CN111796247A - 一种基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法 - Google Patents
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Abstract
本发明的一种基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法，当编队飞行无人机队列进入视线范围内后，雷达可通过回波提取无人机的微多普勒效应，分析编队情况的相关信息，包括无人机数目、距离、速度、旋翼转速，叶片长度等。而为了进行信息有效性的分析，需要对无人机编队回波进行仿真，用仿真源比较实测数据的提取结果，得到提取信息有效性的验证，并对无人机编队的特征提取提供基础。本发明确定了无人机编队仿真过程，已模拟列队编队、三角编队、菱形编队三种编队情况，其中列队编队和三角编队的仿真结果提取信息准确率较高，菱形编队比起前两种编队，回波信息较容易被队内除自身以外的其他无人机回波掩盖。
Description
技术领域
本发明涉及基于一种基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法，属于群组无人机探测定位领域。
背景技术
近年来，由于价格低廉、操作简单，在军事还是民生方面，无人机都在被越来越广泛地使用。然而广泛使用背后带来的问题却是，小型无人机容易被滥用于不安全、甚至违法犯罪的行为，尤其是具有适配能力的无人机，能够被犯罪分子用来投放简易爆炸装置或化学或生物污染物质，或者通过配备射频干扰器来干扰手机等通讯设备，侵犯隐私等。这些行为都会对国家经济发展和国民安全构成实际威胁。同时相对于单无人机，多无人机编队系统可以完成更复杂的任务，并具有效率高，容错性好优点，所以群组无人机的应用将会是未来的发展趋势。而有应用的需要，自然也就有需要探测识别，对抗群组无人机威胁的需要。然而小型无人机很难被探测到，因为无人机作为典型的“低小慢”目标，不仅大部分飞行路线可能被地形或建筑物所隐藏，而且与飞虫或鸟类难以区分，可能导致错误警报。为此，雷达探测具有全天时、全天候，具有一定穿透能力的优势，并且通过雷达探测回波中提取的微多普勒效应作为一种特殊特征进行特征识别，将可以对无人机与其他低小慢目标进行区分。所以也可以考虑将微多普勒效应应用在无人机编队识别上的可能，通过微多普勒特性分辨群组无人机的数目、位置、速度等信息。
微多普勒效应的提出首先是参考文献“雷达中的微多普勒效应”(Chen V C,Li F,Ho S S,et al.Micro-Doppler effect in radar:phenomenon,model,and simulationstudy[J].2-21,2006)提出应用在相参激光雷达中，微多普勒效应反映的是短波长的高频系统中，低振动幅度，低频率的微运动会造成的相位变化是明显的。这部分相位变化就可以用来提取微运动目标的相关信息。微多普勒效应在无人机上的应用是基于无人机旋翼叶片旋转这一微运动造成的微多普勒效应，通过对旋翼微多普勒特性的识别完成无人机的判断。群组无人机的微多普勒效应则是在单个目标的基础上推广到多目标识别。完整的建模过程是从类似直升机的单个旋翼叶片回波模型，到多旋翼无人回波模型，最后应用于群组无人机回波模型。
发明内容
本发明的目的是提出一种基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法，以克服现有的小型无人机很难被探测到、可能导致错误警报的问题。
一种基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法，所述群组无人机回波仿真方法包括以下步骤：
步骤一、设置多旋翼无人机参数，对多旋翼无人机参数进行初始化；
步骤二、确定信噪比snr、雷达波长λ、积累周期数目Num、带宽B和调频周期T，完成雷达波形设计；
步骤三、确定编号h无人机的各个雷达采样时间点上跳停模式下目标坐标，运动速度，各个雷达采样时间点设置为时刻k；
步骤四、利用线性调频连续波雷达可以得到叶片上各点回波Sr(t)，单个旋翼第n个叶片回波S(t)为叶片上各点回波Sr(t)的积分：
其中L为叶片长度，σ为雷达散射截面积，c为光速，
为t＝0时的叶片初始相位，K为调频系数，fc为载频，Ω为叶片旋转角速度，R0为目标初始位置P与雷达的初始距离，v为运动速度，N为叶片数目；
步骤五、每个旋翼各有N个叶片，有旋翼总接收信号：
其中，相位函数
步骤六、计算编号h无人机的机身刚体回波信号：
步骤七、计算时刻k上的回波强度y，包括旋翼回波与刚体回波；
步骤八、令k＝k+1，y_all＝y_all+y，重复步骤三至步骤七，直至k大于等于积累周期数目；
步骤九、令h＝h+1，重复步骤三至步骤八，直至h>H；
步骤十、将编队回波做距离多普勒响应，通过得到的距离多普勒响应图像分析微多普勒效应，提取编队信息；若微多普勒效应在距离多普勒图像上没有能量分布高于环境10dB的多普勒展宽，则返回步骤二。
进一步的，步骤十后还包括：步骤十一、当微多普勒效应造成的展宽大，分析变速的展宽带宽影响；
进一步的，步骤十一中，展宽带宽公式，又叫做均方根带宽：
其中A(t)为公式(2)的回波幅值函数：
进一步的，所述多旋翼无人机参数，包括叶片数目N、叶片长度L、无人机数目H、坐标P、运动速度v、初始时刻k＝0、初始无人机编号为h＝1和初始回波y_all＝0。
本发明的主要优点是：本发明提出的一种基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法，当编队飞行无人机队列进入视线范围内后，雷达可通过回波提取无人机的微多普勒效应，分析无人机编队情况的相关信息，包括无人机数目、距离、速度、旋翼转速，叶片长度等。而为了更好的进行信息有效性的分析，需要对无人机编队回波进行仿真，用仿真源比较实测数据的提取结果，得到提取信息有效性的验证，并对无人机编队的特征提取提供基础。
附图说明
图1是无人机编队仿真建模示意图；
图2是基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法流程示意图；
图3是仿真先加速再减速运动的回波的距离速度响应；
图4是仿真列队编队情况下回波的距离速度响应；
图5是仿真菱形编队情况下回波的距离速度响应。
图6是仿真匀速运动下回波的多普勒域。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1-图6所示，本发明提出了一种基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法，所述群组无人机回波仿真方法包括以下步骤：
步骤一、设置多旋翼无人机参数，对多旋翼无人机参数进行初始化；
步骤二、确定信噪比snr、雷达波长λ、积累周期数目Num、带宽B和调频周期T，完成雷达波形设计；
步骤三、确定编号h无人机的各个雷达采样时间点上跳停模式下目标坐标，运动速度，各个雷达采样时间点设置为时刻k；
步骤四、利用线性调频连续波雷达可以得到叶片上各点回波Sr(t)，单个旋翼第n个叶片回波S(t)为叶片上各点回波Sr(t)的积分：
其中L为叶片长度，σ为雷达散射截面积，c为光速，
为t＝0时的叶片初始相位，K为调频系数，fc为载频，Ω为叶片旋转角速度，R0为目标初始位置P与雷达的初始距离，v为运动速度，N为叶片数目；
步骤五、每个旋翼各有N个叶片，有旋翼总接收信号：
其中，相位函数
步骤六、计算编号h无人机的机身刚体回波信号：
步骤七、计算时刻k上的回波强度y，包括旋翼回波与刚体回波；
步骤八、令k＝k+1，y_all＝y_all+y，重复步骤三至步骤七，直至k大于等于积累周期数目；
步骤九、令h＝h+1，重复步骤三至步骤八，直至h>H；
步骤十、将编队回波做距离多普勒响应，通过得到的距离多普勒响应图像分析微多普勒效应，提取编队信息；若微多普勒效应在距离多普勒图像上没有能量分布高于环境10dB的多普勒展宽，如图6所示，则返回步骤二；
步骤十后还包括：步骤十一、当微多普勒效应造成的展宽大，分析变速的展宽带宽影响。
步骤十一中，展宽带宽公式，又叫做均方根带宽：
其中A(t)为公式(2)的回波幅值函数：
所述多旋翼无人机参数，包括叶片数目N、叶片长度L、无人机数目H、坐标P、运动速度v、初始时刻k＝0、初始无人机编号为h＝1和初始回波y_all＝0。
以上所述仅是基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法，基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于该思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和变化，这些改进和变化也应视为本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法，其特征在于，所述群组无人机回波仿真方法包括以下步骤：
步骤一、设置多旋翼无人机参数，对多旋翼无人机参数进行初始化；
步骤二、确定信噪比snr、雷达波长λ、积累周期数目Num、带宽B和调频周期T，完成雷达波形设计；
步骤三、确定编号h无人机的各个雷达采样时间点上跳停模式下目标坐标，运动速度，各个雷达采样时间点设置为时刻k；
步骤四、利用线性调频连续波雷达可以得到叶片上各点回波Sr(t)，单个旋翼第n个叶片回波S(t)为叶片上各点回波Sr(t)的积分：
其中L为叶片长度，σ为雷达散射截面积，c为光速，
为t＝0时的叶片初始相位，K为调频系数，fc为载频，Ω为叶片旋转角速度，R0为目标初始位置P与雷达的初始距离，v为运动速度，N为叶片数目；
步骤五、每个旋翼各有N个叶片，有旋翼总接收信号：
其中，相位函数
步骤六、计算编号h无人机的机身刚体回波信号：
步骤七、计算时刻k上的回波强度y，包括旋翼回波与刚体回波；
步骤八、令k＝k+1，y_all＝y_all+y，重复步骤三至步骤七，直至k大于等于积累周期数目；
步骤九、令h＝h+1，重复步骤三至步骤八，直至h>H；
步骤十、将编队回波做距离多普勒响应，通过得到的距离多普勒响应图像分析微多普勒效应，提取编队信息；若微多普勒效应在距离多普勒图像上没有能量分布高于环境10dB的多普勒展宽，则返回步骤二。
2.根据权利要求1所述的一种基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法，其特征在于，步骤十后还包括：步骤十一、当微多普勒效应造成的展宽大，分析变速的展宽带宽影响。
3.根据权利要求2所述的一种基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法，其特征在于，步骤十一中，展宽带宽公式，又叫做均方根带宽：
其中A(t)为公式(2)的回波幅值函数：
4.根据权利要求1所述的一种基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法，其特征在于，所述多旋翼无人机参数，包括叶片数目N、叶片长度L、无人机数目H、坐标P、运动速度v、初始时刻k＝0、初始无人机编号为h＝1和初始回波y_all＝0。
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|---|---|
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116908807A (zh) * | 2023-09-13 | 2023-10-20 | 北京航空航天大学 | 基于信号耦合模型的蜂群无人机雷达散射截面计算方法 |
| CN118033589A (zh) * | 2024-04-12 | 2024-05-14 | 哈尔滨工业大学（威海） | 基于rd谱定位的高频地波雷达舰船编队识别方法及系统 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4389647A (en) * | 1980-12-22 | 1983-06-21 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army | Doppler discrimination of aircraft targets |
| US20100321234A1 (en) * | 2009-06-19 | 2010-12-23 | U.S. Government As Represented By The Secretary Of The Army | Computationally efficent radar processing method and sytem for sar and gmti on a slow moving platform |
| CN102156282A (zh) * | 2011-03-25 | 2011-08-17 | 电子科技大学 | 一种基于微多普勒效应的雷达目标检测方法 |
| CN106842185A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-06-13 | 福建无线电设备有限公司 | 低小慢目标监测系统及其工作方法 |
| CN107167801A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-09-15 | 成都电科智达科技有限公司 | 一种基于旋翼微多普勒特征的多旋翼无人机识别方法 |
| CN110389325A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-29 | 中北大学 | 一种旋翼无人机的雷达微多普勒信号提取方法 |
| CN111198359A (zh) * | 2020-01-11 | 2020-05-26 | 桂林电子科技大学 | 一种基于目标多普勒宽度的旋翼无人机检测方法 |
| CN111273285A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-06-12 | 电子科技大学 | 一种多旋翼无人机的微多普勒谱相关矩阵特征提取方法 |
-
2020
- 2020-06-15 CN CN202010544343.XA patent/CN111796247B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4389647A (en) * | 1980-12-22 | 1983-06-21 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army | Doppler discrimination of aircraft targets |
| US20100321234A1 (en) * | 2009-06-19 | 2010-12-23 | U.S. Government As Represented By The Secretary Of The Army | Computationally efficent radar processing method and sytem for sar and gmti on a slow moving platform |
| CN102156282A (zh) * | 2011-03-25 | 2011-08-17 | 电子科技大学 | 一种基于微多普勒效应的雷达目标检测方法 |
| CN106842185A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-06-13 | 福建无线电设备有限公司 | 低小慢目标监测系统及其工作方法 |
| CN107167801A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-09-15 | 成都电科智达科技有限公司 | 一种基于旋翼微多普勒特征的多旋翼无人机识别方法 |
| CN110389325A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-29 | 中北大学 | 一种旋翼无人机的雷达微多普勒信号提取方法 |
| CN111198359A (zh) * | 2020-01-11 | 2020-05-26 | 桂林电子科技大学 | 一种基于目标多普勒宽度的旋翼无人机检测方法 |
| CN111273285A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-06-12 | 电子科技大学 | 一种多旋翼无人机的微多普勒谱相关矩阵特征提取方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 卜子容: "基于微多普勒特性的无人机目标检测与参数估计方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》, no. 02 * |
| 涂亮: "多旋翼无人机雷达特征分析", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》, no. 11 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116908807A (zh) * | 2023-09-13 | 2023-10-20 | 北京航空航天大学 | 基于信号耦合模型的蜂群无人机雷达散射截面计算方法 |
| CN116908807B (zh) * | 2023-09-13 | 2023-12-08 | 北京航空航天大学 | 基于信号耦合模型的蜂群无人机雷达散射截面计算方法 |
| CN118033589A (zh) * | 2024-04-12 | 2024-05-14 | 哈尔滨工业大学（威海） | 基于rd谱定位的高频地波雷达舰船编队识别方法及系统 |
| CN118033589B (zh) * | 2024-04-12 | 2024-06-21 | 哈尔滨工业大学（威海） | 基于rd谱定位的高频地波雷达舰船编队识别方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111796247B (zh) | 2024-03-26 |
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