CN108594200A - 一种被动式mimo雷达的全相参目标检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于目标探测技术领域，具体涉及一种被动式MIMO雷达的目标检测方法。本发明的方法首先使用直接定位方法，每个接收机都能获得一个或多个相应的时延参数和多普勒信息，再通过接收机的空间位置以及获得的目标信号信息估计目标(虚假目标)的空间位置与速度信息，再构造一个空间与速度上的四维的搜索格点，融合到所接收到的直达波的参考信号中，搜索其互相关谱峰并根据最大似然估计准则判断该目标是否为虚假目标。该方法的信号功率能得到全相参的增益，因此对弱目标的检测性能会明显高于单站雷达。

Description

一种被动式MIMO雷达的全相参目标检测方法

技术领域

本发明属于目标探测技术领域，具体涉及一种被动式MIMO雷达的目标检测方法。

背景技术

MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)雷达是多输入多输出雷达的简称。由于MIMO技术在移动通信技术领域取得巨大进展，在本世纪初，人们开始将MIMO技术拓展到雷达探测技术领域，用于目标检测，定位跟踪等。MIMO雷达系统较传统雷达在信号检测能力、参数估计精度、目标分辨率等方面都有明显优势，尤其在抗雷达信号截获能力、强杂波条件下的弱目标检测能力及慢速目标检测跟踪等方面的性能较传统雷达都有显著的改善。

被动MIMO雷达系统是指利用广泛存在的多基站外辐射源如:调频广播信号,电视信号,手机基站信号等作为辐射源,仅通过雷达接收机接收处理目标反射的信号,再基于时差定位原理,获得距离和测量值，实现目标检测与定位跟踪。近年来，随着雷达与通信技术的迅猛发展，空间中的电磁环境愈来愈复杂，传统雷达隐蔽性能和检测性能受到了极大的影响，被动MIMO雷达系统因其隐蔽性好，定位构型灵活而受到各个领域的广泛关注。

发明内容

本发明针对被动MIMO雷达系统体制，提出了一种被动MIMO雷达的检测方法。该方法首先使用直接定位方法，每个接收机都能获得一个或多个相应的时延参数和多普勒信息，再通过接收机的空间位置以及获得的目标信号信息估计目标(虚假目标)的空间位置与速度信息，再构造一个空间与速度上的四维的搜索格点，融合到所接收到的直达波的参考信号中，搜索其互相关谱峰并根据最大似然估计准则判断该目标是否为虚假目标。该方法的信号功率能得到全相参的增益，因此对弱目标的检测性能会明显高于单站雷达。

本发明所采用的技术方案为：

首先对问题场景建立模型，本发明假定在MIMO雷达定位系统下有M个全向辐射源和N个接收站；辐射源m位于p_m＝[p_xm,p_ym]^Tm＝1,2,...,M，接收站n位于q_n＝[q_xn,q_yn]^Tn＝1,2,...,N。当目标存在时，则假定其位于u＝[u_x,u_y]^T，速度为v＝[v_x,v_y]^T，辐射源m到接收站n的直达波表示为x_mn(t)，辐射源m经由目标反射到接收站n的目标回波表示为y_mn(t)，定位模型如图1所示。

假设第m个辐射源发射的信号可以表示为s_m(t)，则直达波可以建模(假定采用方向性极高的天线对准接收，并采用滤波器去除其他参考信号的串扰，并且辐射源与接收站之间相对静止)为：

a_mn表示第m个辐射源到达第n个接收站的直达波信号强度，为相对相位偏移，延时(|a|表示矢量a的欧几里得距离)，w_n(t)为参考信道白噪声，可以建模为零均值，方差为时间上、空间上白的复噪声正态分布，即：

主通道信号建模(主通道信号通过频域滤波能滤除掉不同辐射源的串扰，并且采用自适应滤波的方法可以去除直达波与多径的串扰)为：

显然没有目标存在时，符合H₀假设，接收信号仅仅存在背景噪声；而当目标存在时，接收信号可以表示为H₁的形式，其中延时β_mn为接收信号强度，φ_mn为相对相位偏移，多普勒频移λ_m为发射信号波长；而信号噪声为w_mn(t)，表示接收机噪声与自适应对消后的残留项，建模为零均值，方差为σ²的独立白高斯过程。

信号处理过程中需要对信号进行离散化处理，假定以采样频率f_o进行采样，则参考信号采样后的离散信号为：

主通道信号采样后的离散信号为：

这里直达波延时([[a]]表示对实数a取整数)，目标回波延时目标回波多普勒频移主通道端的噪声信号满足：

本发明的实现步骤如图2所示：

过程S1对信号做初始化处理，从接收信号中分频滤波出上述模型所需要的参考直达波信号x_mn和目标回波信号y_mn。

过程S2对直达波和目标回波信号的互相关信号谱进行分析，解得每个目标回波信号y_mn相对直达波x_mn的时差、多普勒频差和相位信息。

过程S3是信号的检测与判决部分，将拟合后的直达波与目标回波的互相关信号进行相参积累，在目标的位置、速度参量的四维空间中搜索积累信号的最大值，最后使用极大似然估计法计算目标的检测概率。

经过了步骤S1信号的初始化处理，可以得到以下信号：

步骤S2的算法可以表示为：

K表示信号积累的点数，分别为t,f,θ的估计值，t_mn＝t_mn-D_mn，首先完成对时差、频差的估计：

将拟合后的信号互相关量记作：

这里

然后再对相位差进行估计：

对每个目标回波信号重复这个过程；

进入步骤S3，将所有信号做相参积累：

检测问题在极大似然检测方法下可以化作，其中γ'为判决门限：

首先考虑，在某特定位置目标不存在的情况，回波信号有：

y_n(k)＝w_mn(k) (15)

为了简便，假设参考信号s_m[k]信号功率为单位功率，接收幅度α_mn＝1，则有互相关量为高斯噪声的线性组合：

随机变量集合都是相互独立且高斯的，而且他们独立同分布于N(0,MNKσ²/2)，因此对于所有的搜索值，服从中心化的卡方分布：

对不同的位置速度均可以将其划分为L×L的格子进行搜索，因此可以得到虚警概率P_FA的关系式：

最后可以化简约化得到：

P_FA≈L⁴exp(-γ/σ²) (19)

得到判决门限：

在H₁的假设条件下，要求检测概率：

其中

K_s表示信噪比从信号积累过程中获得的增益

从式子可以看出检测概率服从非中心化的卡方分布，最终可以得到检测概率：

本发明的有益效果为，本发明方法的信号功率能得到全相参的增益，因此对弱目标的检测性能会明显高于单站雷达随着站数的增多，系统的检测性能更强

附图说明

图1为被动式MIMO雷达系统下的定位模型图；

图2为该算法信号的具体实现流程；

图3为被动式MIMO雷达多站信噪比增益随信号信噪比的变化曲线

图4为被动式MIMO雷达与常规单站被动雷达的性能比较。

仿真结果

首先考虑MIMO多站积累给信噪比带来的增益，对于不同接收机所接收到的同一个目标所反射的发射信号，可以对其距离延时、多普勒频移和相位偏移进行拟合，以达到相干积累的效果，但由于噪声的影响会导致延时、频差和相位差的估计产生偏差，图3为3×3、3×4、4×4多站在不同信噪比的情况下带来的多站相参积累增益的Monte Carlo仿真。从中可以看出，在高信噪比下多站信噪比增益接近M×N倍，在信号信噪比降低时，由于相位估计出现误差，积累效果变差。

假设用于对比分析的单站接收系统中的雷达接收机与MIMO雷达系统中的接收机性能相同(即具有相同的距离分辨力、信噪比等)，便于体现MIMO雷达在检测目标问题上的优势。由于单站与MIMO雷达对目标的检测都同样的检测算法，在比较两者性能之前，需要统一其精度性能，的MIMO雷达搜索式算法是距离及速度均在二维空间上的搜索，两种系统下针对单站的搜索的算法近似相同，所以近似认为目标不在格点上时的影响近似忽略不计，粗略地假设格点搜索数，L_SING为单站雷达速度点数与距离单元的乘积，L_MIMO为MIMO雷达的搜索格点：

考虑光速c＝3×10⁸m/s，最大检测距离为30km，数据记录时间为0.1s。对于1MHz的采样率来说，数据记录长度为10⁵个样本，因此搜索域为L＝I(N/2-1)＝5×10⁴，假设脉冲宽度为1ms，则脉冲长度为1000个样本点，被动式MIMO雷达与常规单站被动雷达的性能如图4所示。可以看到在积累点数在达到3×10⁶后，MIMO雷达的性能开始超过单站雷达，并且随着站数的增多，系统的检测性能更强。

Claims (1)

1.一种被动式MIMO雷达的全相参目标检测方法，设定在MIMO雷达定位系统下有M个全向辐射源和N个接收站；辐射源m位于p_m＝[p_xm,p_ym]^T，m＝1,2,...,M，接收站n位于q_n＝[q_xn,q_yn]^T，n＝1,2,...,N，若存在目标时，则设定目标位于u＝[u_x,u_y]^T，速度为v＝[v_x,v_y]^T，辐射源m到接收站n的直达波表示为x，辐射源m经由目标反射到接收站n的目标回波表示为y，其特征在于，所述目标检测方法包括以下步骤：

S1、信号初始化，从接收信号中分频滤波出参考直达波信号x_mn和目标回波信号y_mn：

其中，a_mn表示第m个辐射源到达第n个接收站的直达波信号强度及相位偏移，s_m(·)表示第m个辐射源发射的信号，直达波延时c为光速，为直达波信号相对相位偏移，w_mn(·)为误差信号；λ表示目标信号的有无，有目标则λ＝1，否则为0；β_mn表示第m个辐射源到达第n个接收站的目标回波信号强度与相位偏移，φ_mn为目标回波信号相对相位偏移，目标回波延时多普勒频移λ_m为发射信号的波长；

S2、对直达波信号x_mn和目标回波信号y_mn的互相关信号谱进行分析，获得每个目标回波信号y_mn相对直达波x_mn的时差、多普勒频差和相位信息：

对时差、频差的估计为：

K表示信号积累的点数，分别为t,f,θ的估计值，t_mn＝τ_mn-D_mn，

将拟合后的信号互相关量记为：

其中，

对相位差进行估计：

对每个目标回波信号重复步骤S2；

S3、将所有拟合后的直达波与目标回波的互相关信号进行相参积累，在目标的位置、速度参量的四维空间中搜索积累信号的最大值，最后使用极大似然估计法计算目标的检测概率，具体为：

将所有信号做相参积累：

使用极大似然估计法，将检测问题建模为：

对问题求解：

设定在某特定位置目标不存在的情况，即θ＝0时，回波信号有：

y_n(k)＝w_mn(k)

设定参考信号s_m[k]信号功率为单位功率，接收幅度α_mn＝1，则有：

随机变量集合是相互独立且高斯的，且独立同分布于N(0,MNKσ²/2)，因此对于所有的搜索值，服从中心化的卡方分布：

对不同的位置速度将其划分为L×L的格子进行搜索，得到虚警概率P_FA的关系式：

化简：

P_FA＝L⁴exp(-γ/σ²)

得到判决门限：

设定主通道信号通过频域滤波能滤除掉不同辐射源的串扰，并且采用自适应滤波的方法可以去除直达波与多径的串扰，要求检测概率：

其中

K_s表示信噪比从信号积累过程中获得的增益，最终得到检测概率：