CN110726981A - 一种针对固定目标的雷达信号相位差检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种针对固定目标的雷达信号相位差检测方法,通过采用不同宽度的高斯窗对雷达信号进行加权处理，从不同时间‑频率尺度减少干扰信号对有用频率成分的频谱干扰，通过离散频谱峰值相位差的加权平均，获得雷达信号相位差的高精度计算结果，克服了传统雷达信号相位差检测方法难以同时满足抗噪性和检测精度要求的不足。

Description

一种针对固定目标的雷达信号相位差检测方法
技术领域
本发明属于信号处理技术领域，尤其涉及一种针对固定目标的雷达信号相位差检测方法。
背景技术
随着微波作为载波，根据发射和发射信号的相位差对固定目标的位置进行测量，具有不受天气情况影响，测点布置灵活等优点。
在实际应用中，由于被测固定目标的环境往往比较复杂，可能存在大量的悬浮的颗粒物质、测量通道的不平整等因素，导致固定目标的位置测量结果准确性较低。目前的针对固定目标的雷达信号相位差检测方法在实际运用中难以同时满足抗干扰和检测精度的需求，因此需要探索新的雷达信号相位差高精度检测方法，对固定目标的位置测量技术进行深入、全面的研究，以满足实际应用要求。
本发明提出的方法，克服了传统雷达信号相位差检测方法难以同时满足抗噪性和检测精度要求的不足。采用不同宽度的高斯窗对雷达信号进行加权处理，减少干扰信号对有用频率成分的频谱干扰，通过离散频谱峰值相位差的加权平均，为雷达信号相位差高精度检测提供了一条有效的途径。
发明内容
本发明提供了一种针对固定目标的雷达信号相位差检测方法，克服了传统雷达信号相位差检测方法难以同时满足抗噪性和检测精度要求的不足。采用不同宽度的高斯窗对雷达信号进行加权处理，从不同时间-频率尺度减少干扰信号对有用频率成分的频谱干扰，通过离散频谱峰值相位差的加权平均，获得雷达信号相位差的高精度计算结果。
本发明的技术方案是构造一种针对固定目标的雷达信号相位差检测方法，所述步骤如下：
步骤1：发射天线所发射的雷达驱动信号x和接收天线所接收的雷达反馈信号y送入模数转换器，分别得到离散化采样后长度为N的雷达驱动信号x1和雷达反馈信号y1，其中采样频率为fs，N为2的整数次幂，根据采样定理频率fs应大于雷达驱动信号最高频率的2倍；
步骤2：利用高斯窗函数构建加窗系数矩阵W，所述加窗系数矩阵W的列数为N，行数为log2(N)，其中加窗系数矩阵W的第i行为长度为N、系数为σ(i)，第i行高斯窗系数σ(i)=i/log2(N)，加窗系数矩阵W表达式为
Figure 682873DEST_PATH_IMAGE001
，其中t为时间变量，t=0,1,2,3，…,N-1；
步骤3：运用W对长度为N的离散采样序列x1和y1进行加窗处理，获得加窗后的信号矩阵x2和y2；
步骤4：对信号矩阵x2和y2的每一行进行离散傅里叶变换，分别获得加窗离散频谱矩阵X2和Y2，分别计算加窗离散频谱矩阵X2和Y2的模值矩阵，记为MX2和MY2；
步骤5：搜索MX2和MY2中每行的最大峰值谱线，设MX2和MY2的第i行中的峰值谱线分别为第k列和第j列，记为MX2(i, k)和MY2(i, j)；
步骤6：分别计算加窗离散频谱矩阵X2中第i行、第k列的相位角AX(i, k)，加窗离散频谱矩阵Y2中第i行、第j列的相位角AY(i, j)；
步骤7：计算加窗离散频谱矩阵X2和Y2中第i行峰值谱线对应的相位角差值AXY(i)=AX(i, k)-AY(i, j)；
步骤8：计算加窗系数矩阵W第i行的权系数q(i)，其中当i<0.5 log2(N)时，q(i)=i，当i=0.5 log2(N)时，q(i)=i，当i>0.5 log2(N)时，q(i)=log2(N)-i；
优选地，所述步骤2中的加窗系数矩阵中的高斯窗Gi(t)的表达式为：
Figure 554008DEST_PATH_IMAGE002
，其中t为时间变量，t=0,1,2,3，…,N-1；
优选地，所述步骤3中的加窗处理方法为：将长度为N的离散采样序列x1和y1分别扩充成列数为N，行数为log2(N)的矩阵，其中矩阵中的每一行均分别为x1和y1，扩充后的矩阵表达式分别为：
和
Figure 135479DEST_PATH_IMAGE004
然后将xJ与yJ分别与加窗系数矩阵W进行点乘，获得加窗后的信号矩阵x2和y2。
优选地，所述雷达驱动信号x和雷达反馈信号y在送入模数转换器之前经过放大过滤处理。
本发明有益效果：
本克服了传统雷达信号相位差检测方法难以同时满足抗噪性和检测精度要求的不足。采用不同宽度的高斯窗对雷达信号进行加权处理，从不同时间-频率尺度减少干扰信号对有用频率成分的频谱干扰，通过离散频谱峰值相位差的加权平均，获得雷达信号相位差的高精度计算结果。
附图说明
图1为本发明中雷达信号相位差检测的原理框图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、 替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
本发明提出了一种针对固定目标的雷达信号相位差检测方法。本领域工程技术人员可根据本发明所公开的检测方法编写程序，将所编写的程序下载到测深装置的微控制器中，实现高精度雷达信号相位差检测，从而实现固定目标位置信息的测量，检测方法的原理框图如图1所示。
实施例1：
一种针对固定目标的雷达信号相位差检测方法，所述步骤如下：
步骤1：发射天线所发射的雷达驱动信号x和接收天线所接收的雷达反馈信号y送入模数转换器，分别得到离散化采样后长度为N的雷达驱动信号x1和雷达反馈信号y1，其中采样频率为fs，N为2的整数次幂，根据采样定理频率fs应大于雷达驱动信号最高频率的2倍；
步骤2：利用高斯窗函数构建加窗系数矩阵W，所述加窗系数矩阵W的列数为N，行数为log2(N)，其中加窗系数矩阵W的第i行为长度为N、系数为σ(i)，第i行高斯窗系数σ(i)=i/log2(N)，加窗系数矩阵W表达式为
Figure 340064DEST_PATH_IMAGE001
，其中t为时间变量，t=0,1,2,3，…,N-1；
步骤3：运用W对长度为N的离散采样序列x1和y1进行加窗处理，获得加窗后的信号矩阵x2和y2；
步骤4：对信号矩阵x2和y2的每一行进行离散傅里叶变换，分别获得加窗离散频谱矩阵X2和Y2，分别计算加窗离散频谱矩阵X2和Y2的模值矩阵，记为MX2和MY2；
步骤5：搜索MX2和MY2中每行的最大峰值谱线，设MX2和MY2的第i行中的峰值谱线分别为第k列和第j列，记为MX2(i, k)和MY2(i, j)；
步骤6：分别计算加窗离散频谱矩阵X2中第i行、第k列的相位角AX(i, k)=angle(X2(i,k))，加窗离散频谱矩阵Y2中第i行、第j列的相位角AY(i, j) =angle(Y2(i, k))；
步骤7：计算加窗离散频谱矩阵X2和Y2中第i行峰值谱线对应的相位角差值AXY(i)=AX(i, k)-AY(i, j)；
步骤8：计算加窗系数矩阵W第i行的权系数q(i)，其中当i<0.5 log2(N)时，q(i)=i，当i=0.5 log2(N)时，q(i)=i，当i>0.5 log2(N)时，q(i)=log2(N)-i；
步骤9：计算相位差加权平均结果qXY=[q(i)*AXY(i)]/(q(1)+ q(2)+…+q(log2(N)))，作为雷达信号相位差的高精度计算结果。
本实施例步骤4中所述对信号矩阵x2和y2的每一行进行离散傅里叶变换和步骤5中对所述搜索MX2和MY2中每行的最大峰值谱线，关于怎样进行对对信号矩阵x2和y2的每一行进行离散傅里叶变换和怎样搜索MX2和MY2中每行的最大峰值谱线，在此不做解释，因为已经有文献公开了此技术，参见：庞浩、 李东霞、 俎云霄、王赞.应用 FFT 进行电力系统谐波分析的改进算法.中国电机工程学报，其中采样频率fs应大于雷达驱动信号最高频率的2倍，是根据采样定量所得，在此不做解释。
实施例2：
在实施例1的基础上，所述步骤2中的加窗系数矩阵中的高斯窗Gi(t)的表达式为：
Figure 116522DEST_PATH_IMAGE002
，其中t为时间变量，t=0,1,2,3，…,N-1；
实施例3：
在实施例1的基础上，所述步骤3中的加窗处理方法为，将长度为N的离散采样序列x1和y1分别扩充成列数为N，行数为log2(N)的矩阵，其中矩阵中的每一行均分别为x1和y1，扩充后的矩阵表达式分别为：
Figure 321238DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 723401DEST_PATH_IMAGE004
，
然后将xJ与yJ分别与加窗系数矩阵W进行点乘，获得加窗后的信号矩阵x2和y2。
实施例4：
在实施例1的基础上，所述雷达驱动信号x和雷达反馈信号y在送入模数转换器之前经过放大过滤处理。
表1 测量结果对比
Figure 579230DEST_PATH_IMAGE005
表1提供的数据是在传统的微波窄束测深装置KJC-901的微控制器中未使用本发明所提供的方法和使用本发明所提供的方法的测量结果。
由表1可看出，本发明提供的针对固定目标的雷达信号相位差检测方法，大大的提高了测量精度。

Claims (4)

1.一种针对固定目标的雷达信号相位差检测方法，其特征在于，所述步骤如下：
步骤1：发射天线所发射的雷达驱动信号x和接收天线所接收的雷达反馈信号y送入模数转换器，分别得到离散化采样后长度为N的雷达驱动信号x1和雷达反馈信号y1，其中采样频率为fs，N为2的整数次幂，采样频率fs应大于雷达驱动信号最高频率的2倍；
步骤2：利用高斯窗函数构建加窗系数矩阵W，所述加窗系数矩阵W的列数为N，行数为log2(N)，其中加窗系数矩阵W的第i行为长度为N、系数为σ(i)，第i行高斯窗系数σ(i)=i/log2(N)，加窗系数矩阵W表达式为
Figure 364632DEST_PATH_IMAGE001
，其中t为时间变量，t=0,1,2,3，…,N-1；
步骤3：运用W对长度为N的离散采样序列x1和y1进行加窗处理，获得加窗后的信号矩阵x2和y2；
步骤4：对信号矩阵x2和y2的每一行进行离散傅里叶变换，分别获得加窗离散频谱矩阵X2和Y2，分别计算加窗离散频谱矩阵X2和Y2的模值矩阵，记为MX2和MY2；
步骤5：搜索MX2和MY2中每行的最大峰值谱线，设MX2和MY2的第i行中的峰值谱线分别为第k列和第j列，记为MX2(i, k)和MY2(i, j)；
步骤6：分别计算加窗离散频谱矩阵X2中第i行、第k列的相位角AX(i, k)=angle(X2(i,k))，加窗离散频谱矩阵Y2中第i行、第j列的相位角AY(i, j) =angle(Y2(i, k))；
步骤7：计算加窗离散频谱矩阵X2和Y2中第i行峰值谱线对应的相位角差值AXY(i)=AX(i, k)-AY(i, j)；
步骤8：计算加窗系数矩阵W第i行的权系数q(i)，其中当i<0.5 log2(N)时，q(i)=i，当i=0.5 log2(N)时，q(i)=i，当i>0.5 log2(N)时，q(i)=log2(N)-i；
步骤9：计算相位差加权平均结果qXY=[q(i)*AXY(i)]/(q(1)+ q(2)+…+q(log2(N)))，作为雷达信号相位差的高精度计算结果。
2.根据权利要求1所述一种针对固定目标的雷达信号相位差检测方法，其特征在于，所述步骤2中的加窗系数矩阵中的高斯窗Gi(t)的表达式为：
Figure 181278DEST_PATH_IMAGE002
，其中t为时间变量，t=0,1,2,3，…,N-1；。
3.根据权利要求1所述一种针对固定目标的雷达信号相位差检测方法，其特征在于，所述步骤3中的加窗处理方法为，将长度为N的离散采样序列x1和y1分别扩充成列数为N，行数为log2(N)的矩阵，其中矩阵中的每一行均分别为x1和y1，扩充后的矩阵表达式分别为：
Figure 465760DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 785883DEST_PATH_IMAGE004
，
然后将xJ与yJ分别与加窗系数矩阵W进行点乘，获得加窗后的信号矩阵x2和y2。
4.根据权利要求1所述一种针对固定目标的雷达信号相位差检测方法，其特征在于，所述雷达驱动信号x和雷达反馈信号y在送入模数转换器之前经过放大过滤处理。
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