技术领域
[0001] 本
发明涉及雷达
信号处理技术领域，尤其涉及一种穿墙雷达信号优化处理方法及装置。
背景技术
[0002] 穿墙雷达利用
电磁波的穿透性及传输特性，可穿过墙体等非金属介质对墙后区域进行探测，通过对墙后区域的回波信号进行一系列
数据处理，可探测
跟踪多个隐蔽人体目标，因而被广泛应用于城市巷战、反恐斗争、和灾后救援等军事民事领域。在穿墙雷达探测过程中，由于电磁波在封闭的
建筑物内部传播时会发生各种反射、散射和折射，导致回波信号中存在较大旁瓣、栅瓣及多径干扰，从而引起虚警进而影响建筑物内目标的精确检测和判断，因此针对穿墙雷达的探测信号需要优化信号
质量，其中关键即为抑制杂波。
[0003]
现有技术中对雷达信号通常是直接采用后向投影(BP，Back Projection)
算法进行成像，但是BP算法对于由环境、目标产生的旁瓣、栅瓣及多径干扰抑制效果差，尤其是在处于较为封闭的室内时易造成虚景，而针对雷达信号的杂波抑制目前通常是基于仿真阶段的处理方法，并不是针对实际探测环境，所取的环境都较为理想，而实际应用时雷达所处探测环境较为复杂，该类雷达信号处理方式的处理性能不佳，并不能有效的滤除实际探测环境中的杂波信号。
[0004] 有从业者提出使用多径机理分析来实现穿墙雷达室内多径抑制，即首先分析室内多径信号传播模型，得到室内常见的两种多径回波信号分量：目标和墙体之间的多径分量、目标之间的多径分量；然后基于双圆解析表达式求得任意两圆交点的
位置，并详细分析交点位置与孔径大小以及孔径中心位置之间的关联性，再通过求解交点聚焦后散射区域的中心位置得到虚假像的位置随子孔径移动而改变的结论；最后利用虚假像的中心位置以及
能量在不同位置或不同大小的子孔径内变化大的特点，采用子孔径双层融合法抑制多径虚假像。但是上述雷达处理方法基于多径机理来实现多径抑制，需要依赖模型分析及大量的计算过程，实现复杂、成本较高且效率低，不适用于实时性要求高的场合。
发明内容
[0005] 本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种实现方法简单、成本低、能够实现实时信号处理同时抑制杂波，且优化性能好、效率高的穿墙雷达信号优化处理方法及装置。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：
[0007] 一种穿墙雷达信号优化处理方法，步骤包括：
[0008] S1.雷达探测：使用穿墙雷达对待测区域进行目标检测，接收对应多个孔径的多通道回波信号；
[0009] S2.信号优化处理：从所述多通道回波信号中分别获取不同孔径的孔径域数据构成多个子孔径数据组，将所述多通道回波信号对应的全孔径数据以及各所述子孔径数据组分别进行加权成像后比较各加权成像结果，由各所述加权成像结果中相似部分得到优化处理后的成像数据信号。
[0010] 作为本发明方法的进一步改进，所述步骤S2中进行加权成像包括：将所述全孔径数据进行成像后得到全孔径成像结果，以及将各所述子孔径数据组进行成像后，对应得到多个压
缩孔径成像结果，所述全孔径成像结果、各所述压缩孔径成像结果分别与对应的加权因子进行加权后，得到全孔径加权成像结果以及各压缩孔径加权成像结果。
[0011] 作为本发明方法的进一步改进，还包括配置所述加权因子的步骤，所述配置所述加权因子的步骤包括：根据孔径数据的成像结果以及对应的孔径数量确定得到初始加权因子，取所述初始加权因子的n次方得到最终的加权因子，其中n>1。
[0012] 作为本发明方法的进一步改进，所述全孔径成像结果的初始加权因子按照式计算得到；
[0013] 第l个所述压缩孔径成像结果的初始加权因子按照式 计算得到；
[0014] 其中，zk(x,y)为第k个孔径的孔径成像结果，K为雷达孔径数量，L为每个子孔径数据组
中子孔径数量。
[0015] 作为本发明方法的进一步改进：取所述初始加权因子的3次方得到最终的加权因子。
[0016] 作为本发明方法的进一步改进，所述步骤S2中采用BP算法进行成像，步骤包括：
[0017] S21.将成像区域划分为多个
像素点；
[0018] S22.计算每一个像素点与所有收发天线组合之间的双程时延，以及根据各像素点到发射天线、接收天线的距离计算每一个像素点的
相位补偿；
[0019] S23.根据计算得到的各像素点与所有收发天线组合之间的所述双程时延、各像素点的所述相位补偿，计算得到每个孔径数据的后向投影成像结果。
[0020] 作为本发明方法的进一步改进，所述步骤S2中比较各加权成像结果步骤包括：分别将全孔径加权成像结果中每个像素点与各压缩孔径加权成像结果中对应像素点进行比较，所述全孔径加权成像结果由所述全孔径数据进行加权成像得到，各所述压缩孔径加权成像结果由各所述子孔径数据组进行加权得到，每次比较时取值最小的像素点输出，得到所述优化处理后的成像数据信号。
[0021] 作为本发明方法的进一步改进，所述比较各加权成像结果具体步骤包括：将所述全孔径加权成像结果中每个像素点与第一组压缩孔径加权成像结果中对应像素点进行比较，每次比较时取值最小的像素点输出，得到第一次比较后的成像结果；将所述第一次比较后的成像结果中每个像素点与第二组压缩孔径加权成像结果中对应像素点进行比较，每次比较时取值最小的像素点输出，得到第二次比较后的成像结果，以此类推，直至完成所有压缩孔径加权成像结果的比较，得到所述优化处理后的成像数据信号。
[0022] 作为本发明方法的进一步改进，所述步骤S2中选取相同数量的不同子孔径数据构成各个子孔径数据组，具体包括：从雷达的K个孔径中分别选取L个不同孔径数据形成L个子孔径数据组，每个子孔径数据组对应构造得到一个压缩孔径，第l个压缩孔径为：
[0024] 其中，alp为第p个孔径位置信息的索引矢量，1≤alp≤K，且当p≠q时，alp≠alq。
[0025] 一种穿墙雷达信号处理装置，包括：
[0026] 雷达探测模
块，用于使用穿墙雷达对待测区域进行目标检测，接收对应多个孔径的多通道回波信号；
[0027] 信号优化处理模块，用于从所述多通道回波信号中分别获取不同孔径的孔径域数据构成多组子孔径数据，将所述多通道回波信号对应的全孔径数据以及各所述子孔径数据分别进行加权成像后比较各加权成像结果，由各所述加权成像结果中相似部分得到优化处理后的成像数据信号。
[0028] 与现有技术相比，本发明的优点在于：
[0029] 1、本发明穿墙雷达信号优化处理方法及装置，通过对穿墙雷达实测信号进行实时处理，由全孔径和不同压缩孔径形成的图像数据进行比较，来获取各图像数据中相似部分作为最终的成像数据，可以充分利用不同压缩孔径的信息实现高效的穿墙雷达信号优化处理，同时有效抑制目标杂波。
[0030] 2、本发明穿墙雷达信号优化处理方法及装置，利用不同压缩孔径形成数据图像进行最小值提取，通过使得每个像素点取全孔径加权成像结果与各压缩孔径加权成像结果中最小值，充分利用孔径信息的同时实现最小旁瓣抑制处理，可以充分利用孔径信息的同时有效抑制杂波。
[0031] 3、本发明穿墙雷达信号优化处理方法及装置，通过取相干因子CF的n次方作为各孔径成像结果的加权因子，可以使得目标成像结果更为聚焦，进一步提高优化处理性能；进一步基于相干因子CF的3次方对各孔径成像结果进行加权，可以获得目标成像结果最佳性能的聚焦，进而可以实现最佳性能的优化处理。
附图说明
[0032] 图1是本
实施例穿墙雷达信号优化处理方法的实现流程示意图。
[0033] 图2是本发明具体应用实施例中实现信号优化处理的实现流程示意图。
[0034] 图3是本发明具体应用实施例中得到的各孔径成像结果示意图。
[0035] 图4是本发明具体应用实施例中得到的各孔径加权成像结果示意图。
[0036] 图5是本发明具体应用实施例中得到的各次
迭代比较处理后的结果示意图。
具体实施方式
[0037] 以下结合
说明书附图和具体优选的实施例对本发明作进一步描述，但并不因此而限制本发明的保护范围。
[0038] 如图1所示，本实施例穿墙雷达信号优化处理方法步骤包括：
[0039] S1.雷达探测：使用穿墙雷达对待测区域进行目标检测，接收对应多个孔径的多通道回波信号；
[0040] S2.信号优化处理：从多通道回波信号中分别获取不同孔径的孔径域数据构成多个子孔径数据组，即构成多个不同的压缩孔径，将多通道回波信号对应的全孔径数据以及各子孔径数据组分别进行加权成像后比较各加权成像结果，由各加权成像结果中相似部分得到优化处理后的成像数据信号。
[0041] 由于在图像形成过程中，目标的主要响应是连贯的且被标准化，由不同稀疏数据组生成的图像中目标的位置和峰值在是相同的，同时在不同稀疏数组中缺失的数据是不同的，因此旁瓣的位置和峰值与谷值的幅度也不一样。本实施例通过对穿墙雷达实测信号进行实时处理，由全孔径和不同压缩孔径形成的图像数据进行比较来获取最终的成像数据，可以充分利用不同压缩孔径的信息实现穿墙雷达信号优化处理，有效抑制目标杂波。
[0042] 本实施例具体将穿墙雷达安装在待测区域外部的墙体附近，雷达等效孔径总数为K，由穿墙雷达对待测区域进行目标检测，通过雷达系统获得经过信号预处理后的多通道回波信号echos(t)，从多通道回波信号echos(t)的实测数据中选取不同孔径的孔径域数据来构建压缩孔径。
[0043] 本实施例步骤S2中选取相同数量的不同子孔径数据构成各个子孔径数据组，具体包括：从雷达的K个孔径中分别选取L个不同孔径数据形成L个子孔径数据组，每个子孔径数据组对应构造得到一个压缩孔径，即图像形成时选取部分孔径位置信息，对实测数据选取多组相同数量、不同孔径的孔径域的数据构造新的随机压缩孔径，其中所选取的各子孔径不重复，每个压缩孔径即为从成像的k个孔径中选取L个孔径形成，L的值取为：
[0044] L＝p·K (1)
[0045] 其中0＜p＜1，构造压缩孔径的个数具体为H。
[0046] 选取部分孔径构成压缩孔径进行成像后，丢弃其它的K-L个孔径位置信息，其中第l个压缩孔径表示为：
[0048] 其中，alp为第p个孔径位置信息的索引矢量，1≤alp≤K，且当p≠q时，alp≠alq。
[0049] 本实施例步骤S2中进行加权成像包括：将全孔径数据进行成像后得到全孔径成像结果，以及将各子孔径数据组进行成像后，对应得到多个压缩孔径成像结果，全孔径成像结果、各压缩孔径成像结果分别与对应的加权因子进行加权后，得到全孔径加权成像结果以及各压缩孔径加权成像结果。通过将全孔径、各压缩孔径数据进行加权成像后比较，可以利用各压缩孔径数据的加权成像结果去除雷达图像信号中的杂波，实现杂波抑制。
[0050] 本实施例步骤S2中对全孔径以及压缩孔径数据分别采用后向投影BP算法进行成像，采用BP算法进行成像步骤包括：
[0051] S21.将成像区域划分为多个像素点；
[0052] S22.计算每一个像素点与所有收发天线组合之间的双程时延，以及根据各像素点到发射天线、接收天线的距离计算每一个像素点的相位补偿；
[0053] S23.根据计算得到的各像素点与所有收发天线组合之间的双程时延、各像素点的相位补偿，计算得到每个孔径数据的后向投影成像结果。
[0054] 在具体应用实施例中，对全孔径以及压缩孔径数据采用后向投影BP算法进行成像的详细流程为：
[0055] ①首先将成像区域划分为M×N个像素点，其中ym(m＝1,2,...,M)和xn(n＝1,2,...,N)分别表示距离向和方位向上像素点的坐标值；
[0056] ②计算每一个像素点(xn,ym)与所有收发天线组合之间的双程时延：
[0057]
[0058] 其中，k＝1,2,...,K表示第k个孔径，(xT(k),yT(k))表示发射天线坐标，(xR(k),yR(k))表示接收天线坐标，，c为光速且具体c＝3.0×108m/s；
[0059] 表示像素点到发射天线的距离；
[0060] 表示像素点到接收天线的距离；
[0061] ③计算每一个像素点的相位补偿：
[0062] phasek(xn,ym)＝exp(j2πfc·(dT+dR)/c) (4)
[0063] 其中，fc为载频；
[0064] ④计算每个孔径后向投影成像结果：
[0065] zk(x,y)＝echos(t-τk(x,y))×phasek(x,y) (5)
[0066] 通过上述得到全孔径数据、各压缩孔径数据的后向投影成像结果后，分别与对应的加权因子进行加权，得到对应的加权成像结果。
[0067] 本实施例中，还包括配置加权因子的步骤，配置加权因子的步骤包括：根据孔径数据的成像结果以及对应的孔径数量确定得到初始加权因子，取初始加权因子的n次方得到最终的加权因子，其中n>1。
[0068] 本实施例全孔径成像结果的初始加权因子具体按照式(6)计算得到，第l个压缩孔径成像结果的初始加权因子具体按照式(7)计算得到。
[0069]
[0070]
[0071] 取式(6)的n次方作为对应全孔径成像结果的加权因子、取式(7)的n次方作为对应压缩孔径成像结果的加权因子，相比于传统的直接使用式(6)、(7)作为加权因子，可以使得目标成像结果更为聚焦，进一步提高优化处理性能。
[0072] 本实施例具体取初始加权因子的3次方得到最终的加权因子，即对应全孔径成像结果的加权因子为：
[0073]
[0074] 第l个构造的压缩孔径成像结果的加权因子为：
[0075]
[0076] 则计算全孔径加权成像结果为：
[0077]
[0078] 计算子孔径加权成像结果为：
[0079]
[0080] l表示第第l个构造压缩孔径。
[0081] 基于相干因子CF的3次方对各孔径成像结果进行加权，可以获得目标成像结果最佳性能的聚焦，进而可以实现最佳性能的优化处理。
[0082] 本实施例步骤S2中比较各加权成像结果步骤包括：分别将全孔径加权成像结果中每个像素点与各压缩孔径加权成像结果中对应像素点进行比较，全孔径加权成像结果由全孔径数据进行加权成像得到，各压缩孔径加权成像结果由各子孔径数据组进行加权得到，每次比较时取值最小的像素点输出，得到优化处理后的成像数据信号。本实施例利用不同压缩孔径形成数据图像进行最小值提取，通过使得每个像素点取全孔径加权成像结果与各压缩孔径加权成像结果中最小值，可以充分利用孔径信息的同时实现最小旁瓣抑制处理，有效抑制杂波。
[0083] 本实施例中，比较各加权成像结果具体步骤包括：将全孔径加权成像结果中每个像素点与第一组压缩孔径加权成像结果中对应像素点进行比较，每次比较时取值最小的像素点输出，得到第一次比较后的成像结果；将第一次比较后的成像结果中每个像素点与第二组压缩孔径加权成像结果中对应像素点进行比较，每次比较时取值最小的像素点输出，得到第二次比较后的成像结果，以此类推，直至完成所有压缩孔径加权成像结果的比较，得到优化处理后的成像数据信号。
[0084] 本实施例具体将得到的全孔径成像数据I(x,y)与第l个构造的压缩子孔径成像数据Il(x,y)对应像素按照式(12)进行比较，找出每个像素点的最小值构成新的成像数据[0085] I(xn,ym)＝min,1≤l≤H
[0086] 按照上述迭代H次后就可得到经过优化后可抑制杂波的成像数据信号。
[0087] 如图2所示，本发明在具体应用实施例中首先通过穿墙雷达对待测区域进行探测，接收多通道回
波数据；接收到回波数据后进行信号预处理，将经过信号预处理的雷达全孔径回波数据分成全孔径和H个由L个不同孔径构成的压缩孔径；对全孔径数据、H个孔径构成的压缩孔径数据采用BP算法进行成像，得到的全孔径BP成像结果、压缩孔径BP成像结果如图3所示，其中图3(a)对应为全孔径BP成像结果，图3(b)为第l个压缩孔径BP成像结果；计算加权因子CF3，并使用加权因子CF3对图3所示的全孔径原始BP成像结果和压缩孔径原始BP成像结果进行加权，得到对应的全孔径加权成像结果、压缩孔径加权成像结果，如图4所示，其中图4(a)对应为全孔径加权成像结果，图4(b)对应为第l个压缩孔径加权成像结果；然后依次对全孔径加权成像结果、各压缩孔径加权成像结果进行最小旁瓣抑制处理，先对如图4(a)所示的全孔径加权成像结果和第一个子孔径加权成像结果采用最小像素比较法得到第1次迭代结果，第二个子孔径加权成像结果再与第1次迭代结果采用最小像素比较法进行比较得到新的结果，以此类推，经过H次比较后得到最终的优化后处理结果，即得到抑制杂波后的最佳目标成像结果，如图5所示，其中图5(a)对应为第1次迭代结果，图5(b)对应为第2次迭代结果，图(c)对应为最终优化后处理结果。
[0088] 本实施例穿墙雷达信号处理装置，包括：
[0089] 雷达探测模块，用于使用穿墙雷达对待测区域进行目标检测，接收对应多个孔径的多通道回波信号；
[0090] 信号优化处理模块，用于从多通道回波信号中分别获取不同孔径的孔径域数据构成多组子孔径数据，将多通道回波信号对应的全孔径数据以及各子孔径数据分别进行加权成像后比较各加权成像结果，由各加权成像结果中相似部分得到优化处理后的成像数据信号。
[0091] 本实施例信号优化处理模块中进行加权成像包括：将全孔径数据进行成像后得到全孔径成像结果，以及将各子孔径数据组进行成像后，对应得到多个压缩孔径成像结果，全孔径成像结果、各压缩孔径成像结果分别与对应的加权因子进行加权后，得到全孔径加权成像结果以及各压缩孔径加权成像结果。
[0092] 本实施例信号优化处理模块还包括配置加权因子，包括：根据孔径数据的成像结果以及对应的孔径数量确定得到初始加权因子，取初始加权因子的n次方得到最终的加权因子，其中n>1。
[0093] 本实施例中，信号优化处理模块中采用BP算法进行成像，包括：
[0094] 第一单元，用于将成像区域划分为多个像素点；
[0095] 第二单元，用于计算每一个像素点与所有收发天线组合之间的双程时延，以及根据各像素点到发射天线、接收天线的距离计算每一个像素点的相位补偿；
[0096] 第三单元，用于根据计算得到的各像素点与所有收发天线组合之间的双程时延、各像素点的相位补偿，计算得到每个孔径数据的后向投影成像结果。
[0097] 本实施例信号优化处理模块中比较各加权成像结果步骤包括：分别将全孔径加权成像结果中每个像素点与各压缩孔径加权成像结果中对应像素点进行比较，全孔径加权成像结果由全孔径数据进行加权成像得到，各压缩孔径加权成像结果由各子孔径数据组进行加权得到，每次比较时取值最小的像素点输出，得到优化处理后的成像数据信号。
[0098] 本实施例信号优化处理模块中比较各加权成像结果具体步骤包括：将全孔径加权成像结果中每个像素点与第一组压缩孔径加权成像结果中对应像素点进行比较，每次比较时取值最小的像素点输出，得到第一次比较后的成像结果；将第一次比较后的成像结果中每个像素点与第二组压缩孔径加权成像结果中对应像素点进行比较，每次比较时取值最小的像素点输出，得到第二次比较后的成像结果，以此类推，直至完成所有压缩孔径加权成像结果的比较，得到优化处理后的成像数据信号。
[0099] 本实施例穿墙雷达信号处理装置与上述穿墙雷达信号处理方法为一一对应的装置，具体实现原理、所能达到的技术效果均相同，在此不再一一赘述。
[0100] 上述只是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明技术实质对以上实施例所做的任何简单
修改、等同变化及修饰，均应落在本发明技术方案保护的范围内。
