CN118011371A - 一种基于对称hfm波形的距离和速度估计方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于有源雷达或主动声呐探测及水声通信领域，尤其涉及一种基于对称HFM波形的距离和速度估计方法及系统。该方法，包括：对收到的对称HFM信号进行包括放大和自动增益控制的前端处理；对前端处理后的信号分窗进行快速傅里叶变换和匹配滤波处理，再对每个窗下的匹配滤波处理进行反向傅里叶变换，得到匹配滤波的时域结果，分别进行峰值检测，确定时延；根据时延，通过两次相关函数处理及CZT变换，得到时延差值，据此计算得到目标径向速度；根据径向速度计算得到目标距离的估值。本方法可广泛应用于各类对实时性要求高的声呐、雷达和水声通信平台，不受平台频率、阵元个数的限制。
Description
技术领域
本发明属于有源雷达或主动声呐探测及水声通信领域，尤其涉及一种基于对称HFM波形的距离和速度估计方法及系统。
背景技术
目标的距离和速度是至关重要的两个参数。在有源雷达或者主动声呐探测领域，对目标测距不仅是目标定位、目标成像的先决条件，还影响着对目标跟踪的性能。在水声通信领域，目标速度估计是重构复杂水声信道的核心，也是实现低误码率高速通信的基础。在很多场景，我们通常还需要进行联合估计。
以主动声呐为例，其工作时，由发射机经水声换能器发射脉冲，脉冲到达目标后形成散射回波，接收机接收到混杂在混响、噪声、干扰等背景下的目标回波。经过了时间、空间、频率上的扩展和变化，回波到达时间、初相与多普勒频移均未知，只有回波信号的形式是已知的，并与发射信号相同。
传统上，通过匹配滤波实现对目标回波的距离和速度估计。将不同的多普勒系数的副本信号与接收信号相关，其峰值处对应的就是回波的时延和多普勒参数。距离和速度的精度和分辨力(或者是时延和多普勒的精度和分辨力)与波形息息相关。CW波的时间带宽积为常数，因此时间和频率上的分辨力是矛盾的。LFM与相同脉宽的CW波具有相同的频率分辨力，并可通过提高带宽B的方式提高时间分辨力；但其存在距离-多普勒耦合，在时延和多普勒均未知的情况下无法得到准确解。BPSK信号模糊函数呈图钉形，兼具短脉冲良好的时间分辨力和长脉冲良好的多普勒分辨力；但多普勒敏感性非常高，需要大量不同多普勒系数的副本与接收信号求相关，因此计算量非常庞大，给实时应用带来了挑战。当前涌现了更多新型波形，例如PTFM、BPSK等。这些新型波形往往通过编码的形式突破时间带宽积的制约，或具有更高的时频分辨力，或具有更优秀的抗混响能力，然而对系统的计算能力要求大幅提升，在雷达和声呐系统中，这些新型波形难以实时应用。受限于平台的计算速度，在实际应用中广泛使用的仍然是CW/LFM脉冲。
CW由于带宽窄，在面临强噪声和复杂干扰背景下其处理能力有限，且难以提升测距精度。因此，诸如LFM这样的调频宽带信号是当前声呐波形的重点。然而，LFM信号在声呐探测体制中存在以下问题：
1.LFM存在Range-Doppler coupling问题，即时延和多普勒在某种意义上是等效的。LFM信号在时频平面上是一条直线。如果我们通过匹配滤波去估计回波参数，匹配滤波的方法将会在时频平面上得到一条直线(斜率与调频斜率成正比)，多普勒频移等效于一定的时延而造成匹配误差，这个误差正比例于多普勒频移并且反比例于调频速度，必须已知多普勒频移才能正确估计时延。因此在时延和多普勒都未知的情况下无法得到准确的结果。
2.在存在多普勒的情况下，LFM波形匹配滤波的增益降低。尽管LFM信号的多普勒宽容性较高，只需要0多普勒的副本或者少量几个多普勒副本就可以予以匹配。但当存在高多普勒，或者在大带宽的情况下，相关峰将变得平坦。
在大带宽积条件下应用LFM信号时，目标的速度会带来明显的匹配误差，匹配滤波器的输出强度将明显下降，波峰明显展宽。双曲线调频(HFM)信号具有更优越的多普勒不变性，是高多普勒大带宽场景下的优选波形。但是，HFM波形同样存在距离-多普勒模糊，当需要对目标同时进行速度和距离估计的时候将存在问题。为了解决这个问题，我们引入雷达信号处理中用到的对称调频的操作。即先在T内正调频由低频fc-B/2调至高频fc+B/2，再进行负调频由fc+B/2调至fc-B/2，或反向执行。
LFM或者HFM信号的多普勒频移等效于一定的时延而造成匹配误差。因此，精确时延估计的前提是进行多普勒或者速度估计。对称LFM和对称HFM可通过两个对称的正调频和负调频来来对消耦合误差，因此可实现对目标回波的时延和多普勒估计。目前通常由两种解决思路：1.通过多个多普勒副本去相关匹配后搜索峰值，并由峰值和次峰值经过插值求解目标回波的多普勒和时延；2.通过多次匹配迭代更新，逐渐逼近目标回波的多普勒和时延。
目前在水声通信领域，已经有学者提出双时延差、相关峰匹配、速度谱等方法进行双HFM波形的多普勒估计。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术缺陷，提出了一种基于对称HFM波形的距离和速度估计方法及系统。
为了实现上述目的，本发明提出了一种基于对称HFM波形的距离和速度估计方法，包括：
步骤1)对收到的对称HFM信号进行包括放大和自动增益控制的前端处理；
步骤2)对前端处理后的信号分窗进行快速傅里叶变换和匹配滤波处理，再对每个窗下的匹配滤波处理进行反向傅里叶变换，得到匹配滤波的时域结果，分别进行峰值检测，确定时延；
步骤3)根据时延，通过两次相关函数处理及CZT变换，得到时延差值，据此计算得到目标径向速度；
步骤4)根据径向速度计算得到目标距离的估值。
优选的，所述步骤1)的对称HFM信号包括正调频信号s(u)(t)和负调频信号s(d)(t)。
优选的，所述步骤2)中对前端处理后的信号分窗进行快速傅里叶变换和匹配滤波处理，包括：
设置窗宽点数为N，N＞(2T+Te)fs，其中T为主动声呐的脉宽，Te为保护间隔，fs为采样频率；
将正调频信号s(u)(t)和负调频信号s(d)(t)进行快速傅里叶变换，分别生成两组频域副本信号Xrep1和Xrep2，以及Xrep1和Xrep2；
以0.5倍的冗余获取每帧数据，即每帧数据长度为窗宽，分窗进行快速傅里叶变换，将宽带时域数据转换到频域，第n帧的频域数据为Xn，
将Xn分别与Xrep1、Xrep2相乘，获得正负调频匹配滤波的频域结果。
优选的，所述步骤2)中再对每个窗下的匹配滤波处理进行反向傅里叶变换，得到匹配滤波的时域结果，分别进行峰值检测，确定时延；包括：
在每个窗下，将匹配滤波的频域输出进行反向傅里叶变换，得到匹配滤波的时域结果，分别进行峰值检测：
将时域输出与设定的阈值比较，若正负调频的输出均大于阈值，则认为存在目标回波，由该帧的匹配滤波结果的峰值位置得到时延的粗估计，为正负调频分别得到的时延估计的最小值；当匹配滤波结果在正负调频处的输出均小于阈值时，则认为该帧不存在目标回波，予以跳过，继续处理下一帧，直至处理完所有帧。
优选的，所述步骤3)中根据时延，通过两次相关函数处理及CZT变换，得到时延差值，包括：
由距离粗估计减去误差冗余量作为起始点，截取N点时域数据，于时域末尾处补零至原帧长的4倍；
对目标回波所在数据段进行快速傅里叶变换得到X；
将X分别与Xrep1、Xrep2相乘得到频域的相关输出，并对频域相乘的结果进行频带选通，得到频带选通后的结果：Z1和Z2；
对Z1和Z2的共轭Z'2进行二次相关处理，得到输出Y；
对Y进行CZT变换得到速度谱P；
求解多普勒压缩系数α；
根据下式计算得到目标的径向速度vr：
其中，c为声速。
优选的，所述速度谱P为：
P＝CZT(Y,M,u,ω)，
其中，M为CZT变换的点数，u为时延差在复平面上的起始点，u＝exp(-j2πΔτbegin/N)，[Δτbegin,Δτend]为正负调频匹配峰的时延差所在的范围；j为虚部，ω为CZT变换区间的复平面表示，ω＝exp(j2π(Δτend-Δτbegin)/(NM))。
优选的，所述多普勒压缩系数a为：
其中，K是HFM信号的调频系数，Te是保护间隔，T是为主动声呐的脉宽。
优选的，所述步骤4)包括：
用得到的目标径向速度vr修正脉宽和间隔压缩的量，并由与/>更新时延估计/>和/>其中，/>和/>分别为正负调频峰值位置对应的时延，ε为单个HFM导致的测时误差；
由得到目标距离的估计。
另一方面，提出了一种基于对称HFM波形的距离和速度估计系统，其特征在于，所述系统包括：
前端处理模块，用于对收到的对称HFM信号进行包括放大和自动增益控制的前端处理；
回波检测模块，用于对前端处理后的信号分窗进行快速傅里叶变换和匹配滤波处理，再对每个窗下的匹配滤波处理进行反向傅里叶变换，得到匹配滤波的时域结果，分别进行峰值检测，确定时延；
速度估计模块，用于根据时延，通过两次相关函数处理及CZT变换，得到时延差值，据此计算得到目标径向速度；和
距离估计模块，用于根据径向速度计算得到目标距离的估值。
与现有技术相比，本发明的优势在于：
本发明创新性地将CZT变换用于对称HFM信号速度估计中，并提出了估计目标速度和距离的方法。本方法可广泛应用于各类对实时性要求高的声呐、雷达和水声通信平台，不受平台频率、阵元个数的限制。
附图说明
图1是对称HFM的时频图；
图2是目标和平台相对移动关系图。
图3是CZT相关函数时延差测速法的处理流程图；
图4(a)是阵元1的时域图，图4(b)是阵元1的时频图(前1s数据去除)；
图5是对目标回波所在时间窗进行匹配的输出，其中图5(a)是与完整的HFM匹配，图5(b)是与正调频匹配，图5(c)是与负调频匹配。
具体实施方式
本发明的目的在于针对主动声呐/有源雷达和水声通信的应用场景下，提出利用对称HFM波形进行速度和距离估计。该处理方法相比较于相关峰匹配方法，具有更低计算量和更高估计精度。需要说明的是，本发明所提方法亦可用于对称LFM信号的测速测距，流程完全相同，仅仅调频系数的计算公式不同。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案进行详细的说明。
实施例1
本发明的实施例1提出了一种基于对称HFM波形的距离和速度估计方法，具体包括：
一、发射脉冲设置
根据声呐方程及应用场景需求设置脉冲参数：由换能器响应特性及基阵阵型、作用距离等因素设定中心频率fc；由主动声呐所处的工作阶段及目标距离等因素设定合适的脉宽T；由作用距离和测距精度等要求设定带宽B。
平台发射从t＝0时刻发射对称HFM信号，其解析形式如下：
s(t)＝s(u)(T，t-T/2)+s(d)(T，t-T/2-T-Te) (1)
其中，单个HFM分别为
T为单个HFM信号的时长，f0是信号的中心频率，K是HFM信号的调频系数，fl和fh分别是扫频信号下限和上限，/> 为矩形窗包络。Te为保护间隔，其作用是避免多普勒造成上下调频两部分交叉造成干扰。可令间隔时间与单脉冲脉宽相等，则总脉宽为3T。
二、接收前端处理
与其他现有声呐/雷达平台的前端处理一致，我们首先对接收到的数据进行放大、自动增益控制AGC等。假设接收到的数据为
x(t)＝As(α(t-τ))+n(t) (1)
其中，A为衰减系数，τ为时延，n(t)为信道噪声和混响等。多普勒造成了脉冲的展宽或者压缩，α为多普勒压缩系数：
vr为目标和平台的径向速度，设平台运动速度为vp，目标速度为v，为了简化问题，假设目标运动方向、平台运动方向与两者之间连线在同一直线上，vr＝v-υp。若运动方向与径向存在夹角，需通过阵列信号处理估计方位值θ，并将速度向径向投影。
三、回波检测和距离估计
1.设置窗宽的点数N，N＞(2T+Te)fs，我们设置为N＝2(2T+Te)fs。
2.生成副本信号
将正调频s(u)(t)和负调频s(d)(t)进行快速傅里叶变换FFT，分别生成两组频域副本信号Xrep1、Xrep2，和多普勒频系数设置为1，即不存在多普勒频偏。前一组的FFT点数为N，后一组的FFT点数为4N。
Xrep1＝DFT(s(u)(t)，N)
3.分窗进行FFT
以0.5倍的冗余获取每帧数据，即每帧数据长度为窗宽，其中一半数据为上一帧的后一半，另一半为新的数据。进行FFT将宽带时域数据转换到频域，第n帧的频域数据为Xn，
4.匹配滤波
将Xn分别与Xrep1、Xrep2相乘，获得正负调频匹配滤波的频域结果。
5.门限检测挑选峰值
在每个窗下，将匹配滤波的频域输出进行IFFT，得到匹配滤波的时域结果，分别进行峰值检测。
将时域输出与阈值比较，若正负调频的输出均大于某阈值，则认为存在目标回波。否则，则认为该帧不存在目标回波，予以跳过，继续处理下一帧。
6.确定时延
对于认为存在目标回波的情况，由峰值位置得到时延的粗估计，应为正负调频分别得到的时延估计的最小值。
四、速度估计
正调频和负调频分别匹配后得到的时延差蕴含着多普勒信息，我们利用该信息进行速度估计。为了避免计算量过大且得到更准确的结果，我们进行先粗估计获取目标所在数据段，再进行细估计。
1.选择各目标的起始位置
由距离粗估计减去误差冗余量δτ作为起始点，截取N点时域数据，于时域末尾处补零至原帧长的4倍。
2.一次相关
对目标回波所在数据段进行FFT得到
分别与/>相乘得到频域的相关输出，并对频域相乘的结果进行频带选通，保留目标回波可能存在的频率范围f1-f2的数值，其他区域设置为0，得到频带选通后的结果：Z1和Z2。
3.二次相关
Y＝Z1.*Z′2，Y也同为4N点的向量，且中间一段为非0数值，其他部分均为0。Y为二次相关函数。
4.对二次相关函数进行CZT变换。
传统估计多普勒的方法有双时延差法：通过对Z1和Z2进行IFFT搜索峰值分别得到τ1和τ2，再由τ2-τ1得到时延差，该方法会由于需要分别估计时延求解而导致误差累积；此外，还有相关峰匹配法，由赵世铎在2019年所提出，对Y进行IFFT，峰值位置即多普勒对应的时延Δt。该方法通过二次相关的手段，跳过对τ1和τ2的估计而直接估计双时延的差值，可减小估计误差。然而，该方法对Y进行IFFT的处理方法相当于在整个时延差平面上积分，实际上目标可能的时延差只存在于某一个范围内。在整个时延差域做逆傅里叶变换或者积分是没有意义的，且浪费了计算量。
为此，我们通过chirp-z变换，仅在关注的范围内进行局部处理，且可以在这个范围内进一步细化，从而大大降低了计算量。
5.设置CZT参数
[Δτbegin，Δτend]为正负调频匹配峰的时延差可能所在的范围，M为CZT变换的点数，将[Δτbegin，Δτend]划分为M-1个区间。对于传统的相关峰匹配法，[Δτbegin，Δτend]相当于
由速度可能在的区间倒推得到时延差的区间，并且Q为细化倍数，可设置为4。M就相当于是时延差所在范围内点数细化Q倍后，向上取整最近的2次幂。
z＝aω-m，其中m＝0，...，M-1，而a＝exp(-j*2πΔτbegin/N)，a是复的起始点，ω＝exp(j2π(Δτend-Δτbegin)/(NM))。
6.进行CZT变换
P＝CZT(Y，M，a，ω)，P向量的每一个元素即为细化后的[Δτbegin，Δτend]的每一个点。因此，P可被看作时延差谱，或者是速度谱。
CZT变换相当于局部的傅里叶变换，由此避免在完整的时延差域上做谱估计，而只是对感兴趣的范围内计算和搜索。相比较于原有的相关峰法，CZT互相关函数法进行了局部细化，不仅降低了计算量，而且细化了时延差谱，获得了更精细的估计结果。
7.峰值搜索寻找时延差值
P的峰值处时延差为
8.求解多普勒系数
对于运动目标回波，正调频的副本信号与前一半匹配得到峰值，负调频的副本信号与后一半匹配得到峰值，峰值位置对应的两个时延为：
单个HFM导致的测时误差为∈，真实时延的差应为所以可得的/>
又有，所以
9.计算径向速度
由于所以/>
五、更新距离估计
用估计得到的vr修正脉宽和间隔压缩的量，并由更新时延估计/>和/>
由得到目标距离的估计。
实施例2
本发明的实施例2提出了一种基于对称HFM波形的距离和速度估计系统，基于实施例1的方法实现，所述系统包括：
前端处理模块，用于对收到的对称HFM信号进行包括放大和自动增益控制的前端处理；
回波检测模块，用于对前端处理后的信号分窗进行快速傅里叶变换和匹配滤波处理，再对每个窗下的匹配滤波处理进行反向傅里叶变换，得到匹配滤波的时域结果，分别进行峰值检测，确定时延；
速度估计模块，用于根据时延，通过两次相关函数处理及CZT变换，得到时延差值，据此计算得到目标径向速度；
距离估计模块，用于根据径向速度计算得到目标距离的估值。
仿真试验：
设定发射脉冲为对称HFM信号，单个脉冲宽度T为20ms，调频范围18.5kHz-21.5kHz，间隔20ms，目标速度为14m/s，平台速度为5m/s，信噪比和信混比均设定为6dB。
如图4(a)和图4(b)所示分别为阵元1的时域图和时频图(前1s数据去除)。
如图5所示为对目标回波所在时间窗进行匹配的输出，其中图5(a)是与完整的HFM匹配，图5(b)是正调频匹配，图5(c)是与负调频匹配。
图5(b)和图5(c)峰值对应即为τ1和τ2。
表1两个目标的设定参数
| 真实值 | 相关峰匹配法 | CZT | |
| 目标径向速度(m/s) | 9 | 9.0771 | 9.0699 |
| 目标距离(m) | 753 | 753.08 | 753.08 |
可发现，我们所提的对称HFM波形CZT相关函数法对距离和速度的估计精度非常优越，其中速度估计精度与相关峰匹配法相当，但CZT点数相较于IFFT点数下降了8倍。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (9)
1.一种基于对称HFM波形的距离和速度估计方法，包括：
步骤1)对收到的对称HFM信号进行包括放大和自动增益控制的前端处理；
步骤2)对前端处理后的信号分窗进行快速傅里叶变换和匹配滤波处理，再对每个窗下的匹配滤波处理进行反向傅里叶变换，得到匹配滤波的时域结果，分别进行峰值检测，确定时延；
步骤3)根据时延，通过两次相关函数处理及CZT变换，得到时延差值，据此计算得到目标径向速度；
步骤4)根据径向速度计算得到目标距离的估值。
2.根据权利要求1所述的基于对称HFM波形的距离和速度估计方法，其特征在于，所述步骤1)的对称HFM信号包括正调频信号s(u)(t)和负调频信号s(d)(t)。
3.根据权利要求2所述的基于对称HFM波形的距离和速度估计方法，其特征在于，所述步骤2)中对前端处理后的信号分窗进行快速傅里叶变换和匹配滤波处理，包括：
设置窗宽点数为N，N＞(2T+Te)fs，其中T为主动声呐的脉宽，Te为保护间隔，fs为采样频率；
将正调频信号s(u)(t)和负调频信号s(d)(t)进行快速傅里叶变换，分别生成两组频域副本信号Xrep1和Xrep2，以及Xrep1和Xrep2；
以0.5倍的冗余获取每帧数据，即每帧数据长度为窗宽，分窗进行快速傅里叶变换，将宽带时域数据转换到频域，第n帧的频域数据为Xn，
将Xn分别与Xrep1、Xrep2相乘，获得正负调频匹配滤波的频域结果。
4.根据权利要求3所述的基于对称HFM波形的距离和速度估计方法，其特征在于，所述步骤2)中再对每个窗下的匹配滤波处理进行反向傅里叶变换，得到匹配滤波的时域结果，分别进行峰值检测，确定时延；包括：
在每个窗下，将匹配滤波的频域输出进行反向傅里叶变换，得到匹配滤波的时域结果，分别进行峰值检测：
将时域输出与设定的阈值比较，若正负调频的输出均大于阈值，则认为存在目标回波，由该帧的匹配滤波结果的峰值位置得到时延的粗估计，为正负调频分别得到的时延估计的最小值；当匹配滤波结果在正负调频处的输出均小于阈值时，则认为该帧不存在目标回波，予以跳过，继续处理下一帧，直至处理完所有帧。
5.根据权利要求4所述的基于对称HFM波形的距离和速度估计方法，其特征在于，所述步骤3)中根据时延，通过两次相关函数处理及CZT变换，得到时延差值，包括：
由距离粗估计减去误差冗余量作为起始点，截取N点时域数据，于时域末尾处补零至原帧长的4倍；
对目标回波所在数据段进行快速傅里叶变换得到X；
将X分别与Xrep1、Xrep2相乘得到频域的相关输出，并对频域相乘的结果进行频带选通，得到频带选通后的结果：Z1和Z2；
对Z1和Z2的共轭Z'2进行二次相关处理，得到输出Y；
对Y进行CZT变换得到速度谱P；
求解多普勒压缩系数α；
根据下式计算得到目标的径向速度vr：
其中，c为声速。
6.根据权利要求5所述的基于对称HFM波形的距离和速度估计方法，其特征在于，所述速度谱P为：
P＝CZT(Y,M,u,ω)，
其中，M为CZT变换的点数，u为时延差在复平面上的起始点，u＝exp(-j2πΔτbegin/N)，[Δτbegin,Δτend]为正负调频匹配峰的时延差所在的范围；j为虚部，ω为CZT变换区间的复平面表示，ω＝exp(j2π(Δτend-Δτbegin)/(NM))。
7.根据权利要求5所述的基于对称HFM波形的距离和速度估计方法，其特征在于，所述多普勒压缩系数a为：
其中，K是HFM信号的调频系数，Te是保护间隔，T是为主动声呐的脉宽。
8.根据权利要求5所述的基于对称HFM波形的距离和速度估计方法，其特征在于，所述步骤4)包括：
用得到的目标径向速度vr修正脉宽和间隔压缩的量，并由与/>更新时延估计/>和/>其中，/>和/>分别为正负调频峰值位置对应的时延，ε为单个HFM导致的测时误差；
由得到目标距离的估计。
9.一种基于对称HFM波形的距离和速度估计系统，其特征在于，所述系统包括：
前端处理模块，用于对收到的对称HFM信号进行包括放大和自动增益控制的前端处理；
回波检测模块，用于对前端处理后的信号分窗进行快速傅里叶变换和匹配滤波处理，再对每个窗下的匹配滤波处理进行反向傅里叶变换，得到匹配滤波的时域结果，分别进行峰值检测，确定时延；
速度估计模块，用于根据时延，通过两次相关函数处理及CZT变换，得到时延差值，据此计算得到目标径向速度；和
距离估计模块，用于根据径向速度计算得到目标距离的估值。
Priority Applications (1)
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