CN103675783A - 一种宽带多波段成像的相参处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于目标特性与目标识别技术领域,具体涉及一种宽带多波段成像的相参处理方法。该方法包括如下步骤:对两个雷达分别测得的同一目标的两个不同频带数据分别进行建模外推处理,得到频率范围一致的频率响应数据;对外推后的宽带数据进行成像处理,提取两组距离像的散射中心位置信息;分别求取相应散射中心的位置差,最后得到平均的位置差,进而得到线性相位误差估计;按顺序求得两组散射中心的幅度误差,得到幅度误差的估计;对某频带外推后数据进行线性相位误差和幅度误差的补偿,并重新提取补偿后的散射中心位置、幅度、相位信息;按顺序求得两组散射中心的相位差,得到固定相位误差。该方法具有较小的计算量和较高的估计精度。
Description
技术领域
本发明属于目标特性与目标识别技术领域,具体涉及一种宽带多波段成像的相参处理方法。
背景技术
对不同波段宽带雷达进行数据融合能够获得更大带宽的数据,从而获得更好的距离分辨率。在进行数据融合处理之前,对不同波段数据进行相参处理是该项技术的关键。在宽带多波段雷达成像技术中,相参处理是信号融合的前提和关键。从目前公开的文献资料来看,相参处理一般是建立非线性的目标函数,然后使用极大似然估计、非线性最小二乘或是各种非线性优化算法来估计幅相补偿参数,一般需要定义相干函数,然后进行多维优化求解,但是采用优化方法求解最优值易陷入局部极小值而难以得到满意的结果;也有文献提出了基于空间谱估计的幅相补偿方法、利用外推数据相关性求取线性相移的方法、基于频域建模和极点相干处理的方法,但是这些方法在处理中简化了幅度误差,而且计算量也较大。
发明内容
本发明的目的在于针对宽带多波段雷达信号层融合中的相参处理问题,提出了一种基于频率外推和散射中心提取的宽带多波段成像的相参处理方法,以克服现有技术存在的上述不足。
为达到上述目的,本发明所采取的技术方案为:
一种宽带多波段成像的相参处理方法,该方法包括如下步骤:
步骤一:对两个雷达分别测得的同一目标的两个不同频带数据分别进行建模外推处理,得到频率范围一致的频率响应数据;
步骤二:对外推后的宽带数据进行成像处理,提取两组距离像的散射中心位置信息;
步骤三:得到散射中心位置信息后,分别求取相应散射中心的位置差,最后得到平均的位置差,进而得到线性相位误差估计;
步骤四:按顺序求得两组散射中心的幅度误差,得到幅度误差的估计;
步骤五:对某频带外推后数据进行线性相位误差和幅度误差的补偿,并重新提取补偿后的散射中心位置、幅度、相位信息;按顺序求得两组散射中心的相位差,得到固定相位误差。
所述步骤一的实现方法如下:分别对两个频带数据进行建模,建立衰减值数和(DE)模型:
其中,M为模型阶数,dm和pm分别为模型的幅度和极点参数,n为雷达测得的数据总数;假设频带1的数据为x1,数据量为N1,频带2的数据为x2量,数据量为N2,缺失频带的数据量为NL,则频带1和频带2分别外推后得到的数据为m1和m2,其量皆为N=N1+N2+NL。
所述模型参数dm和pm通过MUSIC方法估计,并进行频率响应的外推。
所述步骤二的实现方法如下:对两个频段外推后的数据分别进行成像处理,得到各自的一维距离像HRRP1和HRRP2,然后分别提取目标散射中心,得到两组散射中心的位置、幅度和相位信息
位置信息:[Sr11,Sr12……Sr1P],[Sr21,Sr22……Sr2P]
幅度信息:[SAm11,SAm12……SAm1P],[SAm21,SAm22……SAm2P]
相位信息:[SAg11,SAg12……SAg1P],[SAg21,SAg22……SAg2P]。
所述提取目标散射中心的方法为门限-峰值搜索方法,具体方法为:搜索一维距离像的最大散射中心幅度SAmax,然后设定目标支撑区提取门限Ma,得到目标支撑区,再对目标支撑区进行峰值搜索,得到各个散射中心的位置[Sr1,Sr2……SrP],其中P为提取的散射中心数量。
所述步骤三的实现方法如下:得到散射中心位置信息后,分别求取相应散射中心的位置差,最后得到平均的位置差:
则可得线性相位误差估计为:
所述步骤四的实现方法如下:分别求取相应散射中心的幅度差异,再得到平均的幅度差异即为幅度误差
所述步骤五的实现方法如下:首先对单个外推频段进行线性相移和幅度的补偿
在对线性相移和幅度补偿后的频率响应数据进行成像处理,得到一个新的一维距离像HRRP2’;此时HRRP1和HRRP2’散射中心的幅度和位置是严格一致的,提取两组距离像散射中心的相位:
相位信息:[SAg11,SAg12……SAg1P],[SAg’21,SAg’22……SAg’2P]
求取散射中心相位的差异,即得到固定相位估计:
本发明所取得的有益效果为:
本发明根据多波段雷达幅相补偿模型,提出了一种分别估计幅度误差、线性相位误差和固定相位误差的相参处理算法,该算法避免了使用复杂的多维优化求解方法来估计幅相补偿参数,具有较小的计算量和较高的估计精度:
(1)本发明根据幅相补偿模型及时-频变换性质,通过分别估计幅度误差、线性相位误差和固定相位误差,避免了多维优化求解时计算量大且易陷入局部极小值的问题;
(2)本发明计算量较小,在较高信噪比情况下具有较高的估计精度。
附图说明
图1为本发明所述宽带多波段成像的相参处理方法流程图;
图2为实测5个导体球目标的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
本发明基于的原理如下:
无论是线性调频信号还是频率步进信号,对于同频率上的两部雷达观测,相同散射中心的相位差为:
其中,α为线性相位误差,β为固定相位误差,fn为频率点数;
在雷达邻近配置时,目标散射响应的幅度近似一致,考虑到两个雷达接受***对散射中心幅度的调制作用,通常可认为两部雷达的散射中心幅度A1i和A2i仅相差一个由***增益差异引起的常数乘积因子k,即为幅度误差,对所有散射中心都有等式关系A1i=kA2i;
假设两部雷达临近配置,工作在不同频带上,步进频率相同,对于重叠频段的观测,雷达1的回波信号为x1,雷达2的回波信号为x2,两者长度皆为N点;此时,重叠频段的观测信号在幅度和相位上的差异可以简写为如下对偶的数学模型
x1(n)=s1(n)+ε1(n)
x2(n)=s2(n)+ε2(n) (2)
x2(n)=kx1(n)ej(nα+β)+e1(n) n=0,1…N-1
其中k为幅度误差,β为固定相位误差,α为线性相位误差,s1(n)、s2(n)分别为理想的观测数据,ε1(n)、ε2(n)、e1(n)、e2(n)为服从高斯分布的观测噪声,n为雷达第n个观测数据;
对于相邻配置的雷达来说,在相同频带上的目标散射响应近似是近似一致的。由幅相补偿的数学模型可见,线性相位误差造成了一维距离像的平移,而幅度误差则造成了目标散射响应幅度的差异;假设线性相位误差为α,FFT点数为N,则由傅里叶变换的移位性质
可知,一维距离像平移的点数m为
所以,只要估计出两部雷达重叠频段一维距离像的平移点数,就能估计出线性相移α为
而由傅里叶变换的线性性质
可知,频率响应的幅度误差体现于一维距离像散射中心的幅度大小差异,而固定相移则体现于一维距离像散射中心的相位差异。所以,估计出两部雷达一维距离像散射中心的幅度、相位差异,就能估计出频率响应的幅度误差。
如图1所示,基于上述原理,本发明所述一种宽带多波段成像的相参处理方法包括如下步骤:
步骤一:对两个雷达分别测得的同一目标的两个不同频带数据分别进行建模外推处理,得到频率范围一致的频率响应数据;
为了得到较为准确的外推后频率响应数据,分别对两个频带数据进行建模,建立衰减值数和(DE)模型:
其中,M为模型阶数,dm和pm分别为模型的幅度和极点参数。假设频带1的数据为x1,数据量为N1,频带2的数据为x2量,数据量为N2,缺失频带的数据量为NL,则频带1和频带2分别外推后得到的数据为m1和m2,其量皆为N=N1+N2+NL,n为单个雷达测得的数据数。
可利用MUSIC方法估计模型参数dm和pm,并进行频率响应的外推。
步骤二:对外推后的宽带数据进行成像处理,提取两组距离像的散射中心位置信息;
对两个频段外推后的数据分别进行成像处理,得到各自的一维距离像HRRP1和HRRP2,然后分别提取目标散射中心;
可以使用门限-峰值搜索方法提取目标散射中心,提取门限Ma的设定需要根据信噪比实时调整,具体方法为:搜索一维距离像的最大散射中心幅度SAmax,然后设定目标支撑区提取门限Ma,得到目标支撑区,再对目标支撑区进行峰值搜索,得到各个散射中心的位置[Sr1,Sr2……SrP],其中P为提取的散射中心数量。该散射中心提取方法简单,计算速度快;
分别提取两个频段外推后频率响应数据的散射中心后,得到了两组散射中心的位置、幅度和相位信息
位置信息:[Sr11,Sr12……Sr1P],[Sr21,Sr22……Sr2P]
幅度信息:[SAm11,SAm12……SAm1P],[SAm21,SAm22……SAm2P]
相位信息:[SAg11,SAg12……SAg1P],[SAg21,SAg22……SAg2P]
一般来说,由于两个外推后频段的频率步长和频率范围都是一致的,故其提取到的散射中心个数也是一致的。
步骤三:得到散射中心位置信息后,分别求取相应散射中心的位置差,最后得到平均的位置差
则可得线性相位误差估计为
在进行成像傅里叶变换时,为了取得更加精确的线性相位估计,FFT的点数N要适当大一些。
步骤四:按顺序求得两组散射中心的幅度误差,得到幅度误差的估计;
分别求取相应散射中心的幅度差异,再得到平均的幅度差异即为幅度误差
步骤五:对某频带外推后数据进行线性相位误差和幅度误差的补偿,并重新提取补偿后的散射中心位置、幅度、相位信息;按顺序求得两组散射中心的相位差β,得到固定相位误差。
为了求取固定相移,首先对单个外推频段进行线性相移和幅度的补偿
在对线性相移和幅度补偿后的频率响应数据进行成像处理,得到一个新的一维距离像HRRP2’;此时HRRP1和HRRP2’散射中心的幅度和位置应该是严格一致的,提取两组距离像散射中心的相位
相位信息:[SAg11,SAg12……SAg1P],[SAg’21,SAg’22……SAg’2P]
求取散射中心相位的差异,即得到固定相位估计:
至此,即已求得两个频带非相参数据的线性相移、幅度误差和固定相移估计。
如图2为实测5个导体球目标的结构示意图,相邻两球球心之间的间距均为0.64m。电磁波沿方向入射,电场极化矢量沿方向。测量数据的起始频率为8GHz,终止频率为12GHz,频率采样数为N=201,频率间隔为20MHz。
为了模拟非相参,截取频段1频率范围为8G~9.4GHz,频段2频率范围为10.6G~12GHz,两个频带数据量皆为70点,缺失频带为9.4G~10.6GHz,缺失数据量为61点。表1所示的是模拟的非相参量以及相参处理后得到的估计结果。由表1可见,对3组非相参设置都取得了较准确的估计结果
表1:相参处理结果
Claims (8)
1.一种宽带多波段成像的相参处理方法,其特征在于:该方法包括如下步骤:
步骤一:对两个雷达分别测得的同一目标的两个不同频带数据分别进行建模外推处理,得到频率范围一致的频率响应数据;
步骤二:对外推后的宽带数据进行成像处理,提取两组距离像的散射中心位置信息;
步骤三:得到散射中心位置信息后,分别求取相应散射中心的位置差,最后得到平均的位置差,进而得到线性相位误差估计;
步骤四:按顺序求得两组散射中心的幅度误差,得到幅度误差的估计;
步骤五:对某频带外推后数据进行线性相位误差和幅度误差的补偿,并重新提取补偿后的散射中心位置、幅度、相位信息;按顺序求得两组散射中心的相位差,得到固定相位误差。
2.根据权利要求1所述的宽带多波段成像的相参处理方法,其特征在于:所述步骤一的实现方法如下:分别对两个频带数据进行建模,建立衰减值数和(DE)模型:
其中,M为模型阶数,dm和pm分别为模型的幅度和极点参数,n为雷达测得的数据总数;假设频带1的数据为x1,数据量为N1,频带2的数据为x2量,数据量为N2,缺失频带的数据量为NL,则频带1和频带2分别外推后得到的数据为m1和m2,其量皆为N=N1+N2+NL。
3.根据权利要求2所述的宽带多波段成像的相参处理方法,其特征在于:所述模型参数dm和pm通过MUSIC方法估计,并进行频率响应的外推。
4.根据权利要求1所述的宽带多波段成像的相参处理方法,其特征在于:所述步骤二的实现方法如下:对两个频段外推后的数据分别进行成像处理,得到各自的一维距离像HRRP1和HRRP2,然后分别提取目标散射中心,得到两组散射中心的位置、幅度和相位信息
位置信息:[Sr11,Sr12……Sr1P],[Sr21,Sr22……Sr2P]
幅度信息:[SAm11,SAm12……SAm1P],[SAm21,SAm22……SAm2P]
相位信息:[SAg11,SAg12……SAg1P],[SAg21,SAg22……SAg2P]。
5.根据权利要求4所述的宽带多波段成像的相参处理方法,其特征在于:所述提取目标散射中心的方法为门限-峰值搜索方法,具体方法为:搜索一维距离像的最大散射中心幅度SAmax,然后设定目标支撑区提取门限Ma,得到目标支撑区,再对目标支撑区进行峰值搜索,得到各个散射中心的位置[Sr1,Sr2……SrP],其中P为提取的散射中心数量。
6.根据权利要求1所述的宽带多波段成像的相参处理方法,其特征在于:所述步骤三的实现方法如下:得到散射中心位置信息后,分别求取相应散射中心的位置差,最后得到平均的位置差:
则可得线性相位误差估计为:
7.根据权利要求1所述的宽带多波段成像的相参处理方法,其特征在于:所述步骤四的实现方法如下:分别求取相应散射中心的幅度差异,再得到平均的幅度差异即为幅度误差
8.根据权利要求1所述的宽带多波段成像的相参处理方法,其特征在于:所述步骤五的实现方法如下:首先对单个外推频段进行线性相移和幅度的补偿
在对线性相移和幅度补偿后的频率响应数据进行成像处理,得到一个新的一维距离像HRRP2’;此时HRRP1和HRRP2’散射中心的幅度和位置是严格一致的,提取两组距离像散射中心的相位:
相位信息:[SAg11,SAg12……SAg1P],[SAg’21,SAg’22……SAg’2P]
求取散射中心相位的差异,即得到固定相位估计:
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Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN103675783A (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105674814A (zh) * | 2016-01-12 | 2016-06-15 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种估计空间弹头进动周期的目标微动特征提取方法 |
CN107144826A (zh) * | 2017-04-28 | 2017-09-08 | 华中科技大学 | 一种建立改进的波谱仪调制信号模型的方法 |
CN107358250A (zh) * | 2017-06-07 | 2017-11-17 | 清华大学 | 基于双波段雷达微多普勒融合的人体步态识别方法及*** |
CN108594196A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-09-28 | 北京环境特性研究所 | 一种目标散射中心参数提取方法及装置 |
CN109884597A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-06-14 | 北京环境特性研究所 | 一种vhf频段目标特性测量方法和装置 |
CN110794401A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-02-14 | 长沙理工大学 | 多频带雷达融合成像方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN110837081A (zh) * | 2019-11-08 | 2020-02-25 | 南京理工大学 | 基于p/d波段雷达信号融合处理的高速目标检测方法 |
CN113721218A (zh) * | 2021-09-18 | 2021-11-30 | 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 | 一种异源雷达多频带带宽合成方法及*** |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11133143A (ja) * | 1997-10-31 | 1999-05-21 | Toyota Motor Corp | レーダ装置 |
CN101858976A (zh) * | 2010-05-25 | 2010-10-13 | 重庆大学 | 一种基于单通道sar多子孔径的运动目标检测方法 |
CN101950015A (zh) * | 2010-10-12 | 2011-01-19 | 西安天伟电子***工程有限公司 | 线性调频连续波雷达灵敏度频率控制方法 |
CN102230961A (zh) * | 2011-03-31 | 2011-11-02 | 北京航空航天大学 | 基于相位补偿处理的扩展目标检测方法 |
-
2012
- 2012-09-25 CN CN201210362151.2A patent/CN103675783A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11133143A (ja) * | 1997-10-31 | 1999-05-21 | Toyota Motor Corp | レーダ装置 |
CN101858976A (zh) * | 2010-05-25 | 2010-10-13 | 重庆大学 | 一种基于单通道sar多子孔径的运动目标检测方法 |
CN101950015A (zh) * | 2010-10-12 | 2011-01-19 | 西安天伟电子***工程有限公司 | 线性调频连续波雷达灵敏度频率控制方法 |
CN102230961A (zh) * | 2011-03-31 | 2011-11-02 | 北京航空航天大学 | 基于相位补偿处理的扩展目标检测方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
黄璟等: "一种新的多波段雷达相参处理方法", 《微波学报》, 31 August 2012 (2012-08-31), pages 64 - 66 * |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105674814B (zh) * | 2016-01-12 | 2018-04-10 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种估计空间弹头进动周期的目标微动特征提取方法 |
CN105674814A (zh) * | 2016-01-12 | 2016-06-15 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种估计空间弹头进动周期的目标微动特征提取方法 |
CN107144826B (zh) * | 2017-04-28 | 2019-07-23 | 华中科技大学 | 一种建立改进的波谱仪调制信号模型的方法 |
CN107144826A (zh) * | 2017-04-28 | 2017-09-08 | 华中科技大学 | 一种建立改进的波谱仪调制信号模型的方法 |
CN107358250A (zh) * | 2017-06-07 | 2017-11-17 | 清华大学 | 基于双波段雷达微多普勒融合的人体步态识别方法及*** |
CN107358250B (zh) * | 2017-06-07 | 2019-11-22 | 清华大学 | 基于双波段雷达微多普勒融合的人体步态识别方法及*** |
CN108594196A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-09-28 | 北京环境特性研究所 | 一种目标散射中心参数提取方法及装置 |
CN108594196B (zh) * | 2018-04-28 | 2020-07-03 | 北京环境特性研究所 | 一种目标散射中心参数提取方法及装置 |
CN109884597A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-06-14 | 北京环境特性研究所 | 一种vhf频段目标特性测量方法和装置 |
CN109884597B (zh) * | 2019-04-04 | 2021-04-16 | 北京环境特性研究所 | 一种vhf频段目标特性测量方法和装置 |
CN110837081A (zh) * | 2019-11-08 | 2020-02-25 | 南京理工大学 | 基于p/d波段雷达信号融合处理的高速目标检测方法 |
CN110794401A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-02-14 | 长沙理工大学 | 多频带雷达融合成像方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN113721218A (zh) * | 2021-09-18 | 2021-11-30 | 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 | 一种异源雷达多频带带宽合成方法及*** |
CN113721218B (zh) * | 2021-09-18 | 2023-12-08 | 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 | 一种异源雷达多频带带宽合成方法及*** |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20140326 |