CN110161474A - 一种基于数字波束形成技术的低慢小目标探测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于数字波束形成技术的低慢小目标探测方法，包括以下步骤：步骤S1、采用基于数字波束形成技术的低空防御雷达，低空防御雷达通过控制伺服对低空防御区域进行扫描，获取不同天线阵元的雷达回波数据；步骤S2、将雷达回波数据进行处理，形成和差波束数据；步骤S3、对和波束数据进行恒虚警CFAR检测，获取低空防御区域低慢小目标的探测结果；步骤S4、对步骤S3探测出的低慢小目标提取低空防御区域低慢小目标的距离信息、速度信息、方位角信息与俯仰角信息；步骤S5、重复步骤S1～S4，形成对低空防御区域中低慢小目标的持续探测。本发明能够在低空防御区域中准确给出目标的距离、径向速度、方位角、俯仰角信息。

Description

一种基于数字波束形成技术的低慢小目标探测方法

技术领域

本发明属于雷达技术领域，尤其涉及一种基于数字波束形成技术的低慢小目标探测方法。

背景技术

“低慢小”目标是低空、慢速、小型航空器的统称，具体描述为：飞行高度在500m(军方表述为1000m)以下(低空)，飞行时速小于200Km(慢速度)，雷达散射截面积小于2m²(雷达发现概率小)的飞行目标。类别主要包括各类无人机、航空模型、孔明灯、热气球等。

“低慢小”目标成本低廉、操作简单、携带方便、易于获取，具有起飞要求低、升空突然性强、发现处置困难等特点。这类目标的违法飞行极易对国家空防安全、社会公共安全、人身财产安全构成较大威胁。目前，每年均有因无人机等“低慢小”目标的违法飞行对机场、国家政要府邸、公众聚集区域等重大安全场所造成重大安全问题的事件发生，并且事件数量逐年提升，造成严重的安全隐患与经济损失。

采用低空防御雷达对目标探测具有不受天气、气候条件影响，探测距离远，定位精度高的优点，但是对于“低慢小”目标而言，低空意味着受地杂波及地面目标影响较大，慢速意味着目标的多普勒频移较小，不易与静止目标区分，雷达散射截面积小意味着目标容易淹没于噪声中，不易被捕获。因此，低空防御雷达对“低慢小”目标的探测需要采用一定的算法克服这些难题，并且能够对“低慢小”目标进行有效的位置定位与速度测定，以便实现后续的目标跟踪等处理。

发明内容

(一)要解决的技术问题

鉴于上述技术问题，本发明提供了一种基于数字波束形成技术的低慢小目标探测方法。本发明针对“低慢小”目标特点，充分发挥低空防御雷达的优势，设计出适应性的检测方法，即采用俯仰向测角的方法区分地面目标/杂波与低空运动目标，采用积累脉冲之间的三脉冲对消方法区分静止目标与慢速运动目标，采用适应性恒虚警检测方法使得散射截面积小的目标可被检测出。

(二)技术方案

根据本发明的一个方面，提供了一种基于数字波束形成技术的低慢小目标探测方法，包括以下步骤：

步骤S1、采用基于数字波束形成技术的低空防御雷达，俯仰向采用数字波束形成技术形成多个波束实现俯仰空域覆盖，水平向采用伺服进行机械扫描，获取不同天线阵元的雷达回波数据；

步骤S2、将雷达回波数据进行数字波束加权处理，形成不同的子回波数据，并对每组积累一定脉冲数的子回波数据进行距离维-多普勒维脉冲压缩处理，然后对脉冲压缩后的数据进行和差波束处理，形成和差波束数据；

步骤S3、对和波束数据进行恒虚警CFAR检测，获取低空防御区域低慢小目标的探测结果；

步骤S4、对步骤S3探测出的低慢小目标进行目标位置与速度信息提取，获取低空防御区域低慢小目标的距离信息、速度信息、方位角信息与俯仰角信息；

步骤S5、重复步骤S1～步骤S4，形成对低空防御区域中低慢小目标的持续探测。

在本发明的某些实施例中，在步骤S1中，所述低空防御雷达为调频连续波体制雷达，所述环扫的方式为所述低空防御雷达以一定转动速度对低空防御区域进行转角机械式扫描，所述不同天线阵元为1个发射天线与沿高度向排列N行，沿方位向排列2列的接收天线构成的2N个天线相位中心单元，所获取的雷达回波数据为去线性调频之后采集的中频采样数据，其中，N为自然数。

在本发明的某些实施例中，在步骤S2中，所述数字波束加权处理为分别对2N组不同天线阵元的雷达回波数据赋予不同的权值并进行求和，形成照射不同俯仰向角度和方位向位置的2L组子回波数据；其中，L为不大于N的自然数。

所述距离维-多普勒维脉冲压缩处理为对每组子回波数据先进行距离向快速傅里叶变换FFT处理实现距离向脉冲压缩，然后进行三脉冲对消操作，实现固定目标滤除，最后累积M个脉冲进行脉冲间FFT处理，实现相参积累操作，实现多普勒维脉冲压缩；其中，M为自然数。

所述和差波束处理为对2L组脉冲压缩后的子回波数据分别进行相应的求和及求差处理，形成不同俯仰向波位的L-1组“和-方位差-俯仰差”波束数据。

在本发明的某些实施例中，在步骤S3中，所述恒虚警CFAR检测为对每组和波束数据的脉冲压缩处理结果进行恒虚警检测，包括全局CFAR处理、一维局部CFAR处理、点迹凝聚处理，提取出探测目标所在距离坐标与多普勒坐标位置。

在本发明的某些实施例中，所述全局CFAR处理为：对和波束的二维数据的绝对值进行Rayleigh分布统计，确定分布参数，再根据虚警概率计算相应的检测阈值，然后将二维数据绝对值高于阈值的采样点提取出来，作为全局CFAR检测结果；

所述一维局部CFAR处理为：对全局CFAR检测结果中的每个检测点，以其为中心位置在其距离向左右总共取m个采样点，并除去以其为中心位置在其距离向左右的n个采样点，这m-n个采样点中有绝对值高于当前检测点的，则将当前检测点从检测结果中筛除，如此得到二次筛选后的检测结果；

所述点迹凝聚处理为：1)针对每个距离门处，如果有多个检测出的采样点，只保留一个绝对值最大的一个；2)判断1)中获取的检测采样点是否为其邻域为1的采样点中的峰值点，若是则保留，若不是则从检测结果中将该点筛除；3)判断2)的检测结果中相邻距离的两个采样点是否为同一目标，采用的方法为判断相邻距离的两个采样点的多普勒值是否相近，若是，则再判断这两个采样点围成的区域是否存在低于某一特定门限的极小值，若否，则将这两个采样点中绝对值低的点从检测结果中筛除。

在本发明的某些实施例中，在步骤S4中，所述目标位置与速度信息提取为根据CFAR检测出的目标点的“和-方位差-俯仰差”数据信息，进行目标位置和速度计算，方位向比相单脉冲测角与俯仰向比幅单脉冲测角，获取目标点的距离、速度、方位角与俯仰角。

在本发明的某些实施例中，通过提取被探测目标点的距离维采样坐标值r_sample，得到目标与雷达之间的距离r为：

其中，c为光速，f_s为雷达AD采样率，K为雷达信号调频率，N_r为距离向采样点数。

在本发明的某些实施例中，通过提取被探测目标点的多普勒维采样坐标值d_sample，得到目标相对于雷达运动的径向速度v为：

其中，λ为雷达信号波长，PRF为脉冲重复频率，N_d为脉冲累积数。

在本发明的某些实施例中，通过提取被探测目标点所在方位差波束数据Δ_a与和波束数据Σ进行比相单脉冲测角，得到被探测目标的方位角信息θ_a为：

其中，λ为雷达信号波长，d为方位向天线阵元之间的距离。

在本发明的某些实施例中，通过提取被探测目标点所在俯仰差-差波束数据Δ_p与俯仰差-和波束数据Σ_p进行比幅单脉冲测角，得到被探测目标的俯仰角信息θp为：

其中，K为比幅单脉冲鉴角曲线斜率，b为鉴角曲线偏置。

(三)有益效果

从上述技术方案可以看出，本发明基于数字波束形成技术的低慢小目标探测方法至少具有以下有益效果：本发明利用低空防御系统的16组天线阵元采集的子回波数据形成多波位和差波束数据，实现被探测目标的方位向与俯仰向测角，区分了低空运动目标与地面目标；利用多脉冲积累进行三脉冲对消，去除了静止目标的影响；利用较高功率低空防御雷达系统及其高信噪比特性，结合适应性恒虚警检测方法，实现对小散射截面积目标的有效探测。同时，该方法能够在大范围的低空防御区域中准确给出目标的距离、径向速度、方位角、俯仰角信息，为后续的“低慢小”目标跟踪与打击提供可靠的数据支撑。

附图说明

图1为本发明实施例中低空防御雷达系统天线阵元排布示意图。

图2为本发明实施例中通过数字加权处理形成的8组子回波波束示意图。

图3为本发明实施例中“低慢小”目标探测方法流程图。

图4为本发明实施例中使用“低慢小”目标探测方法获取的探测结果示意图，其中“o”点为检测出的“低慢小”无人机目标，“*”点为地杂波或地面运动目标，上图为“距离-时间-速度”示意图，下图为“距离-方位角-俯仰角”示意图。

【主要元件】

1～16：天线阵元；E1～E8：子回波。

具体实施方式

为使本发明的目的、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，对本发明进一步详细说明。

在本发明实施例中，提供了一种基于数字波束形成技术的低慢小目标探测方法。图3为本发明实施例中“低慢小”目标检测方法流程图，结合图3所示流程图，本发明利用数字波束形成技术的“低慢小”目标检测方法包括以下步骤：

步骤S1、基于数字波束形成技术的低空防御雷达，俯仰向采用数字波束形成技术形成多个波束实现俯仰空域覆盖，水平向采用伺服进行机械扫描，获取不同天线阵元的雷达回波数据。其中，Ku波段的调频连续波体制的低空防御雷达由1个发射天线与8个接受天线构成高度向8行，方位向2列的16个天线相位中心单元，其形成的天线阵元排布如图1所示。伺服控制雷达以一定的转速(10°～90°/s)对低空防御区域进行扫描，发射宽带的调频连续波信号，16个接收天线接收到回波信号后在接收通道中进行去线性调频处理，经过AD采样后得到16路中频采样数据供处理。

步骤S2、对16路中频采样的雷达回波数据进行处理，得到供目标探测的和差波束数据，具体分为以下步骤：

步骤S21、将16路中频采样的雷达回波数据进行数字波束加权，形成子回波数据。具体操作结合图1、图2所示为：对方位向左侧天线阵元1～8采集的雷达回波数据进行俯仰角数字波束加权处理，处理方式为每一路回波数据乘以一个表示俯仰角波束的加权因子，然后将8路加权结果求和，这样形成俯仰角的中心波束指向不同的4路子回波，分别记作子回波E1～E4。对方位向右侧的天线阵元9～16采集的雷达回波数据采取相同操作，形成俯仰角的中心波束指向不同的4路子回波，分别记作子回波E5～E8。

步骤S22、分别对8组子回波进行独立操作，操作流程为，1)对子回波数据的每个脉冲进行快速傅里叶变换FFT操作，实现距离向脉冲压缩；2)三脉冲对消操作，具体方式为：用当前脉冲整体减去2倍前一个脉冲，再整体加上1倍前两个脉冲，得到的新脉冲结果为当前三脉冲对消后的结果；3)相参积累操作，即将三脉冲对消后的脉冲数据累积128个进行脉冲间FFT操作，实现多普勒维脉冲压缩。

步骤S23、将步骤S22处理后的8路距离维-多普勒维脉冲压缩子回波数据进行和差波束处理，形成俯仰向3组俯仰波位的“和-方位差-俯仰差”波束。

步骤S3、对3组俯仰波位的和波束数据分别进行恒虚警(CFAR)检测，即从和波束的二维(距离维-多普勒维)数据中提取出目标所在采样点坐标位置。具体分为以下步骤：

步骤S31、全局CFAR检测处理。具体操作为：对和波束的二维数据的绝对值进行Rayleigh分布统计，确定分布参数，再根据虚警概率(设置为10^-6)计算相应的检测阈值，然后将二维数据绝对值高于阈值的采样点提取出来，作为全局CFAR检测结果。

步骤S32、距离维局部CFAR检测处理，对步骤S31的检测结果进行二次筛选。具体操作为：对步骤S31中的每个检测点，以其为中心位置在其距离向左右总共取m个采样点，并除去以其为中心位置在其距离向左右的n个采样点，这m-n个采样点中有绝对值高于当前检测点的，则将当前检测点从检测结果中筛除。如此得到二次筛选后的检测结果。

步骤S33、将步骤S32的检测结果做点迹凝聚处理。具体操作为：1)针对每个距离门处，如果有多个检测出的采样点，只保留一个绝对值最大的一个；2)判断1)中获取的检测采样点是否为其邻域为1的采样点中的峰值点，若是则保留，若不是则从检测结果中将该点筛除；3)判断2)的检测结果中相邻距离的两个采样点是否为同一目标，采用的方法为判断相邻距离的两个采样点的多普勒值是否相近，若是，则再判断这两个采样点围成的区域是否存在低于某一特定门限的极小值，若否，则将这两个采样点中绝对值低的点从检测结果中筛除。

步骤S4、通过被探测目标所对应的和差波束数据进行目标距离、速度、方位角与俯仰角计算，具体分为以下步骤：

步骤S41、提取被探测目标点的距离维采样坐标值r_sample，得到目标与雷达之间的距离r为：

其中，c为光速，f_s为雷达AD采样率，K为雷达信号调频率，N_r为距离向采样点数。

步骤S42、提取被探测目标点的多普勒维采样坐标值d_sample，得到目标相对于雷达运动的径向速度v为：

其中，λ为雷达信号波长，PRF为脉冲重复频率，N_d为脉冲累积数。

步骤S43、提取被探测目标点所在方位差波束数据Δ_a与和波束数据Σ进行比相单脉冲测角，得到被探测目标的方位角信息θ_a为：

其中，λ为雷达信号波长，d为方位向天线阵元之间的距离。

步骤S44、提取被探测目标点所在俯仰差-差波束数据Δ_p与俯仰差-和波束数据Σ_p进行比幅单脉冲测角，得到被探测目标的俯仰角信息θ_p为：

其中，K为比幅单脉冲鉴角曲线斜率，b为鉴角曲线偏置。这两个参数可通过在场景中布置一些定标目标进行标定，也可以通过理论计算进行拟合。

步骤S5、重复步骤S1～步骤S4，形成对低空防御区域中“低慢小”目标的持续探测。图4展示出对低空防御区域中的一架大疆精灵4无人机的持续探测结果。

至此，已经结合附图对本实施例进行了详细描述。依据以上描述，本领域技术人员应当对本发明基于数字波束形成技术的低慢小目标探测方法有了清楚的认识。本发明以低空防御雷达对低空防御待探测区域的“低慢小”目标进行探测，通过对多路雷达回波数据处理判断“低慢小”目标的存在与否，并给出被探测出的“低慢小”目标的三维位置与速度，进而实现低空防御区域的“低慢小”目标探测。

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，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。

应注意，贯穿附图，相同的元素由相同或相近的附图标记来表示。在以下描述中，一些具体实施例仅用于描述目的，而不应该理解为对本发明有任何限制，而只是本发明实施例的示例。在可能导致对本发明的理解造成混淆时，将省略常规结构或构造。应注意，图中各部件的形状和尺寸不反映真实大小和比例，而仅示意本发明实施例的内容。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、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，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于数字波束形成技术的低慢小目标探测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、采用基于数字波束形成技术的低空防御雷达，俯仰向采用数字波束形成技术形成多个波束实现俯仰空域覆盖，水平向采用伺服进行机械扫描，获取不同天线阵元的雷达回波数据；

步骤S2、将雷达回波数据进行数字波束加权处理，形成不同的子回波数据，并对每组积累一定脉冲数的子回波数据进行距离维-多普勒维脉冲压缩处理，然后对脉冲压缩后的数据进行和差波束处理，形成和差波束数据；

步骤S3、对和波束数据进行恒虚警CFAR检测，获取低空防御区域低慢小目标的探测结果；

步骤S4、对步骤S3探测出的低慢小目标进行目标位置与速度信息提取，获取低空防御区域低慢小目标的距离信息、速度信息、方位角信息与俯仰角信息；

步骤S5、重复步骤S1～步骤S4，形成对低空防御区域中低慢小目标的持续探测。

2.根据权利要求1所述的低慢小目标探测方法，其特征在于，在步骤S1中，所述低空防御雷达为调频连续波体制雷达，所述扫描的方式为所述低空防御雷达以一定转动速度对低空防御区域进行转角机械式扫描，所述不同天线阵元为1个发射天线与沿高度向排列N行，沿方位向排列2列的接收天线构成的2N个天线相位中心单元，所获取的雷达回波数据为去线性调频之后采集的中频采样数据，其中，N为自然数。

3.根据权利要求2所述的低慢小目标探测方法，其特征在于，在步骤S2中，所述数字波束加权处理为分别对2N组不同天线阵元的雷达回波数据赋予不同的权值并进行求和，形成照射不同俯仰向角度和方位向位置的2L组子回波数据；其中，L为不大于N的自然数。

所述距离维-多普勒维脉冲压缩处理为对每组子回波数据先进行距离向快速傅里叶变换FFT处理实现距离向脉冲压缩，然后进行三脉冲对消操作，实现固定目标滤除，最后累积M个脉冲进行脉冲间FFT处理，实现相参积累操作，实现多普勒维脉冲压缩；其中，M为自然数。

所述和差波束处理为对2L组脉冲压缩后的子回波数据分别进行相应的求和及求差处理，形成不同俯仰向波位的L-1组“和-方位差-俯仰差”波束数据。

4.根据权利要求3所述的低慢小目标探测方法，其特征在于，在步骤S3中，所述恒虚警CFAR检测为对每组和波束数据的脉冲压缩处理结果进行恒虚警检测，包括全局CFAR处理、一维局部CFAR处理、点迹凝聚处理，提取出探测目标所在距离坐标与多普勒坐标位置。

5.根据权利要求4所述的低慢小目标探测方法，其特征在于，所述全局CFAR处理为：对和波束的二维数据的绝对值进行Rayleigh分布统计，确定分布参数，再根据虚警概率计算相应的检测阈值，然后将二维数据绝对值高于阈值的采样点提取出来，作为全局CFAR检测结果；

所述一维局部CFAR处理为：对全局CFAR检测结果中的每个检测点，以其为中心位置在其距离向左右总共取m个采样点，并除去以其为中心位置在其距离向左右的n个采样点，这m-n个采样点中有绝对值高于当前检测点的，则将当前检测点从检测结果中筛除，如此得到二次筛选后的检测结果；

所述点迹凝聚处理为：1)针对每个距离门处，如果有多个检测出的采样点，只保留一个绝对值最大的一个；2)判断1)中获取的检测采样点是否为其邻域为1的采样点中的峰值点，若是则保留，若不是则从检测结果中将该点筛除；3)判断2)的检测结果中相邻距离的两个采样点是否为同一目标，采用的方法为判断相邻距离的两个采样点的多普勒值是否相近，若是，则再判断这两个采样点围成的区域是否存在低于某一特定门限的极小值，若否，则将这两个采样点中绝对值低的点从检测结果中筛除。

6.根据权利要求4所述的低慢小目标探测方法，其特征在于，在步骤S4中，所述目标位置与速度信息提取为根据CFAR检测出的目标点的“和-方位差-俯仰差”数据信息，进行目标位置和速度计算，方位向比相单脉冲测角与俯仰向比幅单脉冲测角，获取目标点的距离、速度、方位角与俯仰角。

7.根据权利要求6所述的低慢小目标探测方法，其特征在于，通过提取被探测目标点的距离维采样坐标值r_sample，得到目标与雷达之间的距离r为：

其中，c为光速，f_s为雷达AD采样率，K为雷达信号调频率，N_r为距离向采样点数。

8.根据权利要求6所述的低慢小目标探测方法，其特征在于，通过提取被探测目标点的多普勒维采样坐标值d_sample，得到目标相对于雷达运动的径向速度v为：

其中，λ为雷达信号波长，PRF为脉冲重复频率，N_d为脉冲累积数。

9.根据权利要求6所述的低慢小目标探测方法，其特征在于，通过提取被探测目标点所在方位差波束数据Δ_a与和波束数据Σ进行比相单脉冲测角，得到被探测目标的方位角信息θ_a为：

其中，λ为雷达信号波长，d为方位向天线阵元之间的距离。

10.根据权利要求6所述的低慢小目标探测方法，其特征在于，通过提取被探测目标点所在俯仰差-差波束数据Δ_p与俯仰差-和波束数据Σ_p进行比幅单脉冲测角，得到被探测目标的俯仰角信息θ_p为：

其中，K为比幅单脉冲鉴角曲线斜率，b为鉴角曲线偏置。