CN110488271A - 一种一维距离像速度补偿方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种一维距离像速度补偿方法具体步骤是：(1)假定目标运动速度，构造补偿相位项，与基带回波数据相乘，结果记为s_{R_i}；(2)将s_{R_i}通过匹配滤波器完成脉冲压缩，得到一维距离像s_{r_i}；(3)对s_{r_i}的幅度归一化处理，计算其熵值H_i；(4)以波形熵最小准则，采用模拟退火算法遍历寻优，得到最小熵对应的假定速度和一维距离像；(5)遍历结束，输出波形熵最小时对应的一维距离像序列，该序列即为速度补偿后的一维距离像。本发明方法采用模拟退火全局优化算法估计目标速度，无需设定速度搜索范围，免去目标概略速度预知的要求；并且，采用波形熵作为目标函数进行寻优，充分利用了回波的有用信息，具有速度估计精度高的优点，明显优于现有技术。

Description

一种一维距离像速度补偿方法

技术领域

本发明属于雷达信号处理技术领域，涉及一种一维距离像速度补偿方法。

背景技术

逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR)成像技术是雷达技术的一个分支，其通过宽带信号的脉冲压缩获取目标距离向超分辨，通过雷达与目标之间的相对转动实现多普勒向高分辨。利用ISAR技术对目标成像，可以提供目标的二维结构特征及尺寸信息，有利于目标分类与识别，在民用和军用领域都有广泛的应用。为了保证探测距离和回波信噪比，雷达发射线性调频信号(linear frequency modulation，LFM)的时宽、带宽一般较大，运动目标的回波会受到脉内多普勒调制，不再满足“停-走”模型，并且目标运动速度越大，回波的调频斜率变化越大，这会使得脉冲压缩时匹配滤波器失配，导致目标的高分辨一维距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)发生畸变和展宽，影响成像质量。因此，为了不影响后续的ISAR成像处理，需要进行速度补偿，补偿掉目标高速运动引起的脉内多普勒。

一维距离像速度补偿的核心是目标的运动速度估计，现有的速度估计技术中，一般首先通过雷达跟踪数据估算目标速度，而后设定搜索范围，按照固定的步进进行速度搜索，以一定的目标函数进行寻优。这种方法为了得到更高的速度估计精度，需要更精细的搜索步进，进而要付出高运算量的代价，即存在速度估计精度与运算量的矛盾关系。此外，这类方法需要预先设定速度搜索范围，若真实速度不在搜索范围内，就得不到最优解，即存在目标概略速度先验已知的要求。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种一维距离像速度补偿方法，该方法从高速运动目标回波模型出发，以一维距离像的波形熵为目标函数，通过模拟退火全局优化算法估计目标速度并完成速度补偿，具有很高的估计精度。

本发明所采用的技术方案是：一种一维距离像速度补偿方法，包括以下步骤：

步骤1，假定目标运动速度，构造补偿相位项，与基带回波数据相乘，结果记为s_{R_i}；

步骤2，将s_{R_i}通过匹配滤波器完成脉冲压缩，得到一维距离像s_{r_i}；

步骤3，对s_{r_i}的幅度归一化处理，计算其熵值H_i；

步骤4，以波形熵最小准则，采用模拟退火算法遍历寻优，得到最小熵对应的假定速度和一维距离像；

步骤5，遍历结束，输出波形熵最小时对应的一维距离像序列，该序列即为速度补偿后的一维距离像。

进一步的，步骤1包括以下子步骤：

步骤a，建立基带回波模型s_R；

假设雷达发射线性调频信号，则发射信号的表达式为

其中，rect(u)为矩形窗函数，当|u|≤0.5时，rect(u)＝1，当|u|>0.5时，rect(u)＝0；t为快时间，f_c为载波频率，T_p为脉冲宽度，K为调频率。

假设目标上某个散射点记为p，p到雷达的距离为R，目标相对雷达的运动径向速度为v，脉冲持续期间，目标与雷达的距离为

R_t＝R+vt (2)

则雷达回波延迟时间τ为

c为光速，值为3×10⁸m/s。

回波数据与本振混频后下变频至中频，得到基带回波信号s_R。

步骤b，速度补偿相位项分析；

基带回波s_R可进一步表示为

式(5)中，令2项指数项

φ₁是“停-走”模型所具有的项，而φ₂是由于目标运动而引入的相位项，因此，为了消除速度引起的脉内多普勒，只需消除φ₂项，因此，可依据φ₂构建基带回波的相位补偿项

步骤c，速度补偿实现

为完成相位补偿项的构造，需要知道目标的运动速度，由于速度信息未知，首先假定目标速度v_i，则依据式(8)构造的补偿相位项为

将相位补偿项φ_{comp_i}与基带回波s_R相乘，得到速度补偿后的回波表达式为

进一步的，步骤2包括以下子步骤：

步骤a，选择匹配滤波器；

匹配滤波器为发射基带信号的共轭信号

步骤b，对补偿后的回波s_{R_i}进行脉冲压缩，得到一维距离像；

将s_{R_i}与s_ref卷积完成脉冲压缩，得到高分辨一维距离像s_{r_i}。当假定的速度v_i与目标真实运动速度v一致时，一维距离像波形最尖锐，此时一维距离像可表示为

进一步的，步骤3包括以下子步骤：

步骤a，对一维距离像归一化；

设一维距离像s_{r_i}的向量由N个距离单元组成，则s_{r_i}可表示为

s_{r_i}＝[u₁ u₂ … u_N]^T (13)

其中，u₁ u₂ … u_N为距离单元的绝对幅度，将向量s_{r_i}归一化，则归一化后各距离单元的值为

步骤b，计算波形熵；

一维距离像s_{r_i}的波形熵可表示为

进一步的，步骤4包括以下子步骤：

步骤a，假定模拟退火初始参数；

假定模拟退火初始温度T₀、初始熵值H₀＝∞、遍历初始值i＝0；

步骤b，熵值对比判断；

判断当前波形熵H_i与前一波形熵的大小，若H_i>H_i-1，执行v_i＝v_i-1、H_i＝H_i-1，并将s_{r_i}矩阵替换前一个一维距离像s_{r_i-1}，即s_{r_i}＝s_{r_i-1}；若H_i<H_i-1，则以一个较小的概率P＝1-exp[(H_i-H_i-1)/T₀]接受v_i＝v_i-1、H_i＝H_i-1，将s_{r_i}矩阵替换前一个一维距离像s_{r_i-1}，即s_{r_i}＝s_{r_i-1}，否则v_i值不变，s_{r_i}矩阵不变；

步骤c，速度和温度更新；

依据如下公式更新速度和温度：v_i+1＝v_i+(rand-0.5)×Δv、得到v_i+1、T_i+1，并令i＝i+1，其中，rand为0-1之间的随机数，Δv为步进量，为降温速度

步骤d，判断当前温度T_i是否小于设定的最小温度T_min，若小于则遍历结束，否则继续遍历搜索。

进一步的，所述步骤5中：

遍历结束时对应的s_{r_i}矩阵为熵最小时对应的一维距离像，该序列即为速度补偿后的一维距离像。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

第一，本发明采用模拟退火全局优化算法估计目标速度，无需设定算法的速度搜索范围，无需预知目标速度；

第二，本发明采用波形熵作为目标函数进行寻优，充分利用了回波的有用信息，速度估计及速度补偿精度高。

附图说明

图1是本发明的示意流程图；

图2是实施例的一维距离像熵值变化曲线；

图3是实施例的速度寻优曲线；

图4是实施例的速度补偿前后的一维距离像对比。

具体实施方式

为更好的理解本发明，下面结合附图1和一个一维距离像速度补偿的实例来详细描述本发明所提出的方法的有效性。实例仿真时，设定目标由5个散射点组成(中间点散射点较大)，相邻两散射点之间的距离均为2米，雷达发射LFM信号，载频为10GHz，脉冲宽度为200us，带宽为1GHz，数据采样率为1.25GHz，目标相对雷达的距离为100Km，径向运动速度为5000m/s。

参照附图1，一种一维距离像速度补偿方法，包括以下步骤：

步骤1，假定目标运动速度，构造补偿相位项，与基带回波数据相乘，结果记为s_{R_i}；

步骤2，将s_{R_i}通过匹配滤波器完成脉冲压缩，得到一维距离像s_{r_i}；

步骤3，对s_{r_i}的幅度归一化处理，计算其熵值H_i；

步骤4，以波形熵最小准则，采用模拟退火算法遍历寻优，得到最小熵对应的假定速度和一维距离像；

步骤5，遍历结束，输出波形熵最小时对应的一维距离像序列，该序列即为速度补偿后的一维距离像。

步骤1包括以下子步骤：

步骤a，建立基带回波模型s_R；

假设雷达发射线性调频信号，则发射信号的表达式为

其中，rect(u)为矩形窗函数，当|u|≤0.5时，rect(u)＝1，当|u|>0.5时，rect(u)＝0；t为快时间，f_c为载波频率，T_p为脉冲宽度，K为调频率。本实施例中，载波频率f_c为10GHz，脉冲宽度T_p为200us，调频率K为带宽与脉冲宽度的比值，值为5×10¹²(Hz)²。

假设目标上某个散射点记为p，p到雷达的距离为R，目标相对雷达的运动径向速度为v，脉冲持续期间，目标与雷达的距离为

R_t＝R+vt (2)

本实施例中，R＝100KM，v＝5000m/s。

则雷达回波延迟时间τ为

c为光速，值为3×10⁸m/s。

回波数据与本振混频后下变频至中频，得到基带回波信号s_R。

步骤b，速度补偿相位项分析；

基带回波s_R可进一步表示为

式(5)中，令2项指数项

φ₁是“停-走”模型所具有的项，而φ₂是由于目标运动而引入的相位项，因此，为了消除速度引起的脉内多普勒，只需消除φ₂项，因此，可依据φ₂构建基带回波的相位补偿项

步骤c，速度补偿实现

为完成相位补偿项的构造，需要知道目标的运动速度，由于速度信息未知，首先假定目标速度v_i，则依据式(8)构造的补偿相位项为

将相位补偿项φ_{comp_i}与基带回波s_R相乘，得到速度补偿后的回波表达式为

步骤2包括以下子步骤：

步骤a，选择匹配滤波器；

匹配滤波器为发射基带信号的共轭信号

步骤b，对补偿后的回波s_{R_i}进行脉冲压缩，得到一维距离像；

将s_{R_i}与s_ref卷积完成脉冲压缩，得到高分辨一维距离像s_{r_i}。当假定的速度v_i与目标真实运动速度v一致时，一维距离像波形最尖锐，此时一维距离像可表示为

步骤3包括以下子步骤：

步骤a，对一维距离像归一化；

设一维距离像s_{r_i}的向量由N个距离单元组成，则s_{r_i}可表示为

s_{r_i}＝[u₁ u₂ … u_N]^T (13)

其中，u₁ u₂ … u_N为距离单元的绝对幅度，将向量s_{r_i}归一化，则归一化后各距离单元的值为

本实施例中，每次脉冲采样点数为2.5×10⁵个。

步骤b，计算波形熵；

一维距离像s_{r_i}的波形熵可表示为

步骤4包括以下子步骤：

步骤a，假定模拟退火初始参数；

假定模拟退火初始温度T₀、初始熵值H₀＝∞、遍历初始值i＝0；

本实施例中，设定初始温度T₀为100。

步骤b，熵值对比判断；

判断当前波形熵H_i与前一波形熵的大小，若H_i>H_i-1，执行v_i＝v_i-1、H_i＝H_i-1，并将s_{r_i}矩阵替换前一个一维距离像s_{r_i-1}，即s_{r_i}＝s_{r_i-1}；若H_i<H_i-1，则以一个较小的概率P＝1-exp[(H_i-H_i-1)/T₀]接受v_i＝v_i-1、H_i＝H_i-1，将s_{r_i}矩阵替换前一个一维距离像s_{r_i-1}，即s_{r_i}＝s_{r_i-1}，否则v_i值不变，s_{r_i}矩阵不变；

步骤c，速度和温度更新；

依据如下公式更新速度和温度：v_i+1＝v_i+(rand-0.5)×Δv、得到v_i+1、T_i+1，并令i＝i+1，其中，rand为0-1之间的随机数，Δv为步进量，为降温速度

本实施例中，步进量设定为50m/s，降温速度为0.98。

步骤d，判断当前温度T_i是否小于设定的最小温度T_min，若小于则遍历结束，否则继续遍历搜索。

所述步骤5中：

遍历结束时对应的s_r__i矩阵为熵最小时对应的一维距离像，该序列即为速度补偿后的一维距离像。

本实施例中，图2是随搜索次数增加的一维距离像熵值变化曲线，可以看出，随着搜索次数的增加，熵值逐渐减小，收敛于1.76附近，由于速度搜索步进确定时，Δv前乘有(rand-0.5)因子，保证了搜索步进的可细化性；并且，熵值寻优过程中，当H_i<H_i-1时，以一个较小的概率P＝1-exp[(H_i-H_i-1)/T₀]接受v_i＝v_i-1、H_i＝H_i-1，这使得搜索过程可跳出局部最优解，保证了搜索的全局性。

图3是搜索次数增加的速度寻优曲线，可以看出，随着搜索次数的增加，速度值由4000m/s向上增加，收敛于大约5000m/s的位置，放大查看可以看出该收敛速度为5004m/s，与理论设定值吻合。

图4是速度补偿前后的一维距离像对比，可以看出，速度未补偿时，一维距离像峰值“钝化”，速度补偿后，一维距离像峰值变得“尖锐”，明显优于速度未补偿的情况，表明了本发明速度补偿方法的有效性。

本发明所提供的方法无需设定算法的速度搜索范围，无需预知目标速度；并且，采用波形熵作为目标函数进行寻优，充分利用了回波的有用信息，具有很高的估计精度，明显优于现有技术。

以上所述，仅为本发明的具体实施例，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以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种一维距离像速度补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，假定目标运动速度，构造补偿相位项，与基带回波数据相乘，得到速度补偿后的回波，结果记为s_{R_i}；

步骤2，将s_{R_i}通过匹配滤波器完成脉冲压缩，得到一维距离像s_{r_i}；

步骤3，对s_{r_i}的幅度归一化处理，计算其熵值H_i；

步骤4，以波形熵最小准则，采用模拟退火算法遍历寻优，得到最小熵对应的假定速度和一维距离像；

步骤5，遍历结束，输出波形熵最小时对应的一维距离像序列，该序列即为速度补偿后的一维距离像。

2.根据权利要求1所述的一种一维距离像速度补偿方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：

步骤a，建立基带回波模型s_R；

假设雷达发射线性调频信号，则发射信号的表达式为

其中，rect(u)为矩形窗函数，当|u|≤0.5时，rect(u)＝1，当|u|>0.5时，rect(u)＝0；t为快时间，f_c为载波频率，T_p为脉冲宽度，K为调频率；

假设目标上某个散射点记为p，p到雷达的距离为R，目标相对雷达的运动径向速度为v，脉冲持续期间，目标与雷达的距离为

R_t＝R+vt (2)

则雷达回波延迟时间τ为

c为光速，值为3×10⁸m/s；

回波数据与本振混频后下变频至中频，得到基带回波信号s_R；

步骤b，速度补偿相位项分析；

基带回波s_R可进一步表示为

式(5)中，令2项指数项

φ₁是“停-走”模型所具有的项，而φ₂是由于目标运动而引入的相位项，因此，为了消除速度引起的脉内多普勒，只需消除φ₂项，因此，可依据φ₂构建基带回波的相位补偿项

步骤c，速度补偿实现

为完成相位补偿项的构造，需要知道目标的运动速度，由于速度信息未知，首先假定目标速度v_i，则依据式(8)构造的补偿相位项为

将相位补偿项φ_{comp_i}与基带回波s_R相乘，得到速度补偿后的回波表达式为

3.根据权利要求1所述的一种一维距离像速度补偿方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：

步骤a，选择匹配滤波器；

匹配滤波器为发射基带信号的共轭信号

步骤b，对补偿后的回波s_{R_i}进行脉冲压缩，得到一维距离像；

将s_{R_i}与s_ref卷积完成脉冲压缩，得到高分辨一维距离像s_{r_i}；当假定的速度v_i与目标真实运动速度v一致时，一维距离像波形最尖锐，此时一维距离像表示为

4.根据权利要求1所述的一种一维距离像速度补偿方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：

步骤a，对一维距离像归一化；

设一维距离像s_{r_i}的向量由N个距离单元组成，则s_{r_i}可表示为

s_{r_i}＝[u₁ u₂ … u_N]^T (13)

其中，u₁ u₂ … u_N为距离单元的绝对幅度，将向量s_{r_i}归一化，则归一化后各距离单元的值为

步骤b，计算波形熵；

一维距离像s_{r_i}的波形熵可表示为

5.根据权利要求1所述的一种一维距离像速度补偿方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：

步骤a，假定模拟退火初始参数；

假定模拟退火初始温度T₀、初始熵值H₀＝∞、遍历初始值i＝0；

步骤b，熵值对比判断；

判断当前波形熵H_i与前一波形熵的大小，若H_i>H_i-1，执行v_i＝v_i-1、H_i＝H_i-1，并将s_{r_i}矩阵替换前一个一维距离像s_{r_i-1}，即s_{r_i}＝s_{r_i-1}；若H_i<H_i-1，则以一个较小的概率P＝1-exp[(H_i-H_i-1)/T₀]接受v_i＝v_i-1、H_i＝H_i-1，将s_{r_i}矩阵替换前一个一维距离像s_{r_i-1}，即s_{r_i}＝s_{r_i-1}，否则v_i值不变，s_{r_i}矩阵不变；

步骤c，速度和温度更新；

依据如下公式更新速度和温度：v_i+1＝v_i+(rand-0.5)×Δv、得到v_i+1、T_i+1，并令i＝i+1，其中，rand为0-1之间的随机数，Δv为步进量，为降温速度

步骤d，判断当前温度T_i是否小于设定的最小温度T_min，若小于则遍历结束，否则继续遍历搜索。

6.根据权利要求1所述的一种一维距离像速度补偿方法，其特征在于，所述步骤5中：

遍历结束时对应的s_{r_i}矩阵为熵最小时对应的一维距离像，该序列即为速度补偿后的一维距离像。