一種無(wú)源雷達(dá)高速機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)新方法

楊宇翔 同武勤 熊瑾煜

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一種無(wú)源雷達(dá)高速機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)新方法

楊宇翔*同武勤 熊瑾煜

(西南電子電信技術(shù)研究所 成都 610041)

針對(duì)無(wú)源雷達(dá)中高速機(jī)動(dòng)目標(biāo)在積累時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)距離和多普勒徙動(dòng)，導(dǎo)致檢測(cè)性能惡化的問(wèn)題。該文建立了目標(biāo)信號(hào)模型，提出一種基于Keystone變換結(jié)合傅里葉變換分段計(jì)算的高速機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，通過(guò)信號(hào)重疊分段劃分快時(shí)間和慢時(shí)間，利用Keystone變換校正徑向速度差的距離徙動(dòng)，再對(duì)慢時(shí)間進(jìn)行二次分段，并結(jié)合傅里葉變換的分段計(jì)算完成徑向加速度差的距離和多普勒徙動(dòng)校正，實(shí)現(xiàn)信號(hào)相參積累和目標(biāo)檢測(cè)。仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。

無(wú)源雷達(dá)；目標(biāo)檢測(cè)；相參積累；機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)；Keystone變換

1 引言

無(wú)源雷達(dá)具有配置靈活，隱蔽性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，受到廣泛關(guān)注。當(dāng)目標(biāo)距離較遠(yuǎn)時(shí)，信號(hào)信噪比較低，可通過(guò)延長(zhǎng)積累時(shí)間增加信號(hào)能量，但對(duì)于高速機(jī)動(dòng)目標(biāo)，隨著時(shí)間增加將出現(xiàn)距離和多普勒徙動(dòng)，造成能量分散，導(dǎo)致檢測(cè)性能惡化。

針對(duì)此問(wèn)題，文獻(xiàn)[1]分析了目標(biāo)機(jī)動(dòng)導(dǎo)致的時(shí)/頻差參數(shù)時(shí)變問(wèn)題，但并未深入研究距離和多普勒徙動(dòng)的快速校正方法；文獻(xiàn)[2,3]利用Keystone變換校正徑向速度距離徙動(dòng)，但未考慮目標(biāo)機(jī)動(dòng)性，僅適用于勻速目標(biāo)；文獻(xiàn)[4-6]雖在信號(hào)模型中引入了加速度，并基于Keystone變換和時(shí)頻變換分別校正了距離和多普勒徙動(dòng)，但其忽略了加速度引起的距離彎曲及速度距離徙動(dòng)校正時(shí)在加速度指數(shù)項(xiàng)新引入的快時(shí)間頻率和慢時(shí)間的耦合關(guān)系。

此外，關(guān)于機(jī)動(dòng)目標(biāo)徙動(dòng)校正技術(shù)，在脈沖雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測(cè)與雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像中已存在大量研究。文獻(xiàn)[7-9]先完成距離徙動(dòng)校正，再利用時(shí)頻變換估計(jì)目標(biāo)加速度，進(jìn)而完成多普勒徙動(dòng)補(bǔ)償，但其同樣未考慮加速度在距離徙動(dòng)校正前后均存在的距離彎曲現(xiàn)象；文獻(xiàn)[10,11]利用廣義二階Keystone變換校正加速度距離彎曲，再通過(guò)一個(gè)單元數(shù)據(jù)以時(shí)間頻率變換估計(jì)調(diào)頻率并完成補(bǔ)償，然后由二階Keystone變換校正殘余距離徙動(dòng)，但一次Keystone變換后，距離徙動(dòng)仍然明顯，調(diào)頻率難以估計(jì)；文獻(xiàn)[12,13]利用線性調(diào)頻信號(hào)的駐相原理，在距離-多普勒2維頻率域構(gòu)造補(bǔ)償函數(shù)，同時(shí)消除徑向速度和加速度的距離徙動(dòng)影響，但對(duì)于其它信號(hào)類型卻并不適用；文獻(xiàn)[14,15]先基于Keystone變換完成速度距離徙動(dòng)校正，再構(gòu)造由快時(shí)間頻率和加速度組成的二次相位補(bǔ)償函數(shù)，校正加速度的距離和多普勒徙動(dòng)，但其需在加速度搜索過(guò)程中反復(fù)計(jì)算2維傅里葉變換，復(fù)雜度高，應(yīng)用受限。

對(duì)此，本文提出一種基于Keystone變換結(jié)合傅里葉變換分段計(jì)算的高速機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，通過(guò)信號(hào)重疊分段劃分快時(shí)間和慢時(shí)間，利用Keystone變換校正速度差引起的距離徙動(dòng)，然后在慢時(shí)間域進(jìn)行二次分段，結(jié)合傅里葉變換的分段計(jì)算方法，校正加速度差的距離和多普勒徙動(dòng)，實(shí)現(xiàn)相參積累。仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)果表明了該方法的有效性。

2 機(jī)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)模型

圖1 目標(biāo)與接收站幾何關(guān)系

故兩接收站的機(jī)動(dòng)目標(biāo)基帶信號(hào)模型為

可見，信號(hào)包絡(luò)和載頻將隨時(shí)間變化產(chǎn)生距離和多普勒徙動(dòng)，直接積累將出現(xiàn)增益損失，需進(jìn)行校正。

3 檢測(cè)方法

3.1 分段原理

圖2 分段示意圖

3.2 徑向速度差的距離徙動(dòng)校正

沿快時(shí)間對(duì)式(4)所示兩路信號(hào)作傅里葉變換，變換至快時(shí)間頻率-慢時(shí)間域，可得各段匹配濾波結(jié)果

利用Keystone變換校正速度差的距離徙動(dòng)，其本質(zhì)為變量代換，設(shè)

3.3 徑向加速度差的距離和多普勒徙動(dòng)校正

對(duì)式(10)在多普勒快時(shí)間域上作傅里葉變換：

根據(jù)式(8)累加式(13)所示各段頻譜，得快時(shí)間頻率-慢時(shí)間頻率域表達(dá)式。

對(duì)式(14)在快時(shí)間頻率域求逆傅里葉變換：

式(16)表明目標(biāo)信號(hào)能量能夠有效積累。由于兩信號(hào)間多普勒頻差有限，對(duì)式(10)在多普勒快時(shí)間域作傅里葉變換時(shí)，利用Chirp-Z變換(Chirp-Z Transform, CZT)計(jì)算關(guān)注范圍內(nèi)頻譜即可。

綜上，得加速度差目標(biāo)函數(shù)為

3.4 檢測(cè)方法流程及運(yùn)算量分析

圖3 檢測(cè)方法流程圖

4 仿真分析與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證

4.1 仿真分析

仿真1 分析比較本文方法與傳統(tǒng)互模糊函數(shù)[16](CAF, Cross Ambiguity Function)方法和文獻(xiàn)[14]的二次相位補(bǔ)償法的運(yùn)算量。圖4給出了3種方法運(yùn)算量隨信號(hào)長(zhǎng)度的變化曲線。

可見，由于本文方法在加速度差搜索過(guò)程中，僅需在第1次搜索時(shí)計(jì)算2維傅里葉變換，其余時(shí)刻則只計(jì)算快時(shí)間域的逆傅里葉變換，相比直接利用全部數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)頻2維相關(guān)的CAF方法和需反復(fù)計(jì)算2維傅里葉變換的二次相位補(bǔ)償法，其運(yùn)算復(fù)雜度最低。仿真條件下，本文方法運(yùn)算量約為CAF方法的25%，比二次相位補(bǔ)償法低50%。

圖4 運(yùn)算量對(duì)比圖

圖5(a)是利用CAF方法直接處理的時(shí)頻2維結(jié)果，距離和多普勒均存在嚴(yán)重的徙動(dòng)；圖5(b)是經(jīng)Keystone變換(KT)方法校正了速度差距離徙動(dòng)后的時(shí)頻2維圖，可見跨越的距離單元個(gè)數(shù)明顯降低，但加速度差引起的距離彎曲和多普勒徙動(dòng)仍然十分明顯，并且Keystone變換改變了加速度差的距離曲方向；圖5(c)則是經(jīng)文獻(xiàn)[7]的基于Keystone變換后，再利用Wigner-Ville變換實(shí)現(xiàn)調(diào)頻率估計(jì)與補(bǔ)償(KT+WV)方法的處理結(jié)果，可以看出多普勒徙動(dòng)現(xiàn)象得到顯著改善，但加速度差的距離徙動(dòng)仍然存在；圖5(d)是經(jīng)本文方法處理后的結(jié)果，可見距離和多普勒徙動(dòng)均得到了有效校正，實(shí)現(xiàn)了信號(hào)能量的相參積累。而經(jīng)過(guò)校正后，圖5(c)，圖5(d)中仍存在的多普勒徙動(dòng)現(xiàn)象，則是由于徑向距離差隨時(shí)間變化并非嚴(yán)格的勻加速運(yùn)動(dòng)所致。

4.2 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證

利用小型寬波束天線組陣，形成寬空域覆蓋的接收天線陣。多個(gè)這樣的天線陣組網(wǎng)，可對(duì)過(guò)境低軌衛(wèi)星無(wú)源定位，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)。下面主要就兩個(gè)天線陣組成無(wú)源雷達(dá)，對(duì)過(guò)境低軌衛(wèi)星檢測(cè)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

由于低軌衛(wèi)星距離較遠(yuǎn)，小型天線增益較低，接收信號(hào)功率遠(yuǎn)低于噪聲功率，需通過(guò)長(zhǎng)時(shí)積累實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)。同時(shí)，低軌衛(wèi)星高速機(jī)動(dòng)的特性，導(dǎo)致了距離和多普勒徙動(dòng)的產(chǎn)生。下面給出UTC時(shí)間2013-11-21 13:23:52，針對(duì)編號(hào)28254的低軌衛(wèi)星的一組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)果，如圖6所示。其信號(hào)調(diào)制類型為BPSK, L波段，碼速率1599.61 kbps，采樣率2 MHz，積累時(shí)間4 s，低軌衛(wèi)星在兩天線接收陣間產(chǎn)生的徑向速度差約4244.53 m/s，徑向加速度差約36.88 m/s2。

若不作徙動(dòng)校正，增益損失十分嚴(yán)重，無(wú)法檢測(cè)到峰值；圖6(a)為利用KT+WV方法的處理結(jié)果，可見加速度差引起的距離徙動(dòng)造成了峰值的展寬，增益出現(xiàn)了損失；圖6(b)為本文方法的處理結(jié)果，距離和多普勒徙動(dòng)均得以校正，其峰值更加尖銳，相比KT+WV方法的信噪比提高了約2.78 dB，表明了算法的有效性。

圖5 幾種方法的時(shí)頻2維能量積累效果圖

圖6 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果

5 結(jié)束語(yǔ)

高速機(jī)動(dòng)目標(biāo)輻射源信號(hào)在長(zhǎng)時(shí)間積累時(shí)將發(fā)生距離和多普勒徙動(dòng)，影響相參積累效果，嚴(yán)重制約無(wú)源雷達(dá)對(duì)此類目標(biāo)的檢測(cè)能力。本文提出的基于Keystone變換結(jié)合傅里葉變換分段計(jì)算的高速機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，通過(guò)Keystone變換校正徑向速度差距離徙動(dòng)，結(jié)合傅里葉變換的分段計(jì)算方法構(gòu)造了加速度差的搜索目標(biāo)函數(shù)，并通過(guò)相位補(bǔ)償和反向頻移方式補(bǔ)償加速度差引起的距離和多普勒徙動(dòng)。該方法復(fù)雜度低，具有明顯的并行計(jì)算特征，能夠有效提高無(wú)源雷達(dá)探測(cè)中高速機(jī)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)性能。

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楊宇翔： 男，1984年生，博士，研究方向?yàn)樾盘?hào)處理、無(wú)源定位.

同武勤： 男，1980年生，博士，研究方向?yàn)镾AR/ISAR成像.

熊瑾煜： 男，1976年生，博士，研究方向?yàn)樾盘?hào)處理、目標(biāo)檢測(cè).

A Novel Algorithm for Detection of a ManeuveringTarget in Passive Radar

Yang Yu-xiang Tong Wu-qin Xiong Jin-yu

(,610041,)

For passive radar, the maneuvering target causes range cell migration and Doppler cell migration, leading to a detection ability loss. The signal model is established and a novel detection algorithm is proposed to solve the problem. Firstly, the fast and slow time domains are divided by the overlapping segment method and the Keystone transform is adopted in order to correct the range cell migration due to differential velocity. Then the signal is divided into segments second time in the slow time domain. Finally range cell migration and Doppler cell migration induced by differential acceleration are corrected by the segmentation implementation method of the Fourier transform to achieve long term coherent integration. Experiments based on simulated and practical signals verify the effectiveness of the proposed algorithm.

Passive radar; Target detection; Coherent integration; Maneuvering; Keystone transform

TN958.97

A

1009-5896(2014)12-3008-06

10.3724/SP.J.1146.2013.01984

楊宇翔 yyxfoever@163.com

2013-12-19收到，2014-05-06改回

國(guó)家863計(jì)劃項(xiàng)目(2013AA7074037B)資助課題