CN112114302A - 一种基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法 - Google Patents

一种基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法 Download PDF

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CN112114302A CN202010780125.6A CN202010780125A CN112114302A CN 112114302 A CN112114302 A CN 112114302A CN 202010780125 A CN202010780125 A CN 202010780125A CN 112114302 A CN112114302 A CN 112114302A
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Abstract

本发明公开了一种基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法，包括：基于前向传播模型，阵列A发射第一信号，阵列B接收并将第一信号转化为第二信号，对第二信号进行离散化得到第五信号，利用第五信号得到第一对数似然比函数；基于时间反演模型，阵列B将第二信号转化为第三信号并发射到阵列A，对第三信号进行离散化得到第四信号，利用第四信号得到第二对数似然比函数；将第五信号代入第一对数似然比函数得到第一似然比，然后将第一似然比与检测门限进行比较得到第一检测结果，将第四信号代入第二对数似然比函数得到第二似然比，然后将第二似然比与检测门限进行比较得到第二检测结果。本发明的检测方法可在多径效应环境下提高目标检测性能。

Description

一种基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法
技术领域
本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法。
背景技术
目标检测是雷达的重要功能之一，在仰角低、室内和城市目标检测中通常会有严重的多径效应，多径效应会大大降低雷达的检测性能。时间反转技术利用多径效应可以有效的提高雷达的检测性能，在密集多径信道中发挥着重要的作用。时间反演技术是通过在时域中反转接收信号并重新传输到相同的信道环境来实现空时聚焦，因此，时间反演的重要前提是信道不变性，保证了再次传输的信号聚焦于目标。
目前已有的时间反演目标检测算法大多是以目标固定的情况为研究背景，多普勒频移为零。但在现实场景中，目标往往是运动的，多普勒频移是不可忽略的因素。因此，利用时间反转来检测具有多普勒频移的目标是一项非常有意义的研究。现有研究表明，对于单天线雷达，时间反转检测器可以有效的探测运动目标，但在多径环境下，利用时间反演技术对阵列天线进行运动目标检测的研究还很少，多研究在天线雷达的基础上进行运动目标的检测，没有考虑到阵列天线的基础上如何进行目标检测，雷达的检测性能较低，检测结果的准确度较低。
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阵列天线的动目标时间反演目标检测方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
一种基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法，包括：
基于前向传播模型，阵列A发射第一信号，阵列B接收所述第一信号后将所述第一信号转化为第二信号；
通过对所述第二信号进行离散化得到第五信号；
利用所述第五信号得到第一对数似然比函数；
基于时间反演模型，所述阵列B将所述第二信号转化为第三信号并发射，所述阵列A接收所述第三信号；
通过对所述第三信号进行离散化得到第四信号；
利用所述第四信号得到第二对数似然比函数；
将所述第五信号代入所述第一对数似然比函数得到第一似然比，然后将所述第一似然比与所述第五信号对应的检测门限进行比较得到第一检测结果，将所述第四信号代入所述第二对数似然比函数得到第二似然比，然后将所述第二似然比与所述第四信号对应的检测门限进行比较得到第二检测结果。
在本发明的一个实施例中，阵列B接收所述第一信号后将所述第一信号转化为第二信号，包括：
所述阵列B通过对所述第一信号和信道响应依次进行卷积和累加，然后增加噪声得到所述第二信号。
在本发明的一个实施例中，所述阵列B将所述第二信号转化为第三信号并发射，包括：
所述阵列B对接收到的所述第二信号进行能量标准化操作得到标准化系数；
利用所述标准化系数，所述阵列B在时域中对所述第二信号进行反转得到所述第三信号，并发射所述第三信号。
在本发明的一个实施例中，所述标准化系数的表达式为：
Figure BDA0002619906460000031
其中，k表示标准化系数，ES表示所述第一信号的总能量，
Figure BDA0002619906460000032
表示所述第二信号的总能量。
在本发明的一个实施例中，利用所述第五信号得到第一对数似然比函数，包括：
利用所述第五信号得到第一有目标概率密度函数和第一无目标概率密度函数；
根据所述第一有目标概率密度函数和所述第一无目标概率密度函数得到第一对数似然比函数。
在本发明的一个实施例中，根据所述第一有目标概率密度函数和所述第一无目标概率密度函数得到第一对数似然比函数，包括：
基于去除常数项并归一化操作，根据所述第一有目标概率密度函数和所述第一无目标概率密度函数得到第一对数似然比函数。
在本发明的一个实施例中，利用所述第四信号得到第二对数似然比函数，包括：
利用所述第四信号得到第二有目标概率密度函数和第二无目标概率密度函数；
根据所述第二有目标概率密度函数和所述第二无目标概率密度函数得到第二对数似然比函数。
在本发明的一个实施例中，根据所述第二有目标概率密度函数和所述第二无目标概率密度函数得到第二对数似然比函数，包括：
基于去除常数项并归一化操作，根据所述第二有目标概率密度函数和所述第二无目标概率密度函数得到第二对数似然比函数。
在本发明的一个实施例中，所述第二信号的表达式为：
Figure BDA0002619906460000041
其中，xn(t)表示阵列B第n个阵元的接收信号，即第二信号，*表示卷积符号，hl,nm表示第m个发射阵元到第n个发射阵元的第l条多径信道响应，sm(t)表示阵列A第m个阵元的发射信号，vn(t)表示加性复高斯白噪声，n＝1,…,M。
本发明的有益效果：
1、本发明的目标检测方法通过时间反演模型将多径效应转化为有利因素，当阵列B发射的第三信号沿原路径返回到阵列A时可在目标处聚焦，达到提高回波信噪比的效果。
2、现有的时间反演目标检测算法均以固定目标为研究背景，但在实际环境中目标是运动的，本发明的目标检测方法是在目标运动的情况下进行检测，将运动目标和时间反演技术进行结合，同时利用多径效应，可提高目标检测概率。
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阵列天线的动目标时间反演目标检测方法流程图；
图2是本发明实施例提供的一种基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法的检测概率随信噪比变化的仿真图。
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。
实施例一
请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法流程图。一种基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法，包括：
步骤1、基于前向传播模型，阵列A发射第一信号，阵列B接收第一信号后将第一信号转化为第二信号。
进一步地，阵列B通过对第一信号和通道响应进行卷积和求累加操作得到第二信号。
具体地，首先构建前向传播模型，前向传播模型为传统检测模型，第一信号为阵列A第m个阵元的发射信号，表示为sm(t)，第二信号为阵列B第n个阵元的接收信号，表示为xn(t)，第二信号xn(t)的表达式为：
Figure BDA0002619906460000051
其中，xn(t)表示阵列B第n个阵元的接收信号，即第二信号，n＝1,…,M，*表示卷积符号，ωc＝2πfc表示角频率，fc表示载频，hl,nm表示第m个发射阵元到第n个发射阵元的第l条多径信道响应，sm(t)表示阵列A第m个阵元的发射信号，vn(t)表示均值为0、协方差为
Figure BDA0002619906460000066
的加性复高斯白噪声，rn(t)表示第一信号和信道响应依次进行卷积和累加后的信号，αl,nm表示多径对应的幅度衰减系数，服从均值为0、协方差为
Figure BDA0002619906460000065
的复高斯分布，τl,nm表示第l条路径时延。
步骤2、通过对第二信号进行离散化得到第五信号。
具体地，对第二信号进行离散化得到第五信号，第五信号的表达式为：
xn(q)＝rn(q)+vn(q),q＝0,…,Q-1；
其中，
Figure BDA0002619906460000061
M表示阵列天线的阵元数，vn(q)表示加性复高斯白噪声的离散化函数。
进一步地，第五信号的表达式可表示为向量形式：x＝r+v。
步骤3、利用第五信号得到第一对数似然比函数。
进一步地，利用第五信号得到第一对数似然比函数，包括：
步骤3.1、利用第五信号得到第一有目标概率密度函数和第一无目标概率密度函数。
第一有目标概率密度函数的表达式为：
Figure BDA0002619906460000062
第一无目标概率密度函数的表达式为：
Figure BDA0002619906460000063
其中，
Figure BDA0002619906460000064
步骤3.2、根据第一有目标概率密度函数和第一无目标概率密度函数得到第一对数似然比函数。
进一步地，基于去除常数项并归一化操作，根据第一有目标概率密度函数和第一无目标概率密度函数得到第一对数似然比函数。
第一对数似然比函数的表达式为：
Figure BDA0002619906460000071
其中，
Figure BDA0002619906460000072
表示第一对数似然比函数，
Figure BDA0002619906460000073
表示第一有目标概率密度函数，
Figure BDA0002619906460000074
表示第一无目标概率密度函数。
步骤4、基于时间反演模型，阵列B将第二信号转化为第三信号并发射，阵列A接收第三信号。
构建时间反演模型，即后向传播模型，与前向传播模型的信号传播方向相反。
进一步地，阵列B将接收到的第二信号转化为第三信号并发射，包括：
步骤4.1、阵列B对接收到的第二信号进行能量标准化操作得到标准化系数。
标准化系数的表达式为：
Figure BDA0002619906460000075
其中，k表示标准化系数，ES表示第一信号的总能量，
Figure BDA0002619906460000076
表示第二信号的总能量。第一信号的总能量ES的表达式为：
Figure BDA0002619906460000077
其中，sm(t)表示阵列A第m个阵元的发射信号，即第一信号。
步骤4.2、利用标准化系数，阵列B在时域中对第二信号进行反转得到第三信号，并发射第三信号。
第三信号的表达式及进一步运算如下：
Figure BDA0002619906460000081
其中，k表示标准化系数，wm(t)表示均值为0、方差为σw2的加性复高斯白噪声，
Figure BDA0002619906460000082
步骤5、通过对第三信号进行离散化得到第四信号。
具体地，对第三信号进行离散化得到第四信号，第四信号的表达式为：
ym(q)＝zm(q)+wm(q)，q＝0,…,Q-1；
其中，
Figure BDA0002619906460000083
M表示阵列天线的阵元数，wm(q)表示加性复高斯白噪声的离散化函数。
将上式用向量形式进行表示，如下所示：
y＝z+w；
其中，
Figure BDA0002619906460000084
s′m＝[sm(-0),sm(-1),…,sm(-(Q-1))]T，m＝1,…,M。
步骤6、利用第四信号得到第二对数似然比函数。
步骤6.1、利用第四信号得到第二有目标概率密度函数和第二无目标概率密度函数。
具体地，利用第四信号得到第二有目标概率密度函数
Figure BDA0002619906460000085
得到第二无目标概率密度函数
Figure BDA0002619906460000091
第二有目标概率密度函数的表达式为：
Figure BDA0002619906460000092
第二无目标概率密度函数的表达式为：
Figure BDA0002619906460000093
其中，
Figure BDA0002619906460000094
表示第二有目标概率密度函数，
Figure BDA0002619906460000095
Lmn表示两个阵元间总的通道数量，
Figure BDA0002619906460000096
表示第二无目标概率密度函数。
步骤6.2、根据第二有目标概率密度函数和第二无目标概率密度函数得到第二对数似然比函数。
进一步地，基于去除常数项并归一化操作，根据第二有目标概率密度函数和第二无目标概率密度函数得到第二对数似然比函数。
对数似然比函数的表达式为：
Figure BDA0002619906460000097
其中，s′T是s′的转置矩阵。
步骤7、将第五信号代入第一对数似然比函数得到第一似然比，然后将第一似然比与第五信号对应的检测门限进行比较得到第一检测结果，将第四信号代入第二对数似然比函数得到第二似然比，然后将第二似然比与第四信号对应的检测门限进行比较得到第二检测结果。
综上所述，在多路径和少路径两种传播路径数目不同的情况下，将第二信号(常规回波)进行离散化得到第五信号，将第五信号代入第一对数似然比函数得到第一似然比，将第一似然比与其对应的检测门限进行比较；第二信号(常规回波)可转化为第三信号(时间反演回波)，将第三信号进行离散化得到第四信号，将第四信号代入第二对数似然比函数得到第二似然比，将第二似然比与其对应的检测门限进行比较，将会得到多路径和少路径两种不同传播路径数目下的检测结果，由此检测结果可得到本发明的基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法的检测概率比传统的检测概率高。
在仰角低、室内和城市目标检测中通常会有严重的多径效应，多径效应是电磁波经不同路径传播后，各分量场到达接收端时间不同，按各自相位相互叠加而造成的干扰现象，会使得原来的信号失真或产生错误。
实施例二
本发明的效果可以通过以下仿真进行验证。
仿真条件：
发射信号为带宽为20MHz、时间宽度为5μs的线性调频信号。对前向传播和后向传播两种路径数目不同的情况进行仿真，试验的数据处理在MATLAB2016上完成，目标的信道响应在FEKO上仿真得到。
仿真内容：
参考图2，图2是本发明实施例提供的一种基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法的检测概率随信噪比变化的仿真图。
仿真1，噪声方差
Figure BDA0002619906460000101
虚警概率是0.01，在传播路径较多的情况下，做100000次蒙特卡洛实验，得到检测概率。
仿真2，噪声方差
Figure BDA0002619906460000102
虚警概率是0.01，在传播路径较少的情况下，做1000000次蒙特卡洛实验，得到检测概率。
仿真结果和分析：
由图2可见，在相同信噪比的情况下，采用本发明提出的基于阵列天线的动目标时间反演技术所提取的数据进行目标检测，其检测概率要明显优于传统检测方法的检测概率。
在仿真1的检测环境下传播路径较多，本发明的时间反演目标检测方法的检测概率明显高于传统检测方法的检测概率。
在仿真2的检测环境下传播路径较少，本发明的时间反演目标检测方法的检测概率明显高于传统检测方法的检测概率。
同时，在本发明的时间反演目标检测方法进行检测时，传播路径较多时的检测概率高于传播路径较少时的检测概率。
综上所述，在本发明的时间反演目标检测方法通过时间反演模型可以利用多径效应来提高检测概率，继而提高检测性能。
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 (9)

1.一种基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法，其特征在于，包括：
基于前向传播模型，阵列A发射第一信号，阵列B接收所述第一信号后将所述第一信号转化为第二信号；
通过对所述第二信号进行离散化得到第五信号；
利用所述第五信号得到第一对数似然比函数；
基于时间反演模型，所述阵列B将所述第二信号转化为第三信号并发射，所述阵列A接收所述第三信号；
通过对所述第三信号进行离散化得到第四信号；
利用所述第四信号得到第二对数似然比函数；
将所述第五信号代入所述第一对数似然比函数得到第一似然比，然后将所述第一似然比与所述第五信号对应的检测门限进行比较得到第一检测结果，将所述第四信号代入所述第二对数似然比函数得到二似然比，然后将所述第二似然比与所述第四信号对应的检测门限进行比较得到第二检测结果。
2.根据权利要求1所述的基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法，其特征在于，阵列B接收所述第一信号后将所述第一信号转化为第二信号，包括：
所述阵列B通过对所述第一信号和信道响应依次进行卷积和累加，然后增加噪声得到所述第二信号。
3.根据权利要求1所述的基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法，其特征在于，所述阵列B将所述第二信号转化为第三信号并发射，包括：
所述阵列B对接收到的所述第二信号进行能量标准化操作得到标准化系数；
利用所述标准化系数，所述阵列B在时域中对所述第二信号进行反转得到所述第三信号，并发射所述第三信号。
4.根据权利要求3所述的基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法，其特征在于，所述标准化系数的表达式为：
Figure FDA0002619906450000021
其中，k表示标准化系数，ES表示所述第一信号的总能量，
Figure FDA0002619906450000022
表示所述第二信号的总能量。
5.根据权利要求1所述的基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法，其特征在于，利用所述第五信号得到第一对数似然比函数，包括：
利用所述第五信号得到第一有目标概率密度函数和第一无目标概率密度函数；
根据所述第一有目标概率密度函数和所述第一无目标概率密度函数得到第一对数似然比函数。
6.根据权利要求5所述的基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法，其特征在于，根据所述第一有目标概率密度函数和所述第一无目标概率密度函数得到第一对数似然比函数，包括：
基于去除常数项并归一化操作，根据所述第一有目标概率密度函数和所述第一无目标概率密度函数得到第一对数似然比函数。
7.根据权利要求1所述的基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法，其特征在于，利用所述第四信号得到第二对数似然比函数，包括：
利用所述第四信号得到第二有目标概率密度函数和第二无目标概率密度函数；
根据所述第二有目标概率密度函数和所述第二无目标概率密度函数得到第二对数似然比函数。
8.根据权利要求7所述的基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法，其特征在于，根据所述第二有目标概率密度函数和所述第二无目标概率密度函数得到第二对数似然比函数，包括：
基于去除常数项并归一化操作，根据所述第二有目标概率密度函数和所述第二无目标概率密度函数得到第二对数似然比函数。
9.根据权利要求1所述的基于阵列天线的动目标时间反演目标检测方法，其特征在于，所述第二信号的表达式为：
Figure FDA0002619906450000031
其中，xn(t)表示阵列B第n个阵元的接收信号，即第二信号，*表示卷积符号，hl,nm表示第m个发射阵元到第n个发射阵元的第l条多径信道响应，sm(t)表示阵列A第m个阵元的发射信号，vn(t)表示加性复高斯白噪声，n＝1,…,M。
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Application publication date: 20201222

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