CN110488239B - 基于调频连续波雷达的目标检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于调频连续波雷达的目标检测方法，包括：S1、将目标回波信号的空间信息和时频信息进行整合，得到天线阵列的输出信号X(t，f)，天线阵列的阵元数为M×N；S2、目标检测及目标数量的估计；S21、计算不同阵元数下天线阵列输出信号的协方差矩阵，则有R_XX＝E[X(t,f)X^H(t,f)]；S22、对协方差矩阵进行特征值分解，得到矩阵的特征值集合；S23、根据RAIC(k)的最小值计算目标数量的估计值；S231、计算不同待测目标数量k下对应的AIC(k)的值，根据RAIC(k)＝AIC(k)/AIC(k‑1)的最小值得到目标数量的估计值。本发明提供的目标检测方法，利用阵列调频连续波雷达对目标空域中目标进行检测，避免了脉冲雷达信号易截获、存在距离盲区和传统连续波雷达难以获得多普勒信息等缺点。

Description

基于调频连续波雷达的目标检测方法

技术领域

本发明涉及一种基于调频连续波地基雷达的目标检测方法，具体是一种对以无人机为代表的目标进行检测的方法。

背景技术

近年来，随着国家低空空域的开放和无人机蓬勃发展，无人机应用领域越来越广泛，其中包括警用、城市管理、农业、地质、气象、电力、抢险救灾、视频拍摄和快递等行业等。伴随着无人机应用的普及，其带来的隐患也随之增加：在民航领域，机场遭遇无人机干扰而导致航班备降、旅客滞留的情况时有发生；无人机坠落砸伤路人、窥探他人隐私的案件也逐年递增，因此，迫切需要对无人机进行及时探测并有效监管。

由于无人机具有飞行速度慢、飞行高度低以及RCS面积小的特点，造成回波信号弱、回波信号信噪比低，因此对无人机进行实时检测难以取得良好的效果。研究表明，对于强杂波背景下的目标检测,雷达宜采用大带宽、长时间积累技术，才能有效区分杂波和目标，保证目标顺利检测。

低空目标探测一直是雷达系统检测的难题之一。根据雷达承载平台，雷达可以分为地面雷达、机载雷达、球载雷达、舰载雷达和星载雷达五大类。目前用于执行检测低空目标任务的有地面雷达、机载雷达和球载雷达。其中，机载预警雷达通过提高雷达工作平台的高度减少杂波干扰而具有探测低空目标的优势，但其运行费用极高、滞空时间短，不能提供连续的目标信息的特点，难以实现对低空领域的全天候监控；球载雷达相比于机载雷达具有飞行速度慢、低空盲区小的优势，但球载平台易受大气流影响造成航线难以控制，不满足定点监测的要求。上述机载雷达和球载雷达都具有系统复杂，费用高且难以实现特定时间和地点的目标检测任务的特点，因此地面雷达检测成为探测目标的主要方式。相比于地面脉冲雷达而言，地面调频连续波雷达具有工作电压低、结构简单，抗截获能力强；无距离盲区；容易产生大宽带信号，距离分辨率高的优势。

传统连续波雷达目标检测中，运用接收机获取的时延参数和多普勒信息，构造空间与速度上的四维搜索格点，搜索接收信号互相关函数谱峰来确定目标参数。传统方法具有难以实现对低速目标多普勒信息的搜集和谱峰函数搜索计算量大的缺陷，难以实现高精度实时的目标检测需求，因此提出基于连续波地基雷达的目标检测的方法实现对低空目标的检测及定位。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于调频连续波地基雷达的目标检测方法。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

基于调频连续波雷达的目标检测方法，包括：

S1、在检测空域发射调频连续波信号，天线阵列接收目标回波信号后，将目标回波信号的空间信息和时频信息进行整合，得到天线阵列的输出信号X(t，f)，天线阵列的阵元数为M×N；

S2、目标检测及目标数量的估计；

S21、计算不同阵元数下天线阵列输出信号的协方差矩阵，则有R_XX＝E[X(t,f)X^H(t,f)]；

S22、对协方差矩阵进行特征值分解，得到矩阵的特征值集合；

S23、根据RAIC(k)的最小值计算目标数量的估计值；

S231、计算不同待测目标数量k下对应的AIC(k)的值，则有，

式中，C表示阵列输出信号的组数，λ_i为特征值，k的取值范围是[0，MN]；

S232、计算RAIC(k)的最小值，得到目标数量的估计值，其中，

或者，

S23、根据MDL(k)在k∈[0,MN]下的最小值估算待测目标的数量，则有，

式中，C表示阵列输出信号的组数，λ_i为特征值。

进一步地，S1包括：

S11、接收目标回波信号；

S12、计算X轴及Y轴方向的阵列矢量，则有，

式中，

表示各目标的俯仰角和方位角，λ代表雷达信号的波长；

S13、计算天线阵列的方向矢量矩阵，则有，

其中

表示克罗内克积；

S14、计算目标的回波信号，则有，

s(t,f)＝[s₁(t,f),s₂(t,f),…,s_K(t,f)]^T，

其中，

μ_iA是第i个目标回波信号的振幅，f(t-τ_i)是接收信号的频率，τ_i是回波信号相对于发射信号的回波时延；

S15、计算天线阵列的输出信号，则有，

式中，n(t)代表雷达探测空间中的各种干扰和噪声。

进一步地，还包括：

S3、计算空间时频分布矩阵；

S4、选择目标信号的时频点；

S41、计算符合雷达信号时间和频域范围内时频点(t,f)对应空间时频分布矩阵的特征值，

表示空间时频分布矩阵的特征值表达式；

S42、利用阈值表达式

判断每个特征点特征值是否大于阈值ε，若该时频点满足阈值表达式，则该时频点是目标信号的时频点并记录该时频点；若不满足阈值表达式时，则该时频点为非目标信号时频点并舍弃；

S43、将符合阈值表达式的时频点集合分别代入所述特征值表达式中计算空间时频矩阵的特征值，根据最大特征值在对角线的位置将特征值分为K组，分别对应K个目标回波信号；

S44、将每组所有的时频点代入空间时频分布矩阵

计算每组时频点的空间时频分布矩阵的均值，则有，

其中m_i代表各组时频点数量，(i＝1,2,…,K)，得到空间时频分布矩阵集合

S5、目标检测及定位；

S51、根据目标数量估计值K对空间时频分布矩阵

进行特征值分解：

其中，

和

分别表示由前K个大特征值和剩余MN-K个小特征值组成的对角阵，E_s和E_n是信号子空间和噪声子空间；

S52、计算目标与平面天线阵列Y轴夹角余弦值，则有，

式中，

e₁＝[1,0,…,0]^T∈R^M×1，

I_M是M×M维的单位矩阵；

S53、定义u＝cosβ，计算β∈[0°,180°]范围内对应所有u值，代入S52中得到最大

值，即获得目标与平面阵列Y轴夹角余弦值；

S54、计算目标与平面天线阵列X轴夹角余弦值，则有，

式中，P＝[1_M×1,q]，

g_k＝[0,2πdv_k/λ,…,2π(M-1)dv_k/λ]^T＝v_kq，q＝[0,2πd/λ,…,2π(M-1)d/λ]^T；

S55、计算目标与阵列天线矩阵的方位角和俯仰角：

S56、重复S51～S55，令k＝k+1，计算所有目标与阵列天线的俯仰角和方位角。

进一步地，S3包括：

S31、计算白化矩阵W，则有，

其中，U_K＝[u₁,…,u_K]，其为前K个最大特征值对应的特征向量构成的向量矩阵；σ²＝(λ_k+1+…+λ_MN)/(MN-K)，其为后MN-K+1个特征值大小的均值；

S32、计算空间时频分布矩阵

S321、计算白化阵列输出信号Z(t,f)＝WX(t,f)；

S322、计算

式中，t和f分别代表时间和频率的坐标，L为窗函数长度。

采用上述技术方案后，本发明与背景技术相比，具有如下优点：

1、本发明提供的目标检测及定位方法，利用阵列调频连续波雷达对目标空域中目标进行检测，避免了脉冲雷达信号易截获、存在距离盲区和传统连续波雷达难以获得多普勒信息等缺点；

2、本发明该方法能够进一步实现了多目标定位功能，同时，由于本发明计算量小，实时性高，能够满足实时目标检测的需要。

附图说明

图1是本发明基于调频连续波地基雷达目标检测及定位示意图；

图2是本发明基于调频连续地基波雷达目标检测及定位方法流程图；

图3是本发明基于线性调频连续波地基雷达目标数量估计的流程图；

图4是本发明基于调频连续波地基雷达目标定位流程图；

图5是本发明基于调频连续波地基雷达目标检测与定位结果图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例

参照图1，本发明用于实现调频连续波雷达对检测空域内目标的检测。其由雷达向待检测空域发射调频连续波信号，信号经目标反射后由雷达天线接收，经信号处理后可以得到待测区域内目标的数量，进一步可以确定目标方位。

参照图2，其为本发明基于调频连续波地基雷达目标检测方法流程图，本发明包括计算天线阵列输出信号、目标检测及目标数量估计、计算空间时频分布矩阵、选择目标信号的时频点及待测目标方位估计五个核心步骤。

S1，参考图3，计算天线阵列输出信号。

S11、接收目标回波信号：雷达向待检测区域发射调频连续波信号，信号经目标反射后由矩形天线阵列接收；矩形天线阵列的阵元数为M×N，阵元间距为d。

S12、针对上述矩形天线阵列，计算X轴及Y轴方向的阵列矢量，则有，

式中，

表示各目标的俯仰角和方位角，λ代表雷达信号的波长。

S13、计算天线阵列的方向矢量矩阵：

其中

表示克罗内克积。

S14、计算目标的回波信号：

阵列天线接收由目标反射产生的回波信号，由于待检测空域内目标数量的不确定性，当待检测空域内存在目标数量为K，则相应产生K个回波信号，即s(t,f)＝[s₁(t,f),s₂(t,f),…,s_K(t,f)]^T，其中

μ_iA是第i个目标回波信号的振幅，f(t-τ_i)是接收信号的频率，τ_i是回波信号相对于发射信号的回波时延。

S15、计算天线阵列的输出信号，则有，

式中，n(t)代表雷达探测空间中的各种干扰和噪声，由目标信号多径效应、其他干扰源以及系统等产生。

S2、进行待检测目标数量的估计。

S21、利用公式R_XX＝E[X(t,f)X^H(t,f)]计算阵列输出信号的协方差矩阵。

S22、利用公式R_XX＝Udiag{λ₁,λ₂,…,λ_MN}U^H对协方差矩阵进行特征值分解，得到矩阵的特征值集合{λ₁,λ₂,…,λ_MN}。

S23、估计待测目标数量：

S231、利用最小二乘公式

估计出待检测目标数量K，其中C表示阵列输出信号的数量；

S232、计算公式RAIC(k)＝AIC(k)/AIC(k-1)得到最小值，即为目标数量的估计值。

此外，S23还可以通过计算公式MDL(k)在k∈[0,MN]下的最小值估算待测目标的数量：

其中C表示阵列输出信号的组数，λ_i为特征值，k的取值范围是[0，MN]。

S3、计算空间时频分布矩阵。

S31、计算白化矩阵W：

其中，U_K＝[u₁,…,u_K]，其为前K个最大特征值对应的特征向量构成的向量矩阵；σ²＝(λ_k+1+…+λ_MN)/(MN-K)，其为后MN-K+1个特征值大小的均值。

S32、计算空间时频分布矩阵

S321、计算白化阵列输出信号Z(t,f)＝WX(t,f)；

S322、由白化阵列输出信号计算

则有

式中，t和f分别代表时间和频率的坐标，L为窗函数长度。

S4，选择目标信号的时频点。

S41、计算符合雷达信号时间和频域范围内时频点(t,f)对应空间时频分布矩阵的特征值，

表示空间时频分布矩阵的特征值表达式。

S42、利用公式

判断每个特征点特征值是否大于阈值ε，若该时频点满足阈值表达式，则该时频点是目标信号的时频点并记录该时频点；若不满足阈值表达式时，则该时频点为非目标信号时频点并舍弃。

S43、将符合阈值表达式的时频点集合分别代入公式

计算空间时频矩阵的特征值，根据最大特征值在对角线的位置将特征值分为K组，分别对应K个目标回波信号。

S44、将每组所有的时频点代入空间时频分布矩阵

利用公式

计算每组时频点的空间时频分布矩阵的均值，其中m_i为各组时频点数量，(i＝1,2,…,K)，得空间时频分布矩阵集合

S5，目标检测及定位。

S51、根据目标数量估计值K对空间时频分布矩阵

进行特征值分解：

其中，

和

分别表示由前K个大特征值和剩余MN-K个小特征值组成的对角阵。E_s和E_n是信号子空间和噪声子空间。

S52、利用公式

计算目标与平面天线阵列Y轴夹角余弦值。其中

e₁＝[1,0,…,0]^T∈R^M×1，

I_M是M×M维的单位矩阵。

S53、定义u＝cosβ，计算β∈[0°,180°]范围内对应所有u值，代入S52中得到最大

值，即获得目标与平面阵列Y轴夹角余弦值。

S54、计算目标与平面天线阵列X轴夹角余弦值：

其中式中q＝[0,2πd/λ,…,2π(M-1)d/λ]^T，P＝[1_M×1,q]，

g_k＝[0,2πdv_k/λ,…,2π(M-1)dv_k/λ]^T＝v_kq。

S55、计算目标与阵列天线矩阵的方位角和俯仰角：

S56、重复步骤(5.1)～(5.5)，令k＝k+1，计算所有目标与阵列天线的俯仰角和方位角，实现目标的定位。参考图5所示，是一个目标检测和定位后的实例图。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.基于调频连续波雷达的目标检测方法，其特征在于，包括：

S1、在检测空域发射调频连续波信号，天线阵列接收目标回波信号后，将目标回波信号的空间信息和时频信息进行整合，得到天线阵列的输出信号X(t，f)，天线阵列的阵元数为M×N；

S2、目标检测及目标数量的估计；

S21、计算不同阵元数下天线阵列输出信号的协方差矩阵，则有R_XX＝E[X(t,f)X^H(t,f)]；

S22、对协方差矩阵进行特征值分解，得到矩阵的特征值集合；

S23、根据RAIC(k)的最小值计算目标数量的估计值；

S231、计算不同待测目标数量k下对应的AIC(k)的值，则有，

式中，C表示阵列输出信号的组数，λ_i为特征值，k的取值范围是[0，MN]；

S232、计算RAIC(k)的最小值，得到目标数量的估计值，其中，

或者，

S23、根据MDL(k)在k∈[0,MN]下的最小值估算待测目标的数量，则有，

式中，C表示阵列输出信号的组数，λ_i为特征值；

还包括：

S3、计算空间时频分布矩阵；

S4、选择目标信号的时频点；

S41、计算符合雷达信号时间和频域范围内时频点(t,f)对应空间时频分布矩阵的特征值，

表示空间时频分布矩阵的特征值表达式；

S42、利用阈值表达式

判断每个特征点特征值是否大于阈值ε，若该时频点满足阈值表达式，则该时频点是目标信号的时频点并记录该时频点；若不满足阈值表达式时，则该时频点为非目标信号时频点并舍弃；

S43、将符合阈值表达式的时频点集合分别代入所述特征值表达式中计算空间时频矩阵的特征值，根据最大特征值在对角线的位置将特征值分为K组，分别对应K个目标回波信号；

S44、将每组所有的时频点代入空间时频分布矩阵

计算每组时频点的空间时频分布矩阵的均值，则有，

其中m_i代表各组时频点数量，(i＝1,2,…,K)，得到空间时频分布矩阵集合

S5、目标检测及定位：

S51、根据目标数量估计值K对空间时频分布矩阵

进行特征值分解，则有，

其中，

和

分别表示由前K个大特征值和剩余MN-K个小特征值组成的对角阵，E_s和E_n是信号子空间和噪声子空间；

S52、计算目标与平面天线阵列Y轴夹角余弦值，则有，

式中，

e₁＝[1,0,…,0]^T∈R^M×1，

I_M是M×M维的单位矩阵；

S53、定义u＝cosβ，计算β∈[0°,180°]范围内对应所有u值，代入S52中得到最大

值，即获得目标与平面阵列Y轴夹角余弦值；

S54、计算目标与平面天线阵列X轴夹角余弦值，则有，

式中，P＝[1_M×1,q]，

g_k＝[0,2πdv_k/λ,…,2π(M-1)dv_k/λ]^T＝v_kq，q＝[0,2πd/λ,…,2π(M-1)d/λ]^T；

S55、计算目标与阵列天线矩阵的方位角和俯仰角：

S56、重复S51～S55，令k＝k+1，计算所有目标与阵列天线的俯仰角和方位角。

2.如权利要求1所述的基于调频连续波雷达的目标检测方法，其特征在于，S1包括：

S11、接收目标回波信号；

S12、计算X轴及Y轴方向的阵列矢量，则有，

式中，

表示各目标的俯仰角和方位角，λ代表雷达信号的波长；

S13、计算天线阵列的方向矢量矩阵，则有，

其中

表示克罗内克积；

S14、计算目标的回波信号，则有，

s(t,f)＝[s₁(t,f),s₂(t,f),…,s_K(t,f)]^T，

其中，

μ_iA是第i个目标回波信号的振幅，f(t-τ_i)是接收信号的频率，τ_i是回波信号相对于发射信号的回波时延；

S15、计算天线阵列的输出信号，则有，

式中，n(t)代表雷达探测空间中的各种干扰和噪声。

3.如权利要求1所述的基于调频连续波雷达的目标检测方法，其特征在于，S3包括：

S31、计算白化矩阵W，则有，

其中，U_K＝[u₁,…,u_K]，其为前K个最大特征值对应的特征向量构成的向量矩阵；σ²＝(λ_k+1+…+λ_MN)/(MN-K)，其为后MN-K+1个特征值大小的均值；

S32、计算空间时频分布矩阵

S321、计算白化阵列输出信号Z(t,f)＝WX(t,f)；

S322、计算

式中，t和f分别代表时间和频率的坐标，L为窗函数长度。

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