CN110632556A - 一种对静辐射源目标的微弱信号检测并定位的方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于目标探测技术领域，具体涉及一种对静辐射源目标的微弱信号检测并定位的方法。本发明提出了一种能显著提高静止目标信号检测概率的方法。首先在信号源可能存在的区域划分搜索格点，计算格点与各雷达的时延与方位角；可以根据方位角信息使用数字波束形成技术得到每个无源雷达接收到的位于格点上的“信号源”的合成信号，再根据时延信息得到各接收机的“信号源”合成信号的互相关谱峰，最后可以使用恒虚警检测方法判断所有“信号源”是否为真正的信号源并同时得到了真正信号源的地理位置信息。

Description

一种对静辐射源目标的微弱信号检测并定位的方法

技术领域

本发明属于目标探测技术领域，具体涉及一种对静辐射源目标的微弱信号检测并定位的方法。

背景技术

无源雷达通过接收和检测辐射源目标发射的电磁波信号发现目标，相比于主动雷达，无源雷达一般不能提前得知信号的先验信息，因此无法使用主动雷达系统中的一些提高信噪比增益的方法，微弱信号难以被检测出来；另外，由于先验知识的缺失，单台无源雷达一般只能获得信号的方位角、到达时等信息，单台无源雷达难以完成定位，多台无源雷达虽然可以通过在空间中的位置分布和获得的方位角信息通过实现瞬时的交叉定位，但也必须在能检测到辐射源目标的前提之下。

发明内容

随着超高采样率的信号采集、传输和处理技术的逐渐发展，可以将本该在模拟电路中处理的阵元信号在计算机上加以处理，本发明将融合多无源雷达的信息、基于交叉定位和数字波束形成的原理提出一种提高信号检测概率的方法。

本发明针对分布式无源雷达系统，提出了一种能显著提高静止目标信号检测概率的方法。首先在信号源可能存在的区域划分搜索格点，计算格点与各雷达的时延与方位角；可以根据方位角信息使用数字波束形成技术得到每个无源雷达接收到的位于格点上的“信号源”的合成信号，再根据时延信息得到各接收机的“信号源”合成信号的互相关谱峰，最后可以使用恒虚警检测方法判断所有“信号源”是否为真正的信号源并同时得到了真正信号源的地理位置信息。

本发明采用的技术方案是：

一种结合数字波束形成技术、分布式直接定位方法，所述的是如何融合多个分布式阵列天线接收到的信号，对区域内的辐射源进行检测并定位；

以多个观测站对一个目标进行检测并定位的场景为例，首先对问题场景建立模型，本发明假定无源雷达系统下有N台接收机，分别位于q_n＝[q_xn,q_yn]^Tn＝1,2,...,N；已知接收机的接收天线建模为具有M个阵元的线阵天线，天线阵元的间距为d，搜索格点位于各个接收机天线的天线主瓣交集内。假设格点中存在辐射源目标，其位于t＝[t_x,t_y]^T，定位模型如图1所示。

假设辐射源发射的信号表示为s(t)，接收机的接收方向仅存在该辐射源信号，则每个阵元接收到的数字信号可以建模为：

其中

c为光在空气中传播的速度，F_s是数字信号的采样频率；假设各接收机、各阵元之间的噪声w_mn互不相关且具有各态历经性，服从均值为0，方差为

的高斯分布；

则对位于格点t_pq＝[t_p,t_q]^T的可能辐射源而言，接收机q_n可以得到格点所在可能辐射源的原始信号估计为：

其中

可以通过波束合成原理得知，当

时，辐射源的合成信号获得最大的波束增益，因此网格点上可能存在的辐射源对接收机n所在格点的最大合成信号表达式可以写作，其中w_n服从均值为0，方差为

的高斯分布：

某个接收站与任意其他接收站的估计信号互相关量可以写作：

在辐射源不存在的情况，H₀假设下单个主从站相关值T_n的均值和方差分别为：

E(T_n)＝0

在辐射源不存在的情况，H₀假设下检测量T服从卡方分布：

在确定虚警概率为P_FA时，门限值γ可以确定为：

以上简单讲述了一些数字波束形成、分布式直接定位的原理，接下来详细介绍本专利介绍的具体方法，算法路程图如图2所示：

S1、假设目标和接收机都位于XY平面上，设主站位置坐标q₀＝[q_x0,q_y0]^T，从站的位置坐标q_n＝[q_xn,q_yn]^T，其中n＝1,2,...N-1，N是接收机总数，第n个接收站的第m个阵元接收到的信号为x_nm＝[x_nm[1] x_nm[2] … x_nm[K]]，其中m＝1,2,...M，M是单个接收机的阵元个数，K是信号点数；

S2、将目标区域划分为A×B个网格点，网格点坐标为u_ab＝[x_a,y_b]^T，a＝1,2,...A，b＝1,2,...B，计算每个网格点到达各个接收站的时延点数

和到达每个接收站的到达方位角余弦

c为光在空气中传播的速度，F_s是数字信号的采样频率；

S3、假设网格点上存在辐射源，则为了放大该辐射源的信号功率，对每个接收站每个网格点得到相应的波束形成信号

M是天线的阵元数，d是天线的阵元间距，λ是载波波长；

S4、假设网格点上存在辐射源，则主站与其他各接收站所接收到的辐射源信号的时延之差为则对于该假定辐射源其主站与辅站的互相关谱峰值为

表示将信号循环右移

个单位；

S5、根据需要确定的虚警概率P_FA和先验知识噪声方差

得到门限值其中N表示接收机总数，M表示单台接收机的阵元个数，K表示积累的信号点数；

S6、每个网格点相应的检测量为

其中

表示

循环右移了个

单位，判断该点的检测量是否大于门限值γ，如果大于γ则判定该位置存在辐射源，否则不存在。

本发明的有益效果为，相较于单站自相关检测，各个站之间的噪声互不相关，相关检测量的信噪比提高，在恒虚警处理下，信噪比的提高可以提高检测概率，并且多站可以对目标进行定位；相较于常规的单阵列多站联合检测，首先多阵列由于增加了目标的方位角信息，使得多阵列双站检测并定位的情况下目标不会出现模糊，其次本发明提出的方法是基于二维平面空间格点搜索，在全局上检测相关谱峰在相同的虚警概率下检测概率要更高。

附图说明

图1为分布式多阵列联合检测的算法流程图；

图2为分布式多阵列检测并定位模型图；

图3为单阵列双站对目标信号的检测相关谱图；

图4为单阵列双站对目标信号的检测结果；

图5为多阵列双站对目标信号的检测相关谱图；

图6为多阵列双站对目标信号的检测结果。

具体实施方式

下面结合具体实例对本发明进行详细的描述：

本发明利用matlab对上述检测定位算法方案进行验证；假设主站、从站和目标均在二维平面内；主站、从站自身定位误差不计算在内；所有测量误差均假设为高斯分布假设目标静止或运动速度极低。

假设有两个辐射源侦察站位于q₁＝[0,0]^T和q₂＝[100,0]^T，目标位于u＝[150,150]^T，目标区域为200km×200km，格点相互之间距离1km；分别使用单阵列双站(未使用数字波束形成方法)和多阵列双站(假设有8个阵列)对单个目标进行检测定位，其中图3为单阵列双站为目标信号检测的相关谱图，图4为多阵列双站对目标信号的检测相关谱图，图5为多阵列双站对辐射源信号的检测定位结果。

首先对比图3和图5，可以看到图3的谱平面非常的粗糙，而图5的谱平面相对光滑，这说明多阵列处理后的检测量信噪比大于单阵列检测量，根据理论多阵列处理后，由于各信号之间的相干积累，信噪比提高了M倍；然后对比图4和图6，单阵列双接收站的目标检测结果中出现了许多对称虚假目标，观察图3也可以看到出现虚假目标处出现了值较小的谱峰，而多阵列的检测结果中仅在目标附近出现了虚假目标(这和辐射源信号的时间相关性有关，可以通过均值类恒虚警算法改善信号泄露到临近网格点而发生辐射源目标增加的问题)，由于角度信息的增加，使得双站定位也不会出现结果模糊。

Claims (1)

1.一种对静辐射源目标的微弱信号检测并定位的方法，该方法基于分布式无源雷达，其特征在于，包括以下步骤：

S1、假设目标和接收机都位于XY平面上，设主站位置坐标q₀＝[q_x0,q_y0]^T，从站的位置坐标q_n＝[q_xn,q_yn]^T，其中n＝1,2,...N-1，N是接收机总数，第n个接收站的第m个阵元接收到的信号为x_nm＝[x_nm[1] x_nm[2] … x_nm[K]]，其中m＝1,2,...M，M是单个接收机的阵元个数，K是信号点数；

S2、将目标区域划分为A×B个网格点，网格点坐标为u_ab＝[x_a,y_b]^T，a＝1,2,...A，b＝1,2,...B，计算每个网格点到达各个接收站的时延点数和到达每个接收站的到达方位角余弦

c为光在空气中传播的速度，F_s是数字信号的采样频率；

S3、假设网格点上存在辐射源，则为了放大该辐射源的信号功率，对每个接收站每个网格点得到相应的波束形成信号

M是天线的阵元数，d是天线的阵元间距，λ是载波波长；

S4、假设网格点上存在辐射源，则主站与其他各接收站所接收到的辐射源信号的时延之差为

则对于该假定辐射源其主站与辅站的互相关谱峰值为

表示将信号循环右移

个单位；

S5、根据需要确定的虚警概率P_FA和先验知识噪声方差

得到门限值

S6、每个网格点相应的检测量为

其中

表示

循环右移了个

单位，判断该点的检测量是否大于门限值γ，如果大于γ则判定该位置存在辐射源，否则不存在。

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