CN115902811A - 一种基于分段二次积累的gnss外辐射源雷达动目标成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明是一种基于分段二次积累的GNSS外辐射源雷达动目标成像方法，解决了GNSS外辐射源雷达回波信号微弱，需要长时间积累的问题。本发明方法包括：对回波信号进行距离频域匹配滤波；以子段内可以忽略目标的距离徙动和多普勒频移为准则，将信号在方位向进行分段；对每个子段信号进行方位FFT，完成段内一次聚焦；进行参数搜索，通过子段信号段间相位补偿和累加，完成二次相参积累；对得到的三维参数矩阵沿距离向做IFFT；在三维参数空间进行门限处理，进行动目标多普勒参数估计；利用估计出的最优多普勒参数，进行运动补偿及动目标成像。本发明方法实现效率高，相比现有技术性能损失小，参数估计性能好，最终动目标成像效果好。

Description

一种基于分段二次积累的GNSS外辐射源雷达动目标成像方法

技术领域

本发明属于雷达信号处理领域，具体涉及一种基于分段二次积累的GNSS外辐射源雷达动目标成像方法。

背景技术

传统的有源雷达，是指通过辐射电磁波来照亮目标，进行目标的探测、定位和跟踪。而外辐射源雷达是指使用机会辐射源作为雷达发射机的双基地或者多基地雷达。外辐射源雷达的发射波形不受接收机的控制，接收机不需要频率分配，具有设备简单、成本低、功耗低、抗干扰能力强、隐蔽性好等优点，适合用于非合作目标的空中监视、远程边界监视等，在军民应用领域优势明显。

在各种机会辐射源中，全球导航卫星系统(Global navigation satellitesystem，GNSS)作为雷达辐射源具有独特优势。GNSS卫星提供了全球覆盖，并采用伪随机码扩频调制，在地球表面的任何位置都可以同时使用多个GNSS卫星(如GPS、GLONASS、伽利略或北斗)。此外，借助GNSS授时服务可以方便地实现同步，GNSS外辐射源雷达还具有低功耗、轻量级和隐蔽操作等优点。目前GNSS外辐射源雷达已被应用于遥感领域，主要分为两类，一类是GNSS-R，可用于反演海洋风速、土壤水分等，另一类是基于GNSS的双基地雷达应用，如海空目标检测与成像等。

GNSS外辐射源雷达的信号处理的困难主要在于与发射机的距离过远，造成了地面信号低功率密度。通常，需要通过较大的接收天线和相当长的相干积累时间才能获得足够的信噪比(SNR)，以便进行有效的信号检测。可是，目标的运动会在积累时间内引起回波信号的距离徙动和多普勒频率偏移，从而限制了积累时长。通过检测前聚焦方法可以在未知目标运动参数的情况下，实现弱目标的长时间相干积累，其中最常用的方法是拉东傅里叶变换(Radon Fourier Transform，RFT)，通过目标距离和速度的联合搜索，利用RFT实现对具有显着距离徙动的目标回波的长时间积累，但是它不能处理多普勒频移问题。有相关学者提出广义RFT(GRFT)，为机动目标长时间相干积分提供了一种通用方法。相关学者提出一种混合积累方案，进行帧内相干积累和帧间非相干积累以获得最终的距离多普勒域(RD域)图像，但是该方法获得的信噪比增益会在积累时间变长时下降。一种改进的RFT(MRFT)方法也被相关学者提出，与RFT相比，它增加了多普勒速率搜索步骤，不仅可以处理距离偏移，还可以处理多普勒偏移问题，显著增加了积累时间。与GRFT相比，MRFT避免了每次搜索多普勒速率的样本更新步骤。但是该方法的计算复杂度仍然较高，处理效率会随着总信号积累时长变长，参数搜索范围扩大而降低。相关学者提出一种分段处理的思路，在段内搜索目标速度，在段间搜索目标速度和加速度，从而降低计算量，但是该方法涉及到了两次参数搜索，影响了动目标成像算法的实现效率。

发明内容

本发明针对GNSS外辐射源雷达回波信号微弱，需要长时间积累的问题，提出了一种基于分段二次积累的GNSS外辐射源雷达动目标成像方法，与最优MRFT积累方案相比，保证了参数空间信噪比损失可接受的同时，提高了动目标成像算法效率，与段内段间均进行参数搜索的方案相比，本发明只进行一次参数搜索，提升了动目标成像算法处理效率，最后通过运动参数补偿可以实现基于GNSS信号的动目标距离多普勒域成像。

本发明的基于分段二次积累的GNSS外辐射源雷达动目标成像方法，包括如下步骤：

步骤一、读入回波信号及系统相关参数，对回波信号进行距离频域匹配滤波；

步骤二、以子段内可以忽略目标的距离徙动和多普勒频移为准则，将步骤一处理后的回波信号在方位向进行分段；

步骤三、对每个子段信号进行方位FFT(快速傅里叶变换)，完成段内一次聚焦，此处认为子段内距离徙动和多普勒频移可忽略；

步骤四、进行参数搜索，通过子段信号段间相位补偿和累加，完成二次相参积累；

其中，搜索参数包括探测距离R₀、目标多普勒频率f_d和目标多普勒调频率f_r；设某次搜索，目标多普勒频率和多普勒调频率分别为f_{d_temp}、f_{r_temp}，抽取每个子段信号中f_{d_temp}所对应的行拼接成矩阵Sc，Sc的维度为N×Nr，N为子段信号数，Nr为距离向点数；对拼接矩阵Sc进行相位补偿并累加，得到三维参数矩阵Spara(f_τ,f_d,f_r)；

步骤五、对三维参数矩阵Spara(f_τ,f_d,f_r)沿距离向做逆快速傅里叶变换IFFT，转换到三维参数域Spara(R₀,f_d,f_r)；

步骤六、在三维参数空间进行门限处理，进行动目标多普勒参数估计；

步骤七、利用估计出的最优多普勒参数，进行运动补偿及动目标成像。

所述的步骤二中，以在子段内能忽略目标的距离徙动和多普勒频移为分段准则，设分段后子段持续时长为t_sub，则满足如下条件：

其中，λ表示信号波长，f_d表示目标的多普勒频率，f_r表示目标的多普勒调频率，c表示光速。

所述的步骤三中，对子段信号进行方位FFT后得到信号s(f_η,f_τ)如下：

此时，段内信号完成了一次聚焦，且信号处于距离频域f_τ，方位多普勒域f_η；A_m是信号幅度，f_c是雷达系统的载频，P(·)是导航信号伪随机码的自相关函数的傅里叶变换，R₀表示探测距离，φ是残余相位。当f_η取值与目标多普勒频率f_d相当时，信号s取得最值。

所述的步骤四中，其中，参数搜索范围如下：

其中，R_min表示最小探测距离，R_max表示最大探测距离，v_min表示最小目标速度，v_max表示最大目标速度。

所述的步骤四中，对拼接矩阵Sc进行相位补偿，每一行的相位补偿因子Hc为：

其中，f_c是雷达系统的信号载频；T是拼接矩阵的方位时间，时间间隔是子段持续时长t_sub。

从第n个子段信号中抽取的信号s_nsub如下：

三维参数矩阵

所述的步骤七包括：

7.1)在回波距离频域完成距离徙动校正，补偿因子为：

其中，H_rcm是在距离频率的多普勒补偿因子，rcm是距离徙动量，f_d_op是最优目标多普勒频率；t_a是方位时间，间隔为脉冲重复时间。

7.2)在距离向IFFT后，进行方位补偿，最后进行方位向FFT，实现动目标成像。其中方位补偿因子H_a为：

H_a＝exp(-jπf_r_op·t_a ²)

最终成像结果Srd(r,fd)为：

Srd(r,fd)＝aFFT(rIFFT(s(η,f_τ)·H_rcm)·H_a)

其中，f_r_op是最优目标多普勒调频率，aFFT是方位向快速傅里叶变换，rIFFT是距离向逆快速傅里叶变换。

相比现有技术，本发明优点在于：

(1)本发明方法的性能损失小，通过合适分段准则分段，在段内忽略距离徙动和多普勒频移，完成一次积累，在段间进行相位补偿实现二次相参积累，对比MRFT，性能损失很低，参数估计性能好，最终动目标成像效果好。

(2)本发明方法的实现效率高；一方面，本发明所有操作均在距离频域进行，可以利用FFT操作快速实现；另一方面，本发明通过段内段间二次积累，只在段间处理时需要搜索距离参数、多普勒频率参数和多普勒调频率参数，只进行一次参数搜索，大大降低了动目标多普勒参数估计的计算量，提高了雷达动目标成像的实现效率。

附图说明

图1是本发明实施例基于分段二次积累的GNSS外辐射源雷达动目标成像方法的流程图；

图2是本发明实施例回波完成距离向匹配滤波的结果示意图；

图3是基于MRFT方法的三维参数搜索结果图；

图4是基于本发明的分段二次积累方法的三维参数搜索结果图；

图5是直接方位FFT距离多普勒域结果图；

图6是本发明方法与MRFT方法在距离维的成像结果对比图；

图7是本发明方法与MRFT方法在多普勒维的成像结果对比图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。

针对GNSS外辐射源雷达目标信号微弱，需要长时间积累的特点，本发明基于分段二次积累方案，在子段内通过方位FFT(快速傅里叶变换)完成一次聚焦，段间通过相位补偿和累加完成二次积累，构成三维参数空间，估计出动目标的最优多普勒参数，最后对回波信号进行运动补偿和成像。下面通过实施例，对采集的真实数据利用本发明提出的方法，通过MATLAB软件进行全流程处理，说明本发明方法的有效性。实施例对应的实测数据参数如表1所示。

表1实测数据参数

参数	值
		卫星	GPS PRN1 L5信号
总积累时长	3s
		信号载波	1176.45MHz
采样率	62MHz
		等效脉冲重复频率	1000Hz
信号带宽	10.23MHz

本发明实施例的基于分段二次积累的GNSS外辐射源雷达动目标成像方法，具体流程如图1所示，包括以下几个步骤：

步骤一、读入原始回波数据及系统相关参数，处理完成距离频域匹配滤波。

1)将回波信号解调到中频后，通过与导航测距码自相关处理，完成脉冲压缩。

2)进行数据码解调，去除回波中的随机相位跳变。再将回波数据重排成二维矩阵，分别记为距离向和方位向。

3)通过卫星星历信息可以得到精确的卫星位置信息，以直射通道的距离徙动和多普勒相位偏移为基准，对回波信号完成卫星运动补偿。图2展示了这步的处理结果，得到回波信号s(η,τ)如下：

其中，η表示方位时间，τ表示距离时间，A_m表示信号幅度，λ表示信号波长，p(·)表示导航信号伪随机码的自相关函数，c表示光速，T_a＝N_a*T₀，表示相干积累的时长，T₀表示伪随机码的长度，N_a表示相干积累的伪随机码的个数，j为虚数单位，rect表示矩形函数，R(η)表示GNSS卫星到目标的距离与目标到接收机的距离之和，记作总距离，R_ref(η)表示GNSS卫星与接收机之间的距离，记作参考距离。总距离与参考距离的差值R^*(η)为：

R^*(η)＝R(η)-R_ref(η)≈R₀-λf_dη-0.5λf_rη² (2)

其中，f_d和f_r分别代表目标的多普勒频率和多普勒调频率，R₀表示探测距离。

4)将式(1)所示回波信号变换到距离频域，并将式(2)代入式(1)，为后续处理做准备，得到：

其中f_τ是距离频域变量，P(·)是式(1)中p(·)的傅里叶变换。f_c是雷达系统的信号载频，决定了工作波长。

步骤二、以子段内可以忽略目标的距离徙动和多普勒频移为准则，将上述回波信号在方位维进行分段。

即分段标准为R^*(η)在段内认为保持不变，记分段后子段持续时长为t_sub，则满足：

其中

分别取待测目标的极限值，这里根据经验设定。v表示所测目标的速度，R表示所测目标的距离。在本实施例中所测目标是汽车，认为其速度范围是5m/s到15m/s，据此即可计算出多普勒频率f_d和多普勒调频率f_r的极限值。

步骤三、对每个子段信号进行方位FFT，完成段内一次聚焦。

方位FFT实际上是方位多普勒滤波器组，处理后可以得到信号:

此时，段内信号完成了一次聚焦，且信号处于距离频域f_τ，方位多普勒域f_η，φ是残余相位。当f_η取值与目标多普勒频率f_d相当时，信号s取得最值。方位向取不同行，对应取不同多普勒频率f_d值时的聚焦结果。

步骤四、进行参数搜索，通过子段信号的段间相位补偿和累加，完成二次相参积累。步骤四包括如下3个子步骤。

步骤4.1)搜索参数包括探测距离R₀，目标多普勒频率f_d和目标多普勒调频率f_r。遍历参数搜索范围，参数搜索范围满足：

其中R_min,R_max分别代表最小、最大探测距离，v_min,v_max代表最小、最大目标速度。

步骤4.2)对于参数遍历中的某次参数取值，记作f_{d_temp}，f_{r_temp}，因为距离维遍历整个距离向点数N_r，这里不再单列。抽取子段n中f_{d_temp}(n)所对应的行拼接成矩阵Sc中的一行，Sc维度为N×Nr，N表示总共分成了N个子段。其中子段n中抽取的信号s_nsub为：

其中R(f_{d_temp})是在搜索多普勒频率取值为f_{d_temp}时对应的探测距离，f_d是目标真实多普勒频率。

步骤4.3)对拼接矩阵Sc进行相位补偿并累加，每一行的相位补偿因子Hc为：

其中，T是拼接矩阵的方位时间，时间间隔是子段持续时长t_sub。

此时，得到三维参数矩阵Spara(f_τ,f_d,f_r)为：

上述三维参数矩阵的三个维度分别为距离频域维，多普勒频率维，多普勒调频率维。

步骤五、对上述三维参数矩阵Spara(f_τ,f_d,f_r)，沿距离维做IFFT(逆快速傅里叶变换)，转换到三维参数域。此时三维参数矩阵的三个维度分别对应距离时域维，多普勒频率维，多普勒调频率维。此时得到三维参数矩阵为：

Spara(R₀,f_d,f_r)＝rIFFT(Spara(f_τ,f_d,f_r))  (10)

其中rIFFT表示距离向逆快速傅里叶变换。

步骤六、在三维参数空间进行门限处理，完成动目标多普勒参数估计。

对于本实施例中单个汽车目标而言，当所取的参数对应目标的R_op,f_d_op,f_r_op时，三维参数空间矩阵取到峰值，此时提取目标的最优多普勒参数组合。即

Spara(R₀,f_d,f_r)_max＝Spara(R_op,f_d_op,f_r_op)  (11)

本实施例中，可以得到f_d_op＝77Hz，f_r_op＝-10.47Hz/s。图3和图4分别给出了最优MRFT和本发明分段二次积累方法的三维矩阵示意图，取f_d＝f_d_op时绘图。可以看到，使用本发明分段二次积累方法在段内忽略距离徙动和多普勒频移，引入了误差，所以最终参数空间图像略微发散，但是峰值判断仍然准确，基本不会影响最终成像结果。

步骤七、利用估计出的最优多普勒参数完成运动补偿及动目标成像。本步骤包括如下两个子步骤。

步骤7.1)在回波距离频域完成距离徙动校正，补偿因子为：

其中，H_rcm是在距离频率的多普勒补偿因子；rcm是距离徙动量，随着方位时间t_a变化而改变；t_a是方位时间，间隔为GPS信号的等效脉冲重复时间1ms。

步骤7.2)距离向IFFT后，进行方位相位补偿，最后再进行方位向FFT，完成动目标成像。方位补偿因子为：

H_a＝exp(-jπf_r_op·t_a ²)  (13)

最终成像结果Srd(r,f_d)为：

Srd(r,f_d)＝aFFT(rIFFT(s(η,f_τ)·H_rcm)·H_a)  (14)

其中，aFFT是方位向快速傅里叶变换，rIFFT是距离向逆快速傅里叶变换，s(η,f_τ)是经过步骤一后输出的距离频域信号。

至此，GNSS外辐射源雷达动目标成像全流程完成，图5给出了不经过距离徙动和多普勒频移校正，直接进行方位FFT的动目标成像结果，可以看到目标散焦严重。图6和图7给出了MRFT方法和本发明分段二次积累方法的成像效果对比，图6是距离维对比，图7是方位多普勒维对比结果。可以看到，采用本发明方法的二次积累方案估计的参数精度相当高，与最优MRFT方法相比成像效果接近，但实现复杂度大幅降低，从而验证了本发明的有效性。

除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。本发明省略了对公知技术的描述。上述实施例中所描述的实施方式也并不代表与本申请相一致的所有实施方式，在本发明技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性的劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于分段二次积累的GNSS外辐射源雷达动目标成像方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、对原始回波信号进行距离频域匹配滤波，得到转换到距离频域的回波信号s(η,f_τ)，其中η是方位时间，f_τ是距离频域变量；

步骤二、对步骤一输出的回波信号在方位向进行分段；

其中，以在子段内能忽略目标的距离徙动和多普勒频移为分段准则，设分段后子段持续时长为t_sub，则满足如下条件：

其中，λ表示信号波长，f_d表示目标多普勒频率，f_r表示目标多普勒调频率，c表示光速；

步骤三、对每个子段信号进行方位FFT，完成段内一次聚焦；设段内信号完成一次聚焦，得到的回波信号为s(f_η,f_τ)，f_η为方位多普勒域，f_τ为距离频域，FFT为快速傅里叶变换；

步骤四、进行参数搜索，通过子段信号的段间相位补偿和累加，完成二次相参积累；

其中，搜索参数包括探测距离R₀、目标多普勒频率f_d和目标多普勒调频率f_r；设某次搜索，目标多普勒频率和多普勒调频率分别为f_{d_temp}、f_{r_temp}，抽取每个子段信号中f_{d_temp}所对应的行拼接成矩阵Sc，Sc的维度为N×Nr，N为子段信号数，Nr为距离向点数；对拼接矩阵Sc进行相位补偿并累加，得到三维参数矩阵Spara(f_τ,f_d,f_r)；

步骤五、对三维参数矩阵Spara(f_τ,f_d,f_r)沿距离向做逆快速傅里叶变换IFFT，转换到三维参数域Spara(R₀,f_d,f_r)；

步骤六、在三维参数空间进行门限处理，进行动目标多普勒参数估计；

步骤七、利用估计出的最优多普勒参数进行运动补偿及动目标成像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤一包括：

1.1)将回波信号解调到中频后，通过与导航测距码自相关处理，完成脉冲压缩；

1.2)进行数据码解调，去除回波中的随机相位跳变；再将回波信号重排成二维矩阵，分别记为距离向和方位向；

1.3)通过卫星星历信息得到卫星位置，以直射通道的距离徙动和多普勒相位偏移为基准，对回波信号进行卫星运动补偿；

1.4)将回波信号转换到距离频域，如下：

其中，s(η,f_τ)为变换到距离频域的回波信号，A_m是信号幅度，T_a是相干积累的时长，P(·)是导航信号伪随机码的自相关函数的傅里叶变换，f_c是雷达系统的信号载频，R^*(η)为R(η)与R_ref(η)的距离差，R(η)表示GNSS卫星到目标的距离与目标到接收机的距离之和，R_ref(η)表示GNSS卫星与接收机之间的距离。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤二中，根据目标的速度极限值计算f_d和f_r的极限值，其中

v表示目标的速度，R表示目标的距离。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述的步骤三，对子段信号进行方位FFT后得到信号s(f_η,f_τ)如下：

此时，段内信号完成了一次聚焦，且信号处于距离频域f_τ，方位多普勒域f_η；A_m是信号幅度，f_c是雷达系统的载频，P(·)是导航信号伪随机码的自相关函数的傅里叶变换，R₀表示探测距离，φ是残余相位；当f_η取值与目标多普勒频率f_d相当时，信号s取得最值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤4中，参数搜索范围如下：

其中，R_min表示最小探测距离，R_max表示最大探测距离，v_min表示最小目标速度，v_max表示最大目标速度。

6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述的步骤4中，对拼接矩阵Sc进行相位补偿，每一行的相位补偿因子Hc为：

其中，f_c是雷达系统的信号载频；T是拼接矩阵的方位时间，时间间隔是子段持续时长t_sub；

三维参数矩阵

从第n个子段信号中抽取的信号s_nsub如下：

其中，R(f_{d_temp})是在搜索多普勒频率取值为f_{d_temp}时对应的探测距离。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤六中，对于单目标，当三维参数域矩阵Spara(R₀,f_d,f_r)取到峰值时，提取到目标最优多普勒参数R_op,f_d_op,f_r_op。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤七包括：

7.1)在距离频域进行距离徙动校正，补偿因子为：

其中，H_rcm是在距离频率的多普勒补偿因子，rcm是距离徙动量，f_d_op是最优目标多普勒频率，t_a是方位时间；

7.2)在距离向IFFT后，进行方位相位补偿，最后再进行方位向FFT，完成动目标成像；其中，方位补偿因子H_a为：

H_a＝exp(-jπf_r_op·t_a ²)

其中，f_r_op是最优目标多普勒调频率；

最后获得目标成像结果Srd(r,fd)如下：

Srd(r,fd)＝aFFT(rIFFT(s(η,f_τ)·H_rcm)·H_a)

其中，aFFT是方位向快速傅里叶变换，rIFFT是距离向逆快速傅里叶变换。

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