CN115079159A - 基于igrft的机载雷达运动误差补偿与积累检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于IGRFT的机载雷达运动误差补偿与积累检测方法，包括以下步骤：S1、计算脉压信号；S2～S4、确定搜索参数；S5、根据搜索参数组合确定待搜索的目标运动轨迹；S6、提取回波信号，用IGRFT方法进行积累，得到IGRFT积累输出；S7、对所有参数组合进行遍历搜索，获得所有的IGRFT积累输出，输出的峰值即目标所在的位置；S8、根据步骤S7的相参积累结果进行目标检测。本发明提供一种改进的GRFT算法，通过距离、速度、加速度、正弦误差幅值、正弦误差频率五维参数的联合搜索，可以同时补偿目标的距离/多普勒走动以及平台的运动误差，进而实现回波信号的能量相参积累，提高目标的积累检测性能。

Description

基于IGRFT的机载雷达运动误差补偿与积累检测方法
技术领域
本发明属于雷达信号处理领域，特别涉及一种机载雷达运动误差补偿与积累检测方法。
背景技术
相比地基雷达，机载雷达能够克服地球曲率对观测视距的限制，扩大低空探测距离，在空中目标探测、战场侦察与监视等方面具有重要作用。然而，临近空间高速飞行器、F-22隐身战机等高速目标具有速度快、机动性高、隐身能力强等特点，给机载雷达探测领域带来了巨大挑战。
通过对观测时间内的目标回波进行长时间相参积累处理，可以有效提升回波信噪比，进而提高机载雷达对高速目标的检测性能。但是，在长时间积累过程中，由于目标与机载雷达间的高速运动，以及机载平台在实际飞行中产生的运动误差，会使回波信号产生跨距离单元走动和跨多普勒单元走动现象，导致传统的相参积累检测算法失效。
国内外学者针对运动目标提出了相关积累检测算法。基于运动目标回波径向速度、距离走动和多普勒频率之间的耦合关系，J.Xu等人提出了一种基于Radon傅里叶变换(Radon Fourier Transform,RFT)的相参积累检测算法。该算法构造了一种新的多普勒滤波器组(Doppler Filter Bank,DFB)，通过同时搜索距离和速度，获得目标的真实运动轨迹，从而校正距离走动(Range Migration,RM)，完成目标能量的相参积累，最终在距离-速度维显示出目标峰值。此外，J.Xu等人还提出了基于广义Radon傅里叶变换(GeneralizedRadon Fourier Transform,GRFT)的积累检测算法。GRFT算法通过遍历搜索距离、速度、加速度获得目标回波信号运动轨迹，同时进行距离走动和多普勒走动(Doppler FrequencyMigration,DFM)补偿，从而完成回波信号的有效积累，并且能准确估计出运动参数值。
然而，上述积累检测方法并未考虑机载雷达平台运动误差给回波带来的影响，在实际情况中，机载雷达平台往往会偏离直线运动状态，产生基于机载雷达平台抖动而带来的运动误差。运动误差常表现为三种形式：线性误差、二次误差、正弦误差。运动误差的存在，给回波信号带来了额外的距离/多普勒走动，也给机载雷达高速目标的积累检测带来了崭新的挑战。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于IGRFT的机载雷达运动误差补偿与积累检测方法，通过距离、速度、加速度、正弦误差幅值、正弦误差频率五维参数的联合搜索，可以同时补偿目标的距离/多普勒走动以及机载雷达平台的运动误差，进而实现回波信号的能量相参积累，提高目标的积累检测性能。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：基于IGRFT的运动误差补偿与积累检测方法，包括以下步骤：
S1、计算脉压信号：采用双基地机载雷达系统，以线性调频信号作为发射信号，观测期间雷达接收机总共接收到M个脉冲回波；将接收到的回波信号进行匹配滤波处理，得到脉压信号Se(t,tm)：
Figure BDA0003685786280000021
其中，Ae为脉压信号幅值，B为信号带宽，c为光速，λ为信号波长，R0为初始径向距离；ve为合成速度，ve＝v0+A1，v0为初始径向速度；ae为合成加速度，ae＝a0+A2，a0为径向加速度；A1为线性误差幅值，A2为二次误差幅值，A3为正弦误差幅值，fe为正弦误差频率，t为快时间；tm为慢时间，m＝1,…,M；R(tm)为距离历史；
S2、确定距离搜索范围[rmin,rmax]、速度搜索范围[vmin,vmax]、加速度搜索范围[amin,amax]、正弦误差幅值搜索范围[Amin,Amax]以及正弦误差频率搜索范围[fmin,fmax]；
S3、确定距离搜索步进Δr，速度搜索步进Δv，加速度搜索步进Δa，正弦误差幅值搜索步进ΔA，正弦误差频率搜索步进Δf；
S4、确定距离单元搜索数目Nr，速度搜索数目Nv，加速度搜索数目Na，正弦误差幅值搜索数目NA，正弦误差频率搜索数目Nf；
S5、根据搜索参数组合确定待搜索的目标运动轨迹；
S6、按照运动轨迹提取回波信号，并构造能补偿运动误差和多普勒走动的滤波器；然后对提取的回波信号用IGRFT方法进行积累，得到IGRFT积累输出；
S7、对所有参数组合进行遍历搜索，获得所有的IGRFT积累输出，输出的峰值即目标所在的位置；
S8、根据步骤S7的相参积累结果进行恒虚警检测处理，以获得目标检测结果。
进一步地，所述步骤S4中，Nr、Nv、Na、NA、Nf的表达式为：
Figure BDA0003685786280000031
其中，round(·)表示取整运算。
进一步地，所述步骤S5具体实现方法为：根据搜索参数组合(r,a,v,A,f)确定待搜索的目标运动轨迹r(tm)，即：
Figure BDA0003685786280000032
其中，r∈[rmin,rmax]，v∈[vmin,vmax]，a∈[amin,amax]，A∈[Amin,Amax]，f∈[fmin,fmax]。
进一步地，所述步骤S6具体实现方法为：构造能补偿运动误差和多普勒走动的滤波器He(tm)：
Figure BDA0003685786280000033
然后对提取的回波信号用IGRFT方法进行积累，IGRFT的积累结果为：
Figure BDA0003685786280000034
其中，f(r,v,a,A,f)的表达式为：
Figure BDA0003685786280000035
将r、v、a、A、f的搜索值离散化，得到：
Figure BDA0003685786280000041
f(r,v,a,A,f)的离散形式写为：
f(i,q,k,l,n)＝[r(i)-R0]+[v(q)-ve]mTr+[a(k)-ae](mTr)2+[A(l)sin(2πf(n)mTr)-A3sin(2πfemTr)]
其中，Tr为脉冲重复时间；
以距离单元的形式进行搜索，将IGRFT(r,v,a,A,f)的离散形式写为：
Figure BDA0003685786280000042
进一步地，所述步骤S7具体实现方法为：当搜索的参数r(i)、v(q)、a(k)、A(l)和f(n)与目标的真实运动参数R0、ve、ae、A3、fe相匹配时，积累结果会出现一个峰值，即完成了有效的相参积累；目标运动参数的估计值为：
Figure BDA0003685786280000043
其中，|·|表示取绝对值操作，
Figure BDA0003685786280000044
表示|·|中函数取最大值时得到的r,v,a,A,f参数结果。
本发明的有益效果是：本发明提供一种改进的GRFT算法，通过距离、速度、加速度、正弦误差幅值、正弦误差频率五维参数的联合搜索，可以同时补偿目标的距离/多普勒走动以及平台的运动误差，进而实现回波信号的能量相参积累，提高目标的积累检测性能。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为回波信号脉冲压缩结果；
图3为脉冲压缩回波RFT相参积累结果；
图4为脉冲压缩回波GRFT相参积累结果；
图5为脉冲压缩回波IGRFT距离单元-速度维相参积累结果；
图6为脉冲压缩回波IGRFT距离单元-加速度维相参积累结果；
图7为脉冲压缩回波IGRFT距离单元-正弦误差幅值维相参积累结果；
图8为脉冲压缩回波IGRFT距离单元-正弦误差频率维相参积累结果；
图9为IGRFT、GRFT、RFT三种不同方法的检测概率曲线图。
具体实施方式
本发明采用Matlab仿真实验的方法进行验证，在科学计算软件Matlab R2020a上验证本发明的正确性和有效性。下面结合附图进一步说明本发明的技术方案。
IGRFT：Improved GRFT，即改进GRFT。
如图1所示，本发明的基于IGRFT的机载雷达运动误差补偿与积累检测方法，包括以下步骤：
S1、计算脉压信号：采用双基地机载雷达系统，以线性调频信号作为发射信号，观测期间雷达接收机总共接收到M个脉冲回波；将接收到的回波信号进行匹配滤波处理，得到脉压信号Se(t,tm)：
Figure BDA0003685786280000051
其中，Ae为脉压信号幅值，B为信号带宽，c为光速，λ为信号波长，R0为初始径向距离；ve为合成速度，ve＝v0+A1，v0为初始径向速度；ae为合成加速度，ae＝a0+A2，a0为径向加速度；A1为线性误差幅值，A2为二次误差幅值，A3为正弦误差幅值，fe为正弦误差频率，t为快时间；tm为慢时间，m＝1,…,M；R(tm)为距离历史，表达式为：
Figure BDA0003685786280000061
本实例中采用的雷达参数设置为：载频fc＝3GHz，信号带宽B＝10MHz，信号采样频率fs＝10MHz，脉冲重复频率fr＝500Hz，脉冲数M＝200，脉冲宽度Tp＝20us。目标参数设置为：初始距离单元为200，初始径向速度v0＝320m/s，径向加速度a0＝50m/s2。运动误差参数设置为：线性误差幅值A1＝0.5，二次误差幅值A2＝-0.3，正弦误差幅值A3＝1，正弦误差频率fe＝20Hz。
图2为运动误差回波信号的脉压结果，可见目标发生了明显的距离走动。图3为脉冲压缩回波的RFT结果，由于目标回波具有加速度相位项和正弦误差相位项，RFT方法已失效。图4为脉冲压缩回波的GRFT结果，由于目标回波具有正弦误差相位项，GRFT方法也失效。
S2、确定距离搜索范围[rmin,rmax]、速度搜索范围[vmin,vmax]、加速度搜索范围[amin,amax]、正弦误差幅值搜索范围[Amin,Amax]以及正弦误差频率搜索范围[fmin,fmax]；其中，rmin和rmax分别为搜索距离的最小值和最大值，vmin和vmax分别为搜索速度的最小值和最大值，amin和amax分别为搜索加速度的最小值和最大值，Amin和Amax分别表示搜索正弦误差幅值的最小值和最大值，fmin和fmax分别表示搜索正弦误差频率的最小值和最大值。
S3、确定距离搜索步进Δr，速度搜索步进Δv，加速度搜索步进Δa，正弦误差幅值搜索步进ΔA，正弦误差频率搜索步进Δf；Δr、Δv、Δa可分别设置为c/fs、λ/T、λ/2T2，ΔA和Δf不宜设置过大，在合理范围内即可。其中，T为脉冲积累时间，表达式为T＝MTr，Tr为脉冲重复时间，写为Tr＝1/fr。
S4、确定距离单元搜索数目Nr，速度搜索数目Nv，加速度搜索数目Na，正弦误差幅值搜索数目NA，正弦误差频率搜索数目Nf；Nr、Nv、Na、NA、Nf的表达式为：
Figure BDA0003685786280000071
其中，round(·)表示取整运算。
S5、根据搜索参数组合确定待搜索的目标运动轨迹；具体实现方法为：根据搜索参数组合(r,a,v,A,f)确定待搜索的目标运动轨迹r(tm)，即：
Figure BDA0003685786280000072
其中，r∈[rmin,rmax]，v∈[vmin,vmax]，a∈[amin,amax]，A∈[Amin,Amax]，f∈[fmin,fmax]。
S6、按照运动轨迹提取回波信号，并构造能补偿运动误差和多普勒走动的滤波器；然后对提取的回波信号用IGRFT方法进行积累，得到IGRFT积累输出；
具体实现方法为：构造能补偿运动误差和多普勒走动的滤波器He(tm)：
Figure BDA0003685786280000073
然后对提取的回波信号用IGRFT方法进行积累，IGRFT的积累结果为：
Figure BDA0003685786280000074
其中，f(r,v,a,A,f)的表达式为：
Figure BDA0003685786280000075
将r、v、a、A、f的搜索值离散化，得到：
Figure BDA0003685786280000081
f(r,v,a,A,f)的离散形式写为：
f(i,q,k,l,n)＝[r(i)-R0]+[v(q)-ve]mTr+[a(k)-ae](mTr)2+[A(l)sin(2πf(n)mTr)-A3sin(2πfemTr)]
其中，Tr为脉冲重复时间；
以距离单元的形式进行搜索，将IGRFT(r,v,a,A,f)的离散形式写为：
Figure BDA0003685786280000082
S7、对所有参数组合进行遍历搜索，获得所有的IGRFT积累输出，输出的峰值即目标所在的位置；具体实现方法为：当搜索的参数r(i)、v(q)、a(k)、A(l)和f(n)与目标的真实运动参数R0、ve、ae、A3、fe相匹配时，积累结果会出现一个峰值，即完成了有效的相参积累；目标运动参数的估计值为：
Figure BDA0003685786280000083
其中，|·|表示取绝对值操作，
Figure BDA0003685786280000084
表示|·|中函数取最大值时得到的r,v,a,A,f参数结果。图5为IGRFT的距离单元-速度维积累结果，图6为IGRFT的距离单元-加速度维积累结果，图7为IGRFT的距离单元-正弦误差幅值维积累结果，图8为IGRFT的距离单元-正弦误差频率维积累结果。
S8、根据步骤S7的相参积累结果进行恒虚警检测处理，以获得目标检测结果。假设噪声类型为高斯白噪声，通过500次蒙特卡洛实验，信噪比的变化范围为[-50:1:0]dB，虚警概率Pf＝10-4。图9为IGRFT、GRFT、RFT三种不同算法的检测概率曲线。
图9为三种算法检测概率对比图，从图中可以看出，三种积累算法中检测性能最好的是本发明所提出的IGRFT算法(Improved GRFT，改进的GRFT算法)，其次为GRFT算法，最差的为RFT算法。其原因为，IGRFT算法能够有效地补偿平台的正弦运动误差、线性运动误差以及二次运动误差，并校正目标运动参数引起的距离走动和多普勒走动。GRFT算法只校正了目标参数引起的距离/多普勒走动，而没有校正正弦运动误差引起的距离/多普勒走动，有一定的能量损失。RFT算法不但没有修正正弦运动误差，还未校正加速度引起的距离/多普勒走动，因此能量损失更大。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.基于IGRFT的机载雷达运动误差补偿与积累检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、计算脉压信号：采用双基地机载雷达系统，以线性调频信号作为发射信号，观测期间雷达接收机总共接收到M个脉冲回波；将接收到的回波信号进行匹配滤波处理，得到脉压信号Se(t,tm)：
Figure FDA0003685786270000011
其中，Ae为脉压信号幅值，B为信号带宽，c为光速，λ为信号波长，R0为初始径向距离；ve为合成速度，ve＝v0+A1，v0为初始径向速度；ae为合成加速度，ae＝a0+A2，a0为径向加速度；A1为线性误差幅值，A2为二次误差幅值，A3为正弦误差幅值，fe为正弦误差频率，t为快时间；tm为慢时间，m＝1,…,M；R(tm)为距离历史；
S2、确定距离搜索范围[rmin,rmax]、速度搜索范围[vmin,vmax]、加速度搜索范围[amin,amax]、正弦误差幅值搜索范围[Amin,Amax]以及正弦误差频率搜索范围[fmin,fmax]；
S3、确定距离搜索步进Δr，速度搜索步进Δv，加速度搜索步进Δa，正弦误差幅值搜索步进ΔA，正弦误差频率搜索步进Δf；
S4、确定距离单元搜索数目Nr，速度搜索数目Nv，加速度搜索数目Na，正弦误差幅值搜索数目NA，正弦误差频率搜索数目Nf；
S5、根据搜索参数组合确定待搜索的目标运动轨迹；
S6、按照运动轨迹提取回波信号，并构造能补偿运动误差和多普勒走动的滤波器；然后对提取的回波信号用IGRFT方法进行积累，得到IGRFT积累输出；
S7、对所有参数组合进行遍历搜索，获得所有的IGRFT积累输出，输出的峰值即目标所在的位置；
S8、根据步骤S7的相参积累结果进行恒虚警检测处理，以获得目标检测结果。
2.根据权利要求1所述的基于IGRFT的机载雷达运动误差补偿与积累检测方法，其特征在于，所述步骤S4中，Nr、Nv、Na、NA、Nf的表达式为：
Figure FDA0003685786270000021
其中，round(·)表示取整运算。
3.根据权利要求1所述的基于IGRFT的机载雷达运动误差补偿与积累检测方法，其特征在于，所述步骤S5具体实现方法为：根据搜索参数组合(r,a,v,A,f)确定待搜索的目标运动轨迹r(tm)，即：
Figure FDA0003685786270000022
其中，r∈[rmin,rmax]，v∈[vmin,vmax]，a∈[amin,amax]，A∈[Amin,Amax]，f∈[fmin,fmax]。
4.根据权利要求3所述的基于IGRFT的机载雷达运动误差补偿与积累检测方法，其特征在于，所述步骤S6具体实现方法为：构造能补偿运动误差和多普勒走动的滤波器He(tm)：
Figure FDA0003685786270000023
然后对提取的回波信号用IGRFT方法进行积累，IGRFT的积累结果为：
Figure FDA0003685786270000024
其中，f(r,v,a,A,f)的表达式为：
Figure FDA0003685786270000031
将r、v、a、A、f的搜索值离散化，得到：
Figure FDA0003685786270000032
f(r,v,a,A,f)的离散形式写为：
f(i,q,k,l,n)＝[r(i)-R0]+[v(q)-ve]mTr+[a(k)-ae](mTr)2+[A(l)sin(2πf(n)mTr)-A3sin(2πfemTr)]
其中，Tr为脉冲重复时间；
以距离单元的形式进行搜索，将IGRFT(r,v,a,A,f)的离散形式写为：
Figure FDA0003685786270000033
5.根据权利要求1所述的基于IGRFT的机载雷达运动误差补偿与积累检测方法，其特征在于，所述步骤S7具体实现方法为：当搜索的参数r(i)、v(q)、a(k)、A(l)和f(n)与目标的真实运动参数R0、ve、ae、A3、fe相匹配时，积累结果会出现一个峰值，即完成了有效的相参积累；目标运动参数的估计值为：
Figure FDA0003685786270000034
其中，|·|表示取绝对值操作，
Figure FDA0003685786270000035
表示|·|中函数取最大值时得到的r,v,a,A,f参数结果。
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