CN110398733A - 一种基于时间同步的雷达集群单次快拍协同成像方法 - Google Patents

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Abstract

提供一种基于时间同步的雷达集群单次快拍协同成像方法，包括下列步骤：由雷达集群的中控节点根据探测场景选定发射节点，发射节点向探测区域发射宽带电磁波并同时向集群其他各节点发送同步时间戳和发射节点的空间位置；集群其他各节点收到同步时间戳后，所在节点的雷达系统转为接收模式，接收被测区域的散射回波并进行回波处理；集群中除中控节点之外的各接收节点通过集群通信链路向中控节点传输数据，所传的数据包括各接收节点的空间位置和各接收节点雷达的回波；由中控节点进行成像处理，获得雷达集群单次快拍下的协同成像结果。该方法能够实现单次快拍下的雷达集群协同成像。

Description

一种基于时间同步的雷达集群单次快拍协同成像方法
技术领域
本发明属于雷达成像技术领域，具体涉及集群模式下的雷达集群单次快拍协同成像方法。
背景技术
集群模式是通过模拟群聚生物的协作行为与信息交互方式，以自主化和智能化的整体协同完成相应任务，是近年来出现的一种新型智能模式。机载雷达成像技术在农作物长势判断、地面障碍物勘探、复杂地区找矿方面都有广泛的应用。以往单部雷达成像会带来耗时长、效率低等缺点，并且成像质量也会因为单部雷达存在成像盲区而受到影响。集群模式下，有人/无人机载平台可以基于集群内部通信链路实现目标感知信息的共享。这种场景下，各平台上的雷达终端构成一个雷达集群，该雷达集群具备协同成像的能力。雷达集群的协同，一方面可以避免各部雷达独立工作造成的相互电磁干扰，另一方面，可以提高雷达集群整体的成像能力。
国内外开展了大量的雷达集群技术方面的研究工作。国外研究人员分析了雷达系统的分布式、智能化、多站、频谱利用率等关键问题，阐述了智能化雷达组网的概念，内容涉及辐射源管理、节点间通信、节点间的空域定位与时域同步等。“The concept of theintelligent radar network，Source：Novel Radar Techniques and Applications.”(Griffiths，H.，Volume 2：Waveform Diversity and Cognitive Radar，and TargetTracking and Data Fusion，233-52，2017)；“Some aspects of the multistatic radarnetwork topology optimization.”(Ivashko，I.M.；Krasnov，O.A.；Yarovoy，A.G.Source：2016 17th International Radar Symposium(IRS))分析单站雷达组网和双站雷达组网的探测性能，采用凸集优化理论解决双站雷达组网中的有限发射节点和最少接收节点的寻优问题；“Development of the broadband radar network with high resolution”(Ushio，T.1；Yoshikawa，E.；Wakayama，N.；Shimamura，S.；Yoshida，S.；Morimoto，T.；Kawasaki，Z.，Source：2011 URSI General Assembly and Scientific Symposium，1pp.，2011)研究多站宽带雷达的空域和时域对准方法，分析多站雷达组网在空时域的高分辨能力；“Aperformance model for target tracking with a radar network”(Nadjiasngar，R.；Charlish，A.，Source：2015 IEEE Radar Conference，238-243，2015)建立组网雷达用于目标跟踪时的性能评估模型，通过计算平均期望估计误差和瞬时计算资源负荷进行组网雷达的探测性能评价，分析额外节点对雷达定位误差的影响。
国内也开展了这方面的研究。“软件定义航空集群机载战术网络”(赵尚弘，陈柯帆，吕娜，王翔，赵静，通信学报，2017(8))分析航空集群作战应用对航空集群机载战术网络的基本能力需求，提出软件定义航空集群机载战术网络并对其基本架构进行了阐述。“面向航空集群云网络的航空数据链MAC协议”(吕娜，陈柯帆，系统工程与电子技术，2015，38(5))提出“航空集群云网络”的概念，设计网络通信层面与任务需求层面耦合机制，结合基于正交频分多址的可变带宽信道分配技术设计一种面向航空集群云网络的媒体接入控制协议。“航空集群雷达回波反隐身探测仿真研究”(朱磊；梁晓龙；张佳强；胡利平，计算机仿真，2016(8)：49-53.)建立航空集群雷达回波反隐身探测模型，采用空域分割法对布设在不同距离、不同方位的接收雷达形成的探测空域进行仿真计算。“航空集群收发分置协同探测编队构型研究”(朱磊，梁晓龙，张佳强，景晓年，现代雷达，2016(12))建立集群收发分置协同探测数学模型，基于空间分割法对接收机方位角和收-发雷达之间的基线距离进行仿真分析。
当前的雷达集群技术，集中在分布式雷达组网模式、辐射控制模式、探测性能评价方面，没有涉及到集群雷达成像。
发明内容
针对雷达集群对空协同探测时，如何实现对未知区域进行雷达成像的问题，本发明提供一种基于时间同步的雷达集群单次快拍协同成像方法，包括下列步骤：
步骤1：由雷达集群的中控节点根据探测场景选定发射节点，发射节点向探测区域发射宽带电磁波并同时向集群其他各节点发送同步时间戳和发射节点的空间位置；
中控节点的选取，有如下方法：
(1)预设集群中存储和计算能力最优的节点为中控节点；
(2)由上一级作战指令指定；
(3)集群内自主随机确定；
发射节点的选取，通过求解以下优化问题确定：
其中，假设集群中一共有N个节点，rn表示第n个节点的空间位置，robj表示成像区域中心的位置，在集群成像中为已知量；|rn-robj|表示第n个节点到成像区域中心的距离；θm，n表示以第n个节点为发射单元，与作为接收单元的第m个节点到成像区域中心的角平分线对应的角度值；var(θm，n)表示θm，n矢量的方差；BWk表示第k个节点处雷达接收机的带宽，BWn，k表示第n个节点发射单元所发射的电磁波的带宽与第k个节点处雷达接收机带宽所重叠的带宽，也就表示第n个节点发射单元所发射的电磁波带宽被第k个节点处雷达接收机所接收的带宽百分比；α，β，γ分别表示加权系数，其限定条件为α+β+γ＝1；
步骤2：集群其他各节点收到同步时间戳后，所在节点的雷达系统转为接收模式，接收被测区域的散射回波并进行回波处理；集群中除中控节点之外的各接收节点通过集群通信链路向中控节点传输数据，所传的数据包括各接收节点的空间位置和各接收节点雷达的回波；
雷达回波处理仅包括接收机硬件对射频回波的模拟信号处理，不包括后续的数字信号处理；模拟信号中的时域射频信号经过接收机硬件后，再通过模数转换生成数字信号存储在接收机缓存中；该时间信号的时长计算如下：
其中，td表示发射节点所发射的信号时长，r表示成像区域中任一点的空间位置，rm表示第m个接收节点的空间位置，Ω表示成像区域，c＝3×108m/s表示光速；第m个接收节点从收到同步时间戳后，截取[0，τm，n]时段的数据进行存储；
各接收节点按照下面的格式进行数据封装：
第m个接收节点生成数据流Dm，利用集群内数据链路传递给中控节点；
步骤3：由中控节点进行成像处理，获得雷达集群单次快拍下的协同成像结果；
由中控节点进行成像处理，包括以下步骤：
step1、数据解包与格式化
将M个接收节点的数据解包，进行数据前置补零处理；对于第m个接收节点，其数据包为解包后得到雷达回波数据在该数据序列前面补零，补零的时长为即
其中，dm表示第m个接收节点的时域数据，表示规定时长τΔ上补零的个数；
step2、谱域填充成像处理
对获得的时域数据dm进行频域填充成像处理，公式如下：
其中，假设一共有M个接收节点，sm表示第m个接收节点的时域数据dm的傅里叶变换结果；对第m个接收节点而言，其回波数据经集群内数据链路传递至中控节点后，经过解包和格式化，得到时域数据dm；将该时域数据dm进行傅里叶变换转换到频域，其复谱为sm，对应的频率序列为fm；Θ＝[cosθm，n，sinθm，n]表示以第n个节点为发射单元、与作为接收单元的第m个节点之间的角度矢量，其中，cosθm，n表示发射单元n与接收节点m到成像区域中心的角平分线对应的角度值的余弦值，sinθm，n表示发射单元n与接收节点m到成像区域中心的角平分线对应的角度值的正弦值；x和y分别表示成像区域内任意点的横纵坐标，r＝[x，y]表示成像区域内任意点的二维坐标矢量；[Θ·r]表示矢量Θ与矢量r的内积，Re[·]表示取实部处理；经过上述处理，即可获得成像区域的二维成像结果o(r)|r∈Ω。
在本发明的一个具体实施例中，
本发明提出一种基于时间同步的雷达集群单次快拍协同成像方法。设计协同探测成像的处理流程，给出中控节点和发射节点的选取方法，设计发射节点和接收节点的工作流程，设计接收回波的处理过程和数据封装、传输方法，给出中控节点的数据解包、格式化和谱域填充成像方法，能够实现单次快拍下的雷达集群协同成像。
附图说明
图1示出本方法的流程图；
图2示出本实施例的探测场景图；
图3示出根据本发明计算得到的目标函数随发射节点的变化曲线；
图4示出根据本发明计算得到的二维成像结果。
具体实施方式
以下结合附图和具体的实施例对本发明做进一步详细说明。
如图1所示，本发明一种基于时间同步的雷达集群单次快拍协同成像方法包括下列步骤：
步骤1：由雷达集群的中控节点根据探测场景选定发射节点，发射节点向探测区域发射宽带电磁波并同时向集群其他各节点发送同步时间戳和发射节点的空间位置。
中控节点的选取，有如下方法：
(1)预设集群中存储和计算能力最优的节点为中控节点；
(2)由上一级作战指令指定；
(3)集群内自主随机确定。
发射节点的选取，通过求解以下优化问题确定：
假设集群中一共有N个节点，rn表示第n个节点的空间位置，robj表示成像区域中心的位置，在集群成像中为已知量。|rn-robj|表示第n个节点到成像区域中心的距离；θm，n表示以第n个节点为发射单元，与第m个节点(接收单元)到成像区域中心的角平分线对应的角度值；var(θm，n)表示θm，n矢量的方差；BWk表示第k个节点处雷达接收机的带宽，BWn，k表示第n个节点发射单元所发射的电磁波的带宽与第k个节点处雷达接收机带宽所重叠的带宽，也就表示第n个节点发射单元所发射的电磁波带宽被第k个节点处雷达接收机所接收的带宽百分比；α，β，γ分别表示加权系数，其限定条件为α+β+γ＝1，可以取但并不局限于这种取值方式。
步骤2：集群其他各节点收到同步时间戳后，所在节点的雷达系统转为接收模式，接收被测区域的散射回波并进行回波处理；集群中除中控节点之外的各接收节点通过集群通信链路向中控节点传输数据，所传的数据包括各接收节点的空间位置和各接收节点雷达的回波。
雷达回波处理仅包括接收机硬件对射频回波的模拟信号处理(例如本领域技术人员惯用的回波信号的滤波、调制和解调处理等)，不包括后续的数字信号处理。模拟信号中的时域射频信号经过接收机硬件后，再通过模数转换生成数字信号存储在接收机缓存中。该时间信号的时长计算如下：
其中，td表示发射节点所发射的信号时长，r表示成像区域中任一点的空间位置，rm表示第m个接收节点的空间位置，Ω表示成像区域，c＝3×108m/s表示光速。第m个接收节点从收到同步时间戳后，截取[0，τm，n]时段的数据进行存储。
各接收节点按照下面的格式进行数据封装：
第m个接收节点生成数据流Dm，利用集群内数据链路传递给中控节点。
步骤3：由中控节点进行成像处理，获得雷达集群单次快拍下的协同成像结果。
由中控节点进行成像处理，包括以下步骤：
step1、数据解包与格式化
将M个接收节点的数据解包，进行数据前置补零处理。以第m个接收节点为例，其数据包为解包后得到雷达回波数据在该数据序列前面补零，补零的时长为即
其中，dm表示第m个接收节点的时域数据，表示规定时长τΔ上补零的个数。
step2、谱域填充成像处理
对获得的时域数据dm进行频域填充成像处理，公式如下：
假设一共有M个接收节点，sm表示第m个接收节点的时域数据dm的傅里叶变换结果。对第m个接收节点而言，其回波数据经集群内数据链路传递至中控节点后，经过解包和格式化，得到时域数据dm。将该时域数据dm进行傅里叶变换转换到频域，其复谱为sm，对应的频率序列为fm。Θ＝[cosθm，n，sinθm，n]表示以第n个节点为发射单元、与第m个节点(接收单元)之间的角度矢量，其中，cosθm，n表示发射单元n(即第n个节点)与接收节点m(即第m个节点)到成像区域中心的角平分线对应的角度值的余弦值，sinθm，n表示发射单元n与接收节点m到成像区域中心的角平分线对应的角度值的正弦值。Ω表示成像区域，x和y分别表示成像区域内任意点的横纵坐标，r＝[x，y]表示成像区域内任意点的二维坐标矢量。[Θ·r]表示矢量Θ与矢量r的内积，Re[·]表示取实部处理。经过上述处理，即可获得成像区域的二维成像结果o(r)|r∈Ω。
具体实施例
以二维为例，6个机载平台组成的雷达集群对空域进行连续扫描探测。如图2所示，设在t0时刻，雷达集群捕获目标位置为robj，此时集群内各平台的空间位置分别记为rn，n＝1，...，6。成像区域设置为以robj为中心，左右各扩展Lx，上下各扩展Ly。Lx和Ly根据先验的目标信息确定，此处Lx＝Ly＝10m。6个节点距robj的角度和距离分别如下表所示。
表1单簇集群实孔径成像的仿真参数表
角度 [44.9025 47.1465 51.0938 53.8673 56.6397 61.5906]°
距离 [110.135 130.239 112.342 108.983 112.083 111.873]km
按照预定的雷达集群工作方案，根据预设值，设置3号节点为中控节点。设置中控节点后，通过求解以下优化问题来确定发射节点：
此处取计算得到目标函数随节点序号的变化曲线如图3所示。从图中可见，当发射节点取为3号节点时，目标函数获得最大值。因此，本实施例中取发射节点为3号节点。
本实施例中，中控节点和发射节点都是3号节点。在中控节点的控制下，发射节点向外辐射电磁波，同时将同步时间戳向外发送。各接收节点(1，2，4，5，6)接收到同步时间戳后，转为接收模式，时域射频信号经过接收机硬件后仍为一时域信号，经过模数转换后生成数字信号存储在接收机缓存中。各接收节点的接收时长按照下式计算确定：
各接收节点按照下面的格式进行数据封装：
第m个接收节点生成数据流Dm，利用集群内数据链路传递给中控节点(3号节点)。
3号节点作为中控节点，接收各接收节点(1，2，4，5，6)的回波信号，将各接收节点的数据解包，进行数据前置补零处理。以第m个接收节点为例，其数据包为解包后得到雷达回波数据在该数据序列前面补零，补零的时长为即
然后按照下式进行成像处理：
得到的二维成像结果o(r)|r∈Ω如图4所示，实现了单次快拍下的雷达集群协同成像。
本发明提出一种基于时间同步的雷达集群单次快拍协同成像方法。设计协同探测成像的处理流程，给出中控节点和发射节点的选取方法，设计发射节点和接收节点的工作流程，设计接收回波的处理过程和数据封装、传输方法，给出中控节点的数据解包、格式化和谱域填充成像方法，能够实现单次快拍下的雷达集群协同成像。

Claims (2)

1.一种基于时间同步的雷达集群单次快拍协同成像方法，其特征在于，包括下列步骤：
步骤1：由雷达集群的中控节点根据探测场景选定发射节点，发射节点向探测区域发射宽带电磁波并同时向集群其他各节点发送同步时间戳和发射节点的空间位置；
中控节点的选取，有如下方法：
(1)预设集群中存储和计算能力最优的节点为中控节点；
(2)由上一级作战指令指定；
(3)集群内自主随机确定；
发射节点的选取，通过求解以下优化问题确定：
其中，假设集群中一共有N个节点，rn表示第n个节点的空间位置，robj表示成像区域中心的位置，在集群成像中为已知量；|rn-robj|表示第n个节点到成像区域中心的距离；θm，n表示以第n个节点为发射单元，与作为接收单元的第m个节点到成像区域中心的角平分线对应的角度值；var(θm，n)表示θm，n矢量的方差；BWk表示第k个节点处雷达接收机的带宽，BWn，k表示第n个节点发射单元所发射的电磁波的带宽与第k个节点处雷达接收机带宽所重叠的带宽，也就表示第n个节点发射单元所发射的电磁波带宽被第k个节点处雷达接收机所接收的带宽百分比；α，β，γ分别表示加权系数，其限定条件为α+β+γ＝1；
步骤2：集群其他各节点收到同步时间戳后，所在节点的雷达系统转为接收模式，接收被测区域的散射回波并进行回波处理；集群中除中控节点之外的各接收节点通过集群通信链路向中控节点传输数据，所传的数据包括各接收节点的空间位置和各接收节点雷达的回波；
雷达回波处理仅包括接收机硬件对射频回波的模拟信号处理，不包括后续的数字信号处理；模拟信号中的时域射频信号经过接收机硬件后，再通过模数转换生成数字信号存储在接收机缓存中；该时间信号的时长计算如下：
其中，td表示发射节点所发射的信号时长，r表示成像区域中任一点的空间位置，rm表示第m个接收节点的空间位置，Ω表示成像区域，c＝3×108m/s表示光速；第m个接收节点从收到同步时间戳后，截取[0，τm，n]时段的数据进行存储；
各接收节点按照下面的格式进行数据封装：
第m个接收节点生成数据流Dm，利用集群内数据链路传递给中控节点；
步骤3：由中控节点进行成像处理，获得雷达集群单次快拍下的协同成像结果；
由中控节点进行成像处理，包括以下步骤：
step1、数据解包与格式化
将M个接收节点的数据解包，进行数据前置补零处理；对于第m个接收节点，其数据包为解包后得到雷达回波数据在该数据序列前面补零，补零的时长为即
其中，dm表示第m个接收节点的时域数据，表示规定时长τΔ上补零的个数；
step2、谱域填充成像处理
对获得的时域数据dm进行频域填充成像处理，公式如下：
其中，假设一共有M个接收节点，sm表示第m个接收节点的时域数据dm的傅里叶变换结果；对第m个接收节点而言，其回波数据经集群内数据链路传递至中控节点后，经过解包和格式化，得到时域数据dm；将该时域数据dm进行傅里叶变换转换到频域，其复谱为sm，对应的频率序列为fm；Θ＝[cosθm，n，sinθm，n]表示以第n个节点为发射单元、与作为接收单元的第m个节点之间的角度矢量，其中，cosθm，n表示发射单元n与接收节点m到成像区域中心的角平分线对应的角度值的余弦值，sinθm，n表示发射单元n与接收节点m到成像区域中心的角平分线对应的角度值的正弦值；x和y分别表示成像区域内任意点的横纵坐标，r＝[x，y]表示成像区域内任意点的二维坐标矢量；[Θ·r]表示矢量Θ与矢量r的内积，Re[·]表示取实部处理；经过上述处理，即可获得成像区域的二维成像结果o(r)|r∈Ω。
2.如权利要求1所述的基于时间同步的雷达集群单次快拍协同成像方法，其特征在于，
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