法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2020-04-10
授权
授权
2017-11-17
实质审查的生效 IPC(主分类):G01S7/41 申请日:20170518
实质审查的生效
2017-09-12
公开
公开
技术领域
本发明属于雷达技术领域,尤其涉及一种外辐射源雷达参考信号含有多径干扰时的目标检测方法。
背景技术
外辐射源雷达探测目标属于被动探测,依靠第三方辐射源信号进行目标探测。外辐射雷达接收站直接接收直达波信号作为参考信号,当参考信号中含有多径干扰成分时,直接利用含有多径干扰信号的参考信号做匹配滤波会导致虚假目标的出现。所以对多径干扰的抑制程度直接影响着外辐射雷达探测目标的性能。
外辐射源雷达系统采用双通道信号处理结构,即参考通道与回波通道,分别接收参考信号和回波信号。外辐射源雷达参考通道利用指向照射源的参考天线接收直达波信号作为参考信号,参考信号用于后续回波通道的时域干扰相消和匹配滤波处理,所以获取纯净的参考信号尤为重要。
由于近地建筑或山丘的折射效应,受到折射的直达波信号相对于直线传播的直达波信号就有了时间延迟,这些延迟后的直达波信号就形成多径干扰信号。参考通道和回波通道都会受到多径干扰的影响,严重影响外辐射雷达系统的目标探测性能。
针对回波通道中的直达波和多径干扰,可采用时域干扰相消的方法来消除回波通道中的直达波和多径干扰。目前国内外主要的时域干扰相消算法主要有:SMI(采样矩阵求逆,Sample Matrix Inversion)算法、ECA-B(分段扩展相消,Batch Version of ExtensiveCancellation)算法、LMS(最小均方,Least Mean Square)算法及其改进的算法等。
参考通道中的多径干扰是较难消除的,一般都采用空域滤波的方法,通过自适应的波束形成,在多径干扰来波方向形成方向图零点。但是,当多径信号与直达波信号来波方向比较接近时,多径信号与直达波信号在时域、空域和频域都是不可分的,目前还并没有行之有效的方法来消除参考信号中的多径干扰信号。
发明内容
针对上述现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种外辐射源雷达参考信号含有多径干扰时的目标检测方法,在外辐射源雷达参考信号中含有多径干扰时,可以实现抑制参考信号中的多径干扰成分,消除多径干扰造成的虚假目标,得到较好的目标检测结果。
实现本发明目的的技术思路是:来自第三方照射源的直达波信号和多径传播信道的都是未知的,在无法获取训练信号的情况下,通过传统滤波手段无法消除多径干扰。针对照射源信号具有恒模的特点,利用改进的恒模算法(CMA,Constant Modulus Algorithm)来对含有多径干扰信号的参考信号进行盲均衡处理,抑制参考信号中的多径干扰成分,改善外辐射源雷达系统的目标探测性能。
为达到上述目的,本发明采用如下技术方案予以实现。
一种外辐射源雷达参考信号含有多径干扰时的目标检测方法,所述方法包括如下步骤:
步骤1,获取外辐射源雷达接收到的信号,所述外辐射源雷达接收到的信号包含参考信号和回波信号,且所述参考信号中含有多径干扰信号,所述回波信号中含有直达波信号和多径干扰信号;分别对所述参考信号和所述回波信号依次进行放大、混频、A/D采样和数字下变频处理,得到数字参考信号和数字回波信号;
步骤2,对所述数字参考信号进行盲均衡滤波,得到多径干扰抑制后的参考信号;
步骤3,根据所述多径干扰抑制后的参考信号对所述数字回波信号进行时域干扰相消,得到时域干扰相消后的回波信号;
步骤4,根据所述多径干扰抑制后的参考信号,对所述时域干扰相消后的回波信号进行脉冲压缩处理,从而得到目标检测结果。
本发明与现有技术相比具有以下优点:本发明将CMA算法改进并应用到外辐射源雷达抑制参考信号中多径干扰的背景下。传统滤波方法无法抑制参考信号中多径干扰,并且传统CMA算法对较小时延的多径干扰抑制效果较差,本发明改进盲均衡算法中的CMA算法,并对(含有多径干扰的)参考信号进行盲均衡处理,该改进算法具有收敛速度快、稳定性强的优点,可以更好抑制参考信号中的多径干扰。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种外辐射源雷达参考信号含有多径干扰时的目标检测方法的流程示意图;
图2为本发明实施例提供的外辐射源雷达双基地场景配置示意图;
图3为本发明仿真实验中外辐射源雷达参考信号含有多径干扰信号时的距离-多普勒示意图
图4为本发明仿真实验中外辐射源雷达利用传统CMA抑制参考信号中多径干扰后的距离-多普勒示意图
图5为本发明仿真实验中外辐射源雷达利用改进CMA抑制参考信号中多径干扰后的距离-多普勒示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供一种外辐射源雷达参考信号含有多径干扰时的目标检测方法,如图1所示,所述方法包括如下步骤:
步骤1,获取外辐射源雷达接收到的信号,所述外辐射源雷达接收到的信号包含参考信号和回波信号,且所述参考信号中含有多径干扰信号,所述回波信号中含有直达波信号和多径干扰信号;分别对所述参考信号和所述回波信号依次进行放大、混频、A/D采样和数字下变频处理,得到数字参考信号和数字回波信号。
在步骤1之前,需要进行场景设置,具体的,如图2所示,外辐射源雷达上设置有一副参考天线和一副回波接收天线,所述参考天线指向辐射源,所述回波接收天线指向观测区,且所述参考天线接收的信号为参考信号,所述回波接收天线接收的信号为回波信号,同时,所述场景中还包括第三方辐射源(即有源脉冲雷达),所述第三方辐射源设置于所述外辐射源雷达接收站的远场作为发射站,所述第三方辐射源用于发射信号。
步骤2,对所述数字参考信号进行盲均衡滤波,得到多径干扰抑制后的参考信号。
基本CMA算法的权值迭代公式中,FIR滤波器的权值向量w(n)依赖于n,并采用下面的最小均方(LMS)算法来更新:
w(n+1)=w(n)+μx(n)e*(n)
其中,μ为迭代更新步长。误差信号为e(n):e(n)=y(n)[|y(n)|2-γ2]
其中:
本发明实施例中,步骤2具体包括如下子步骤:
(2a)设置具有单位范数的向量为盲均衡滤波器的初始权值向量w(n)=[w-L(n),w-L+1(n),…,wL(n)]T;并构造盲均衡滤波器的输入信号x(n)=sref(n),其中,sref(n)为数字参考信号,n表示离散时间序列;
令n的初值为L+1,且L+1≤n≤N-L,其中,N为数字参考信号sref(n)的数据长度,盲均衡滤波器的阶数为2L+1;且N≥2L+1
(2b)计算盲均衡滤波器的输出信号y(n):
其中,k表示盲均衡滤波器的抽头序号,(·)*表示求共轭操作,(·)H表示求共轭转置操作;
(2c)计算盲均衡滤波器的误差信号e(n):
e(n)=y(n)[|y(n)|2-γ2]
其中,|·|2表示求模值平方操作,且γ2=1;
(2d)令n的值加1,采用下式对盲均衡滤波器的权值向量进行更新:
其中,α、β为正实数;取α=1.0,β=2.0。
(2e)若n<N-L,则返回子步骤(2b)继续执行;否则,将最后得到的盲均衡滤波器的输出信号y(n)作为多径干扰抑制后的参考信号
需要说明的是,改进的CMA算法,根据最小化干扰原理,权值向量应该以最小的增量来更新,这可以看作是一种约束优化。权值向量的自适应增量为:
△w(n+1)=w(n+1)-w(n)
利用拉格朗日乘子法来解这个约束优化问题,其代价函数为:
J(n)=||△w(n+1)||2+Re[λ*(d(n)-wH(n+1)x(n))]
Re表示取实部运算,λ为拉格朗日乘子,d(n)为期望信号,即不含多径干扰的参考信号;
对代价函数求梯度得到:
当梯度等于0时,得到下列等式:
进一步得到:
从而得到改进后的CMA算法的权值向量更新公式:
其中,α为正实数,来控制权值向量的增量;β为正常数,用来避免输入信号||x(n)||2值较小。
步骤3,根据所述多径干扰抑制后的参考信号对所述数字回波信号进行时域干扰相消,得到时域干扰相消后的回波信号。
步骤3具体包括如下子步骤:
(3a)记所述多径干扰抑制后的参考信号
令b的初值为1,且b=1,...,B;
(3b)构造第b段多径干扰抑制后的参考信号及其时延张成的子空间矩阵
其中,p为数字回波信号中需要消除的多径干扰的时延长度,T表示转置;
(3c)第b段数字回波信号
(3d)根据所述第b段多径干扰抑制后的参考信号及其时延张成的子空间矩阵
具体的,求解如下最小优化问题:
目标函数梯度为0的地方即最小值所在的位置:
整理得到第b段回波信号
经过ECA-B时域干扰相消之后的第b段的回波信号为:
(3e)令b的值加1,并重复执行子步骤(3b)至(3d),得到时域干扰相消后的B段数字回波信号,将所述时域干扰相消后的B段数字回波信号组合成一路信号,并作为时域干扰相消后的回波信号
步骤4,根据所述多径干扰抑制后的参考信号,对所述时域干扰相消后的回波信号进行脉冲压缩处理,从而得到目标检测结果。
步骤4具体包括如下子步骤:
(4a)分别对所述多径干扰抑制后的参考信号
(4b)对所述多径干扰抑制后的频域参考信号Sref(f)和时域干扰相消后的频域回波信号Ssur(f)进行脉冲压缩处理,得到脉冲压缩处理的频域输出S0(f):
其中,(·)*表示取共轭操作,sd(n)表示多径干扰抑制后的参考信号中的时域直达波信号,n(n)表示参考通道时域噪声,sechoj(n)表示时域干扰相消后的回波信号中的第j个时域目标回波信号,
(4c)将所述脉冲压缩处理的频域输出S0(f)变换到时域,得到时域输出s0(t):
其中,IFFT{·}表示快速逆傅里叶变换操作,sRj(n)表示脉冲压缩处理得到的第j个时域目标回波信号,sn(n)表示脉冲压缩处理后的时域噪声信号平台。
1、本发明实施例的仿真条件:
本发明实验中信号源为LFM脉冲信号,脉冲宽度为300μs,频率为88MHz,带宽为2.5MHz,采样频率为5MHz,脉冲相干积累数64;参考信号中的直达波信噪比为35dB,参考信号中多径干扰信号个数为3,其相对直达波时延分别为24μs,30μs和44μs,其干噪比分别为30dB、29dB和28dB。仿真目标1信噪比为-10dB,距离为40km,多普勒频移50Hz;仿真目标2信噪比为-8dB,距离为50km,多普勒频移100Hz。发射站高度分别为200m,初始基线距离为13Km。
2、本发明实验的仿真结果分析:
图3为在参考信号含有多径干扰情况下,外辐射源雷达目标检测的结果。图3(a)为距离-多普勒示意图,图3(b)为距离-多普勒示意图的时延维。从图中明显看出,距离位于40km,50km,多普勒为50Hz,100Hz的真实目标1和2可以被检测到,但是在真实目标所在的多普勒单元内,出现三个虚假目标,其与真实目标在时延上相差24μs,30μs和44μs,这些虚假目标正是参考信号中多径干扰与目标回波脉冲压缩处理形成的。在参考信号含有多径干扰的情况下,在真实目标所在的多普勒单元出现虚假目标,这些虚假目标超过检测门限,使系统的虚假概率升高,严重影响了雷达系统的探测性能。
图4为外辐射源雷达采用传统CMA算法抑制参考信号中多径干扰后目标检测结果。图4(a)为距离-多普勒示意图,图4(b)为距离-多普勒示意图的时延维。可以看出,真实目标1和2可以被检测到,说明CMA算法对真实目标的检测并没有产生影响。同时,多径干扰造成的虚假目标幅度降低,表明CMA算法对抑制多径干扰起到一定效果。但是距离真实目标最近的虚假目标峰值依然较高,说明传统CMA算法对时延较小的多径干扰的抑制效果比较差。
图5为外辐射源雷达采用改进CMA算法抑制参考信号中多径干扰后目标检测结果。图5(a)为距离-多普勒示意图,图6(b)为距离-多普勒示意图的时延维。可以看出,图中只有真实目标1和2的峰值,多径干扰造成的虚假目标峰值淹没在噪声平台之下,无法被检测到。表明改进的CMA算法对多径干扰具有更好的抑制作用,消除了多径干扰造成的虚假目标,改善了外辐射源雷达系统的探测性能。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
机译: 用于汽车应用的驾驶员辅助雷达系统中基于雷达的路边结构检测方法,包括在满足预设特征条件时将第一目标对象与第二目标对象相关联
机译: 雷达目标方位检测装置,雷达目标方位检测装置,雷达目标方位检测程序以及雷达目标方位检测方法
机译: 雷达目标检测方法及使用该目标检测方法的雷达装置