CN110376563A - 基于gps辐射源的雷达运动目标检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法，解决了GPS作为辐射源，目标回波信噪比低的技术问题，实现步骤包括：数据采集和预处理；数据截断和排列，构建GPS信号作为辐射源场景下，匀速运动目标回波的数学模型；数据分帧；多普勒混叠速度搜索；数据多普勒速度补偿；各帧数据距离走动校正和相参积累；各帧数据完成检测。本发明根据卫星，目标和雷达接收机的几何关系，推导出了GPS信号作为辐射源场景下，匀速运动目标回波的数学模型，并根据该模型提出基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法，该方法在目标回波信噪比较低情况下，能够有效提高目标回波的信噪比，进而有效对匀速运动目标进行检测。用于GPS作为辐射源场景下的雷达运动目标检测。

Description

基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，尤其涉及雷达信号处理，具体来说是一种基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法。用于相控阵雷达接收机对运动目标的检测。

背景技术

近年来，随着战场环境的日益复杂，运动目标的检测对雷达接收机的要求越来越高。双基地雷达是一种特殊的无源雷达，具有无源接收和异向散射等特点。相比于单基地雷达，具有较好的抗干扰和隐蔽能力，目前已得到了广泛的应用。

相比于传统的双基地雷达，以GPS为辐射源的双基地雷达具有很多优点：首先，其雷达接收机是无源的，因此，其隐蔽性很好；第二，GPS由很多卫星组网，因此，其信号的覆盖性好，可检测目标的范围广。

但同时基于GPS辐射源的双基地雷达目前存在一些有待解决的问题：GPS信号能量较低导致的目标信噪比低；卫星和雷达接收机时空难以同步等。

近年来，以GPS为辐射源的双基地雷达在国内外成为了研究的热点。一些学者针对抑制直达波干扰和多径干扰提出了LS-CLEAN算法；一些学者针对干扰信号抑制等问题提出了该背景下基于阵列技术的目标检测算法；一些学者提出了基于多星联合的雷达运动目标检测算法等但由于GPS的发射信号能量普遍较低等原因，很容易导致目标回波信噪比偏低问题，信噪比的低下仍然是制约以上算法检测性能的主要问题。

发明内容

本发明的目标是针对现有技术的不足和问题，提出一种能够有效提高GPS辐射源场景下目标回波信噪比的基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法。

本发明是一种基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法，应用于相控阵雷达接收机，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1，数据采集和预处理：获取所述相控阵雷达接收机监视检测区域时得到的p秒雷达回波数据，并对所述P秒雷达回波数据进行采样，数字下变频，去导航，波束形成及自相关匹配解扩预处理操作得到p秒第一回波数据，对所述p秒雷达回波数据进行采样的采样率为f_s，所述p秒第一回波数据为一个长度为P×f_s的向量，p和f_s均为大于1的整数；

步骤2，数据截断和排列：将p秒第一回波数据按照C/A码的周期截断，并按截断顺序排成矩阵得到第二回波数据，第二回波数据为N₂行M₂列的矩阵，N₂＝f_s*0.001，M₂＝1000*P；

步骤3，数据分帧：将第二回波数据均匀的分为Q个相同大小的有重叠帧数据，得到Q帧第三回波数据，Q帧第三回波数据的每一帧为N₂行M₃列矩阵，M₃＜M₂，Q帧第三回波数据中任意连续两帧有M_c列重叠，M₂＝M₃×Q-(Q-1)×M_c；

步骤4，多普勒混叠速度搜索：确定目标回波的等效径向速度范围为[-V₁-V₂,V₁+V₂]，其中，V₁为卫星的速度，V₂为待检测目标的最大速度，利用所述目标回波的等效径向速度范围，进行目标回波多普勒混叠速度搜索，得到目标回波多普勒混叠速度v_m；

步骤5，数据多普勒速度补偿：对于所述Q帧第三回波数据的每一帧，利用所述目标回波多普勒混叠速度v_m，进行多普勒速度补偿，得到Q帧第四回波数据；

步骤6，各帧数据距离走动校正和相参积累：对所述Q帧第四回波数据的每一帧，利用keystone变换进行距离走动补偿操作并沿方位维进行快速傅里叶变换，实现帧内的相参积累，得到Q帧第五回波数据；

步骤7，各帧数据完成检测：对Q帧第五回波数据进行动态规划检测前跟踪操作，得到积累矩阵，并对积累矩阵进行门限检测，所述积累矩阵为N₂行M₃列矩阵，判断门限检测后的积累矩阵的所有元素是否均为0；若是，则此次检测未发现目标；否则，确定此次检测发现目标。

与现有技术相比，本发明的技术优势：

本发明通过将目标回波均匀分为Q个有重叠帧保证了目标回波在各帧内只发生线性距离走动；利用keystone变换算法对Q帧第四回波数据进行线性距离走动补偿，有效校正目标回波的距离走动；进行方位维快速傅里叶变换，实现帧内相参积累得到Q帧第五回波数据，可以有效提高帧内目标回波信噪比。

此外，本发明对Q帧第五回波数据进行动态规划检测前跟踪，相比于现有算法，有效积累目标回波能量，进而实现了对目标的有效检测。

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为本发明提供的一种基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法的流程示意图；

图2为卫星、目标、雷达接收机几何关系示意图；

图3为本发明提供的一种基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法的步骤2示意图；

图4为本发明和对比算法对不同信噪比条件下的雷达回波处理后的回波信噪比对比图；

图5为预处理后的4s雷达回波数据示意图；

图6为本发明处理后的实测数据示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明详细说明

实施例1

以GPS为辐射源的雷达运动目标检测具有隐蔽性好，信号覆盖性好等优点，因此，各国专家也针对不同的问题提出了很多该场景下的目标检测算法，但众多学者所提出的相关检测算法均没有完全解决由GPS信号功率较低导致的目标回波信噪比较低问题。

本发明对此展开了研究，经过不懈的努力和创新，提出一种基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法，应用于相控阵雷达接收机，参见图1，包括以下步骤：

步骤1，数据采集和预处理：获取所述相控阵雷达接收机监视检测区域时得到的p秒雷达回波数据，并对所述P秒雷达回波数据进行采样，数字下变频，去导航，波束形成及自相关匹配解扩预处理操作得到p秒第一回波数据，对所述p秒雷达回波数据进行采样的采样率为f_s，所述p秒第一回波数据为一个长度为P×f_s的向量，p和f_s均为大于1的整数。p秒雷达回波数据的采样率f_s由相控阵雷达接收机的设备参数决定。参数p的选取由目标回波的信噪比决定，当目标回波信噪比偏低时，参数p取值相对较大，反之，取值相对较小，本例中p取值为4。

本发明中目标、卫星和雷达接收机的几何关系如图2所示，以雷达接收机所在的位置为原点建立空间直角坐标系，卫星的初始坐标为(a_x,a_y,a_z)，目标的初始位置为(b_x,b_y,b_z)，卫星到雷达接收机的初始距离为L₀，目标到卫星的初始距离为L₁，目标到雷达接收机的初始距离为L₂。

与传统的收发一体雷达系统不同，本发明以GPS作为辐射源，雷达接收机对目标回波进行无源接收，因此其目标回波的数学模型具有特殊性，另外，由于GPS发射的目标回波信号能量较低，传输距离较长等原因，很有可能使目标回波淹没在噪声中，不利于检测。

步骤2，数据截断和排列：将p秒第一回波数据按照C/A码的周期截断，并按截断顺序排成矩阵得到第二回波数据，步骤2的示意图如图3所示，图3上方为p秒第一回波数据示意图，其是一个长度为P×f_s的向量，经过截断和排列得到图3下方的第二回波数据示意图，第二回波数据为N₂行M₂列的矩阵，N₂＝f_s*0.001，M₂＝1000*P。

由于卫星和目标的运动，目标回波在第二回波数据中很有可能发生跨距离单元走动，使得目标回波的能量被分散到多个距离单元中，这对目标回波的积累和检测非常不利。

步骤3，数据分帧：将第二回波数据均匀的分为Q个相同大小的有重叠帧数据，得到Q帧第三回波数据，Q帧第三回波数据的每一帧为N₂行M₃列矩阵，M₃＜M₂，Q帧第三回波数据中任意连续两帧有M_c列重叠，M₂＝M₃×Q-(Q-1)×M_c。

将第二回波数据均匀的分为Q个相同大小的有重叠帧数据，得到Q帧第三回波数据，保证了目标回波在各帧内只发生线性距离走动，降低了距离走动校正的难度。

步骤4，多普勒混叠速度搜索：确定目标回波的等效径向速度范围为[-V₁-V₂,V₁+V₂]，其中，V₁为卫星的速度，V₂为待检测目标的最大速度，利用所述目标回波的等效径向速度范围，进行目标回波多普勒混叠速度搜索，得到目标回波多普勒混叠速度v_m。

keystone算法可以高效校正目标回波的线性距离走动，但前提是目标回波的多普勒速度不发生混叠，由于卫星和目标的高速运动，目标回波的多普勒速度很有可能发生混叠，因此，需要通过搜索得到目标回波的多普勒混叠速度。通过步骤4的搜索方法可以快速准确的得到目标的多普勒混叠速度。

步骤5，数据多普勒速度补偿：对于所述Q帧第三回波数据的每一帧，利用所述目标回波多普勒混叠速度v_m，进行多普勒速度补偿，得到Q帧第四回波数据。

步骤6，各帧数据距离走动校正和相参积累：对所述Q帧第四回波数据的每一帧，利用keystone变换进行距离走动补偿操作并沿方位维进行快速傅里叶变换，实现帧内的相参积累，得到Q帧第五回波数据。

通过keystone变换可以有效的校正各帧第四回波数据的距离走动，使目标回波均处于同一距离单元，进一步进行方位维快速傅里叶，可以在频域对目标能量进行积累，有效提升各帧第四回波数据的信噪比。

步骤7，各帧数据完成检测：用动态规划检测前跟踪算法处理对所述Q帧第五回波数据进行动态规划检测前跟踪操作，得到积累矩阵，并对积累矩阵进行门限检测，门限应根据设置的虚警率选取，虚警率越高，门限应选取的越低，虚警率越低，门限应选取的越高。对动态规划检测前跟踪的积累矩阵进行门限检测处理属于本领域技术人员所熟知的常规操作，具体操作方法可参考已有相关文献，此处不再赘述。所述积累矩阵为N₂行M₃列矩阵，判断门限检测后的积累矩阵的所有元素是否均为0；若是，则此次检测未发现目标；否则，确定此次检测发现目标。

本发明通过将目标回波均匀分为Q个有重叠帧保证了目标回波在各帧内只发生线性距离走动；利用keystone变换算法对Q帧第四回波数据进行线性距离走动补偿，可以有效校正目标回波的距离走动；进行方位维快速傅里叶变换，实现帧内相参积累得到Q帧第五回波数据，可以有效提高帧内目标回波信噪比。

此外，本发明对Q帧第五回波数据进行动态规划检测前跟踪，相比于现有算法，可以有效积累目标回波能量，进而实现对目标的有效检测。

实施例2

基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法同实施例1，步骤2中，第二回波数据第n行m列的表达式为：

其中，S₂(n,m)表示所述第二回波数据第n行m列数据的值，1≤n≤N₂，1≤m≤M₂，A₂表示所述第二回波数据第n行m列数据的幅度，sinc表示辛格函数，B表示信号带宽，R₁表示卫星到目标之间的初始距离，R₂表示目标到雷达接收机的初始距离，V_r表示卫星到目标之间的初始径向速度，V_r'表示目标到雷达接收机之间的初始径向速度，c表示光速，L₀表示卫星到雷达之间的初始距离，f_c'表示附加了多普勒的载波频率，N(n,m)表示所述第二回波数据第n行m列数据中的噪声信号。

本发明根据卫星、目标和雷达接收机的几何关系得出了第二回波数据中各个点的数学表达式，该表达式反映了GPS作为辐射源的场景下，匀速目标回波的数学模型，本发明结合雷达针对运动目标的检测方法均在该模型的基础上得出。

实施例3

基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法同实施例1-2，步骤4中利用所述目标回波的等效径向速度范围，进行目标回波多普勒混叠速度搜索，得到目标回波多普勒混叠速度v_m，包括以下子步骤：

(4a)确定待搜索的目标回波的多普勒混叠速度：根据所述目标回波的等效径向速度范围[-V₁-V₂,V₁+V₂]，确定待搜索的目标回波的多普勒混叠速度为[V_m(1),..,V_m(w),..,V_m(W)]，其中，V_m(1)表示第1个待搜索的目标回波多普勒混叠速度，V_m(w)表示第w个待搜索的目标回波的多普勒混叠速度，V_m(w)＝1000k(w)×λ，k为一个整数组，k(w)表示整数组k的第w个值，V_m(W)表示第W个待搜索的目标回波的多普勒混叠速度，W表示待搜索的目标回波多普勒混叠速度的个数，λ表示载波的波长，ceil表示向上取整。

需要说明的是，待检测目标的最大速度取决于待检测目标的具体类型。举例来说，民航客机的速度范围约为0到1000km/h，而战斗机的速度较大，速度范围约为0-3马赫，1马赫为一倍音速，大约为340.3m/s。

令循环次数i＝1；

(4b)确定第i个积累矩阵的最大值：对所述Q帧第三回波数据中的每一帧，利用所述W个待搜索的目标回波的多普勒混叠速度[V_m(1),..,V_m(w),..,V_m(W)]中的第i个待搜索的目标回波的多普勒混叠速度V_m(i)进行目标回波的多普勒混叠速度补偿，得到多普勒混叠速度补偿后的Q帧第三回波数据；

对所述多普勒混叠速度补偿后的Q帧第三回波数据中的每一帧，利用keystone变换进行距离走动补偿，并在帧内沿方位维进行快速傅里叶变换得到相参积累后的Q帧第三回波数据；

对所述相参积累后的Q帧第三回波数据进行动态规划检测前跟踪处理，得到积累矩阵，确定所述积累矩阵所有元素中的最大值，并记作A(i)；

(4c)确定多普勒混叠速度：令循环次数i加1，若i小于等于W,返回执行步骤(4b),确定第i个积累矩阵的最大值，若i等于W+1，停止循环，得到W个积累矩阵的最大值{A(1),A(2),···,A(W)}；

确定{A(1),A(2),···,A(W)}中的最大值A_max(I)，进而确定该最大值A_max(I)在{A(1),A(2),···,A(W)}中的索引I，根据该索引I确定该最大值A_max(I)对应的待搜索目标回波的多普勒混叠速度V_m(I)，I∈{1,2,···,W}；

将所述待搜索目标回波的多普勒混叠速度V_m(I)确定为目标回波的多普勒混叠速度v_m。

本发明专门设置了各帧目标回波数据多普勒混叠速度搜索的步骤，用于对目标回波数据多普勒混叠速度进行搜索，为之后的keystone变换算法提供基础。下面给出一个更加完整的例子，对本发明进行进一步说明

实施例4

基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法同实施例1-3，由于GPS作为辐射源，其信号能量较低等原因，会导致目标回波的信噪比较低，长时间积累可以解决信噪比较低问题，但由于目标和卫星的运动，目标回波很有可能存在跨距离单元走动，进而使得目标能量分散到各个距离单元中，无法有效积累。

本发明针对上述问题，进行帧内相参积累，解决了帧内目标回波信噪比较低问题；将各帧数据在频域进行动态规划检测前跟踪操作，进一步提高回波信噪比，实现目标的有效检测。

如图1所示，本发明提供的基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法，该方法包括以下步骤：

步骤1，数据采集和预处理：获取所述相控阵雷达接收机监视检测区域时得到的p秒雷达回波数据，并对所述P秒雷达回波数据进行采样，数字下变频，去导航，波束形成及自相关匹配解扩预处理操作得到p秒第一回波数据。

其中，所述p秒雷达回波数据进行采样的采样率为f_s，所述p秒第一回波数据为一个长度为P×f_s的向量，p和f_s均为大于1的整数，目标、卫星和雷达接收机的几何关系如图2所示，以雷达接收机所在的位置为原点建立空间直角坐标系，卫星的初始坐标为(a_x,a_y,a_z)，目标的初始位置为(b_x,b_y,b_z)，卫星到雷达接收机的初始距离为L₀，目标到卫星的初始距离为L₁，目标到雷达接收机的初始距离为L₂。

步骤2，数据截断和排列：将p秒第一回波数据按照C/A码的周期截断，并按截断顺序排成矩阵得到第二回波数据。

其中，步骤2的示意图如图3所示，所述第二回波数据为N₂行M₂列的矩阵，N₂＝f_s*0.001，M₂＝1000*P。步骤2中，所述第二回波数据第n行m列的表达式为：

其中，S₂(n,m)表示所述第二回波数据第n行m列数据的值，1≤n≤N₂，1≤m≤M₂,A₂表示所述第二回波数据第n行m列数据的幅度，sinc表示辛格函数，B表示信号带宽，R₁表示卫星到目标之间的初始距离，R₂表示目标到雷达接收机的初始距离，V_r表示卫星到目标之间的初始径向速度，V_r'表示目标到雷达接收机之间的初始径向速度，c表示光速，L₀表示卫星到雷达之间的初始距离，f_c'表示附加了多普勒的载波频率，N(n,m)表示所述第二回波数据第n行m列数据中的噪声信号。

该表达式反映以GPS为辐射源场景下的目标回波的数学模型。

步骤3，数据分帧：将第二回波数据均匀的分为Q个相同大小的有重叠帧数据，得到Q帧第三回波数据。

其中，Q帧第三回波数据的每一帧为N₂行M₃列矩阵，M₃＜M₂，Q帧第三回波数据中任意连续两帧有M_c列重叠，M₂＝M₃×Q-(Q-1)×M_c。

步骤4，多普勒混叠速度搜索：确定目标回波的等效径向速度范围为[-V₁-V₂,V₁+V₂]，利用所述目标回波的等效径向速度范围，进行目标回波多普勒混叠速度搜索，得到目标回波多普勒混叠速度v_m。

其中，V₁为卫星的速度，V₂为待检测目标的最大速度。

需要说明的是，待检测目标的最大速度取决于待检测目标的具体类型。举例来说，民航客机的速度范围约为0到1000km/h，而战斗机的速度较大，速度范围约为0-3马赫，1马赫为一倍音速，大约为340.3m/s。

具体的，步骤4中，根据利用所述目标回波的等效径向速度范围[-V₁-V₂,V₁+V₂]，进行目标回波多普勒混叠速度搜索，得到目标回波多普勒混叠速度v_m，包括以下子步骤：

(4a)确定待搜索的目标回波的多普勒混叠速度：根据所述目标回波的等效径向速度范围[-V₁-V₂,V₁+V₂]，确定待搜索的目标回波的多普勒混叠速度为[V_m(1),..,V_m(w),..,V_m(W)]，其中，V_m(1)表示第1个待搜索的目标回波多普勒混叠速度，V_m(w)表示第w个待搜索的目标回波的多普勒混叠速度，V_m(w)＝1000k(w)×λ，k为一个整数组，k(w)表示整数组k的第w个值，V_m(W)表示第W个待搜索的目标回波的多普勒混叠速度，W表示待搜索的目标回波多普勒混叠速度的个数，λ表示载波的波长，ceil表示向上取整；

令循环次数i＝1；

(4b)确定第i个积累矩阵的最大值：对所述Q帧第三回波数据中的每一帧，利用所述W个待搜索的目标回波的多普勒混叠速度[V_m(1),..,V_m(w),..,V_m(W)]中的第i个待搜索的目标回波的多普勒混叠速度V_m(i)进行目标回波的多普勒混叠速度补偿，得到多普勒混叠速度补偿后的Q帧第三回波数据；

对所述多普勒混叠速度补偿后的Q帧第三回波数据中的每一帧，利用keystone变换进行距离走动补偿，并在帧内沿方位维进行快速傅里叶变换得到相参积累后的Q帧第三回波数据；

对所述相参积累后的Q帧第三回波数据进行动态规划检测前跟踪处理，得到积累矩阵，确定所述积累矩阵所有元素中的最大值，并记作A(i)；

(4c)确定多普勒混叠速度：令循环次数i加1，若i小于等于W,返回执行步骤(4b),确定第i个积累矩阵的最大值，若i等于W+1，停止循环，得到W个积累矩阵的最大值{A(1),A(2),···,A(W)}；

确定{A(1),A(2),···,A(W)}中的最大值A_max(I)，进而确定该最大值A_max(I)在{A(1),A(2),···,A(W)}中的索引I，根据该索引I确定该最大值A_max(I)对应的待搜索目标回波的多普勒混叠速度V_m(I)，I∈{1,2,···,W}；

将所述待搜索目标回波的多普勒混叠速度V_m(I)确定为目标回波的多普勒混叠速度v_m。

步骤5，数据多普勒速度补偿：对于所述Q帧第三回波数据的每一帧，利用所述目标回波多普勒混叠速度v_m，进行多普勒速度补偿，得到Q帧第四回波数据。

具体的，所述Q帧第四回波数据中的每一帧，目标回波的多普勒频率均被校正到[-500,500]范围内，可以使用keystone变换进行进一步距离走动校正。本例以Q帧第四回波数据中的第e帧为例对第四回波数据进行介绍，第e帧第四回波数据第n₁行m₁列的表达式为：

其中，0＜e＜Q，表示所述第e帧第四回波数据第n₁行m₁列数据的值，1≤n₁≤N₂，1≤m₁≤M₃，表示所述第e帧第四回波数据第n₁行m₁列数据的幅度，sinc表示辛格函数，B表示信号带宽，表示第e帧第四回波数据中卫星到目标之间的初始距离，表示第e帧第四回波数据中目标到雷达接收机的初始距离，表示第e帧第四回波数据中目标回波的不混叠速度，c表示光速，L₀表示卫星到雷达之间的初始距离，f_c'表示附加了多普勒的载波频率，N₄(n₁,m₁)表示所述第e帧第四回波数据第n₁行m₁列数据的噪声信号。

步骤6，各帧数据距离走动校正和相参积累：对所述Q帧第四回波数据的每一帧，利用keystone变换进行距离走动补偿操作并沿方位维进行快速傅里叶变换，实现帧内的相参积累，得到Q帧第五回波数据。

具体的，使用sinc插值法对Q帧第四回波数据的每一帧实现keystone变换，补偿Q帧第四回波数据的每一帧目标回波的距离走动，得到补偿过距离走动的Q帧第四回波数据。补偿过距离走动的Q帧第四回波数据的每一帧，目标回波均处于同一距离单元，可以沿方位维相参积累。对补偿过距离走动的Q帧第四回波数据的每一帧沿方位维进行快速傅里叶变换，得到Q帧第五回波数据。Q帧第五回波数据中的每一帧，目标回波能量均得到有效积累，其回波信噪比均得到有效提高，本例以补偿过距离走动的Q帧第四回波数据中的第e帧为例进行介绍，补偿过距离走动的第e帧第四回波数据第n₂行m₂列的表达式为：

其中，0＜e＜Q，表示所述补偿过距离走动的第e帧第四回波数据第n₂行m₂列数据的值，1≤n₂≤N₂，1≤m₂≤M₃，表示所述补偿过距离走动的第e帧第四回波数据第n₂行m₂列数据的幅度，N₅(n₂,m₂)表示所述补偿过距离走动的第e帧第四回波数据第n₂行m₂列数据的噪声信号。

步骤7，对Q帧第五回波数据进行动态规划检测前跟踪操作，得到积累矩阵，并对积累矩阵进行门限检测。判断门限检测后的积累矩阵的所有元素是否均为0；若是，则此次检测未发现目标；否则，确定此次检测发现目标，完成基于GPS辐射源的雷达运动目标检测。

其中，积累矩阵为N₂行M₃列矩阵。

本发明将目标回波均匀的分为若干有重叠帧，以保证目标在帧内只发生线性距离走动；利用keystone变换进行距离走动校正，解决了目标回波帧内线性距离走动问题；帧内相参积累，解决了帧内目标回波信噪比较低问题；将各帧数据在频域进行动态规划检测前跟踪操作，能进一步提高回波信噪比，进而实现目标的有效检测。

以下通过仿真实验对本发明效果作进一步验证说明：

实施例5

基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法同实施例1-4，

仿真实验数据设置

本实验采用GPS的L1民用信号作为辐射源，其带宽为B＝2.046MHz，周期为T＝1ms，卫星到雷达的初始距离为20000km，卫星的速度为2000m/s，目标到雷达的初始速度为28km，目标的速度为200m/s，数据长度为5s。

仿真实验内容及结果分析

采用现有的基于非相参积累的动目标检测算法，在不同信噪比条件下，处理雷达回波，计算处理后的信噪比；采用本发明在不同信噪比条件下，处理雷达回波，计算处理后的信噪比。

图4所示为本发明和对比算法对不同信噪比条件下的雷达回波处理后的回波信噪比对比图。

图4可见，本发明可检测的最小信噪比为-43dB，而对比方法的最低可检测信噪比只有-30dB，说明本发明对低信噪比回波信号的处理能力高于对比算法。另外，由图4可见，本发明相较对比算法有更高的信噪比增益。说明本发明提供的方法有更好的检测性能，有效提升了雷达的检测性能。

实施例6

基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法同实施例1-4，

实测数据条件

实测数据的目标为一速度为30km/h左右的汽车，其辐射源为GPS L1信号，实测数据长度为4s。

实测数据处理内容及结果

采用本发明对所述4s雷达回波数据进行处理，并分析检测结果。图5为预处理后的4s雷达回波数据示意图；图6为经本发明处理后的实测数据示意图。

由图5可见，目标回波湮没在噪声中，完全无法区分目标和噪声。但由图6可见，通过本发明的处理，目标回波的信噪比明显提高，明显的检测到直达波和目标回波数据。实验证明本发明实现对运动目标的有效检测。

简而言之，本发明公开的基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法，解决了GPS作为辐射源，目标回波信噪比低的技术问题，实现步骤包括：数据采集和预处理；数据截断和排列，构建GPS信号作为辐射源场景下，匀速运动目标回波的数学模型；数据分帧；多普勒混叠速度搜索；数据多普勒速度补偿；各帧数据距离走动校正和相参积累；各帧数据完成检测。本发明根据卫星，目标和雷达接收机的几何关系，推导出了GPS信号作为辐射源场景下，匀速运动目标回波的数学模型，并根据该模型提出基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法，该方法在目标回波信噪比较低情况下，能够有效提高目标回波的信噪比，进而有效对匀速运动目标进行检测。用于GPS作为辐射源场景下的雷达运动目标检测。

Claims (3)

1.一种基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法，应用于相控阵雷达接收机，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1，数据采集和预处理：获取所述相控阵雷达接收机监视检测区域时得到的p秒雷达回波数据，并对所述P秒雷达回波数据进行采样，数字下变频，去导航，波束形成及自相关匹配解扩预处理操作得到p秒第一回波数据，对所述p秒雷达回波数据进行采样的采样率为f_s，所述p秒第一回波数据为一个长度为P×f_s的向量，p和f_s均为大于1的整数；

步骤2，数据截断和排列：将p秒第一回波数据按照C/A码的周期截断，并按截断顺序排成矩阵得到第二回波数据，第二回波数据为N₂行M₂列的矩阵，N₂＝f_s*0.001，M₂＝1000*P；

步骤3，数据分帧：将第二回波数据均匀的分为Q个相同大小的有重叠帧数据，得到Q帧第三回波数据，Q帧第三回波数据的每一帧为N₂行M₃列矩阵，M₃＜M₂，Q帧第三回波数据中任意连续两帧有M_c列重叠，M₂＝M₃×Q-(Q-1)×M_c；

步骤4，多普勒混叠速度搜索：确定目标回波的等效径向速度范围为[-V₁-V₂,V₁+V₂]，其中，V₁为卫星的速度，V₂为待检测目标的最大速度，利用所述目标回波的等效径向速度范围，进行目标回波多普勒混叠速度搜索，得到目标回波多普勒混叠速度v_m；

步骤5，数据多普勒速度补偿：对于所述Q帧第三回波数据的每一帧，利用所述目标回波多普勒混叠速度v_m，进行多普勒速度补偿，得到Q帧第四回波数据；

步骤6，各帧数据距离走动校正和相参积累：对所述Q帧第四回波数据的每一帧，利用keystone变换进行距离走动补偿操作并沿方位维进行快速傅里叶变换，实现帧内的相参积累，得到Q帧第五回波数据；

步骤7，各帧数据完成检测：对Q帧第五回波数据进行动态规划检测前跟踪操作，得到积累矩阵，并对积累矩阵进行门限检测，所述积累矩阵为N₂行M₃列矩阵，判断门限检测后的积累矩阵的所有元素是否均为0；若是，则此次检测未发现目标；否则，确定此次检测发现目标。

2.根据权利要求1所述的基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法，其特征在于，步骤2中，所述第二回波数据第n行m列的表达式为：

其中，S₂(n,m)表示所述第二回波数据第n行m列数据的值，1≤n≤N₂，1≤m≤M₂，A₂表示所述第二回波数据第n行m列数据的幅度，sinc表示辛格函数，B表示信号带宽，R₁表示卫星到目标之间的初始距离，R₂表示目标到雷达接收机的初始距离，V_r表示卫星到目标之间的初始径向速度，V_r'表示目标到雷达接收机之间的初始径向速度，c表示光速，L₀表示卫星到雷达之间的初始距离，f_c'表示附加了多普勒的载波频率，N(n,m)表示所述第二回波数据第n行m列数据中的噪声信号。

3.根据权利要求1所述的基于GPS辐射源的雷达运动目标检测方法，其特征在于，步骤4中利用所述目标回波的等效径向速度范围，进行目标回波多普勒混叠速度搜索，得到目标回波多普勒混叠速度v_m，包括以下子步骤：

(4a)确定待搜索的目标回波的多普勒混叠速度：根据所述目标回波的等效径向速度范围[-V₁-V₂,V₁+V₂]，确定待搜索的目标回波的多普勒混叠速度为[V_m(1),..,V_m(w),..,V_m(W)]，其中，V_m(1)表示第1个待搜索的目标回波多普勒混叠速度，V_m(w)表示第w个待搜索的目标回波的多普勒混叠速度，V_m(w)＝1000k(w)×λ，k为一个整数组，k(w)表示整数组k的第w个值，V_m(W)表示第W个待搜索的目标回波的多普勒混叠速度，W表示待搜索的目标回波多普勒混叠速度的个数，λ表示载波的波长，ceil表示向上取整；

令循环次数i＝1；

(4b)确定第i个积累矩阵的最大值：对所述Q帧第三回波数据中的每一帧，利用所述W个待搜索的目标回波的多普勒混叠速度[V_m(1),..,V_m(w),..,V_m(W)]中的第i个待搜索的目标回波的多普勒混叠速度V_m(i)进行目标回波的多普勒混叠速度补偿，得到多普勒混叠速度补偿后的Q帧第三回波数据；

对所述多普勒混叠速度补偿后的Q帧第三回波数据中的每一帧，利用keystone变换进行距离走动补偿，并在帧内沿方位维进行快速傅里叶变换得到相参积累后的Q帧第三回波数据；

对所述相参积累后的Q帧第三回波数据进行动态规划检测前跟踪处理，得到积累矩阵，确定所述积累矩阵所有元素中的最大值，并记作A(i)；

(4c)确定多普勒混叠速度：令循环次数i加1，若i小于等于W,返回执行步骤(4b),确定第i个积累矩阵的最大值，若i等于W+1，停止循环，得到W个积累矩阵的最大值{A(1),A(2),···,A(W)}；

确定{A(1),A(2),···,A(W)}中的最大值A_max(I)，进而确定该最大值A_max(I)在{A(1),A(2),···,A(W)}中的索引I，根据该索引I确定该最大值A_max(I)对应的待搜索目标回波的多普勒混叠速度V_m(I)，I∈{1,2,···,W}；

将所述待搜索目标回波的多普勒混叠速度V_m(I)确定为目标回波的多普勒混叠速度v_m。