CN111337897A - 一种lfmcw雷达快速目标识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种LFMCW雷达快速目标识别方法，解决现有单通道LFMCW雷达对于行人，车辆目标的识别过程复杂，难以直接应用等问题。该方法将其多普勒频率进行长时间积累，通过多普勒随时间变化获取目标的微多普勒特征的关系完成对行人与车辆目标的分类识别，该算法的计算量要比基于时频分析类方法小的多，并且是对动目标检测（MTD）之后的数据进行处理，不需要再对信号进行复杂的时频变换分析，因而具有很强的实际工程应用能力，仿真试验验证了该方法的正确性。

Description

一种LFMCW雷达快速目标识别方法
技术领域
本发明属于雷达目标检测领域，特别是涉及LFMCW雷达快速目标识别方法。
背景技术
采用线性调频连续波(LFMCW)体制的便携式地面侦察雷达能够提供地面目标的相关信息，通常由一到两人来完成整个雷达的运输，移动、安装与工作。随着雷达电子技术的发展，各国军队对便携式地面侦察雷达设备的日益重视，这类雷达在步兵装备中将越来越得到普及。当前雷达的探测功能越来越强，雷达能够对目标进行探测、分类、识别是当前先进雷达所必须满足的条件。雷达对目标的识别主要是通过对雷达目标回波特征的提取分析，反推判断出目标的一些重要特征，如形状、运动规律与姿态等信息，进而完成对目标的分类识别。国外的先进雷达已经把该技术用于实际产品，例如英国已经研究出了基于微多普勒特征的单兵便携式监测跟踪雷达MSATR，能够实现对行人，轮式车和履带车的分类，国内各个院所也在该技术方面进行了大量的研究，取得了大量的研究成果。
国内现有的雷达目标识别方法主要是根据行人与车辆目标的回波功率大小进行判断，也有通过对目标回波进行长时间时频分析进行特征提取，但对雷达处理过程要求复杂，难以在现有单通道体制雷达上直接应用。
发明内容
针对现有单通道LFMCW雷达对于行人，车辆目标的识别过程复杂，难以直接应用等问题，本方法在不改变现有雷达信号处理流程的基础上，通过对多CPI期间的目标多普勒频率检测结果进行波动检测，实现对行人车辆目标的快速识别。
一种LFMCW雷达快速目标识别方法，按顺序进行的下列步骤：
1)对接收的中频数据进行距离维FFT(Fast Fourier Transform快速傅里叶变换)，然后按照按照相参处理，对一个CPI(Coherent pulse interval相干脉冲间隔)的K个相参信号进行FFT处理；
2)对每个通道进行抑制后的距离多普勒图像采用CFAR(constant false alarm rate恒虚警检测)进行目标检测，形成动目标检测结果；
3)记录目标所在的多普勒通道号k，同时根据
Figure BDA0002458978450000021
fd为多普勒频率，K为进行MTD(Moving target detection)处理的数目，fr为扫频重复频率；
计算目标的多普勒频率；
4)进行多帧目标关联后多目标多普勒频率进行顺数排列，形成选定目标多次多普勒频率测量值
fdm＝(fd1,fd2,fd3,...,fdM)
其中M为对目标的测量总次数，fdm为M次测量对应的多普勒频率向量，m为1…M。对目标的多普勒频率值进行排序，如果出现
fd1＞fd2＜fd3＞...＜fdM
则判定是行人目标，如果出现
fd1＝fd2＝fd3＝...＝fdM
则判定该目标为车辆目标；
5)上报目标识别结果至雷达终端。
本方法的优点在于：利用行人与车辆目标的微多普勒特征不同，将其多普勒频率进行长时间积累，通过多普勒随时间变化规律获取目标的微多普勒特征的关系完成对行人与车辆目标的分类识别，该算法的计算量要比基于时频分析类方法小的多，并且是对动目标检测(MTD)之后的数据进行处理，不需要再对信号进行复杂的时频变换分析，因而具有很强的实际工程应用能力，仿真试验验证了该方法的正确性。
附图说明
图1锯齿波的LFMCW回波信号示意图，
图2常规LFMCW雷达信号处理流程，
图3行人走动多普勒特征，
图4车辆行进多普勒特征，
图5回波三维距离多普勒图像，
图6行人径向速度检测结果，
图7车辆径向速度检测结果。
具体实施方式
本发明首先介绍了锯齿波的LFMCW雷达信号模型，对静止目标与运动目标的回波特性进行了分析。利用车辆目标轮胎(微动部位)面积与车辆面积相比较小，为微多普勒特征平稳而行人的手臂(微动部位)面积与躯干面积相比较大，微多普勒特征起伏剧烈这一特征，提出了一种简单有效的行人与车辆目标识别方法。
下面结合附图和具体实施方式对本发明提供的LFMCW雷达快速目标识别方法进行详细说明:
1、LFMCW雷达回波信号模型
LFMCW(线性调频连续波)雷达系统的本振发射信号与目标回波信号混频后可以得到差拍信号，差拍信号进行中频放大后经过AD采样送往数字信号处理系统完成运动目标的检测；
下面介绍锯齿波的LFMCW雷达信号模型，锯齿波的LFMCW雷达发射信号与接收的回波信号示意图如图1所示；
将时间坐标的原点设定在第n个正扫频发射信号区间起始点，那么LFMCW扫频在第n个信号重复周期的发射信号s(t)用下面的公式表示
s(t)＝A0exp(j2π(f0t+0.5μt2)) (1)
A0为发射信号的幅度，μ为调频斜率，μ＝B/T，B为调频带宽，T为调频时宽，t为信号时间，n为第n个信号，j是复数，f0是信号载频；
若目标距离为Rn，则对应的回波信号为
s(tn)＝A0exp(j2π(f0(t-τ)+0.5μ(t-τ)2)) (2)
τ为距离延时，τ＝2Rn/c，c为光速，将回波信号与发射信号进行差拍处理，混频，得到差频信号为
sn(t)＝A0exp(j2π(f0τ+μtτ-0.5μτ2)) (3)
上述是针对静止目标的回波模型，由于对于每一个脉冲重复周期，地面回波的多普勒频率相同，因而最终地面杂波的多普勒频率为零。对于运动目标，先考虑最基本的情况，假定目标为一质点(暂不考虑目标的微动特征)，则目标的回波信号smn(t)表示为
smn(t)＝Am0exp(j2π((f0-τn(t))+0.5μ(t-τn(t))2)) (4)
Am0为目标幅度，τn(t)为运动目标所在位置的延时，表示为
τn(t)＝2(Rn-Vrt)/c,Rn＝R0-VrnTr (5)
Tr为扫频重复间。
2、基于微多普勒变化规律的运动目标识别方法
通常LFMCW雷的，经DFT变换后产生一维距离像，即频域距离像，再对每一组CPI相同距，如图2所示单元的回波进行MTD处理，得到多普勒速度信息。然后采用两维CFAR进行目标检测；
当前工程上主要是对每一个CPI内的相参信号进行MTD处理，然后根据一定的准则对多个脉组进行目标判定；
当运动目标或运动目标上的某些部分存在相对于目标主运动方向的机械振动或旋转,则回波信号的频率将被调制,体现在频谱图上则是频移旁瓣的出现，这种现象就称为微多普勒效应。在雷达探测中，它可以作为目标识别的重要特征量；
对常见的车辆以及行人的运动姿态进行分析，我们可以知道通常车辆的轮胎是做圆周运动，而当人行走时，双手是做来回的震动，因此可以表明在回波的微多普勒频率上，行人与车辆是不同的。行人的微多普勒回波数学简单模型如下
Figure BDA0002458978450000041
w为行人摆臂的角频率，r为手臂的摆动半径。当然上式只是简单模型的数学表示方式。对于车辆目标，由于微动部分(轮胎)与平动部分(整车)相比要比行人的小的多；
可以看出，图3与图4中行人由于四肢微多普勒频率与身体躯干具有明显的影响，会使得整个目标的多普勒频率出现高度起伏，而车辆轮胎与车体相比散射较小，所以对整个目标的多普勒频率影响不大。因而可以通过这一特征，实现多行人目标与车辆目标的识别。
实验结果及分析
以真实的LFMCW地面侦察雷达的实测回波数据为目标，雷达的整个外形见图3，该雷达为地面摆放式雷达，主要用于对地面慢速目标的侦察。雷达工作在X频段，距离探测精度为10米，扫频周期约为1000Hz，单次MTD处理的扫频积累数目为64，在主瓣波束内每次的扫描目标有8个CPI。取距离范围为3000米至6000米的一段实测数据进行分析，传统单次MTD后的地面回波的距离多普勒图像见图4。
该雷达进行目标识别时，采用凝视模式，实际实验分成两次，一次以行人为目标，一次以车辆为目标，在雷达数据处理软件中截取了两次目标的多普勒频检测结果如图6与图7。选取的CPI间隔为0.2s。从图6与图7中可以看出，对于行人由于前后手臂与腿部的动，使得对于行人的多普勒频率检测结果变化较大，特别是出现了类似于波峰-波谷的震动效应。二车辆目标由于整个车体一般采用的是金属，二车轮的相对面积较小，因而车辆目标的径向速度结果比较稳定，图7中的车辆目标检测结果也验证了该结论。
本文的方法可以在当前典型的LFMCW雷达后端处理中，通过对凝视模式下的多次目标检测结果进行直接关联，通过分析目标的每次多普勒频率检测结果变化规律，通过对检测后的目标多普勒频率进行处理即可快速获取目标的行人或车辆的属性，实现快速识别。

Claims (1)

1.一种LFMCW雷达快速目标识别方法，通过行人与车辆目标的微多普勒特征不同，将多普勒频率进行长时间积累，通过多普勒随时间变化规律获取目标的微多普勒特征的关系完成对行人与车辆目标的分类识别，其特征在于：包括以下步骤：
1)对接收的中频数据进行距离维快速傅里叶变换，然后按照按照相参处理，对一个相干脉冲间隔的K个相参信号进行FFT处理；
2)对每个通道进行抑制后的距离多普勒图像采用恒虚警检测进行目标检测，形成动目标检测结果；
3)记录目标所在的多普勒通道号k，同时根据
Figure FDA0002458978440000011
fd为多普勒频率，K为进行MTD处理的数目，fr为扫频重复频率；
计算目标的多普勒频率；
4)进行多帧目标关联后多目标多普勒频率进行顺数排列，形成选定目标多次多普勒频率测量值
fdm＝(fd1,fd2,fd3,...,fdM)
其中M为对目标的测量总次数，fdm为M次测量对应的多普勒频率向量，m为1…M，对目标的多普勒频率值进行排序，如果出现
fd1＞fd2＜fd3＞...＜fdM
则判定是行人目标，如果出现
fd1＝fd2＝fd3＝...＝fdM
则判定该目标为车辆目标；
5)上报目标识别结果至雷达终端。
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