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一种 频率步进雷达目标运动参数估计方法

阅读：910发布：2023-01-29

专利汇可以提供一种频率步进雷达目标运动参数估计方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种频率步进雷达目标运动参数估计方法，属于雷达信号处理领域。频率步进雷达信号对目标运动非常敏感，故在合成高分辨距离像之前需要精确估计目标运动速度。本发明首先分析了匀速运动目标雷达回波信号特征，通过Keystone变换消除回波的二次相位项。然后对一组频率步进回波信号先进行IFFT运算，再进行FFT操作，得到了距离-速度二维参数谱，根据峰值位置得到目标速度和初始距离的精确估计值。但是存在噪声干扰时会导致目标参数估计不准确，为此采用基于极大似然估计阈值 Morlet小波去噪方法对距离维参数谱进行去噪，从而获得低信噪比下的目标精确参数估计。本发明在频率步进雷达信号处理领域具有推广应用的价值。，下面是一种频率步进雷达目标运动参数估计方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种频率步进雷达目标运动参数估计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
获取目标的回波信号；
去除回波信号中的载波及二次相位项；
根据去除载波和二次相位项的回波信号得到距离-速度二维参数谱；
对距离-速度二维参数谱进行去噪处理，得到目标运动的参数。
2.根据权利要求1所述的一种频率步进雷达目标运动参数估计方法，其特征在于：去除回波信号中载波的方法包括如下步骤：
将回波信号与本振信号混频，从而去除回波信号中的载波信号。
3.根据权利要求1所述的一种频率步进雷达目标运动参数估计方法，其特征在于：去除回波信号中的二次相位项的方法包括如下步骤：
对回波信号进行Keystone变换，从而去除回波信号中的二次相位项。
4.根据权利要求3所述的一种频率步进雷达目标运动参数估计方法，其特征在于：所述距离-速度二维参数谱的获取方法包括如下步骤：
对Keystone变换后的信号先进行IFFT运算，然后再进行FFT操作，得到距离-速度二维参数谱，其参数谱的峰值位置如下：
Lr,max＝2IΔf(R0-vτ/2-2vR0/c)/c；
Lv,max＝2KvTf0/c；
式中，I为频率步进雷达发射信号一个脉组内子脉冲数，Δf为频率步进量，R0为目标在初识时刻与雷达的距离，v为目标的相对雷达视线方向的运动速度，τ为子脉冲宽度，c为电波传输速度，f0为初始载频，T为脉组内子脉冲重复周期，为keystone插值变换后的参数；根据峰值位置可以结算得目标速度和初始距离的估计值，最后对目标进行速度补偿，便可获得清晰的距离像。
5.根据权利要求1所述的一种频率步进雷达目标运动参数估计方法，其特征在于：对距离-速度二维参数谱进行去噪处理的方法包括如下步骤：
对距离-速度二维参数谱进行小波信号分解；
对分解得到的小波系数按照阈值条件进行收缩；
收缩后再进行小波重构，得到去噪后的参数谱；
该处用到的阈值条件的表达式如下：
其中：u是阈值函数的自变量，sign(.)为符号函数，max(.)为求取最大值函数，α为稀疏度控制参数，d是待处理信号的均方差，σ为噪声标准差。
6.根据权利要求5所述的一种频率步进雷达目标运动参数估计方法，其特征在于：所述小波为Morlet小波。
7.根据权利要求5所述的一种频率步进雷达目标运动参数估计方法，其特征在于：所述阈值条件中的d的取值范围为0.1～0.2，α的取值范围为0.03～0.07。

说明书全文

一种频率步进雷达目标运动参数估计方法

技术领域

[0001] 本发明属于频率步进雷达信号处理工程领域，具体涉及一种频率步进雷达目标运动参数估计方法。背景技术：

[0002] 频率步进信号是一种合成宽带的雷达信号，成为近年来雷达信号处理研究的热点。不过由于频率步进信号是一种多普勒敏感信号,目标运动会导致测距不准、波形发散,以及幅度损失等问题。因此如何进行速度估计和运动补偿成为频率步进雷达运动目标高分辨距离成像的关键。

[0003] 目前常用的频率步进雷达信号目标运动检测方法主要包括以下几类：第一类方法是采用相干检测的方法先估计目标的运动速度，然后对回波信号进行运动补偿，但该方法在信噪比条件下速度估计误差较大，影响速度估计的精度，进而造成目标成像的模糊。第二类方法是通过信号参数设计，消除高次相位项，实现运动补偿,但该方法需要精确设计信号参数，发射端比较复杂。因此，需要找到新的简单易行的、且抗噪能力强的参数估计方法。

发明内容

[0004] 本发明的目的在于提供一种频率步进雷达目标运动参数估计方法，以解决现有技术中导致的上述多项缺陷。

[0005] 一种频率步进雷达目标运动参数估计方法，所述方法包括如下步骤：

[0006] 获取目标的回波信号；

[0007] 去除回波信号中的载波及二次相位项；

[0008] 根据去除载波和二次相位项的回波信号得到距离-速度二维参数谱；

[0009] 对距离-速度二维参数谱进行去噪处理，得到目标运动的参数。

[0010] 优选的，去除回波信号中载波的方法包括如下步骤：

[0011] 将回波信号与本振信号混频，从而去除回波信号中的载波信号。

[0012] 优选的，去除回波信号中的二次相位项的方法包括如下步骤：

[0013] 对回波信号进行Keystone变换，从而去除回波信号中的二次相位项。

[0014] 优选的，所述距离-速度二维参数谱的获取方法包括如下步骤：

[0015] 对回波信号先进行IFFT运算，然后再进行FFT操作，得到距离-速度二维参数谱，其参数谱的峰值位置如下：

[0016] Lr,max＝2IΔf(R0-vτ/2-2vR0/c)/c；

[0017] Lv,max＝2KvTf0/c；

[0018] 式中，I为频率步进雷达发射信号一个脉组内子脉冲数，Δf为频率步进量，R0为目标在初识时刻与雷达的距离，v为目标的相对雷达视线方向的运动速度，τ为子脉冲宽度，c为电波传输速度，f0为初始载频，T为脉组内子脉冲重复周期，为keystone插值变换后的参数；根据峰值位置可以结算得目标速度和初始距离的估计值，最后对目标进行速度补偿，便可获得清晰的距离像。

[0019] 优选的，对距离-速度二维参数谱进行去噪处理的方法包括如下步骤：

[0020] 对距离-速度二维参数谱进行小波信号分解；

[0021] 对分解得到的小波系数按照阈值条件进行收缩；

[0022] 收缩后再进行小波重构，得到去噪后的参数谱；

[0023] 该处用到的阈值条件的表达式如下：

[0024]

[0025] 其中：u是阈值函数的自变量，sign(.)为符号函数，max(.)为求取最大值函数，α为稀疏度控制参数，d是待处理信号的均方差，σ为噪声标准差。

[0026] 优选的，所述小波为Morlet小波。

[0027] 优选的，所述阈值条件中的d的取值范围为0.1～0.2，α的取值范围为0.03～0.07。

[0028] 本发明的优点在于：该种频率步进雷达目标运动参数估计方法，将keystone变换应用于频率步进雷达的脉组内信号处理，然后利用IFFT和FFT运算得到目标距离-速度参数估计谱，然后采用基于极大似然小波阈值的Morlet小波去噪方法对目标距离-速度参数估计谱的距离维向量去噪，可以通过一组脉冲获得低信噪比下精确的目标运动参数估计。附图说明

[0029] 图1为本发明具体实施例的方法流程图；

[0030] 图2为本发明中一个三散射点目标模型在信噪比为-40dB时的目标距离-速度参数谱；

[0031] 图3为本发明中Morlet小波去噪后的目标初始距离估计；

[0032] 图4为本发明中Morlet小波去噪后的目标速度估计。

具体实施方式

[0033] 为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

[0034] 如图1至图4所示，一种频率步进雷达目标运动参数估计方法，包括以下步骤：

[0035] 步骤1.对目标回波信号混频，去除载波；

[0036] 设频率步进雷达发射信号的重复周期为T，子脉冲宽度为τ，初始载频为f0，频率步进量为Δf，脉组内子脉冲数为I，电波传输速度为c，目标运动速度为v，时间变量为t，则步进频雷达发射信号可表示为：

[0037]

[0038] 其中：j为虚数符号，fi＝f0+iΔf，设目标至雷达初始径向距离为R0，i为脉组内子脉冲序数，近似认为目标在每个子脉冲回波采样点内的瞬时距离不变，考虑目标靠近雷达方向运动，t时刻回波信号可表示为：

[0039]

[0040] 其中：R(t)为目标与雷达之间的距离函数。

[0041] 将(2)式回波信号与本振信号混频并归一化后，可表示为：

[0042]

[0043] 令采样时刻考虑目标靠近雷达运动，且R(t)＝R0-vt，其中R0为目标在初始时刻与雷达的距离，v为目标的相对雷达视线方向的运动速度，代入(3)式，则第i个脉冲回波混频后相位可表示为：

[0044]

[0045] (4)式整理可得：

[0046] θ(i)＝C0+C1i+C2i2 (5)；

[0047] 其中：

[0048]

[0049]

[0050]

[0051] 由(5)式可知，常数项C0不影响目标距离像的位置和形状；一次相位项C1i存在距离和速度的耦合问题，距离像会产生距离走动；二次相位项C2i2的存在，会导致距离像产生失真、分辨率降低，且使峰值降低、波形展宽。故目标在成像之前需要进行运动补偿。

[0052] 步骤2.对混频后的脉组内信号进行keystone变换，去除回波信号的二次相位项；

[0053] 忽略(5)式中的高次项，有：

[0054]

[0055] 对(6)式进行Keystone变换，即令：

[0056]

[0057] 将(7)式代入(3)，不考虑常数相位项，可得：

[0058]

[0059] 由(8)式可知，通过Keystone变换消除了二次相位项。

[0060] 在进行Keystone变换时需要进行插值处理，插值公式为：y(k,i)＝y(i)*sinc(kf0/fi)。

[0061] 步骤3.对keystone变换后的信号先后进行IFFT和FFT运算，即可得到距离-速度二维参数谱；

[0062] 根据(8)式，对一组频率步进回波信号先进行IFFT运算，然后再进行FFT操作，便可得：

[0063]

[0064] 其中：Lr＝0,1,…,I-1，Lv＝0,1,…,K-1，分别表示IFFT和FFT操作后的距离分辨单元和速度分辨单元，其中速度分辨单元可以通过公式(7)解算得到。

[0065] 对(9)式计算结果进行模运算，并归一化处理，可得：

[0066]

[0067] 其中：max(.)为求取最大值函数，Lr,max＝2IΔf(R0-vτ/2-2vR0/c)/c；Lv,max＝2KvTf0/c，该式就是距离-速度二维参数谱。可以看出，当Lr＝Lr,max，Lv＝Lv,max时，(10)式得到峰值，根据峰值位置可以结算得目标速度和初始距离的估计值，最后对目标进行速度补偿，便可获得清晰的距离像。

[0068] 步骤4.将上一步得到的二维参数谱的距离维向量进行基于极大似然估计阈值Morlet小波去噪，即可得到去噪后的距离-速度二维参数谱，从中可以估计出目标的精确初始距离和速度参数。

[0069] 对于(10)式中的距离维，也就是Lr维向量进行基于极大似然估计阈值Morlet小波去噪，其小波去噪的原理如下：

[0070] 对于由公式(10)得到的谱图，目标散射点对应于一系列峰值，由于此类信号属于稀疏分布的，通常的小波阈值降噪效果不明显。研究成果表明，对于脉冲类信号降噪的问题采用极大似然估计的小波阈值消噪技术可取得很好的效果。根据由公式(10)得到的谱图的特点，采用Morlet小波对谱图信号进行分解，然后利用Hyvarinen提出的极大似然阈值准则进行小波阈值收缩，最后重构出原信号。为什么选用Morlet小波是因为应用Hyvarinen准则对脉冲型信号去噪时，采用非正交小波效果更好。通过小波阈值去噪的方法，可以在噪声中凸显谱图中的散射点峰值。Hyvarinen极大似然阈值准则为：

[0071]

[0072] 其中：u是阈值函数的自变量，sign(.)为符号函数，max(.)为求取最大值函数，α为稀疏度控制参数，d是待处理信号的均方差，σ为噪声标准差。α为信号稀疏程度控制参数，α越大则信号分布越稀疏。对于公式(10)得到的谱图信号，经过仿真后发现d＝0.155、α＝0.05时比较接近于谱图信号的概率密度函数。

[0073] 附图2为一个三散射点目标模型在信噪比为-40dB时的目标距离-速度参数谱。该仿真结果对应的雷达波形参数：载波频率f0＝10GHz，频率步进量Δf＝2MHz，脉组内脉冲数I＝128，脉冲宽度τ＝0.2μs，脉冲重复周期T＝2μs，三个散射点的速度v＝1000m/s，距离雷达的初始距离R0＝[100000m,100010m,100020m]。由该附图可以看出，当SNR达到-40dB后，无法精确估计目标的参数，此时需对二维参数谱去噪。

[0074] 附图3、附图4给出了附图2经过基于极大似然估计阈值Morlet小波去噪后的目标初始距离和速度估计情况。可以看出通过本发明方法可以精确得到目标初始距离和速度估计值，充分说明了本发明所采用方法在低信噪比情况下也有很好的性能。

[0075] 由技术常识可知，本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此，上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。

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