CN114966694B - 适合于fmcw信号的距离多普勒成像算法 - Google Patents

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CN114966694B CN202210901957.8A CN202210901957A CN114966694B CN 114966694 B CN114966694 B CN 114966694B CN 202210901957 A CN202210901957 A CN 202210901957A CN 114966694 B CN114966694 B CN 114966694B
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Abstract

本发明公开了适合于FMCW信号的距离多普勒成像算法，属于测量技术领域，本发明分别以小型滑轨和智能小车作为SAR的运动平台，并结合SAR平台的特点设计了适合于FMCW信号的距离多普勒成像算法，配置雷达参数后，SAR平台上搭载的雷达开始运动，通过距离多普勒成像算法进行测量并成像。与现有技术对比，本发明的SAR实验平台结构简单、易于搭建且成本较低，其合成孔径长度可按需求设定，雷达运动速度为0~2 m/s左右，具有体积小、质量轻、易便携等特点，能适用于多种实测场景，具有较好的灵活性和便携性，便于开展地面小型SAR实验。

Description

适合于FMCW信号的距离多普勒成像算法
技术领域
本发明公开了适合于FMCW信号的距离多普勒成像算法，属于测量技术领域。
背景技术
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）通常安装在飞机、卫星、宇宙飞船等飞行平台上全天时、全天候地进行对地观测，并具有一定的地表穿透力。随着雷达小型化技术、运动测量技术及各种SAR成像算法的高速发展，地面SAR技术的应用范围也越来越广，逐渐朝着目标识别、自动驾驶、沉降监测等多种领域发展，具有较强的发展潜力。SAR技术的应用研究与验证涉及射频收发设计、数据采集、信号处理、软件算法及性能测试等众多环节，其中是否能利用SAR平台进行实测验证是算法可靠性的衡量标准之一。
现有技术仅是概略介绍了SAR实验平台的内容，但未详细介绍SAR实验平台搭建过程的技术细节，不利于研究者快速搭建小型SAR实验平台开展教学和小型科研实验；在缺少具体的SAR实验平台的细节的前提下，也无法实现对应该实验平台的距离多普勒成像算法。
发明内容
本发明提出了适合于FMCW信号的距离多普勒成像算法，解决现有技术中缺少小型SAR平台的搭建方法，无法实现基于该平台的距离多普勒成像算法的问题。
适合于FMCW信号的距离多普勒成像算法，包括雷达和SAR实验平台；
雷达的调频信号由合成器生成后传输至发射天线发射端Tx进行发射，经目标物体反射，由天线接收端Rx接收后传送至混频器与发射的信号进行混频以获得中频信号；
不考虑信号幅度的影响，设
Figure 331169DEST_PATH_IMAGE001
为信号初始频率，
Figure 4858DEST_PATH_IMAGE002
是线性调频斜率，t代表快时 间，c为光速，用j表示复数信号，假设目标与雷达的距离为R，令
Figure 252299DEST_PATH_IMAGE003
，则单个线性调频信号 内的回波信号
Figure 244395DEST_PATH_IMAGE004
可表示为：
Figure 235485DEST_PATH_IMAGE005
（1）
其中T为单个线性调频信号的持续时间，其经由混频器获得中频信号的过程称之 为去调频处理，由回波信号的共轭
Figure 560418DEST_PATH_IMAGE006
与发射信号相乘所获得的中频信号可表示为：
Figure 978761DEST_PATH_IMAGE008
（2）
对中频信号
Figure 458153DEST_PATH_IMAGE009
进行FFT处理，利用频率分析法知，中频信号的频率
Figure 252934DEST_PATH_IMAGE010
与目标与 雷达的距离成正比，即有：
Figure 612198DEST_PATH_IMAGE011
（3）
由于中频频率与目标与雷达的距离成正比，因此雷达系统采集回波信号时模数转 换器的采样率
Figure 935863DEST_PATH_IMAGE012
取决于测绘带宽，具体为：
Figure 715600DEST_PATH_IMAGE013
（4）
式中，
Figure 297760DEST_PATH_IMAGE014
为测绘带宽，
Figure 518657DEST_PATH_IMAGE015
为远端入射角；雷达的距离分辨率取决于调频信号的带 宽
Figure 91852DEST_PATH_IMAGE016
，对应的距离分辨率表达式为
Figure 296568DEST_PATH_IMAGE017
（5）；
配置雷达的参数时，综合考虑发射信号的带宽、调频率、线性调频信号的持续时间、模拟数字转换器采样率、测绘带宽几种参数之间的关系，保证信号参数的合理性，以满足SAR成像实验平台的性能需求；
距离多普勒成像算法包括：
雷达以速度
Figure 682419DEST_PATH_IMAGE018
沿x轴匀速运动，A表示坐标为(
Figure 757823DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 751186DEST_PATH_IMAGE020
)的目标散射点，设
Figure 193931DEST_PATH_IMAGE021
为目标点A到 雷达的径向距离，其为慢时间
Figure 603047DEST_PATH_IMAGE022
的函数，则有：
Figure 110121DEST_PATH_IMAGE023
（6）
考虑雷达与目标随慢时间变化的瞬时距离，将式（2）对应的单个线性调频信号去调频后回波信号扩展为二维信号，即有：
Figure 477648DEST_PATH_IMAGE024
（7）
去调频后的回波信号是单频信号，沿距离向对快时间作傅里叶变换，可以达到脉 冲压缩的效果，设
Figure 142110DEST_PATH_IMAGE025
为距离向对应的频率，则去调频后回波信号的方位向时域距离向频域 表达式为：
Figure 620496DEST_PATH_IMAGE027
（8）
之后沿方位向对慢时间
Figure 185338DEST_PATH_IMAGE022
作傅里叶变换将数据变换到距离方位二维频域，设
Figure 254925DEST_PATH_IMAGE028
表 示方位向频率，
Figure 921530DEST_PATH_IMAGE029
为载波频率的波长，根据驻定相位原理可得距离-方位二维频域信号为：
Figure 423181DEST_PATH_IMAGE031
（9）
SAR在正侧视情况下，多普勒中心频率为零，不存在距离走动问题，只考虑距离弯 曲校正，弯曲量校正可通过插值运算实现，对应的弯曲校正量为：
Figure 858841DEST_PATH_IMAGE032
（10）
距离徙动校正后，通过匹配滤波器进行方位聚焦，对应的参考函数为式（9）中第二 个指数项的复共轭：
Figure 348597DEST_PATH_IMAGE033
（11）
最后，沿方位向进行逆傅里叶变换完成聚焦，最终的SAR图像表达式为：
Figure 502498DEST_PATH_IMAGE034
（12）
式中，T a 为成像积累时间。
优选地，所述SAR实验平台为基于小型滑轨的实验平台；
基于小型滑轨的实验平台包括微波雷达开发板、数据采集卡、220 V交流移动电源、5 V直流电源、变压器、脉冲控制器、电机驱动器、步进电机、电驱滑轨和计算机处理系统；
220 V交流移动电源的交流电经变压器降压后为脉冲控制器供电，5 V直流电源为雷达供电，利用脉冲控制器设置滑块的速度和位移，控制雷达的运动状态；
雷达开始移动时，同时向微波雷达开发板发送指令采集回波数据，回波数据通过网络接口传输并存储进计算机处理系统以供后续完成SAR成像算法处理。
优选地，所述小型滑轨具体为：
小型滑轨规格选型时涉及滚珠丝杠螺距、直径、电机扭矩几个因素，螺距
Figure 807840DEST_PATH_IMAGE035
的选择 由电机的最大转速
Figure 894745DEST_PATH_IMAGE036
与雷达运动最大速度
Figure 774976DEST_PATH_IMAGE038
决定，通过下式进行计算：
Figure 134282DEST_PATH_IMAGE039
（13）
滑轨水平放置时，设丝杠上滑块与工件重量为
Figure 492582DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 450305DEST_PATH_IMAGE041
为导向件的综合摩擦系数，
Figure 970279DEST_PATH_IMAGE042
为 重力加速度，
Figure 82460DEST_PATH_IMAGE043
为滑块加减速时间，滑块加速时的最大轴向负载
Figure 41189DEST_PATH_IMAGE044
为：
Figure 305948DEST_PATH_IMAGE045
（14）
设
Figure 13136DEST_PATH_IMAGE046
为丝杠轴螺纹内径，
Figure 160083DEST_PATH_IMAGE047
为负载作用点间距，也是实验平台合成孔径的最大长度， 则容许轴向载荷
Figure 843874DEST_PATH_IMAGE048
的计算公式为：
Figure 963140DEST_PATH_IMAGE049
（15），其中，
Figure 152813DEST_PATH_IMAGE048
也是滑块运动需要提供的推 力，系数
Figure 741051DEST_PATH_IMAGE050
由滚珠丝杠选择固定方式或者铰支方式而决定。
优选地，所述步进电机的负载扭矩
Figure 244845DEST_PATH_IMAGE051
的计算公式为：
Figure 202305DEST_PATH_IMAGE052
（16），
Figure 562880DEST_PATH_IMAGE053
为丝杠传动机 械效率。
优选地，所述SAR实验平台为基于智能车的实验平台；
基于智能车的实验平台包括主控系统、舵机、蓝牙、电机驱动、减速电机、编码器、有机发光二极管屏幕和电源管理模块；
智能车上电后，首先对各硬件驱动、IO口进行初始化，蓝牙模块与安卓手机连接，操作人员通过手机应用程序设定小车速度与前进方向，令舵机摆正，根据SAR实验需求设定目标速度值，发送前进、后退指令；
初始化完成后，创建实时操作系统任务，开始分别执行串口接收中断、车体运动控制和有机发光二极管屏幕显示任务，在串口接收中断判断接收成功后结合PID算法向舵机、电机驱动实时输入脉冲宽度调制值以实现对智能车的运动控制；
远程操控电脑通过WIFI接口与放置在智能车上的微型电脑相连接，采集雷达回波的过程中微型电脑随智能车移动，微型电脑上安装远程操控软件，远程操控电脑通过远程桌面与微型电脑连接，操作人员通过远程桌面操控微型电脑设置微波雷达开发板上的信号参数、启动雷达开始发射和采集信号，采集的雷达回波数据存放于微型电脑的硬盘以供后续成像处理。
优选地，所述智能车采用两驱模式加舵机控制转向，设小车总重为
Figure 638414DEST_PATH_IMAGE054
，地面与轮胎 的摩擦系数为
Figure 414740DEST_PATH_IMAGE055
，轮胎半径为
Figure 757866DEST_PATH_IMAGE056
，则匀速行驶时智能车电机扭矩
Figure 289341DEST_PATH_IMAGE057
为：
Figure 570281DEST_PATH_IMAGE058
（17）
智能车电机转速转换为智能车最大速度的公式为：
Figure 432189DEST_PATH_IMAGE060
（18）
智能车电机与光电编码器连接，电机转动时编码器输出的脉冲信号经计数后可转换为实际行驶速度。
与现有技术对比，本发明的有益效果是：SAR实验平台结构简单、易于搭建且成本较低，其合成孔径长度可按需求设定，雷达运动速度为0~2 m/s左右，具有体积小、质量轻、易便携等特点，能适用于多种实测场景，具有较好的灵活性和便携性，便于开展小型SAR实验。
附图说明
图1为FMCW雷达收发端简化框图；
图2为基于小型滑轨的实验平台的结构组成图；
图3为步进电机直线滑轨模型示意图；
图4为基于智能车的实验平台的结构组成图；
图5为智能车程序执行流程图；
图6为SAR实验平台成像几何示意图；
图7为去调频RD算法流程图；
图8为“U”点阵SAR成像结果；
图9为“P”点阵SAR成像结果；
图10为“C”点阵SAR成像结果；
附图标记包括：1-发射天线发射端，2-发射天线接收端，3-混频器，4-中频信号，5-合成器，6-工件，7-滑块，8-联轴器，9-步进电机。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明的具体实施方式做进一步说明：
适合于FMCW信号的距离多普勒成像算法，包括雷达和SAR实验平台；
雷达的调频信号由合成器5生成后传输至发射天线发射端1进行发射，经目标物体反射，由天线接收端2接收后传送至混频器3与发射的信号进行混频以获得中频信号4；
不考虑信号幅度的影响，设
Figure 177291DEST_PATH_IMAGE061
为信号初始频率，
Figure 332198DEST_PATH_IMAGE062
是线性调频斜率，t代表快时间，c为光速，用j表示复数信号，假设目标与雷达的距离为
Figure 100434DEST_PATH_IMAGE063
，令
Figure 280879DEST_PATH_IMAGE064
，则单个线性调频信号内 的回波信号
Figure 100062DEST_PATH_IMAGE065
可表示为：
Figure 911023DEST_PATH_IMAGE066
（1）
其中
Figure 478139DEST_PATH_IMAGE051
为单个线性调频信号的持续时间，其经由混频器3获得中频信号4的过程称 之为去调频处理，由回波信号的共轭
Figure 665538DEST_PATH_IMAGE067
与发射信号相乘，所获得的中频信号4可表示为：
Figure 339227DEST_PATH_IMAGE069
（2）
对中频信号4
Figure 321090DEST_PATH_IMAGE070
进行FFT处理，利用频率分析法知，中频信号4的频率与目标与雷 达的距离成正比，即有：
Figure 126235DEST_PATH_IMAGE071
（3）
由于中频频率与目标与雷达的距离成正比，因此雷达系统采集回波信号时模数转 换器的采样率
Figure 366592DEST_PATH_IMAGE072
取决于测绘带宽，具体为：
Figure 878476DEST_PATH_IMAGE073
（4）
式中，
Figure 844289DEST_PATH_IMAGE014
为测绘带宽，
Figure 74413DEST_PATH_IMAGE015
为远端入射角；雷达的距离分辨率取决于调频信号的带 宽
Figure 118462DEST_PATH_IMAGE016
，对应的距离分辨率表达式为
Figure 484852DEST_PATH_IMAGE074
（5）；
配置雷达的参数时，综合考虑发射信号的带宽、调频率、线性调频信号的持续时间、模拟数字转换器采样率、测绘带宽几种参数之间的关系，保证信号参数的合理性，以满足SAR成像实验平台的性能需求；
距离多普勒成像算法包括：
雷达以速度
Figure 870834DEST_PATH_IMAGE018
沿x轴匀速运动，A表示坐标为(
Figure 604566DEST_PATH_IMAGE075
，
Figure 671879DEST_PATH_IMAGE020
)的目标散射点，设
Figure 204360DEST_PATH_IMAGE063
为目标点A到 雷达的径向距离，其为慢时间
Figure 433348DEST_PATH_IMAGE022
的函数，则有：
Figure 185534DEST_PATH_IMAGE076
（6）
考虑雷达与目标随慢时间变化的瞬时距离，将式（2）对应的单个线性调频信号去调频后回波信号扩展为二维信号，即有：
Figure 790959DEST_PATH_IMAGE077
（7）
去调频后的回波信号是单频信号，沿距离向对快时间作傅里叶变换，可以达到脉 冲压缩的效果，设
Figure 646788DEST_PATH_IMAGE078
为距离向对应的频率，则去调频后回波信号的方位向时域距离向频域 表达式为：
Figure 640152DEST_PATH_IMAGE080
（8）
之后沿方位向对慢时间
Figure 44018DEST_PATH_IMAGE022
作傅里叶变换将数据变换到距离方位二维频域，设
Figure 984292DEST_PATH_IMAGE081
表 示方位向频率，
Figure 242098DEST_PATH_IMAGE029
为载波频率的波长，根据驻定相位原理可得距离-方位二维频域信号为：
Figure 593314DEST_PATH_IMAGE083
（9）
SAR在正侧视情况下，多普勒中心频率为零，不存在距离走动问题，只考虑距离弯 曲校正，弯曲量校正可通过插值运算实现，对应的弯曲校正量为：
Figure 507043DEST_PATH_IMAGE084
（10）
距离徙动校正后，通过匹配滤波器进行方位聚焦，对应的参考函数为式（9）中第二 个指数项的复共轭：
Figure 736161DEST_PATH_IMAGE085
（11）
最后，沿方位向进行逆傅里叶变换完成聚焦，最终的SAR图像表达式为：
Figure 848474DEST_PATH_IMAGE086
（12）
式中，T a 为成像积累时间。
所述SAR实验平台为基于小型滑轨的实验平台；
基于小型滑轨的实验平台包括微波雷达开发板、数据采集卡、220 V交流移动电源、5 V直流电源、变压器、脉冲控制器、电机驱动器、步进电机9、电驱滑轨和计算机处理系统；
220 V交流移动电源的交流电经变压器降压后为脉冲控制器供电，5 V直流电源为雷达供电，利用脉冲控制器设置滑块7的速度和位移，控制雷达的运动状态；
雷达开始移动时，同时向微波雷达开发板发送指令采集回波数据，回波数据通过网络接口传输并存储进计算机处理系统以供后续完成SAR成像算法处理。
所述小型滑轨具体为：
小型滑轨规格选型时涉及滚珠丝杠螺距、直径、电机扭矩几个因素，螺距
Figure 636170DEST_PATH_IMAGE035
的选择 由电机的最大转速
Figure 771616DEST_PATH_IMAGE036
与雷达运动最大速度
Figure 850431DEST_PATH_IMAGE088
决定，通过下式进行计算：
Figure 36824DEST_PATH_IMAGE089
（13）
滑轨水平放置时，设丝杠上滑块7与工件6重量为
Figure 214995DEST_PATH_IMAGE090
，
Figure 414901DEST_PATH_IMAGE041
为导向件的综合摩擦系数，
Figure 438352DEST_PATH_IMAGE091
为重力加速度，
Figure 479252DEST_PATH_IMAGE092
为滑块7加减速时间，则滑块7加速时的最大轴向负载
Figure 93904DEST_PATH_IMAGE093
为：
Figure 922051DEST_PATH_IMAGE094
（14）
设
Figure 499925DEST_PATH_IMAGE046
为丝杠轴螺纹内径，
Figure 441337DEST_PATH_IMAGE047
为负载作用点间距，也是实验平台合成孔径的最大长度， 则容许轴向载荷
Figure 741737DEST_PATH_IMAGE095
的计算公式为：
Figure 339071DEST_PATH_IMAGE096
（15），其中，
Figure 48532DEST_PATH_IMAGE095
也是滑块7运动需要提供的 推力，系数
Figure 313292DEST_PATH_IMAGE097
由滚珠丝杠选择固定方式或者铰支方式而决定。
所述步进电机9的负载扭矩
Figure 519014DEST_PATH_IMAGE051
的计算公式为：
Figure 603645DEST_PATH_IMAGE098
（16），
Figure 366064DEST_PATH_IMAGE099
为丝杠传动机械效 率。
所述SAR实验平台为基于智能车的实验平台；
基于智能车的实验平台包括主控系统、舵机、蓝牙、电机驱动、减速电机、编码器、有机发光二极管屏幕和电源管理模块；
智能车上电后，首先对各硬件驱动、IO口进行初始化，蓝牙模块与安卓手机连接，操作人员通过手机应用程序设定小车速度与前进方向，令舵机摆正，根据SAR实验需求设定目标速度值，发送前进、后退指令；
初始化完成后，创建实时操作系统任务，开始分别执行串口接收中断、车体运动控制和有机发光二极管屏幕（Organic Light-Emitting Diode，OLED）显示任务，在串口接收中断判断接收成功后结合PID算法向舵机、电机驱动实时输入脉冲宽度调制值以实现对智能车的运动控制；
远程操控电脑通过WIFI接口与放置在智能车上的微型电脑相连接，采集雷达回波的过程中微型电脑随智能车移动，微型电脑上安装远程操控软件，远程操控电脑通过远程桌面与微型电脑连接，操作人员通过远程桌面操控微型电脑设置微波雷达开发板上的信号参数、启动雷达开始发射和采集信号，采集的雷达回波数据存放于微型电脑的硬盘以供后续成像处理。
所述智能车采用两驱模式加舵机控制转向，设小车总重为
Figure 970483DEST_PATH_IMAGE054
，地面与轮胎的摩擦 系数为
Figure 363418DEST_PATH_IMAGE055
，轮胎半径为
Figure 246930DEST_PATH_IMAGE056
，则匀速行驶时智能车电机扭矩
Figure 750723DEST_PATH_IMAGE057
为：
Figure 209649DEST_PATH_IMAGE058
（17）
智能车电机转速转换为智能车最大速度的公式为：
Figure 570223DEST_PATH_IMAGE101
（18）
智能车电机与光电编码器连接，电机转动时编码器输出的脉冲信号经计数后可转换为实际行驶速度。
FMCW雷达收发端简化框图如图1，本发明搭建的毫米波雷达SAR成像实验平台的雷达前端具有控制信号收发、采集回波等功能，主要由德州仪器TI公司mmWave系列微波雷达开发板IWR1443BOOST和与其相适配的数据采集卡DCA1000EVM组成。
IWR1443BOOST射频板长×宽封装尺寸为10.4 cm×10.4 cm，板上除IWR1443单芯片毫米波传感器外，还集成了为保证正常工作所需的其它外围电路，回波数据经过低噪声放大器与发射端的本振信号混频得到中频信号4。射频板的具体参数如表1所示。
表1 IWR1443BOOST射频板参数
Figure 629446DEST_PATH_IMAGE102
将两块板卡进行组合后，可以利用TI公司的mmWaveStudio软件设置有效收发天线数目、发射信号初始频率、调频率、ADC采样率、Chirp持续时间、数据传输方式等多种参数，以便获取所需的雷达回波数据。60针脚HD接口用于高速传输LVDS（Low VoltageDifferential Signaling，低压差分信号）数据，J1和J8接口用于接收外部指令以控制雷达信号的发射与接收，J6接口通过网线将采集的数据传输到存储设备。最终捕获的ADC数据用于为毫米波雷达信号处理算法提供输入，以实现SAR成像的功能。
以TI公司IWR1443BOOST开发板为核心，分别以小型滑轨和智能小车作为SAR的运动平台，设计了两套低成本的地面小型SAR系统。下面分别进行介绍。
基于小型滑轨的实验平台的结构组成图如图2，最大快速进给速度的典型值一般 为100 mm/s，电机最大转速的典型值一般为1200 r/min，可计算出需要5 mm以上的螺距。滚 珠丝杆直径与最大轴向负载和容许轴向载荷有关，如图3；由滚珠丝杠固定-铰支方式决定 的系数
Figure 920619DEST_PATH_IMAGE097
的典型值一般为10。设实验平台中雷达设备与滑块7共重10 kg，
Figure 14477DEST_PATH_IMAGE103
为0.15 s，
Figure 296685DEST_PATH_IMAGE047
最大为1500 mm，
Figure 843204DEST_PATH_IMAGE046
为12.5 mm，
Figure 672488DEST_PATH_IMAGE104
为0.01，则该种情况下容许轴向载荷为1085 N。实际中最大 轴向负载7.67 N远小于该值，因此满足使用条件。根据滚珠丝杠的容许轴向载荷线图进行 比对，实验平台滚珠丝杆直径选择16 mm。
其中，实验平台导程（即：螺距）
Figure 417590DEST_PATH_IMAGE035
取最小值5 mm，代入丝杠传动机械效率
Figure 323229DEST_PATH_IMAGE105
的典型 值0.9，可得电机理论扭矩约为0.96 N•M。综上所述考虑选用步进电机9型号为57HBP56AL4- TFM，电机参数如表2所示。
表2 滑轨SAR实验平台选取的电机及其参数
Figure 842198DEST_PATH_IMAGE106
选用型号为DM542的电机驱动器。此驱动器由直流18~50 V供电，输出电流1.0 A~4.2 A，细分步数400~25600。其脉冲的输入使用型号为CM32D的可编程双轴步进电机控制器，可以设置绝对/相对移动、速度指定等指令直接控制毫米波雷达的运动状态。
所搭建的基于小型滑轨的毫米波SAR实验平台中，雷达的水平波束宽度约
Figure 491485DEST_PATH_IMAGE107
28°， 垂直波束宽度约为
Figure 809203DEST_PATH_IMAGE108
14°，滑轨长度为1.5 m，雷达运动速度在0~0.1 m/s的范围内可调节。
基于智能车的实验平台的结构组成如图4所示，车体主控芯片型号为 STM32F103RCT6，该芯片工作频率最高72 MHz，内部包含4个通用16位定时器生成PWM脉冲用 于控制电机转速与舵机的转角，还包括SPI、USART和I2C等多个通信接口方便进行外部设备 扩展。智能车轮胎直径选择10 cm，
Figure 682481DEST_PATH_IMAGE109
= 0.1，小车最大负载
Figure 423166DEST_PATH_IMAGE110
为20 kg，则
Figure 876144DEST_PATH_IMAGE111
为10 kg•cm， 因此根据最大扭矩指标选择有刷直流减速电机MD36N，该电机具体参数如表3所示。根据前 述已知条件，可计算得出理想状态下智能车的最大速度可达2 m/s左右。
表3 智能车直流电机参数
Figure 595838DEST_PATH_IMAGE112
H桥电路可以选择利用分立元器件搭建，但是为减少硬件调试难度和周期，根据所选的电机参数选择了集成芯片双通道电机驱动器WSDC2412D，支持7~24V电压直流有刷电机。该驱动器含八个引脚，其中引脚2、7输入PWM信号，3、4、8、9高低电平组合控制两个电机正反转。
智能车程序执行流程如图5所示，智能车预留螺孔用于架高雷达的高度以增大探测范围，Micro-PC放置于小车底层合金板上，IWR1443BOOST雷达模块、DCA1000EVM采集卡与云台置于高出轮胎30 cm的第二层板上。
SAR实验平台成像几何图如图6，为验证所搭建的实验平台的有效性与实用性，采用了去调频RD算法对回波数据进行成像处理，去调频RD算法流程如图7所示。
利用搭建的滑轨SAR实验平台对大厅内由金属罐摆成的“UPC”字样的场景进行了成像。实验时雷达距离地面高度为1.04 m，下视角为10°，雷达波束姿态为正侧视。合成孔径长度设为1.4 m，雷达运动速度设为0.091 m/s，发射信号参数如表4所示。
表4 滑轨SAR实测实验过程中的雷达信号参数
Figure 826968DEST_PATH_IMAGE113
探测目标为由直径7.5 cm、高8 cm的圆柱金属罐摆成的U、P、C字母点阵。由于金属罐有一定的体积，而毫米波SAR的分辨率又非常高，因此从理论上分析每个金属罐会在SAR图像中占据几个距离单元。对平台采集的回波数据利用去调频 RD算法进行了处理，所得到的SAR成像结果显示于图8、9、10。从图中可以看出，尽管每个金属罐在SAR图像中跨越了2~3个距离单元，但还是可以清晰的看出实测场景中所摆字母U、P、C点阵的轮廓，该成像效果证明了所搭建滑轨实验平台的有效性。
利用搭建的智能小车SAR实验平台对大厅内由近处的自行车、位置稍远的4个金属罐构成的场景进行了成像。实验时雷达距离地面高度为60 cm，下视角为5°，雷达波束姿态为正侧视。合成孔径长度设为5 m，雷达运动速度设为0.5 m/s，发射信号参数如表5所示。
表5 智能小车SAR实测实验过程中的雷达信号参数
Figure 569796DEST_PATH_IMAGE114
在距离雷达相对较近处放置了一辆自行车，车身总长1.75 m，后车轮与雷达合成孔径中心位置相距3.17 m，在距离自行车车把1.16 m的更远处放置了摆放成三角形的四个圆柱金属罐，相邻金属罐沿方位向的距离为0.4 m。
利用去调频 RD算法对采集的回波数据进行了处理，较远处金属罐的成像结果与实际摆放的三角形形状相符。B、C、D金属罐的坐标分别为B（-0.52 m，5.42 m）、C（-0.16 m，5.42 m）、D（0.21 m，5.42 m），最大的方位向间距误差为4 cm。金属罐C与车把的距离为1.12cm，误差为4 cm。车体长1.8 m左右、后车轮距合成孔径中心位置处约3.26 m，误差分别约为5 cm和9 cm。车体上车架、飞轮、车轮辐条等金属部分的图像幅度较强。自行车的轮廓并且有倾斜趋势，与实测场景中摆放情况相符。上述成像结果与实际场景的测量结果基本相同，验证了所搭建的智能小车SAR实验平台的有效性。
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.适合于FMCW信号的距离多普勒成像算法，其特征在于，包括雷达和SAR实验平台；
雷达的调频信号由合成器生成后传输至发射天线发射端Tx进行发射，经目标物体反射，由天线接收端Rx接收后传送至混频器与发射的信号进行混频以获得中频信号；
不考虑信号幅度的影响，设
Figure 642117DEST_PATH_IMAGE001
为信号初始频率，
Figure 496940DEST_PATH_IMAGE002
是线性调频斜率，t代表快时间，c为 光速，用j表示复数信号，假设目标与雷达的距离为R，令
Figure 168355DEST_PATH_IMAGE003
，则单个线性调频信号内的 回波信号
Figure 766827DEST_PATH_IMAGE004
可表示为：
Figure 846778DEST_PATH_IMAGE005
（1）
其中T为单个线性调频信号的持续时间，其经由混频器获得中频信号的过程称之为去 调频处理，由回波信号的共轭
Figure 121771DEST_PATH_IMAGE006
与发射信号相乘所获得的中频信号可表示为：
Figure 529749DEST_PATH_IMAGE008
（2）
对中频信号
Figure 682644DEST_PATH_IMAGE009
进行FFT处理，利用频率分析法知，中频信号的频率
Figure 617102DEST_PATH_IMAGE010
与目标与雷 达的距离成正比，即有：
Figure 813728DEST_PATH_IMAGE011
（3）
由于中频频率与目标与雷达的距离成正比，因此雷达系统采集回波信号时模数转换器 的采样率
Figure 958271DEST_PATH_IMAGE012
取决于测绘带宽，具体为：
Figure 898545DEST_PATH_IMAGE013
（4）
式中，W为测绘带宽，
Figure 687509DEST_PATH_IMAGE014
为远端入射角；雷达的距离分辨率取决于调频信号的带宽B，对 应的距离分辨率表达式为
Figure 71349DEST_PATH_IMAGE015
（5）；
配置雷达的参数时，综合考虑发射信号的带宽、调频率、线性调频信号的持续时间、模拟数字转换器采样率、测绘带宽几种参数之间的关系，保证信号参数的合理性，以满足SAR成像实验平台的性能需求；
距离多普勒成像算法包括：
雷达以速度
Figure 719499DEST_PATH_IMAGE016
沿x轴匀速运动，A表示坐标为(
Figure 181573DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure 356202DEST_PATH_IMAGE018
)的目标散射点，设
Figure 832314DEST_PATH_IMAGE019
为目标点A到雷达 的径向距离，其为慢时间
Figure 249651DEST_PATH_IMAGE020
的函数，则有：
Figure 859624DEST_PATH_IMAGE021
（6）
考虑雷达与目标随慢时间变化的瞬时距离，将式（2）对应的单个线性调频信号去调频后回波信号扩展为二维信号，即有：
Figure 560864DEST_PATH_IMAGE022
（7）
去调频后的回波信号是单频信号，沿距离向对快时间作傅里叶变换，可以达到脉冲压 缩的效果，设
Figure 722724DEST_PATH_IMAGE023
为距离向对应的频率，则去调频后回波信号的方位向时域距离向频域表达 式为：
Figure 876625DEST_PATH_IMAGE024
（8）
之后沿方位向对慢时间
Figure 24709DEST_PATH_IMAGE020
作傅里叶变换将数据变换到距离方位二维频域，设
Figure 331188DEST_PATH_IMAGE025
表示方 位向频率，
Figure 414682DEST_PATH_IMAGE026
为载波频率的波长，根据驻定相位原理可得距离-方位二维频域信号为：
Figure 305146DEST_PATH_IMAGE028
（9）
SAR在正侧视情况下，多普勒中心频率为零，不存在距离走动问题，只考虑距离弯曲校 正，弯曲量校正可通过插值运算实现，对应的弯曲校正量为：
Figure 991342DEST_PATH_IMAGE029
（10）
距离徙动校正后，通过匹配滤波器进行方位聚焦，对应的参考函数为式（9）中第二个指 数项的复共轭：
Figure 667174DEST_PATH_IMAGE030
（11）
最后，沿方位向进行逆傅里叶变换完成聚焦，最终的SAR图像表达式为：
Figure 672302DEST_PATH_IMAGE031
（12）
式中，T a 为成像积累时间。
2.根据权利要求1所述的适合于FMCW信号的距离多普勒成像算法，其特征在于，所述SAR实验平台为基于小型滑轨的实验平台；
基于小型滑轨的实验平台包括微波雷达开发板、数据采集卡、220 V交流移动电源、5 V直流电源、变压器、脉冲控制器、电机驱动器、步进电机、电驱滑轨和计算机处理系统；
220 V交流移动电源的交流电经变压器降压后为脉冲控制器供电，5 V直流电源为雷达供电，利用脉冲控制器设置滑块的速度和位移，控制雷达的运动状态；
雷达开始移动时，同时向微波雷达开发板发送指令采集回波数据，回波数据通过网络接口传输并存储进计算机处理系统以供后续完成SAR成像算法处理。
3.根据权利要求2所述的适合于FMCW信号的距离多普勒成像算法，其特征在于，所述小型滑轨具体为：
小型滑轨规格选型时涉及滚珠丝杠螺距、直径、电机扭矩几个因素，螺距
Figure 800795DEST_PATH_IMAGE032
的选择由电 机的最大转速
Figure 290682DEST_PATH_IMAGE033
与雷达运动最大速度
Figure 804709DEST_PATH_IMAGE035
决定，通过下式进行计算：
Figure 230005DEST_PATH_IMAGE036
（13）
滑轨水平放置时，设丝杠上滑块与工件重量为
Figure 596526DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure 890105DEST_PATH_IMAGE038
为导向件的综合摩擦系数，
Figure 274949DEST_PATH_IMAGE039
为重力 加速度，
Figure 120415DEST_PATH_IMAGE040
为滑块加减速时间，滑块加速时的最大轴向负载
Figure 285817DEST_PATH_IMAGE041
为：
Figure 55190DEST_PATH_IMAGE042
（14）
设
Figure 45273DEST_PATH_IMAGE043
为丝杠轴螺纹内径，
Figure 546793DEST_PATH_IMAGE044
为负载作用点间距，也是实验平台合成孔径的最大长度，则容 许轴向载荷
Figure 465071DEST_PATH_IMAGE045
的计算公式为：
Figure 287402DEST_PATH_IMAGE046
（15），其中，
Figure 318943DEST_PATH_IMAGE045
也是滑块运动需要提供的推力，系 数
Figure 69992DEST_PATH_IMAGE047
由滚珠丝杠选择固定方式或者铰支方式而决定。
4.根据权利要求3所述的适合于FMCW信号的距离多普勒成像算法，其特征在于，所述步 进电机的负载扭矩
Figure 944408DEST_PATH_IMAGE048
的计算公式为：
Figure 55583DEST_PATH_IMAGE049
（16），
Figure 722057DEST_PATH_IMAGE050
为丝杠传动机械效率。
5.根据权利要求1所述的适合于FMCW信号的距离多普勒成像算法，其特征在于，所述SAR实验平台为基于智能车的实验平台；
基于智能车的实验平台包括主控系统、舵机、蓝牙、电机驱动、减速电机、编码器、有机发光二极管屏幕和电源管理模块；
智能车上电后，首先对各硬件驱动、IO口进行初始化，蓝牙模块与安卓手机连接，操作人员通过手机应用程序设定小车速度与前进方向，令舵机摆正，根据SAR实验需求设定目标速度值，发送前进、后退指令；
初始化完成后，创建实时操作系统任务，开始分别执行串口接收中断、车体运动控制和有机发光二极管屏幕显示任务，在串口接收中断判断接收成功后结合PID算法向舵机、电机驱动实时输入脉冲宽度调制值以实现对智能车的运动控制；
远程操控电脑通过WIFI接口与放置在智能车上的微型电脑相连接，采集雷达回波的过程中微型电脑随智能车移动，微型电脑上安装远程操控软件，远程操控电脑通过远程桌面与微型电脑连接，操作人员通过远程桌面操控微型电脑设置微波雷达开发板上的信号参数、启动雷达开始发射和采集信号，采集的雷达回波数据存放于微型电脑的硬盘以供后续成像处理。
6.根据权利要求5所述的适合于FMCW信号的距离多普勒成像算法，其特征在于，所述智 能车采用两驱模式加舵机控制转向，设小车总重为
Figure 893275DEST_PATH_IMAGE051
，地面与轮胎的摩擦系数为
Figure 254986DEST_PATH_IMAGE052
，轮胎半 径为
Figure 920585DEST_PATH_IMAGE053
，则匀速行驶时智能车电机扭矩
Figure 926718DEST_PATH_IMAGE054
为：
Figure 518105DEST_PATH_IMAGE055
（17）
智能车电机转速转换为智能车最大速度的公式为：
Figure 367113DEST_PATH_IMAGE057
（18）
智能车电机与光电编码器连接，电机转动时编码器输出的脉冲信号经计数后可转换为实际行驶速度。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2660622A2 (en) * 2012-09-03 2013-11-06 Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences Imaging method and device in FMCW SAR
CN103983974A (zh) * 2014-05-30 2014-08-13 电子科技大学 双站调频连续波合成孔径雷达成像方法
CN106019280A (zh) * 2016-06-01 2016-10-12 王辉 基于距离多普勒校正的fmcw sar成像方法及装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102590812B (zh) * 2012-01-13 2013-08-14 西安电子科技大学 基于调频连续波的sar实时成像方法
CN106054183A (zh) * 2016-04-29 2016-10-26 深圳市太赫兹科技创新研究院有限公司 基于合成孔径雷达成像的三维图像重建方法及装置
CN106443671A (zh) * 2016-08-30 2017-02-22 西安电子科技大学 基于调频连续波的sar雷达动目标检测与成像方法
KR101839041B1 (ko) * 2017-10-18 2018-03-15 엘아이지넥스원 주식회사 연속 이동 효과 보정 기법을 이용하는 ｆｍｃｗ-ｓａｒ 시스템 및 이 시스템의 ｓａｒ 영상 복원 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2660622A2 (en) * 2012-09-03 2013-11-06 Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences Imaging method and device in FMCW SAR
CN103983974A (zh) * 2014-05-30 2014-08-13 电子科技大学 双站调频连续波合成孔径雷达成像方法
CN106019280A (zh) * 2016-06-01 2016-10-12 王辉 基于距离多普勒校正的fmcw sar成像方法及装置

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