以目标间高横向分辨率来探测目标的监视系统 |
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| 申请号 | CN201010502921.X | 申请日 | 2010-08-31 | 公开(公告)号 | CN102004249A | 公开(公告)日 | 2011-04-06 |
| 申请人 | 塔莱斯荷兰公司; | 发明人 | R·艾尔克维奇普里比奇; W·A·霍尔; T·皮尔德曼; | ||||
| 摘要 | 公开了一种用于使用目标间高横向 分辨率 来探测目标的监视系统。该系统包括至少一个安装在 风 车 叶片 上的雷达天线以及当叶片不旋转时应用压缩传感技术的模 块 。应用：空中、地面和海洋监视系统。 | ||||||
| 权利要求 | 1.一种用于探测目标(3，4，5，6，7)的监视系统，所述系统包括安装在风车叶片(2)上的至少两个雷达天线(1)，所述系统的特征在于，所述系统包括当所述叶片(2)不旋转时，应用压缩传感技术的模块，所应用的压缩传感技术包括对距离所述风车叶片(2，10，11)某个距离(y0)处的横向图像ρ进行重建的步骤，测量向量s包括由所述雷达天线(1，8，9)在斜距(r(u1)，r(u2)，r(u3))处执行的测量值，所述斜距(r(u1)，r(u2)，r(u3))与它们到所述横向图像ρ的相应距离相对应，所述横向图像ρ由s＝Eρ+z来给定，其中，E是测量矩阵，并且z对应于随机扰动，所述测量矩阵E包含雷达回波s的模型以及确定从所述雷达天线(1，8，9)到所述横向图像ρ的距离的几何形状。 |
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| 说明书全文 | 以目标间高横向分辨率来探测目标的监视系统技术领域[0001] 本发明涉及一种用于以目标间高横向分辨率来探测目标的监视系统。例如，本发明特别适用于对空、对地和对海监视系统。 背景技术[0002] 本发明是同一申请人于2008年12月2日递交的申请号为EP08170468.6、名称为“A surveillance system comprising a radar antenna mounted on a blade of awindmill”的欧洲专利申请的后续申请。下文中它被称之为“在先申请”。该在前申请主要公开了一种用来探测目标的监视系统，该系统包括一个安装在风车叶片上的合成孔径雷达(SAR)天线。具体地，当叶片旋转时，这种装置可以以高分率估计目标之间的横向。但是，这种装置存在缺陷，当没有风或者风力不够大时，就不能驱动叶片旋转，从而合成孔径雷达(SAR)就无法运行，因而妨碍得到高横向分辨率。 [0003] 基于固定雷达天线的现有技术方案通过数据融合技术来增强目标间的横向分辨率。例如，干涉测量法可以从几个大小不同的测量值来得到满意的结果。 发明内容[0004] 本发明的目的在于提供一种用于可以在无风情况下利用安装在风车叶片上的雷达天线提供目标间增强的横向分辨率的系统。最主要地，本发明提出一种用于探测目标的监视系统。该系统包括至少一个安置在风车叶片上的雷达天线以及当叶片不旋转时应用压缩传感技术的装置。 [0005] 论文“压缩采样概论”(E.J Candès和M.B Wakin于2008年3月发表于IEEESignal Processing杂志上)很好地介绍了压缩技术。 [0006] 有优势地，该应用的压缩传感技术可以包括一个步骤，这个步骤对距离风车叶片的旋转轴一定距离内的横向图像ρ进行重建。测量向量s可以包含由雷达天线在与它们距离横向图像ρ的各个距离相对应的斜距上执行的测量。横向图像ρ可以定义为s＝Eρ+z，其中E可以为测量矩阵，z可以与随机扰动相对应。例如，横向图像ρ可以通过其幅度的优化来估计。 [0007] 优选地，测量矩阵E可以包含雷达回波s模型，以及确定从雷达天线到横向图像ρ距离的几何形状。 [0009] 例如，雷达回波模型可以为窄带模型，其将雷达回波s描述为该传送信号的时延和多普勒频移的副本。 [0011] 可选地，雷达回波模型可以包括由雷达天线执行的测量的幅度调制。 [0012] 因此，本发明任一方面的优点在于其可以用比任何传统的基于奈奎斯特的采样法更少数据获得相同或者更好的结果。因此，本发明提供了一种小型解决方案，其对数个固定叶片上的多个天线和单个旋转叶片上的单个天线都适用。 [0014] 以下参照附图来对本发明的非限制性实施例进行描述，其中： [0015] -图1示意性地说明了在有风情况下的示例性基本配置的几何形状，其中在风车叶片上安装有单个雷达天线，从而应用根据现有技术的合成孔径雷达(SAR)技术； [0016] -图2示意性地说明了在无风情况下，另一装置的几何形状，其中在风车叶片上安装有三个示例性雷达天线，从而应用根据本发明的压缩传感技术。 [0017] 图中相同的参考标记指示相同的项目。 具体实施方式[0018] 图1示意性地说明了示例性基本配置的几何形状，其中在单个风车叶片2上安装有单个合成孔径雷达(SAR)天线1。在有风情况下，在x-z垂直平面内，在时间t，从点(0，0，L)到点(LsinΩt，0，LcosΩt)对天线1进行驱动以使得其以径向速度Ω旋转，L为叶片2的长度并且风车叶片的旋转轴处于(0，0，0)。在横向图像ρ(x，z)中，包括独立的散射体3-7的目标可以从初始位置(例如，位于距离(0，0，0)、方位角 仰角Φ的T(x0，y0，z0)的散射体3)向任意方向以恒定速度v来迁移。在时间t以距离天线1的斜距r(t)进行定位。在目标的地面距离为y0处，当叶片2旋转时可以辐射到圆盘形区域(swath)S。区域S是测量相干数据的区域。因此，正如在先申请中详述的，当叶片2旋转时，示例性SAR系统的几何形状能够建立横向图像ρ(x，z)，其包含了区域S中的目标3和其他的目标4、 5、6和7。遗憾的是，当无风或者风力不够强而不能驱动叶片旋转时，SAR功能就没法运行，从而妨碍估计精确的横向。 [0019] 图2示意性地说明了另一个示例性配置的几何形状，图中三个雷达天线1、8和9分别安装在三个叶片2、10和11上。在无风情况下，只能用与斜距r(u1)，r(u2)和r(u3)分别对应的三个角度u1、u2和u3进行测量。测量的是少数数据，所以无法定义区域范围，并且无法执行SAR处理。但是图2中示出的几何形状可以看作是等同于图1所示出的几何形状，但是测量的角度更小。 [0020] 优选地，压缩传感技术能够根据关于信号ρ的尽量少的测量值s，重建未知信号ρ，因为这种技术是基于要被重建的信号ρ的稀疏性、以及被捕获测量值的低相干性。压缩传感技术是迭代方法，可以用纯软件手段来实现。在图2的当前实施例中，在角度u1、u2和u3测量的数据的低的互相干分别与叶片2、8和9上安装的天线1、8和9的已知配置相关。因此，可以从包括在三个角度u1、u2和u3处测量的雷达回波s的测量值的测量向量s，来重建横向图像ρ(x，z)。ρ和s之间的关系可以被假定为线性投影，由以下的线性(1)表述： [0021] s＝Eρ+z (1) [0022] 其中，E是测量矩阵，z对应于随机扰动。 [0023] 基本压缩传感可以通过幅度优化来估计ρ，取决于与测量值s的线性相关性。高级压缩传感技术还可以允许噪声信号s，以及增强的ρ-稀疏性。初始地，可以通过加权的I1-优化来提高ρ-稀疏性。范数I1还可以用更低的范数Ip来代替，其中0＜p＜1，因为这样可以降低s。任何加权的Ip-优化还可以通过特定选择的权重(如I2加权优化)来解决。最后，与增强成像中的区域分离的点可以重定义加权的Ip-优化。测量值的相干可以被定义为线性投影矩阵E的两个不同的归一化列之间的最大内积(inner product)。可以通过E的附加随机性实现极低的相干性。 [0024] 在图2的当前实施例中，测量矩阵E可以有利地包括雷达回波s的模型，以及能够确定到雷达的距离的几何形状。优选地，该雷达回波模型可以将谱域内的接收信号s描述为其幅度和相位均被调制的发射信号。相位调制源于距离引起的时延。此外，雷达回波s可以为窄带或者宽带。例如，窄带模型可以将雷达回波s描述为发射信号的时延和多普勒频移的副本。又例如，宽带模型可以用真实多普勒效应描述雷达回波，如对发射信号的时延副本进行缩放。任选地，雷达回波模型还可以包括测量值的幅度调制，例如为了适应区域性成像而产生的天线波束转向，和/或依赖于雷达频率的目标反射率和/或视角、天线极化等。 [0025] 因此，本发明可以用于从合适的风车高度和位置，以方位和仰角都增强的横向分辨率，来观察天空、陆地和海洋。值得注意的是，在安全和军事应用中需要侦察和监视的地区，存在被称为“风力涡轮机”的新型风车。 [0026] 本发明的其它优点是相对于任何传统的基于奈奎斯特的采样法而言，本发明可以需要更少的数据而进行工作。因此，它不仅可以在更少的测量角度下有帮助，而且可以在更少的雷达波数的情况下有帮助。本发明可以在有风或者无风条件下使用，因为可以从更少的数据提供可比较的结果，如果结果不同的话。 [0027] 本发明任一方面的其它优点在于它是一种小型基于模型的解决方案。因此，其可以通过将特定情形包括到模型中而自然地适用于任何情形。因此，其不仅可以容易地适用于因为无风或者叶片部分旋转时导致的更少的视角，还适用于更窄的信号带宽、雷达类型(如脉冲雷达或者FMCW雷达)、幅度调制、目标类型、雷达装置等等。 [0028] 此外，可以将本发明用于改进目标分类。 |
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