上所列，且可根据所需设计而变化或重新安排。并且上述实施例可基于设计及可靠度的考虑，彼此混合搭配使用或与其他实施例混合搭配使用，即不同实施例中的技术特征可以自由组合形成更多的实施例。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本公开也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本公开的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本公开的最佳实施方式。

本公开可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。本公开的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本公开实施例的相关设备中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本公开还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本公开的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。并且，在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个公开方面中的一个或多个，在上面对本公开的示例性实施例的描述中，本公开的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本公开要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，公开方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本公开的单独实施例。

以上所述的具体实施例，对本公开的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本公开的具体实施例而已，并不用于限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于短基线一发两收的超宽带雷达干涉二维定位跟踪方法，包括：

步骤S1，同时接收一发两收的超宽带雷达的两个接收天线A、B通道的回波数据；

步骤S2，对A通道的回波数据进行处理，得到A通道的距离值R₁；

步骤S3，对A、B两个通道进行干涉求目标距离差，进行阈值滤波，并在检波之后进行卡尔曼跟踪滤波，获得距离差dR，其中，所述对A、B两个通道进行干涉求目标距离差包括：对两个通道接收的数据进行互相关，寻找两道波形的最佳匹配点，根据最佳匹配点与理论原点的差值计算目标距离差；

步骤S4，根据A通道的距离R₁和两个通道的距离差dR进行二维坐标定位并进行卡尔曼滤波，得到稳定的轨迹。

2.根据权利要求1所述的超宽带雷达干涉二维定位跟踪方法，其中，记A通道采集的数据为x₁(n)，B通道采集数据为x₂(n)，通过互相关得到的结果记为：

其中，N为采样点总个数，n为采样点，m从0到N-1变化；

当目标距离两个接收天线一样时，x₁(n)＝x₂(n)，此时y(0)的值最大，表示目标到两个接收天线的距离一样；

当目标到两个接收天线的距离不一样时，x₂(n)＝x₁(n-t)，t是雷达信号从发射到接收的时间差，此时，y(n)在n＝t的值是最大的，表示目标到A、B两个通道的目标距离差。

3.根据权利要求1所述的超宽带雷达干涉二维定位跟踪方法，其中，对目标距离差进行阈值滤波包括：

对输入的目标距离差进行阈值判断，超过设定阈值的数值用前一时刻的值代替来消除抖动和较大的随机噪声。

4.根据权利要求1所述的超宽带雷达干涉二维定位跟踪方法，其中，所述步骤S2包括：对A通道的回波数据进行一维距离成像，并进行静态杂波抑制，以及进行恒虚警率检测和卡尔曼跟踪滤波，得到A通道的距离值R₁。

5.根据权利要求4所述的超宽带雷达干涉二维定位跟踪方法，其中，所述恒虚警率检测包括：恒虚警率检测是通过设定滑窗的长度和恒定的虚警概率，自适应的选取检测门限。

6.根据权利要求5所述的超宽带雷达干涉二维定位跟踪方法，其中，所述恒虚警率检测过程中，当外界干扰强度变化时，利用检测单元附近的参考单元来估计该检测单元处背景杂波的平均功率，并根据不同的功率背景选取自适应的门限，使雷达的虚警概率保持不变。

7.根据权利要求1所述的超宽带雷达干涉二维定位跟踪方法，其中，所述步骤S4包括：

根据A通道的距离R₁和两个通道的距离差dR求得R₂＝R₁+dR，其中，通过干涉所求得距离差dR的最小误差为最小采样间隔。

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