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    采用小波進行頻帶分割的脈沖壓縮方法*

    2016-11-12 05:54:10高翠翠
    電訊技術(shù) 2016年1期
    關(guān)鍵詞:子帶超寬帶脈壓

    高翠翠,林 明

    采用小波進行頻帶分割的脈沖壓縮方法*

    高翠翠**,林 明

    (江蘇科技大學(xué)電子信息學(xué)院,江蘇鎮(zhèn)江212003)

    針對因頻帶分割濾波器的不理想產(chǎn)生的頻譜混疊、幅度以及相位失真導(dǎo)致子帶脈壓誤差較大的問題,提出了一種采用小波設(shè)計的正交鏡像濾波器組進行頻帶分割的子帶脈壓方法。借助小波及多分辨分析理論,利用最優(yōu)頻域準(zhǔn)則設(shè)計頻帶分割濾波器組,消除或減小混疊失真、幅度及相位失真后,對信號進行頻域分解,實現(xiàn)子帶脈沖壓縮。仿真結(jié)果表明,和傳統(tǒng)的子帶脈壓方法相比,所提的脈壓方法在主副瓣比方面提高了約12 dB,最大脈壓誤差減小了約7 dB,驗證了該算法的正確性和有效性。

    超寬帶雷達信號;脈沖壓縮;小波及多分辨分析;頻帶分割濾波器;正交鏡像濾波器

    1 引 言

    隨著對雷達分辨性能要求的普遍提高,人們越來越關(guān)注超寬帶(Ultra-Wideband,UWB)雷達的研究[1]。采用脈沖壓縮對UWB雷達回波信號進行目標(biāo)檢測,可以同時獲得較好的作用距離和較高的距離分辨率。但目前還沒有直接能對千兆赫帶寬信號采樣的A/D轉(zhuǎn)換器件,針對這個問題,文獻[2]提出了頻帶分割解決超寬帶信號無法直接采樣的問題,通過多通道綜合實現(xiàn)超寬帶雷達的脈沖壓縮,但由于模擬頻帶分割濾波器組的不理想,使得通過濾波器后的信號會產(chǎn)生混疊、幅度和相位失真,影響脈沖壓縮的性能。

    由多抽率數(shù)字信號處理理論可知,正交鏡像濾波器組可實現(xiàn)信號的近似重構(gòu),消除相鄰?fù)ǖ乐g的混疊、相位失真[3],在語音壓縮、多載波調(diào)制系統(tǒng)[4]、抽樣理論[5]等各領(lǐng)域已被廣泛應(yīng)用。它是一種多速率濾波器組,只需設(shè)計一個低通原型濾波器,便可得到分析濾波器和綜合濾波器[6]。由小波理論可知,小波函數(shù)與正交鏡像濾波器密不可分,其中的多分辨分析理論給出了不同速率通道的信號分解以及重構(gòu)算法(Mallat算法)[7]。

    本文在分析傳統(tǒng)的多通道綜合脈壓的基礎(chǔ)上,利用最優(yōu)頻域優(yōu)化算法設(shè)計可實現(xiàn)近似重構(gòu)的正交鏡像濾波器組,采用巴特沃斯濾波器對分解濾波器的幅頻響應(yīng)進行逼近,然后作為超寬帶雷達信號的頻帶分割濾波器組,實現(xiàn)脈沖壓縮,最后對傳統(tǒng)脈壓和本文方法的仿真結(jié)果進行了分析對比,并給出了實測數(shù)據(jù)驗證。仿真結(jié)果表明,本文提出的方法有效地解決了因頻帶分割濾波器組的拖尾現(xiàn)象引起的子帶脈壓誤差較大的問題,驗證了該算法的正確性和有效性。

    2 多通道綜合實現(xiàn)脈沖壓縮

    頻帶分割脈壓原理是將寬帶信號通過模擬濾波器組劃分為窄帶信號,然后對其采樣進行子帶脈壓,插值后經(jīng)頻譜搬移實現(xiàn)綜合脈壓,其原理框圖見圖1。

    圖1 頻帶分割實現(xiàn)綜合脈壓原理框圖Fig.1 Block diagram of sPlitting band to realize Pulse comPression

    設(shè)發(fā)射信號為f(t),接收信號為g(t),對應(yīng)的傅里葉變換分別為F(ω)、G(ω),[ω1,ω2]是發(fā)射信號的頻譜范圍。為推導(dǎo)方便,先假設(shè)H為[-η/2,η/2]的理想矩形濾波器:

    頻帶分割濾波器組為

    式中:M為濾波器個數(shù),是大于(ω2-ω1)/η的最小整數(shù)。因此,

    分割后子帶信號的頻譜范圍[ω1+kη,ω1+(k+1)η],為非零中頻信號。需要將各子帶信號分別搬至零中頻,降低子帶信號的最高頻率分量。頻譜搬移后對應(yīng)的傅里葉變換為

    由式(4)和式(5)可得

    由于現(xiàn)實中不存在理想矩形濾波器,各濾波器通帶之間相互混疊,使得R(ω)并不等于

    式中:Aτ(f)為信號距離的分辨率常數(shù)。由式(9)可看出濾波器組的性能直接影響了超寬帶雷達脈沖壓縮性能。

    3 基于小波的頻帶分割實現(xiàn)綜合脈壓

    基于小波的頻帶分割實現(xiàn)綜合脈壓與上述方法有所不同,后者是在將信號劃分為窄帶信號進行子帶脈沖壓縮之后,并未通過頻譜搬移實現(xiàn)多通道綜合,而是經(jīng)過可消除混疊失真的綜合濾波器組進行子帶合成。

    3.1 小波的多分辨分析原理

    由小波理論可知,多分辨分析給出了信號分解與重構(gòu)的算法,因此,可通過分析多分辨理論中的數(shù)據(jù)分解與重構(gòu)方法來完成頻帶分割濾波器的設(shè)計。

    設(shè)尺度函數(shù)和小波函數(shù)分別為φ(x)、φ(x),尺度序列分別為{hk}和{gk}。

    信號分解算法為

    若要φ(x)和φ(x)為正交小波下的尺度函數(shù)和小波函數(shù),需滿足H(ejω)、G(ejω)為對應(yīng)的低通和高通濾波器,h{}k和 {gk}為一對正交鏡像濾波器組[8],并且

    由多分辨分析理論可推導(dǎo)得

    信號分解與重構(gòu)的原理框圖如圖2所示。

    圖2 信號分解與重構(gòu)的原理框圖Fig.2 Block diagram of signal decomPosition and reconstruction

    3.2 頻帶分割濾波器設(shè)計

    3.2.1 頻域最優(yōu)準(zhǔn)則正交鏡像濾波器的設(shè)計

    在基于頻帶分割的多通道綜合脈沖壓縮中,濾波器組的設(shè)計準(zhǔn)則是使頻譜混疊引起的誤差最小化,即要求濾波器的通帶平坦,有較窄的過渡帶和較大的阻帶衰減。而濾波器頻率特性的離散程度由濾波器的頻域方差所決定,因此,本文采用頻域最優(yōu)局部性準(zhǔn)則的方法設(shè)計頻帶分割濾波器。

    定義低通和高通濾波器的平均功率分別為

    低通和高通濾波器的頻域方差為

    低通濾波器{hk}和高通濾波器{gk}的設(shè)計可通過下面的最優(yōu)化準(zhǔn)則來設(shè)計。

    令z=ejω,則式(14)~(16)可變?yōu)?/p>

    由文獻[9]可得

    因此,頻域優(yōu)化準(zhǔn)則為

    將上述多目標(biāo)優(yōu)化約束轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)無約束優(yōu)化問題:

    頻域最優(yōu)局部性準(zhǔn)則濾波器的設(shè)計為在滿足式(23)的條件下,找到合適的濾波器。由于參數(shù)優(yōu)化沒有具體的解析式,本文采用單純性加速法對參數(shù)進行優(yōu)化,詳細(xì)算法見文獻[10]。

    3.2.2 模擬濾波器對分解濾波器的逼近

    由于輸入信號為模擬信號,因此,需要將圖2中的數(shù)字濾波器轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的模擬濾波器,可通過最小二乘法由數(shù)字濾波器頻率響應(yīng)得到模擬濾波器的頻率響應(yīng)函數(shù),但得到的濾波器缺乏穩(wěn)定性,現(xiàn)實中更多的是利用已知的模擬濾波器頻率響應(yīng)去逼近數(shù)字濾波器的頻率響應(yīng)。

    圖3 本文的子帶脈壓原理框圖Fig.3 Block diagram of the ProPosed sub-band Pulse comPression

    圖4 給出了利用圖2結(jié)構(gòu)所示的信號分解與重構(gòu)實例,仿真中已用5階巴特沃斯濾波器對分解濾波器的幅頻響應(yīng)進行逼近。因模擬濾波器在逼近數(shù)字濾波器時存在誤差,從圖中可看出,最大重構(gòu)誤差為1.906 6,均方誤差達0.912 7。

    圖4 信號的分解與重構(gòu)Fig.4 Signal decomPosition and reconstruction

    3.2.3 幅頻響應(yīng)的數(shù)字修正

    因模擬濾波器與數(shù)字濾波器的幅頻響應(yīng)不一致產(chǎn)生了較大的誤差,為提高信號重構(gòu)的精確性,需要對濾波器的幅頻響應(yīng)進行修正,可在逼近的模擬濾波器后加一個數(shù)字校正濾波器,如圖5所示。

    圖5 幅頻修正后的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Fig.5 The block diagram of revised amPlitude-frequencY sYstem structure

    則校正濾波器的幅頻響應(yīng)

    圖6給出了修正后的重構(gòu)誤差。從圖中可看出,重構(gòu)誤差有所減小,最大重構(gòu)誤差由1.906 6降到0.978 0,均方誤差由原來的0.912 7降到0.098 4,由此可說明,加校正濾波器可有效提高信號重構(gòu)的精度。

    圖6 修正后的重構(gòu)誤差Fig.6 Reconstruction error after correction

    4 子帶脈壓仿真分析

    4.1 理論數(shù)據(jù)的脈壓仿真對比

    考慮到線性調(diào)頻信號較好的脈壓性能,在峰值功率受限時,有利于提高發(fā)射效率[11],其產(chǎn)生和處理技術(shù)也較為成熟等特點,本文以線性調(diào)頻信號為例,設(shè)信號的脈沖寬度T=2 μs,帶寬B=150 MHz,中心頻率f0=0 Hz,采樣頻率f=600 Hz,子帶帶寬Bs=50 MHz,子帶個數(shù)M=3。

    圖7給出了文獻[2]脈壓方法的脈壓結(jié)果及誤差。圖7(a)為6階巴特沃斯頻帶分割脈壓和直接脈壓結(jié)果(已海明加窗處理過),直接脈壓加窗處理后的主副瓣比約為42.78 dB,主瓣寬度為0.008 486 μs。對于巴特沃斯頻帶分割,因其模擬濾波器過渡帶不理想,相鄰?fù)ǖ篱g存在頻譜混疊,使得加窗處理后的綜合脈壓結(jié)果主副瓣比只能達到約28.62 dB。圖7(b)是子帶脈壓誤差,最大脈壓誤差約為31 dB。

    圖7 脈壓結(jié)果與子帶脈壓誤差Fig.7 Pulse comPression and sub-band Pulse comPression errors

    圖8 給出了利用本文設(shè)計的正交鏡像濾波器進行頻帶分割的脈壓結(jié)果(已海明加窗處理過)及脈壓誤差。為進行對比,參數(shù)選取和圖6的相同。從圖8(a)可看出,加窗后的主副瓣比由原來的28.62 dB增加到40 dB,相比圖7(a)提高了約12 dB;主瓣寬度為0.008 490 μs,和直接脈壓非常接近。圖8(b)最大脈壓誤差為24 dB,和圖7(b)相比下降約7 dB。因此,采用本文設(shè)計的算法可大大提高脈沖壓縮的性能。

    圖8 本文算法的脈壓處理結(jié)果及誤差Fig.8 Pulse comPression Processing results and errors of the ProPosed algorithm

    需要注意的是,A/D采樣率、頻譜帶寬、子帶數(shù)目、巴特沃斯濾波器階數(shù)等參數(shù)均會影響脈壓結(jié)果,比如,提高A/D采樣率可提高數(shù)據(jù)采集的精度和提高子帶脈壓性能;巴特沃斯濾波器的階數(shù)越高,頻譜混疊程度越小,子帶脈壓誤差減小,而子帶數(shù)目對脈壓結(jié)果影響不大。綜上所述,為得到更好的子帶脈壓結(jié)果,需要合理選取參數(shù)。

    4.2 實測數(shù)據(jù)仿真驗證

    為了更能說明該方法的性能,利用實測觀測信號進一步驗證,實測數(shù)據(jù)是通過采集無人機載X頻段雷達收發(fā)系統(tǒng)獲得的。寬帶信號產(chǎn)生器產(chǎn)生X頻段帶寬1 GHz的信號,由20 W功放從天線輸出。X頻段寬帶天線接收到的目標(biāo)回波信號在送入寬帶接收機之前,先經(jīng)過低噪聲放大器,得到1 GHz帶寬和1.5 GHz中心頻率的低中頻信號,提供給多通道高速數(shù)據(jù)采集。雷達發(fā)射信號帶寬B=1 GHz,時寬T=2 μs,系統(tǒng)的采樣頻率f=2 GHz?;夭〝?shù)據(jù)在低中頻相干檢波后,分別進行直接脈沖壓縮和子帶脈沖壓縮。圖9給出了實測數(shù)據(jù)的直接脈壓加海明窗和子帶脈壓加海明窗后的處理結(jié)果,由圖可知,子帶脈壓加窗后的結(jié)果和直接脈壓加窗后的結(jié)果非常接近,由此進一步驗證了本文設(shè)計算法在工程實施上的可行性。

    圖9 實測數(shù)據(jù)加窗脈壓處理結(jié)果Fig.9 Pulse comPression of the measured data With WindoW

    5 結(jié)束語

    超寬帶雷達作為一種新的雷達體制,是雷達發(fā)展的趨勢之一。對帶寬達千兆赫以上的超寬帶雷達信號直接進行脈沖壓縮比較困難,通過頻譜搬移實現(xiàn)多通道綜合的傳統(tǒng)脈壓方法因模擬分割濾波器組的不理想產(chǎn)生頻譜混疊、幅度及相位失真,影響子帶脈壓的性能。本文將正交鏡像濾波器作為超寬帶雷達的頻帶分割濾波器組,有效地解決了以上3種失真引起的子帶脈壓誤差較大的問題,適用于雷達系統(tǒng)中大時寬帶寬積的超寬帶信號的脈沖壓縮。將其應(yīng)用到工程實踐中,有利于促進超寬帶雷達的發(fā)展。由于文中只是減小子帶脈壓誤差,并未完全消除,后續(xù)工作將進一步研究減小子帶脈壓誤差的相關(guān)問題。

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    高翠翠(1990—),女,江蘇徐州人,碩士研究生,主要研究方向為信號與信息處理;

    GAO Cuicui Was born in Xuzhou,Jiangsu Province,in 1990.She is noW a graduate student.Her research concerns signal and infor_ mation Processing.

    Email:1103069951@qq.com

    林 明(1960—),男,遼寧大連人,教授、碩士生導(dǎo)師,主要研究方向為雷達信號處理。

    LIN Ming Was born in Dalian,Liaoning Province,in 1960. He is noW a Professor and also the instructor of graduate students.His research concerns radar signal Processing.

    A Pulse Compression Method Based on Intersection of Spectrum by Using Wavelet

    GAO Cuicui,LIN Ming
    (School of Electronics Information,Jiangsu UniversitY of Science and TechnologY,Zhenjiang 212003,China)

    The non-ideal channel droPPing filter maY cause manY Problems,such as aliasing,amPlitude,and Phase distortion,Which lead to great Pulse comPression errors.In order to solve above Problems,a neW sub-band Pulse comPression method based on quadrature mirror filter(QMF)bY using Wavelet is Presen_ ted.The channel droPPing filter is designed bY means of Wavelet and multi-resolution and the oPtimal fre_ quencY domain criteria.In this WaY,aliasing,amPlitude and Phase distortion are eliminated or minimized. The sub-band Pulse comPression can be realized bY sPlitting band.The simulation results shoW that the main-lobe to side-lobe of the ProPosed method imProves 12 dB,and the maximal Pulse comPression error decreases bY 7 dB nearlY,comPared With the traditional sub-band Pulse comPression method.The simula_ tion results Prove the correctness and effectiveness of the method.

    ultra-Wideband radar signal;Pulse comPression;Wavelet and multi-resolution;channel droP_ Ping filter;quadrature mirror filter

    The National Natural Science Foundation of China(No.61401179)

    TN911.7

    A

    1001-893X(2016)01-0098-06

    10.3969/j.issn.1001-893x.2016.01.018

    高翠翠,林明.采用小波進行頻帶分割的脈沖壓縮方法[J].電訊技術(shù),2016,56(1):98-103.[GAO Cuicui,LIN Ming.A Pulse comPres_ sion method based on intersection of sPectrum bY using Wavelet[J].Telecommunication Engineering,2016,56(1):98-103.]

    2015-05-18;

    2015-07-27 Received date:2015-05-18;Revised date:2015-07-27

    國家自然科學(xué)基金資助項目(61401179)

    **通信作者:1103069951@qq.com Corresponding author:1103069951@qq.com

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