CN107861117B - 一种适用于连续波周界监视雷达的多目标参数测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适用于连续波周界监视雷达的多目标参数测量方法，属于信号处理技术，具体涉及连续波雷达的频谱修正、多目标配对和参数测量方法。提供一种方法，解决差拍操作带来的距离速度耦合问题；解决“距离‑多普勒”域(RD域)数据的频谱修正，以便能实现高精度的测距测速；在多目标情形下能够准确进行目标配对。针对连续波周界监视雷达，提供了一种高效、高精度的多目标距离、速度测量算法；在频谱细化方面，突破了传统频谱细化或校正操作只在一维距离频谱进行的限制，对于测速精度的提高没有一味依赖于增加FFT点数或者距离谱的细化，而是同时充分利用MTD的结果，这样就提高了算法的效率和信息的利用率。

Description

一种适用于连续波周界监视雷达的多目标参数测量方法

技术领域

本发明属于信号处理技术，具体涉及连续波雷达的频谱修正、多目标配对和参数测量方法。

背景技术

在机场、边境、海港、军事基地等重要区域对安防的需求日益增加。传统的周界安防往往采用红外探测、微波传感、振动传感光缆、脉冲电子围栏、视频监控等方式，但是它们均存在许多问题。而雷达技术由于其特有的优点，也逐渐在安防领域有所发展与应用。

常见的周界监视雷达工作体制包括脉冲多普勒体制与连续波体制。对于脉冲多普勒雷达体制：在设计时要求高的发射机峰值功率，并且***结构复杂、体积庞大，不适合安全低辐射、快速部署等民用领域要求；连续波雷达具有发射功率低、体积小、重量轻与结构简单等优点，所以本发明基于连续波体制。

然而，由于差拍操作导致距离谱信息中耦合了目标多普勒速度，无法准确测量目标距离和速度。目前用于解决距离速度耦合的常用方案是设计新的波形，在发射端发射变周期线性调频连续波或梯形波等，再通过后期计算消除多目标情形下的虚假目标。但这些针对FMCW雷达进行改进的方法因频谱匹配难或***复杂等原因，都会使得运算量加大，而且由于存在频率步径问题，导致信号的时频关系不是理想直线，这样直接结果是在配对时原来相交于目标点的多条直线发生了偏移，不相交于目标点，而梯形波则容易出现假目标。

所以，鉴于上述传统方法的缺点，本发明采用对称三角波线性调频连续波(STLFMCW)来解决CW雷达存在目标距离速度耦合的问题，其差拍原理见图1所示。

另一方面，差拍信号的快时间域的谱分析与慢时间域的相参积累往往采用FFT技术，而FFT具有能量泄露和栅栏效应，应用在周界监视雷达上也即会带来因频域采样引起的测距误差和无法测速。解决该问题的传统方法是：对离散形式的差拍信号增补若干零点，然后进行FFT计算。这种方法相当于降低频域采样间隔，从而降低测距误差，其代价是FFT计算量显著加大，不利于信号处理机的实时处理。而采用Chirp-Z和Zoom-FFT等方法，需要对时域信号指定频段进行频谱细化，主要适合于单个点目标的频谱局部细化，不适用于多目标情形和MTD测速雷达。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种方法，解决差拍操作带来的距离速度耦合问题；解决“距离-多普勒”域(RD域)数据的频谱修正，以便能实现高精度的测距测速；在多目标情形下能够准确进行目标配对。

本发明的技术方案是一种适用于连续波周界监视雷达的多目标参数测量方法，该方法包括：

步骤1：获得雷达回波信号数据，对上、下扫频段分别进行差拍、快时间域FFT、杂波抑制、慢时间域相参积累、线性检波、恒虚警检测、点迹凝聚操作，得到回波信号上、下扫频对应的距离-多普勒域数据和目标检测的结果；

设在检测和凝聚操作后，上扫频得到M个检测点，i＝1,2,…,M；下扫频得到N个检测点，j＝1,2,…,N；

步骤2：分别根据上、下扫频的每一个检测点的目标检测结果在距离-多普勒域数据上进行差拍频谱的频域增采样细化和模糊多普勒频谱的比值校正，通过检测点信息的二维联合修正得到对应于上、下扫频的两组检测点的精确信息；经过修正后的上、下扫频的检测结果分别记为两组向量：

{accTarUp₁,…,accTarUp_i,…,accTarUp_N}

{accTarDown₁,…,accTarDown_j,…,accTarDown_M}

每个向量包含以下分量：修正后的差拍频率，分别记为

模糊速度，分别记为

回波幅值，分别记为Amp⁺、Amp^-；即：

步骤3：目标匹配；

根据步骤2中得到的两个检测结果集合，对每一种(accTarUp_i,accTarDown_j)组合计算对应的目标速度，计算方法为：

形成速度矩阵vMat，维度为M×N；

步骤4：设定适用场景下的目标可能出现的最大速度v_max,如果vMat(i,j)＞v_max,则表示上扫频部分的第i个检测点不可能与下扫频部分的第j个检测点配对，剔除该种配对组合；

步骤5：计算最大不模糊速度fzv_max，计算方法为：

λ为波长，T_m为扫频周期；

步骤6：保留符合下面条件的配对目标；

其中ε₁、ε₂为根据实际情况设定的正阈值，abs(·)表示取绝对值；

原因在于：

设模糊速度不连续处的速度值为盲速，记为v_blind，计算v_blind的方法为：

因为对于同一个目标在上、下扫频得到的两个检测点，它们经过MTD后得到的模糊速度的差值应该十分接近于0，也即：

或者当目标的速度为v_blind及其附近时，上、下扫频的模糊速度的差值应该十分接近于0或者由于FFT后频谱折叠的原因十分接近于fzv_max，也即：

ε₁、ε₂为十分接近于0的正阈值；

步骤7：对步骤3中vMat的每个元素求模糊值fzv(i,j)，形成模糊速度矩阵fzv；若

则做模糊速度修正：fzv(i,j)＝fzv(i,j)-fzv_max；将该模糊值fzv(i,j)与

的均值做差得到差值diff，保留符合下面条件的配对目标；

abs(diff)＜ε₃

abs(diff)＞fzv_max-ε₄

ε₃、ε₄为根据实际情况设定的正阈值；

原因在于：

给出并使用第三条配对准则：配对计算出的速度的模糊值con2fzv(vMat(i,j))与上下扫频数据经MTD得到的模糊速度

的均值meanVel_MTD应该很接近，也即：

abs(diff)＜ε₃

或者当目标的速度在v_blind及其附近时，由于同样的原因，diff应该十分接近于0或者fzv_max，也即：

abs(diff)＞fzv_max-ε₄

ε₃、ε₄为十分接近于0的正阈值。

步骤8：剩下的配对目标为匹配目标，通过下面的公式计算其距离和速度：

其中，R为距离，v为速度，c为光速；B为扫频带宽，Δv为速度修正量。

进一步的，所述步骤1中获得的雷达回波信号数据波形为对称三角线性调频连续波，回波信号的上、下扫频分别与本振信号正交混频、采样后输出两路数字基带信号，并进行后续的信号处理。利用该波形可以解决连续波体制下固有的距离速度耦合问题。

进一步的，所述步骤1中的快时间域FFT进行加窗操作，所用窗函数为Hamming窗，对旁瓣有41dB的抑制。

进一步的，所述步骤1中的慢时间域相参积累使用FFT等效实现多普勒滤波器组，并使用Hanning窗进行加窗操作，在速度维对旁瓣有30dB以上的抑制。

进一步的，所述步骤1中使用带有GO逻辑的有序统计类CFAR和谱峰搜索来实现目标检测与RD域的二维点迹凝聚。

进一步的，所述步骤2包括：

步骤2.1：对每一个检测点所在的多普勒通道的距离方向的一维频谱数据进行增采样，并在距离谱频点附近重新搜索谱峰，将谱峰频点标号转换成对应的物理距离，作为对目标距离信息的修正；

步骤2.2：对每一个检测点所在的距离通道的多普勒方向的一维数据进行比值校正，具体方法是在RD域数据中找到该目标速度维主瓣内的两个相邻谱线，并根据Hanning窗的频率校正函数，快速计算出真实谱峰的多普勒频率和幅值的修正值；并将所在的频点转换成实际的模糊速度。

本发明的有益效果是，针对连续波周界监视雷达，提供了一种高效、高精度的多目标距离、速度测量算法。

不需要使用变周期连续波、梯形连续波等实际应用中实现困难、稳定度较难保证、虚警较多的复杂波形，直接利用正负两个扫频距离谱的差异即可完成解耦和。

在频谱细化方面，突破了传统频谱细化或校正操作只在一维距离频谱进行的限制，对于测速精度的提高没有一味依赖于增加FFT点数或者距离谱的细化，而是同时充分利用MTD的结果，这样就提高了算法的效率和信息的利用率。

在目标配对方面，提出的一组配对方法相较于传统的基于频谱形状和谱峰值比较等方式，实现起来更加简单高效，而且受到偶然误差的影响更小，具有更强的工程实现价值。并且，进一步地利用了MTD得到的高精度模糊多普勒信息，也即：

同时利用距离谱上经过解耦和操作计算得到的精确度较低的不模糊速度和通过MTD相参积累得到的精确度很高但存在模糊的模糊速度这两维信息，充分利用测得的数据，再加上之前频谱修正阶段的校正操作带来的距离谱、速度谱的误差减小，实现了最终的不模糊、高精度的距离、速度测量。

所述步骤2的中的距离谱细化操作可以适用于有密集成分情形下的目标测量；其模糊速度谱的校正操作在目标速度为盲速及其附近的情况下仍可以保证正确的参数测量而不会丢失配对。

检测点信息的二维联合修正可以专门适用于相参体制的连续波动目标检测雷达，适用于多目标情形下的检测点的二维频谱精确修正与多目标下的正确配对。

本发明充分利用多普勒域得到的信息，通过RD域的联合处理，保证了只需要一种扫频周期就可以实现目标速度的高精度无模糊测量而不需要参差重频或者增加恒频段来单独测速。

附图说明

图1为连续波雷达差拍操作原理图。

图2为连续波体制下的最佳检测接收机结构图。

图3为距离谱的频域插值算法原理图。

图4为距离谱的频域插值实际效果图。

图5为配对准则算法流程图。

图6为速度修正量的计算方法。

具体实施方式

本发明结构和流程分别如图4、图5所示，具体实施步骤如下：

a、参数测量开始前需要对连续波雷达的原始回波数据进行差拍、快时间域FFT、杂波抑制、慢时间域相参积累、线性检波、恒虚警检测、谱峰搜索等操作。

b、分别得到上、下扫频对应的距离-多普勒域(RD域)数据(统称为RD_data)和目标检测的结果(统称为TarInfo)，其中目标检测的结果为在RD_data中的索引，通过该索引可以查找或计算出每一个检测点的距离、模糊速度和功率信息。

记上扫频得到M个检测点(i＝1,2,…,M)，下扫频得到N个检测点(j＝1,2,…,N)。

c、分别根据上、下扫频的每一个检测点的TarInfo在RD域进行距离信息的频域增采样细化和速度信息的比值校正，具体算法实现见图3。

通过以上的的二维联合修正操作得到了对应于上下扫频的两组检测点的精确信息(上下扫频的结果分别记为accTarUp、accTarDown)，包含修正后的差拍频率(分别记为

)、模糊速度(分别记为

)和幅值(分别记为Amp⁺、Amp^-)，也即：

d、根据accTarUp、accTarDown为每一种配对组合计算速度，形成速度矩阵vMat，维度为M×N。计算方法为：

e、定义模糊速度相同的距离最近的两个速度的差值为最大不模糊速度，记为fzv_max，计算方法为：

λ为波长，T_m为扫频周期。

则任何目标在MTD后的模糊速度范围应该为

定义模糊速度不连续处的速度值为盲速，记为v_blind，计算方法为：

f、给出并使用第一条配对准则：设定适用场景下的地面目标可能出现的最大速度v_max,如果vMat(i,j)＞v_max,则表示上扫频的检测点i不可能与下扫频的检测点j配对，修改其值为错误标志False。

g、计算出vMat对应的模糊速度矩阵fzvMat。定义函数con2fzv，用于将速度转换成模糊速度：

fzv＝con2fzv(v)＝mod(v,fzv_max)

如果

则做修正：fzv＝fzv-fzv_max。

h、给出并使用第二条配对准则：对于同一个目标在上、下扫频得到的两个检测点，它们经过MTD后得到的模糊速度的差值应该十分接近于0，也即：

或者当目标的速度为v_blind及其附近时，上、下扫频的模糊速度的差值应该十分接近于0或者由于FFT后频谱折叠的原因十分接近于fzv_max，也即：

ε₁、ε₂为十分接近于0的正阈值。

i、给出并使用第三条配对准则：配对计算出的速度的模糊值con2fzv(vMat(i,j))与上下扫频数据经MTD得到的模糊速度

的均值meanVel_MTD应该很接近，也即：

diff＝con2fzv(vMat(i,j))

abs(diff)＜ε₃

或者当目标的速度在v_blind及其附近时，由于同样的原因，diff应该十分接近于0或者fzv_max，也即：

abs(diff)＞fzv_max-ε₄

ε₃、ε₄为十分接近于0的正阈值。

j、根据以上三条配对准则确定正确的配对后，即可准确计算出目标的距离与速度，计算方法：

c为光速；B为扫频带宽；Δv为由diff确定的修正量。具体确定方法见图5。

Claims (6)

1.一种适用于连续波周界监视雷达的多目标参数测量方法，该方法包括：

步骤1：获得雷达回波信号数据，对上、下扫频段分别进行差拍、快时间域FFT、杂波抑制、慢时间域相参积累、线性检波、恒虚警检测、点迹凝聚操作，得到回波信号上、下扫频对应的距离-多普勒域数据和目标检测的结果；

设在检测和凝聚操作后，上扫频得到M个检测点，i＝1,2,…,M；下扫频得到N个检测点，j＝1,2,…,N；

步骤2：分别根据上、下扫频的每一个检测点的目标检测结果在距离-多普勒域数据上进行差拍频谱的频域增采样细化和模糊多普勒频谱的比值校正，通过检测点信息的二维联合修正得到对应于上、下扫频的两组检测点的精确信息；经过修正后的上、下扫频的检测结果分别记为两组向量{accTarUp₁,…,accTarUp_i,…,accTarUp_N}、{accTarDown₁,…,accTarDown_j,…,accTarDown_M}，每个向量包含以下分量：修正后的差拍频率，分别记为

模糊速度，分别记为

回波幅值，分别记为Amp⁺、Amp^-；即：

步骤3：目标匹配；

根据步骤2中得到的两个检测结果集合，对每一种(accTarUp_i,accTarDown_j)组合计算对应的目标速度，计算方法为：

形成速度矩阵vMat，维度为M×N；

步骤4：设定适用场景下的目标可能出现的最大速度v_max,如果vMat(i,j)＞v_max,则表示上扫频部分的第i个检测点不可能与下扫频部分的第j个检测点配对，剔除该种配对组合；

步骤5：计算最大不模糊速度fzv_max，计算方法为：

λ为波长，T_m为扫频周期；

步骤6：保留符合下面条件的配对目标；

其中ε₁、ε₂为根据实际情况设定的正阈值，abs(·)表示取绝对值；

步骤7：对步骤3中vMat的每个元素求模糊值fzv(i,j)，形成模糊速度矩阵fzv；若

则做模糊速度修正：fzv(i,j)＝fzv(i,j)-fzv_max；将该模糊值fzv(i,j)与

的均值做差得到差值diff，保留符合下面条件的配对目标；

abs(diff)＜ε₃

abs(diff)＞fzv_max-ε₄

ε₃、ε₄为根据实际情况设定的正阈值；

步骤8：剩下的配对目标为匹配目标，通过下面的公式计算其距离和速度：

其中，R为距离，v为速度，c为光速；B为扫频带宽，Δv为速度修正量。

2.如权利要求1所述的一种适用于连续波周界监视雷达的多目标参数测量方法，其特征在于，所述步骤1中获得的雷达回波信号数据波形为对称三角线性调频连续波，回波信号的上、下扫频分别与本振信号正交混频、采样后输出两路数字基带信号，并进行后续的信号处理。

3.如权利要求1所述的一种适用于连续波周界监视雷达的多目标参数测量方法，其特征在于，所述步骤1中的快时间域FFT进行加窗操作，所用窗函数为Hamming窗，对旁瓣有41dB的抑制。

4.根据权利要求1所述的一种适用于连续波周界监视雷达的多目标参数测量方法，其特征在于，所述步骤1中的慢时间域相参积累使用FFT等效实现多普勒滤波器组，并使用Hanning窗进行加窗操作，在速度维对旁瓣有30dB以上的抑制。

5.根据权利要求1所述的一种适用于连续波周界监视雷达的多目标参数测量方法，其特征在于，所述步骤1中使用带有GO逻辑的有序统计类CFAR和谱峰搜索来实现目标检测与RD域的二维点迹凝聚。

6.根据权利要求1至5的任意一项权利要求所述的一种适用于连续波周界监视雷达的多目标参数测量方法，其特征在于，所述步骤2包括：

步骤2.1：对每一个检测点所在的多普勒通道的距离方向的一维频谱数据进行增采样，并在距离谱频点附近重新搜索谱峰，将谱峰频点标号转换成对应的物理距离，作为对目标距离信息的修正；

步骤2.2：对每一个检测点所在的距离通道的多普勒方向的一维数据进行比值校正，具体方法是在RD域数据中找到该目标速度维主瓣内的两个相邻谱线，并根据Hanning窗的频率校正函数，快速计算出真实谱峰的多普勒频率和幅值的修正值；并将所在的频点转换成实际的模糊速度。

Images