CN114063057A - 一种对海多功能雷达信号处理方法 - Google Patents

一种对海多功能雷达信号处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种对海多功能雷达信号处理方法，首先采用DBF的体制，以搜索为主，形成对监视区域的三维覆盖，对面和空中目标形成初步的分类；对于稳定成航的海面目标则根据回波的幅度进行区分，对大目标进行步进频成像处理，并根据目标成像的尺寸去区分船的大小；对于空中目标则根据航迹的稳定性、微多普勒特征去区分低空飞行器、飞鸟等。本发明能够同时对近距离低空目标及海面目标实施搜索监测与识别，能够有效提高雷达系统性能。

Description

一种对海多功能雷达信号处理方法
技术领域
本发明涉及雷达技术领域，尤其涉及一种雷达信号处理方法。
背景技术
中国是一个海洋大国，大陆海岸线长达18400km。由于我国拥有漫长的海岸线和丰富的海岸带资源，因此海岸带经济在中国经济总量中占有十分重要的地位。但与此同时，漫长的海岸线在带来巨大经济利益时也带来了一定的挑战，因此要求沿海布设的岸基雷达既能在近海环境中处理低慢小目标，又能对远距离海域的船只大目标进行监测。岸基雷达大多沿海岸线分布，工作环境恶劣且会受到海杂波、恶劣气象和风沙雨雪等自然杂波的干扰。
脉冲多普勒雷达体制用于正常目标的搜索与跟踪，在瞬时带宽不高的情况下，雷达的分辨率比较低。步进频模式具有径向距离上的高分辨能力，能够形成目标的高分辨距离像，但其工作距离相对有限，主要完成近距离静止或低速目标的成像。脉冲多普勒雷达结合步进频这种技术体制，能够在瞬时带宽不高的情况下提升雷达的距离分辨率，从而便于对小目标进行识别。专利申请“一种采用高重频步进频与脉冲多普勒体制结合的参差跟踪方法”和论文“频率步进和脉冲多普勒复合测速研究”“频率步进与脉冲多普勒复合兼容性设计”等公开文献都讨论了将脉冲多普勒雷达体制和步进频体制结合应用，但是，专利申请“一种采用高重频步进频与脉冲多普勒体制结合的参差跟踪方法”只是讨论了如何在高重频的模式下如何去进行步进频成像；论文“频率步进和脉冲多普勒复合测速研究”探讨的是如何通过多普勒和步进频结合提高测速精度；论文“频率步进与脉冲多普勒复合兼容性设计”则仅仅是讨论了两种体制原理结合的可行性。但是均未论述如何结合脉冲多普勒和步进频成像并在两种体制间自动切换，兼容对海面大目标的识别以及低空小目标的识别。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种对海多功能雷达信号处理方法，能够同时对近距离低空目标及海面目标实施搜索监测与识别。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：
1)雷达上电后解析上位机下发的指令，根据指令选择工作模式；工作在脉冲多普勒模式时，进入步骤2)，工作在步进频模式时，进入步骤3)；
2)获得雷达回波数据，进行动目标检测、恒虚警检测和点迹凝聚；根据目标的速度、RCS和回波幅度对目标进行分类，若目标被分类为空中目标，进入步骤4)；若目标被分类为船只，则雷达切换为步进频模式，进入步骤3)；
3)获得雷达回波数据或脉冲多普勒模式检测出的目标数据，对数据进行速度补偿；对运动补偿后的数据进行IFFT操作；将IFFT后的数据进行周期延拓，使用同距离选大法进行目标抽取，获得目标的一维距离像；跟据成像结果识别目标长度；
4)接收上位机指令，若有成像指令则切换为指令指定的工作模式，脉冲多普勒模式进入步骤2)，步进频模式进入步骤3)；若没有成像指令则切换回脉冲多普勒模式，进入步骤2)。
所述的步骤2)或步骤3)的雷达回波数据预先经过脉冲压缩处理。
所述的步骤2)对雷达回波数据进行FFT处理完成动目标检测。
所述的步骤2)对于低空环境采用GOCFAR进行恒虚警检测，对于海面环境采用VICAFR进行恒虚警检测。
所述的步骤2)将RCS大于1平方米或速度低于8m/s，且目标幅度高于平均噪声20dB以上的目标分类为船只，其他目标分类为无人机。
所述的步骤2)将高度大于设定门限的目标分类为空中目标，进一步提取目标特征，利用多圈的回波数据进行时频分析，若符合标定的旋翼无人机时频特征，则判定为旋翼无人机，否则判定为未知空中目标。
所述的步骤2)若目标被分类为空中目标，则采取微多普勒方法进一步提取目标特征信息。
所述的步骤3)计算补偿因子
Figure RE-GDA0003461943710000021
将每一个距离门下所有频点的数据都与补偿因子对应相乘，完成速度补偿，其中，f0表示雷达起始频率，Δf表示雷达步进频率，Vs表示目标估计速度，c表示光速，Tr表示脉冲重复周期，i代表不同的步进频率的序号。
所述的步骤3)记录下目标在一维距离像中所占连续距离单元个数，乘上每个距离单元代表的实际距离，得到目标径向长度；用径向长度除以|cos(方位角-航向角)|，得到目标实际长度。
所述的步骤3)使用同距离选大法进行目标抽取，对每个采样点只取出与脉宽τ相对应的距离长度信息，并与相邻采样点提取出结果的同距离单元进行比较，取出其中幅度较大的点为抽取结果，抽取后结果即为目标的一维距离像。
本发明的有益效果是：通过脉冲多普勒模式对雷达的回波信号进行处理，通过动目标检测、恒虚警检测以及目标凝聚，完成对目标的检测以及对目标参数的提取，实现对“低小慢”目标(以无人机为典型目标)及海上活动目标(以海上船只为典型目标)的探测。脉冲多普勒模式和步进频模式两种不同体制应用在雷达信号处理系统中，相互弥补，能够有效提高系统性能。
本发明将两种体制的雷达进行有机结合，通过脉冲多普勒体制的雷达探测低空与海面的目标，且对于低空和海面采用不同的杂波抑制方法，以应对不同的杂波情况。检测到目标后，根据目标信息进行初步分类，若有目标被初步分类为船只，则自动切换成步进频模式，对分类为船只的目标自动进行步进频成像。若被分类为无人机，则对无人机目标进行进一步的特征提取，且始终工作在脉冲多普勒模式对无人机进行跟踪。因此，能够判断海上目标是船只或是无人机，若是船只，则能够初步判定船只的大小，若是无人机，则能够精确得知无人机的特征与航迹信息，从而来实现对海上情况的监测。
本发明通过低分辨率搜索、步进频跟踪的方法，提升了海面大目标的距离分辨率。
本发明结合了三坐标探测、步进频成像、微多普勒等技术，使得雷达系统具备一定的识别能力和初步的目标分类能力，将目标区分为海面大、中、小型船、空中四旋翼、其他空中目标等。
附图说明
图1为本发明对海多功能雷达信号处理方法的初始化流程图；
图2为本发明所述脉冲多普勒模式的工作流程图；
图3为本发明所述脉冲多普勒模式下VICFAR检测原理图；
图4为本发明所述脉冲多普勒模式下GOCFAR检测原理图；
图5为本发明所述步进频模式的工作流程图；
图6为本发明对海多功能雷达信号处理方法的整体工作流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明，本发明包括但不仅限于下述实施例。
本发明采用分等级处理的思路，首先采用DBF的体制，以搜索为主，形成对监视区域的三维覆盖，对面和空中目标形成初步的分类。对于稳定成航的海面目标则根据回波的幅度进行区分，对大目标进行步进频成像处理，并根据目标成像的尺寸去区分船的大小；对于空中目标则根据航迹的稳定性，微多普勒特征去区分低空飞行器、飞鸟等。另外对于海面目标和低慢小目标的综合处理也是一个难点，本发明采用自适应 CFAR技术进行针对不同的环境背景进行杂波抑制，进而提升目标的检测概率。
本发明的实施例提供一种对海多功能雷达信号处理方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：
S1、雷达上电，DSP进行初始化，
S2、解析上位机下发的指令，选择工作模式
S3、向FPGA发送门铃示意DSP初始化完成；
S4、等待FPAG发送的数据，并进入相应的工作模式。
在图1所示的技术方案中，雷达上电后，DSP配置默认参数，创建后续函数计算所需要的块和视图对象，然后等待各模块配置完成。配置完成后，解析上位机通过网口下发的指令，并根据指令选择工作模式为脉冲多普勒模式或步进频模式；进入相应的工作模式后，向前端FPGA发送doobell门铃示意DSP初始化全部完成，等待FPGA 通过SRIO接口发送处理过后的各个波束的脉压回波数据，之后进入脉冲多普勒模式，或步进频模式进行工作。
所述脉冲多普勒模式的工作流程如图2所示，具体包括以下步骤：
S31、接收经FPGA处理后的各个波束的脉冲压缩回波数据；
S32、将接收到的数据进行动目标检测；
S33、对检测后的数据进行恒虚警处理，设定门限，进行目标筛选；
S34、对筛选出的目标进行目标凝聚处理；
S35、将凝聚后的目标通过网口发送至上位机。
S36、将目标进行分类，若目标的高度大于空目目标阈值门限(视雷达进度而定，本实施例选取高度为50米)，则判断空中目标，否则判断为海面目标；
S37、若目标分类为空中目标，进一步进行特征提取，利用多圈的回波数据进行时频分析，若符合标定的旋翼无人机的视频特征，则判定为旋翼无人机，并显示结果(包括目标的形状、尺寸等结构信息，以及目标的姿态、速度等运动信息)，否则判定为未知空中目标；若目标分类为船只，则进入步进频模式(跟据雷达反射面积的大小，本发明将目标区分为海面大、中、小型船、空中四旋翼、其他空中目标等)。
以下对图2所示实施例的各个步骤的具体实现进行详细阐述：
该步骤使用脉冲多普勒模式，该模式下雷达的远距离测距精度和雷达作用范围是一对不可调和的矛盾。为提高测距精度，雷达将线性调频信号引入到脉冲多普勒体制当中，但线性调频信号的发射信号脉内调制具有很高的信号带宽，导致雷达接收机对硬件要求较高。
脉冲多普勒体制采用LFM信号，为了在提高雷达距离分辨率的条件下不影响雷达的作用距离，需要采用脉冲压缩技术。步骤S31中，从FPGA处获得的数据是经过脉冲压缩后的，信噪比有大幅度提高的信号。
接下来步骤S32将信号进行动目标检测即FFT处理，载频域进行积累，这样可以改善信杂比。
为了在复杂的杂波环境中检测出所关心的运动目标回波，要求脉冲多普勒雷达必须采取某种CFAR处理技术，以便在杂波环境变化时，防止雷达的虚警概率发生太大的变化，同时保证一定的检测概率。故步骤S33中选取了单元平均取大CFAR (GOCFAR)和自适应CFAR(VICFAR)。对于杂波环境较为简单的低空环境，采用固定的GOCFAR，对于杂波环境复杂多变的海面，则采用VICAFR。VICFAR即可变标识CFAR，其原理如图3所示。它通过计算前半参考窗和后半参考窗的统计方差和统计均值比，来判断两个参考窗中背景杂波的起伏特性，从而选择合适的恒虚警检测器对目标进行检测。检测门限等于门限系数与背景噪声估计值的乘积，高于检测门限的判定为目标。统计量VI是用来判断参考窗中的采样数据是否来自于均匀环境，计算方法如下：
Figure RE-GDA0003461943710000051
上式中
Figure RE-GDA0003461943710000052
表示前半参考窗或后半参考窗内N/2个采样单元幅度的算术平均值，
Figure RE-GDA0003461943710000053
为方差，N为采样单元个数，xi为每个采样单元的幅值。
统计量
Figure RE-GDA0003461943710000054
用来检验前后参考窗的统计均值是否相同，式中
Figure RE-GDA0003461943710000055
表示前半参考窗中各采样单元的幅度均值，
Figure RE-GDA0003461943710000056
表示后半参考窗中各采样单元的幅度均值。
图3中的A表示前半参考窗，B表示后半参考窗，∑A，∑B和∑AB分别是前半参考窗、后半参考窗以及整个参考窗中平方滤波后的幅度值的和；VIA和VIB分别是前后参考窗的变化指数。αN/2和αN的定义如下所示，是在虚警概率为PFA的条件下不同参考窗长度所对应的门限因子。
Figure RE-GDA0003461943710000061
杂波背景的判决方法如下面两式所示
Figure RE-GDA0003461943710000062
Figure RE-GDA0003461943710000063
KVI和KMR是设定的比较门限，当统计量VI的值大于门限KVI时，认为参考窗均匀，否则非均匀；当均值比MR小于
Figure RE-GDA0003461943710000064
或者大于KMR时认为均值不相同，否则相同。
由上述分析可知将VI和MR的值与对应门限进行比较，就可以确认前后参考窗是否均匀以及前后参考窗的均值是否相同，然后就可以根据下面的方案选择具体的门限。
Figure RE-GDA0003461943710000065
GOCFAR是单元平均CFAR的一种改进算法，能够解决杂波边缘的问题，在杂波边缘环境中能够保持较好的虚警概率，而且它在均匀环境下表现也很好。GO-CFAR 的原理图如图4所示，参考单元位于检测单元两侧，保护单元主要用在单目标情况下防止目标能量泄露到参考单元影响检测效果；先分别计算待检单元前后参考窗的幅度均值，然后将两个均值中较大的一个与门限因子相乘，从而构成检测门限，高于检测门限的判定为目标。
步骤S34中的点迹凝聚处理是对距离维恒虚警检测后过门限的点迹数据做相应的处理。回波信号进行动目标检测和恒虚警检测后，所得的点迹中包含实际目标点迹和虚警引起的点迹，点迹凝聚技术是根据点迹分辨与归并准则或方法对目标点迹进行分辨与归并，同时对虚拟点迹进行滤除，最后对目标点迹按照最大幅度法进行凝聚形成唯一的目标点迹。凝聚后的点迹包含目标距离、方位、幅度、速度等参数信息。将这些信息通过网口上传至上位机，通过显控终端显示目标信息。
所述步进频模式的工作流程如图5所示，具体包括以下步骤：
S41、接收经FPGA处理后的成像目标距离单元附近的脉冲压缩回波数据；
S42、计算速度补偿因子，对数据进行速度补偿，将每一个距离门下所有频点的数据都与补偿因子对应相乘；
S43、对运动补偿后的数据进行IFFT操作；
S44、通过同距离选大法(对每个采样点只取出与脉宽τ相对应的距离长度信息，并与相邻采样点提取出结果的同距离单元进行比较，取出其中幅度较大的点为抽取结果。)对IFFT后的数据进行数据目标抽取，是将抽取出的数据顺序排放，形成目标的高分辨一维距离像；
S45、根据成像结果识别目标长度；
S46、将对目标的成像结果和目标长度通过网口发送至上位机。
以下对图5所示实施例的各个步骤的具体实现进行详细阐述：
步进频模式使用步进频率的信号，脉冲步进频率信号具有高分辨能力，对AD采样要求大大降低。但步进频率信号是一种多普勒敏感信号，对目标成像时需要借助脉冲多普勒体制雷达进行精确测速，然后利用脉冲多普勒体制雷达的测速信息对步进频率体制回波信号进行运动补偿。步骤S42中计算补偿因子，然后将每一个距离门下所有频点的数据都与补偿因子对应相乘。
Figure RE-GDA0003461943710000071
其中，f0表示雷达起始频率，Δf表示雷达步进频率，Vs表示目标估计速度，c表示光速，Tr表示脉冲重复周期，i代表不同的步进频率的序号。
步骤S44中，对IFFT处理后的数据进行目标抽取，目标抽取算法就是为了得到完备的一维距离像，它完成以下2个工作：①将折叠的结果按照真实距离排列；②在不同采样点中的冗余信息中，按照一定准则，选取一个最好的结果，得到与真实情况相符的最优的一维距离像。
首先对IFFT后的结果计算延拓的周期数，进行周期延拓后采用同距离选大法，选大法是对每个采样点只取出与脉宽τ相对应的距离长度信息，并与相邻采样点提取出结果的同距离单元进行比较，取出其中幅度较大的点为抽取结果。抽取后结果即为目标的一维距离像。
Figure RE-GDA0003461943710000081
其中，
Figure RE-GDA0003461943710000082
fs表示采样频率，B表示带宽，N表示频率步进数，Δf表示雷达步进频率。
步骤S45中，根据S44形成的一维距离像计算目标的真实长度。由于噪声干扰，首先对成像结果进行滑窗处理，经过适当的滑窗平均处理后，成像结果的包络几乎没什么变化，包络中叠加的噪声起伏却趋于平缓，对后续分析影响较小。目标抽取后，幅值高于噪声幅度11dB时，认为是目标。记录下目标在一维距离像中所占连续距离单元个数，乘上细化后每个距离单元代表的实际距离即可得到目标径向长度。用径向长度除以|cos(方位角-航向角)|，得到目标实际长度。
将S44中目标成像结果及S45中的目标实际长度通过网口上报给上位机，通过显控进行显示。
如图6所示，本发明的整体工作流程如下：
首先，雷达上电，DSP初始化各模块，初始化完成后解析上位机通过网口下发的指令，根据指令选择工作模式。工作在脉冲多普勒模式时，与FPGA通过SRIO接口获得雷达回波数据，进行动目标检测、恒虚警检测、点迹凝聚等处理，处理完成后将目标信息通过网口上报至上位机，由上位机进行目标显示。同时根据目标的速度、RCS、回波幅度等特征信息对目标进行初步分类，船只的速度较慢，RCS大，回波幅度高，无人机速度较快，RCS小，回波幅度低。对于RCS大于1平方米或速度低于8m/s，且目标幅度高于平均噪声20dB以上的目标分类为船只，其他目标分类为无人机。若有目标被分类为船只，则DSP此时切换为步进频模式，根据脉冲多普勒模式检测出的目标速度先进行速度补偿，后进行IFFT操作，再将IFFT后的数据进行周期延拓，以及使用同距离选大法进行目标抽取，抽取后的结果为目标的一维距离像。记录下目标在一维距离像中所占连续距离单元个数，乘上每个距离单元代表的实际距离即可得到目标径向长度。用径向长度除以|cos(方位角-航向角)|，得到目标实际长度。将成像结果和目标实际长度上传上位机进行显示。成像完成后，若有指令下发，则切换为指令指定的工作模式。若没有继续成像的指令下发，则自动切换回脉冲多普勒模式。若目标被分类为无人机，则始终工作在脉冲多普勒模式，对无人机进行实时跟踪。同时，对于无人机目标可采取微多普勒方法进行进一步的特征提取，因此，可以通过上位机的显示来判断海上目标是船只或是无人机，若是船只，则可以初步判定船只的大小，若是无人机，则可以精确得知无人机的航迹信息，从而来实现对海上情况的实时监测。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种对海多功能雷达信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)雷达上电后解析上位机下发的指令，根据指令选择工作模式；工作在脉冲多普勒模式时，进入步骤2)，工作在步进频模式时，进入步骤3)；
2)获得雷达回波数据，进行动目标检测、恒虚警检测和点迹凝聚；根据目标的速度、RCS和回波幅度对目标进行分类，若目标被分类为空中目标，进入步骤4)；若目标被分类为船只，则雷达切换为步进频模式，进入步骤3)；
3)获得雷达回波数据或脉冲多普勒模式检测出的目标数据，对数据进行速度补偿；对运动补偿后的数据进行IFFT操作；将IFFT后的数据进行周期延拓，使用同距离选大法进行目标抽取，获得目标的一维距离像；跟据成像结果识别目标长度；
4)接收上位机指令，若有成像指令则切换为指令指定的工作模式，脉冲多普勒模式进入步骤2)，步进频模式进入步骤3)；若没有成像指令则切换回脉冲多普勒模式，进入步骤2)。
2.根据权利要求1所述的对海多功能雷达信号处理方法，其特征在于，所述的步骤2)或步骤3)的雷达回波数据预先经过脉冲压缩处理。
3.根据权利要求1所述的对海多功能雷达信号处理方法，其特征在于，所述的步骤2)对雷达回波数据进行FFT处理完成动目标检测。
4.根据权利要求1所述的对海多功能雷达信号处理方法，其特征在于，所述的步骤2)对于低空环境采用GOCFAR进行恒虚警检测，对于海面环境采用VICAFR进行恒虚警检测。
5.根据权利要求1所述的对海多功能雷达信号处理方法，其特征在于，所述的步骤2)将RCS大于1平方米或速度低于8m/s，且目标幅度高于平均噪声20dB以上的目标分类为船只，其他目标分类为无人机。
6.根据权利要求1所述的对海多功能雷达信号处理方法，其特征在于，所述的步骤2)将高度大于设定门限的目标分类为空中目标，进一步提取目标特征，利用多圈的回波数据进行时频分析，若符合标定的旋翼无人机时频特征，则判定为旋翼无人机，否则判定为未知空中目标。
7.根据权利要求1所述的对海多功能雷达信号处理方法，其特征在于，所述的步骤2)若目标被分类为空中目标，则采取微多普勒方法进一步提取目标特征信息。
8.根据权利要求1所述的对海多功能雷达信号处理方法，其特征在于，所述的步骤3)计算补偿因子
Figure FDA0003363302620000021
将每一个距离门下所有频点的数据都与补偿因子对应相乘，完成速度补偿，其中，f0表示雷达起始频率，Δf表示雷达步进频率，Vs表示目标估计速度，c表示光速，Tr表示脉冲重复周期，i代表不同的步进频率的序号。
9.根据权利要求1所述的对海多功能雷达信号处理方法，其特征在于，所述的步骤3)记录下目标在一维距离像中所占连续距离单元个数，乘上每个距离单元代表的实际距离，得到目标径向长度；用径向长度除以|cos(方位角-航向角)|，得到目标实际长度。
10.根据权利要求1所述的对海多功能雷达信号处理方法，其特征在于，所述的步骤3)使用同距离选大法进行目标抽取，对每个采样点只取出与脉宽τ相对应的距离长度信息，并与相邻采样点提取出结果的同距离单元进行比较，取出其中幅度较大的点为抽取结果，抽取后结果即为目标的一维距离像。
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