CN112731367A - 基于涡旋电磁波的旋翼目标特征分析及提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于涡旋电磁波的旋翼目标特征分析及提取方法，其特征是，包括如下步骤：S1建立涡旋电磁波对旋翼目标的回波数学模型；S2回波信号的特征分析；S3分别发射正负模态数的涡旋电磁波，计算回波信号中的总多普勒；S4和差运算；S5改变涡旋电磁波模态数，重复步骤S3、S4；S6整理微多普勒频率和旋转多普勒频率。这种方法能分离出微多普勒频率和旋转多普勒频率，对旋翼目标的探测和识别准确率高。

Description

基于涡旋电磁波的旋翼目标特征分析及提取方法
技术领域
本发明涉及电磁涡旋目标探测领域，具体是一种基于涡旋电磁波的旋翼目标特征分析及提取方法。
背景技术
无人机属于典型的旋翼目标，且无人机也是典型的“低慢小”目标，由于“低慢小”目标的飞行速度慢，飞行高度低，散射面积小，导致其雷达回波的多普勒平移小，当无人机悬停于空中时其多普勒平移为零，普通雷达根本无法探测。
近年来，人们发现无人机旋翼的转动会产生微多普勒频率，但其产生的微多普勒频率小，其特征提取较难，仅靠微多普勒频率来检测和识别旋翼目标还远远不够。
与传统的平面波相比，携带有轨道角动量的涡旋电磁波具有螺旋的相位波前，涡旋电磁波通过旋翼目标时，会产生旋转多普勒，其旋转多普勒频率与轨道角动量模态有关，理论上，轨道角动量模态数有无穷种，发射不同轨道角动量的涡旋电磁波可获得不同旋转多普勒频率，而旋转多普勒中含有旋翼目标的多种信息，如旋翼转速，旋翼叶片数，叶片长度等。
然而，在旋翼目标的涡旋电磁回波中既携带有微多普勒频率，也携带有旋转多普勒频率，两种频率混叠在一起，为后续的特征提取造成了阻碍。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供了一种基于涡旋电磁波的旋翼目标特征分析及提取方法。这种方法能分离出微多普勒频率和旋转多普勒频率，对旋翼目标的探测和识别准确率高。
实现本发明目的的技术方案是：
一种基于涡旋电磁波的旋翼目标特征分析及提取方法，包括如下步骤：
S1：建立涡旋电磁波对旋翼目标的回波数学模型：回波数学模型中发射天线为N个等间距排列的相同阵元组成的圆形阵列，圆形阵列半径为a，采用单天线接收，设旋翼目标悬停于空中，旋翼目标的中心坐标为O'(x0,y0,z0)，旋翼上一点P的坐标为
Figure BDA0002845028600000011
其中，r为PO'长度，Ω为旋翼转速，圆形阵列在空间中P点处所产生的的电场强度E可表示为如公式(1)所示：
Figure BDA0002845028600000012
Figure BDA0002845028600000013
Figure BDA0002845028600000021
其中，在公式(1)中，rp(t)为P点到接收天线的距离，φp(t)为P点的方位角，θp(t)为P点的俯仰角，l为涡旋电磁波模态数，Jl(kasinθp(t))为l阶的第一类贝塞尔函数，在公式(2)中，R表示接收天线与旋翼目标中心的直线距离，θO'表示旋翼中心所在的方位角，设P点处的后向散射系数为σp，则接收天线接收到的回波信号可表示为如公式(4)所示：
Figure BDA0002845028600000022
而旋翼叶片可看作为N个散射点叠加，则涡旋电磁波对旋翼产生总的回波信号可表示为如公式(5)所示：
Figure BDA0002845028600000023
对于“低慢小”类型的旋翼目标，其旋翼叶片长度一般很小，远小于发射天线到目标的距离，故公式(5)可近似表示为如公式(6)所示：
Figure BDA0002845028600000024
S2：回波信号的特征分析：由公式(6)可知，对相位函数进行时间微分即可得到多普勒频率，而回波信号相位函数由rn(t)和φn(t)决定，前者产生微多普频率，后者产生旋转多普勒频率，旋转多普勒与轨道角动量模态数有关，发射涡旋电磁波模态数为正时，发射涡旋电磁波回波信号中模态数为负，则发射涡旋电磁波旋转多普勒为负，即对于旋翼目标，发射涡旋电磁波模态数与回波信号模态数互为相反数，考虑单个散射点时，则旋翼目标产生的总的多普勒fD如公式(7)所示：
Figure BDA0002845028600000025
其中，ψ(t)表示相位函数，fm-D表示微多普勒频率，fr-D表示旋转多普勒频率；
S3：分别发射正负模态数的涡旋电磁波，计算回波信号中的总多普勒：发射模态数为±l的涡旋电磁波，分别接收旋翼目标产生的回波信号，对回波信号进行时频分析，即采用短时傅里叶变换方法，得到回波信号的频率随时间变化的时频谱，计算总的多普勒频率；
S4：和差运算：微多普勒与涡旋电磁波模态数无关，根据总多普勒的特征对旋翼目标产生的总的多普勒fD采用和差运算分别得到微多普勒和旋转多普勒如公式(8)所示：
Figure BDA0002845028600000031
S5：改变涡旋电磁波模态数，重复步骤S3)、S4)：其他参数不变，更改涡旋电磁波模态数，再次计算总的多普勒并得到多组微多普勒和旋转多普勒，当发射模态数l为0时，可直接获得微多普勒频率；
S6：整理微多普勒频率和旋转多普勒频率：对多组微多普勒进行平均处理可提高准确率，而旋转多普勒与涡旋电磁波模态数有关，考虑旋翼目标可能对涡旋电磁波模态数产生影响，故不同模态数产生的旋转多普勒携带更多的目标信息，不进行平均处理。
本技术方案与传统的雷达探测旋翼目标相比，具有如下特点：
涡旋电磁波具有螺旋的相位波前，对于旋翼目标，回波信号中不仅携带有微多普勒，还携带有旋转多普勒，发射涡旋电磁波模态数与回波信号模态数互为相反数，发射正负模态数的涡旋电磁波，对其回波中的总多普勒进行和差运算，可将微多普勒与旋转多普勒分离，改变模态数可获得多组微多普勒和旋转多普勒数据，旋转多普勒与模态数有关，其携带更多的目标信息，故只对微多普勒进行平均化，保留多组旋转多普勒，为后续对旋翼目标的探测和识别提高了准确率。
这种方法能分离出微多普勒频率和旋转多普勒频率，对旋翼目标的探测和识别准确率高。
附图说明
图1为实施例方法的流程示意图；
图2为实施例中旋翼目标回波数学模型；
图3为实施例中发射正负模态数的涡旋电磁回波的混合多普勒示意图；
图4为实施例中分离的微多普勒频率示意图；
图5为实施例中分离的旋转多普勒频率示意图；
图6为实施例中模态数为0时的总多普勒频率示意图；
图7为实施例方法与单个模态计算的微多普勒示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实例对本发明内容做进一步的阐述，但不是对本发明的限定。
实施例：
参照图1，一种基于涡旋电磁波的旋翼目标特征分析及提取方法，包括如下步骤：
S1：建立涡旋电磁波对旋翼目标的回波数学模型：如图2所示，回波数学模型中发射天线为N个等间距排列的相同阵元组成的圆形阵列，圆形阵列半径为a，采用单天线接收，设旋翼目标悬停于空中，旋翼目标的中心坐标为O'(x0,y0,z0)，旋翼上一点P的坐标为
Figure BDA0002845028600000041
其中，r为PO'长度，Ω为旋翼转速，圆形阵列在空间中P点处所产生的的电场强度E可表示为如公式(1)所示：
Figure BDA0002845028600000042
Figure BDA0002845028600000043
Figure BDA0002845028600000044
其中在公式(1)中，rp(t)为P点到接收天线的距离，φp(t)为P点的方位角，θp(t)为P点的俯仰角，l为涡旋电磁波模态数，Jl(kasinθp(t))为l阶的第一类贝塞尔函数，在公式(2)中，R表示接收天线与旋翼目标中心的直线距离，θO'表示旋翼中心所在的方位角，设P点处的后向散射系数为σp，则接收天线接收到的回波信号可表示为如公式(4)所示：
Figure BDA0002845028600000045
而旋翼叶片可看作为N个散射点叠加，则涡旋电磁波对旋翼产生总的回波信号可表示为如公式(5)所示：
Figure BDA0002845028600000051
对于“低慢小”类型的旋翼目标，其旋翼叶片长度一般很小，远小于发射天线到目标的距离，故公式(5)可近似表示为如公式(6)所示：
Figure BDA0002845028600000052
S2：回波信号的特征分析：由公式(6)可知，对相位函数进行时间微分即可得到多普勒频率，而回波信号相位函数由rn(t)和φn(t)决定，前者产生微多普频率，后者产生旋转多普勒频率，旋转多普勒与轨道角动量模态数有关，发射涡旋电磁波模态数为正时，发射涡旋电磁波回波信号中模态数为负，则发射涡旋电磁波旋转多普勒为负，即对于旋翼目标，发射涡旋电磁波模态数与回波信号模态数互为相反数，考虑单个散射点时，则旋翼目标产生的总的多普勒fD如公式(7)所示：
Figure BDA0002845028600000053
其中，ψ(t)表示相位函数，fm-D表示微多普勒频率，fr-D表示旋转多普勒频率；
S3：分别发射正负模态数的涡旋电磁波，计算回波信号中的总多普勒：发射模态数为±l的涡旋电磁波，分别接收旋翼目标产生的回波信号，对回波信号进行时频分析，即采用短时傅里叶变换方法，得到回波信号的频率随时间变化的时频谱，计算总的多普勒频率，本例中当旋翼转速为10rad/s，叶片长度为0.15m，发射信号频率为10GHz，旋翼目标位置为(3m,4m,100m)，分别发射模态数为+1、-1时，旋翼目标回波信号的总多普勒频率如图3所示，其中曲线1表示发射+1模态数时的总多普勒，曲线2表示发射-1模态数时的总多普勒；
S4：和差运算：微多普勒与涡旋电磁波模态数无关，根据总多普勒的特征对旋翼目标产生的总的多普勒fD采用和差运算分别得到微多普勒和旋转多普勒如公式(8)所示：
Figure BDA0002845028600000054
如图4、图5所示，分别为发射模态数为±1时分离的微多普勒和旋转多普勒；
S5：改变涡旋电磁波模态数，重复步骤S3)、S4)：其他参数不变，更改涡旋电磁波模态数，再次计算总的多普勒并得到多组微多普勒和旋转多普勒，当发射模态数l为0时，旋转多普勒频率为0，回波信号中只包含微多普勒频率，如图6所示；
S6：整理微多普勒频率和旋转多普勒频率：对多组微多普勒进行平均处理可提高准确率，而旋转多普勒与涡旋电磁波模态数有关，考虑旋翼目标可能对涡旋电磁波模态数产生影响，故不同模态数产生的旋转多普勒携带更多的目标信息，不进行平均处理，如图7所示，其中，图7(a)表示模态数为0时的微多普勒结果，图7(b)表示采用多组正负模态数获得的微多普勒的平均结果，本例中，旋翼转速为10rad/s，叶片长度为0.15m，发射信号频率为10GHz，旋翼目标位置为(3m,4m,100m)，轨道角动量模态数范围为[-10,10]，信噪比为20dB，共获取11组微多普勒和旋转多普勒数据，从图中可以看出，本例方法不仅可达到抑制噪声的作用，还可提高准确率，而旋转多普勒与涡旋电磁波模态数有关，且在后续研究当中，考虑旋翼目标可能对涡旋电磁波模态数产生影响，故不同模态数产生的旋转多普勒携带更多的目标信息，可不进行平均处理，为后续旋翼目标的探测和识别提高准确率。

Claims (1)

1.一种基于涡旋电磁波的旋翼目标特征分析及提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：建立涡旋电磁波对旋翼目标的回波数学模型：回波数学模型中发射天线为N个等间距排列的相同阵元组成的圆形阵列，圆形阵列半径为a，采用单天线接收，设旋翼目标悬停于空中，旋翼目标的中心坐标为O′(x0，y0，z0)，旋翼上一点P的坐标为
Figure FDA0002845028590000011
其中，r为PO′长度，Ω为旋翼转速，圆形阵列在空间中P点处所产生的电场强度E可表示为如公式(1)所示：
Figure FDA0002845028590000012
Figure FDA0002845028590000013
Figure FDA0002845028590000014
其中，在公式(1)中，rp(t)为P点到接收天线的距离，φp(t)为P点的方位角，θp(t)为P点的俯仰角，l为涡旋电磁波模态数，Jl(kasinθp(t))为1阶的第一类贝塞尔函数，在公式(2)中，R表示接收天线与旋翼目标中心的直线距离，θO′表示旋翼中心所在的方位角，设P点处的后向散射系数为σp，则接收天线接收到的回波信号表示为如公式(4)所示：
Figure FDA0002845028590000015
旋翼叶片看作为N个散射点叠加，则涡旋电磁波对旋翼产生总的回波信号表示为如公式(5)所示：
Figure FDA0002845028590000016
公式(5)近似表示为如公式(6)所示：
Figure FDA0002845028590000017
S2：回波信号的特征分析：由公式(6)知，对相位函数进行时间微分即可得到多普勒频率，回波信号相位函数由rn(t)和φn(t)决定，前者产生微多普频率，后者产生旋转多普勒频率，旋转多普勒与轨道角动量模态数有关，发射涡旋电磁波模态数为正时，发射涡旋电磁波回波信号中模态数为负，则发射涡旋电磁波旋转多普勒为负，即对于旋翼目标，发射涡旋电磁波模态数与回波信号模态数互为相反数，单个散射点时，旋翼目标产生的总的多普勒fD如公式(7)所示：
Figure FDA0002845028590000021
其中，ψ(t)表示相位函数，fm-D表示微多普勒频率，fr-D表示旋转多普勒频率；
S3：分别发射正负模态数的涡旋电磁波，计算回波信号中的总多普勒：发射模态数为±l的涡旋电磁波，分别接收旋翼目标产生的回波信号，对回波信号进行时频分析，即采用短时傅里叶变换方法，得到回波信号的频率随时间变化的时频谱，计算总的多普勒频率；
S4：和差运算：对旋翼目标产生的总的多普勒fD采用和差运算分别得到微多普勒和旋转多普勒如公式(8)所示：
Figure FDA0002845028590000022
S5：改变涡旋电磁波模态数，重复步骤S3)、S4)：其他参数不变，更改涡旋电磁波模态数，再次计算总的多普勒并得到多组微多普勒和旋转多普勒，当发射模态数1为0时，直接获得微多普勒频率；
S6：整理微多普勒频率和旋转多普勒频率：对多组微多普勒进行平均处理，不同模态数产生的旋转多普勒不进行平均处理。
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