CN110515052B - 一种基于时间反演的超宽带频域非等间隔采样目标检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种基于时间反演的超宽带回波非等间隔采样目标检测方法，步骤一根据回波、发射信号频谱得到目标频率响应；步骤二根据目标频率响应与发射信号频谱得到能量标准化后的发射信号频谱回波信号；步骤三根据能量标准化后的发射信号频谱回波信号得到无噪声情况下经反演之后的回波信号，并将它与能量标准化后的发射信号频谱回波信号作比较得到若干频率点；步骤四计算能量标准化后的发射信号频谱回波信号在无噪声情况下经反演之后的回波信号；步骤五根据频率点得到检测结果。本发明具有检测概率高、信噪比高、抗多径效应的有益效果。
Description
技术领域
本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种基于时间反演的超宽带回波非等间隔采样目标检测方法。
背景技术
噪声环境中的目标检测是雷达的基本功能，且目标检测性能受到信号带宽的影响。随着技术发展，超宽带被广泛应用于雷达领域。超宽带雷达因其比窄带雷达具有更大的带宽，所以具有更高的距离分辨率，可获得更多的目标信息。超宽带雷达在医学成像、探地雷达和穿墙雷达等多方面应用广泛，因此研究超宽带雷达具有重要意义。超宽带雷达目标检测技术是超宽带雷达的一项关键技术。在超宽带雷达中，目标不再是点目标，而是多个点散射体组成的扩展目标，对于此类目标，检测方法与传统窄带雷达并不相同，常用的检测方法有双门限检测、广义似然比检测算法等。此外，多个散射点的回波，可等价于多径效应。在检测目标时，多径效应往往会严重影响检测性能，因此如何在低信噪比多径环境中有效检测目标是一个值得深入研究的课题。对于克服多径效应的不利影响，时间反演技术是一种有效途径。
时间反演技术作为雷达提高信噪比的一种体制，已被众多学者证明其在目标检测、目标定位、目标成像等方面的优越性。时间反演由法国学者Fink于1989年从光学领域推广到声学领域，并于2004年应用于电磁学领域。时间反演利用多径效应，扩展雷达的虚拟孔径，使信号在目标处聚焦，即将不利于检测的多径转化为有利因素。Yuanwei Jin和Fink等人对基于时间反演的目标检测进行了深入研究，但是他们的研究内容都没有关注目标的频率响应特性。由于每次发射信号总能量一致，同时信道的频率响应不变，因此每次的回波能量也相同。而经过时间反演的回波，在某些频点上，其对应的回波数据幅度将比未经过时间反演的回波幅度强，但是在其他频率，时间反演回波幅度反而变小，即某些频率的回波功率增强，某些频率的回波功率减弱。目前的研究均没有关注此特性，都是利用所有频率点的回波进行目标检测。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于时间反演的超宽带回波非等间隔采样目标检测方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
一种基于时间反演的超宽带回波非等间隔采样目标检测方法，包括以下步骤：
步骤1，根据最大似然估计得到H(ωq)，其中，回波为Y0(ωq)＝S(ωq)H(ωq)+V(ωq)，S(ωq)为发射信号频谱，H(ωq)为目标的频率响应，V(ωq)为加性高斯白噪声，q＝0,1,…,Q-1；
步骤2，令Z0(ωq)＝S(ωq)H(ωq)，对Z0(ωq)做时间反演，即在频域取共轭，得到
然后对
做能量标准化，得到时间反演发射信号
其中，Z0(ωq)是发射信号频谱S(ωq)的回波信号，k为能量标准化系数；
步骤3，根据时间反演发射信号
仿真计算出无噪声理想情况下时间反演之后的回波X0(ωq)，比较|X0(ω)|和|Z0(ωq)|，提取|X0(ω)|大于|Z0(ωq)|时对应的N个频率点；
步骤4，实际检测时，将
作为真实发射信号，得到实际接收的时间反演回波为X(ωq)＝kS*(ωq)|H(ωq)|2+W(ωq)；
步骤5，根据步骤3的频率点，提取对应的回波数据
和
其中i＝1,…,N；将所提取的回波数据代入对数似然比函数，并与检测门限比较，得到检测结果。
在本发明的一个实施例中，所述步骤1的具体子步骤为：
第一次发射信号和目标的频率响应分别表示为S(ωq)和H(ωq)，V(ωq)为加性高斯白噪声，q＝0,1,…,Q-1；
Y0 (l)(ωq)＝S(ωq)H(ωq)+V(l)(ωq)l＝1,…,L
上式用向量形式表示为：
其中，上标l表示第l次快拍；
S＝diag(s)，s＝[S(ω0),S(ω1),…,S(ωQ-1)]T；
h＝[H(ω0),H(ω1),…,H(ωQ-1)]T；
v＝[V(ω0),V(ω1),…,V(ωQ-1)]T；
用最大似然估计，得到
在本发明的一个实施例中，所述步骤2的具体子步骤为：
令Z0(ωq)＝S(ωq)H(ωq)，可认为Z0(ωq)是虚拟发射为S(ωq)时雷达接收到的回波信号；对Z0(ωq)做时间反演，即在频域取共轭，得到
然后对
做能量标准化，即乘一个系数k，得到
其中，
在本发明的一个实施例中，所述步骤3的具体子步骤为：
所述步骤3的具体子步骤为：
X0(ωq)＝k0S*(ωq)|H(ωq)|2,q＝0,…,Q-1；
比较|X0(ωq)|与|Y0(ωq)|，提取N个特殊频率
使
在本发明的一个实施例中，所述步骤4的具体子步骤为：
实际检测时，将
作为真实发射信号，则此时如果有目标，雷达接收信号为：
如果没目标，雷达接收到的信号为：
将回波写成向量形式：x(l)＝[X(l)(ω0),…,X(l)(ωQ-1)]T，其中W(l)(ωq)是均值为0，方差为
的复高斯白噪声。
在本发明的一个实施例中，所述步骤5的具体子步骤为：
根据步骤3中的频率点
提取对应的回波数据
和
其中i＝1,…,N，将所提取的回波数据代入对数似然比函数为
本发明的有益效果：
1.传统检测方法中，存在多径效应，严重影响目标检测结果，而本发明引入时间反演技术，将不利因素转化为有利因素，充分利用多径效应，时间反演发射信号沿原路径(s直达波方向和多径方向)返回，使信号在目标处聚焦，同时扩大雷达虚拟孔径，提高检测概率。
2.由于超宽带目标RCS存在较大起伏，所以本发明利用频域非等间隔采样，提取回波幅度较大的数据，该数据相比等间隔采样得到的数据，具有更高的信噪比，所以频域非等间隔采样在降低数据量的同时，也提高了检测概率。
以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于时间反演的超宽带回波非等间隔采样目标检测方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种基于时间反演的超宽带回波非等间隔采样目标检测方法在无噪声情况下传统回波Z0(ωq)与时间反演回波X0(ωq)频谱；
图3是图2的局部放大；
图4是本发明实施例提供的一种基于时间反演的超宽带回波非等间隔采样目标检测方法的等间隔抽样的检测概率随信噪比变化关系图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
一种基于时间反演的超宽带回波非等间隔采样目标检测方法，包括以下步骤：
步骤1，根据最大似然估计得到H(ωq)，其中，回波为Y0(ωq)＝S(ωq)H(ωq)+V(ωq)，S(ωq)为发射信号频谱，H(ωq)为目标的频率响应，V(ωq)为加性高斯白噪声，q＝0,1,…,Q-1；
步骤2，令Z0(ωq)＝S(ωq)H(ωq)，对Z0(ωq)做时间反演，即在频域取共轭，得到
然后对
做能量标准化，得到时间反演发射信号
其中，Z0(ωq)是发射信号频谱S(ωq)的回波信号，k为能量标准化系数；
步骤3，根据时间反演发射信号
仿真计算出无噪声理想情况下时间反演之后的回波X0(ωq)，比较|X0(ω)|和|Z0(ωq)|，提取|X0(ω)|大于|Z0(ωq)|时对应的N个频率点；
步骤4，实际检测时，将
作为真实发射信号，得到实际接收的时间反演回波为X(ωq)＝kS*(ωq)|H(ωq)|2+W(ωq)；
步骤5，根据步骤3的频率点，提取对应的回波数据
和
其中i＝1,…,N；将所提取的回波数据代入对数似然比函数，并与检测门限比较，得到检测结果。
进一步地，本发明引入时间反演技术，将不利因素转化为有利因素，充分利用多径效应，时间反演发射信号沿原路径(直达波方向和多径方向)返回，使信号在目标处聚焦，同时扩大雷达虚拟孔径，提高检测概率；利用频域非等间隔采样，提取回波幅度较大的数据，该数据相比等间隔采样得到的数据，具有更高的信噪比，所以频域非等间隔采样在降低数据量的同时，也提高了检测概率。
在本发明的一个实施例中，所述步骤1的具体子步骤为：
第一次发射信号和目标的频率响应分别表示为S(ωq)和H(ωq)，V(ωq)为加性高斯白噪声，q＝0,1,…,Q-1；
Y0 (l)(ωq)＝S(ωq)H(ωq)+V(l)(ωq)l＝1,…,L
上式用向量形式表示为：
其中，上标l表示第l次快拍；
S＝diag(s)，s＝[S(ω0),S(ω1),…,S(ωQ-1)]T；
h＝[H(ω0),H(ω1),…,H(ωQ-1)]T；
v＝[V(ω0),V(ω1),…,V(ωQ-1)]T；
用最大似然估计，得到
在本发明的一个实施例中，所述步骤2的具体子步骤为：
令Z0(ωq)＝S(ωq)H(ωq)，可认为Z0(ωq)是虚拟发射为S(ωq)时雷达接收到的回波信号；对Z0(ωq)做时间反演，即在频域取共轭，得到
然后对
做能量标准化，即乘一个系数k，得到
其中，
在本发明的一个实施例中，所述步骤3的具体子步骤为：
X0(ωq)＝k0S*(ωq)|H(ωq)|2,q＝0,…,Q-1；
比较|X0(ωq)|与|Y0(ωq)|，提取N个特殊频率
使
在本发明的一个实施例中，所述步骤4的具体子步骤为：
实际检测时，将
作为真实发射信号，则此时如果有目标，雷达接收信号为：
如果没目标，雷达接收到的信号为：
将回波写成向量形式：x(l)＝[X(l)(ω0),…,X(l)(ωQ-1)]T，其中W(l)(ωq)是均值为0，方差为
的复高斯白噪声。
在本发明的一个实施例中，所述步骤5的具体子步骤为：
根据步骤3中的频率点
提取对应的回波数据
和
其中i＝1,…,N，将所提取的回波数据代入对数似然比函数为
本发明的效果可通过以下仿真实验作进一步说明：
1)仿真条件：发射信号为高斯脉冲，中心频率为10GHz，信号带宽是1GHz，仿真目标为某型号飞机，对两种情况进行仿真。实验的数据处理在MATLAB2016上完成，目标的信道响应在FEKO上仿真得到，目标信道响应如图2所示。
2)仿真内容：
仿真1：信噪比，单次快拍，非等间隔抽样，共抽取454个频率点。虚假概率为0.001，进行50000次蒙特卡洛实验，用奈曼-皮尔逊准则确定检测门限，然后确定检测概率。检测概率随信噪比变化如图3所示。
仿真2：信噪比，单次快拍，等间隔抽样，共抽取501个频率点。虚假概率为0.001，进行50000次蒙特卡洛实验，用奈曼-皮尔逊准则确定检测门限，然后确定检测概率。检测概率随信噪比变化如图3所示。
3)仿真结果分析：
在相同信噪比下，采用本发明提出的非等间隔抽样所提取的数据进行目标检测，其检测概率要明显优于等间隔抽样的检测概率。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于时间反演的超宽带频域非等间隔采样目标检测方法，包括以下步骤：
步骤1，根据最大似然估计得到H(ωq)，其中，回波为Y0(ωq)＝S(ωq)H(ωq)+V(ωq)，S(ωq)为发射信号频谱，H(ωq)为目标的频率响应，V(ωq)为加性高斯白噪声，q＝0,1,…,Q-1；
步骤2，令Z0(ωq)＝S(ωq)H(ωq)，对Z0(ωq)做时间反演，即在频域取共轭，得到
然后对
做能量标准化，得到时间反演发射信号
其中，Z0(ωq)是发射信号频谱S(ωq)的回波信号，k为能量标准化系数；
步骤3，根据时间反演发射信号
仿真计算出无噪声理想情况下时间反演之后的回波X0(ωq)，比较|X0(ω)|和|Z0(ωq)|，提取|X0(ω)|大于|Z0(ωq)|时对应的N个频率点；
步骤4，实际检测时，将
作为真实发射信号，得到实际接收的时间反演回波为X(ωq)＝kS*(ωq)|H(ωq)|2+W(ωq)；
步骤5，根据步骤3的频率点，提取对应的回波数据
和
其中i＝1,…,N；将所提取的回波数据代入对数似然比函数，并与检测门限比较，得到检测结果。
2.根据权利要求1所述的基于时间反演的超宽带频域非等间隔采样目标检测方法，所述步骤1的具体子步骤为：
第一次发射信号和目标的频率响应分别表示为S(ωq)和H(ωq)，V(ωq)为加性高斯白噪声，q＝0,1,…,Q-1；
Y0 (l)(ωq)＝S(ωq)H(ωq)+V(l)(ωq)l＝1,…,L
上式用向量形式表示为：
其中，上标l表示第l次快拍；
S＝diag(s)，s＝[S(ω0),S(ω1),…,S(ωQ-1)]T；
h＝[H(ω0),H(ω1),…,H(ωQ-1)]T；
v＝[V(ω0),V(ω1),…,V(ωQ-1)]T；
用最大似然估计，得到
3.根据权利要求1所述的基于时间反演的超宽带频域非等间隔采样目标检测方法，所述步骤2的具体子步骤为：
令Z0(ωq)＝S(ωq)H(ωq)，可认为Z0(ωq)是虚拟发射为S(ωq)时雷达接收到的回波信号；对Z0(ωq)做时间反演，即在频域取共轭，得到
然后对
做能量标准化，即乘一个系数k，得到
其中，
4.根据权利要求1所述的基于时间反演的超宽带频域非等间隔采样目标检测方法，所述步骤3的具体子步骤为：
X0(ωq)＝k0S*(ωq)|H(ωq)|2,q＝0,…,Q-1；
比较|X0(ωq)|与|Y0(ωq)|，提取N个特殊频率
使
5.根据权利要求1所述的基于时间反演的超宽带频域非等间隔采样目标检测方法，所述步骤4的具体子步骤为：
实际检测时，将
作为真实发射信号，则此时如果有目标，雷达接收信号为：
如果没目标，雷达接收到的信号为：
将回波写成向量形式：x(l)＝[X(l)(ω0),…,X(l)(ωQ-1)]T，其中W(l)(ωq)是均值为0，方差为
的复高斯白噪声。
6.根据权利要求1所述的基于时间反演的超宽带频域非等间隔采样目标检测方法，所述步骤5的具体子步骤为：
根据步骤3中的频率点
提取对应的回波数据
和
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110515052A (zh) | 2019-11-29 |
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