CN116106900A - 基于滤波器组多载波的一体化信号设计及处理方法 - Google Patents

基于滤波器组多载波的一体化信号设计及处理方法 Download PDF

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CN116106900A CN202211060085.3A CN202211060085A CN116106900A CN 116106900 A CN116106900 A CN 116106900A CN 202211060085 A CN202211060085 A CN 202211060085A CN 116106900 A CN116106900 A CN 116106900A
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Abstract

本发明公开了一种基于滤波器组多载波的一体化信号设计及处理方法，生成滤波器组多载波雷达通信一体化信号，采用ISAR迭代熵算法估计雷达探测目标的运动参数。具体步骤包括：生成滤波器组多载波雷达通信一体化信号；将一体化信号辐射到信道中得到回波信号；处理回波信号中的通信信息；采用ISAR迭代熵算法估计雷达探测目标的运动参数；对回波信号进行多普勒频偏补偿；对探测目标进行雷达成像。本发明解决了传统OFDM一体化信号中循环前缀占用通信资源，传统SAR成像方法在探测运动目标时雷达成像准确性降低的缺点，提高了雷达成像的准确性，并降低了通信误码率。

Description

基于滤波器组多载波的一体化信号设计及处理方法
技术领域
本发明属于通信技术领域，更进一步涉及雷达通信技术领域中的一种基于滤波器组多载波的一体化信号设计及处理方法。本发明可用于复杂高速多径场景下的雷达通信一体化***，对通信信息进行传输以及应用于ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)场景下获取目标雷达信息。
背景技术
为了使雷达通信一体化***能高效地工作，关键在于设计一种使频谱资源得到充分利用的一体化融合信号，以此实现同时雷达和通信功能。典型的一体化信号生成方法是利用通信信号来实现雷达功能，常用的通信信号是OFDM(Orthogonal-Frequency DivisionMultiplexing)信号，但是信号中循环前缀的引入将会带来一系列的问题，在时延较大的复杂多径场景下，通信性能不佳，因此需要一种兼备良好雷达与通信性能的信号完成一体化***的构建。
电子科技大学在其申请的专利文献“一种基于OFDM载波联合优化的通信雷达一体化***”(申请号201910025384.5，申请公布号CN 109688082 A)中公开了一种基于OFDM载波联合优化的通信雷达一体化***的设计及处理方法。该方法是在传统的OFDM***基础上，利用数据符号与和随机相位序列根据数据带宽比进行局部保留波形设计。该发明引入部分保留循环前缀算法，能够在保持通信***自身性能的前提下，灵活的分配带宽，并有效的降低PAPR(Peak to Average Power Ratio)，提高频谱利用率。但是，该方法仍然存在的不足之处是，在保留循环前缀后，不仅通信***的资源将被CP(Cyclic Prefix)占用，而且在复杂环境中时延较大的场景下，CP的长度往往不能满足用来抵消多径的影响，从而导致子载波不再正交，接收端难以对通信信号进行准确的解调，造成较高的误码率。
西安电子科技大学在其申请的专利文献“一种基于FBMC的雷达通信一体化波形生成方法”(申请号202011074161.7，申请公布号CN 112363132 A)中公开了一种基于FBMC的雷达通信信号共享波形的设计方法。该方法采用FBMC信号作为雷达通信一体化信号，解决了现有OFDM雷达通信一体化技术中循环前缀对探测能力产生影响的问题和有限发射功率约束下自适应功率分配的问题，在雷达接收端采用合成孔径雷达SAR(Synthetic ApertureRadar)成像技术获取目标雷达信息，能够对静止目标进行准确的成像。但是，该方法仍然存在的不足之处是，SAR成像技术主要应用于对静止目标的成像，因此无法获取运动目标的速度信息，运动目标带来的多普勒效应难以被补偿，导致雷达探测的准确性降低。
发明内容
本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种基于滤波器组多载波的一体化信号设计及处理方法，用于解决传统OFDM信号中循环前缀占据通信***资源，子载波不正交，接收端难以对通信信号进行准确的解调，导致较高的误码率的问题，以及SAR成像技术无法获取运动目标的速度信息，运动目标带来的多普勒效应难以被补偿的问题。
实现本发明目的的具体思路是，本发明在设计基于滤波器组多载波的一体化信号时，采用滤波器组多载波FBMC信号作为雷达通信一体化信号，完成雷达成像与通信的功能，由于FBMC信号不包含循环前缀，因此避免了传统OFDM信号中循环前缀占用通信资源的问题。本发明在处理基于滤波器组多载波的一体化信号时，在传输过程中利用雷达信号作为导频对信道进行估计，在对雷达信号的信道估计结果插值后得到通信信号的信道估计结果，实现信道均衡，确保了子载波的正交性，改善了峰值旁瓣比、积分旁瓣比和通信误码率等指标，解决了传统OFDM信号通信误码率较高的问题。本发明在处理基于滤波器组多载波的一体化信号时，对目标进行雷达成像时采用ISAR成像算法，对运动目标的速度和加速度进行估计，用估计的参数来补偿运动目标产生的多普勒频移，解决了SAR成像算法对运动目标雷达探测准确性较低的问题。
本发明设计基于滤波器组多载波的一体化信号的具体步骤包括如下：
步骤1，生成与选取滤波器的阶数K相应的PHYDAYS滤波器组，计算PHYDYAS滤波器组在每个采样时刻的幅值，K的取值由待设计的一体化信号子载波间旁瓣的幅值选取；
步骤2，按照下式，计算滤波器组多载波雷达通信一体化信号在每个采样时刻的幅值：
Figure BDA0003824052260000021
其中，S(t2)表示滤波器组多载波雷达通信一体化信号在第t2个采样时刻的幅值，t2的取值与t1对应相等，Re(·)表示取实部操作，M表示滤波器组多载波信号子载波的总数，k表示滤波器组多载波信号子载波的序号，Xk表示滤波器组多载波雷达通信一体化信号中的经过OQAM(Offset Quadrature Amplitude Modulation)调制的通信信息在第k个子载波上的调制复权重，p(t1)表示PHYDYAS滤波器组在第t1个采样时刻的幅值，exp(·)表示以自然数e为底的指数操作，j表示虚数单位符号，fk表示滤波器组多载波雷达通信一体化信号中第k个子载波的中心频率。
本发明对设计的基于滤波器组多载波的一体化信号进行处理的具体步骤包括如下：
步骤1，获取探测目标反射后的回波信号：
步骤1.1，将设计的滤波器组多载波一体化信号辐射到信道模型的每条路径的信道中；
步骤1.2，计算信道模型在每条路径的信道中每个采样时刻的值，将所有通道每个采样时刻的值叠加后得到探测目标反射后的回波信号；
步骤2，处理回波信号中的通信信息：
步骤2.1，在雷达接收端对回波信号进行符号同步；
步骤2.2，对符号同步后回波信号子载波含有的通信信号进行采样，得到采样后的通信信号；
步骤2.3，采用载波校正算法，对每个采样后的通信信号进行处理，得到该采样点的载波频率偏差CFO值；
步骤2.4，用每个采样点的CFO值更新该采样后通信信号的载波频率，得到不含有偏移频率的校正后的通信信号；
步骤2.5，利用雷达信号的先验信息对信道响应进行估计，并对携带通信信息的回波信号插值后得到通信信号的信道响应估计结果，实现信道均衡；
步骤2.6，将均衡后的通信信号解映射后再进行信道解码，得到原始通信信息；
步骤3，采用ISAR迭代熵算法估计雷达探测目标的运动参数：
步骤3.1，按照下式，计算雷达信号探测到的目标回波信号的功率归一化图像矩阵：
Figure BDA0003824052260000031
其中，
Figure BDA0003824052260000032
表示被雷达探测到的目标回波信号功率归一化矩阵，I表示被雷达探测目标的ISAR图像矩阵，该矩阵是由采用RD(Range Doppler)成像算法，对回波信号进行处理得到的，I′表示对矩阵I中每个元素值平方后得到的矩阵，M表示矩阵I中行的总数，N表示矩阵I中列的总数，m表示矩阵I中行的序号，n表示矩阵I中列的序号，|·|表示取绝对值操作，Im,n表示矩阵I中第m行，第n列的元素值；
步骤3.2，按照下式，计算被雷达探测到的目标ISAR图像矩阵的图像熵：
Figure BDA0003824052260000041
其中，IE表示被雷达探测到的目标ISAR图像矩阵的图像熵，ln(·)表示以自然数e为底的对数操作，
Figure BDA0003824052260000042
表示矩阵
Figure BDA0003824052260000043
中第m行，第n列的元素值；
步骤3.3，按照下式，计算当前迭代更新后的目标加速度估计值：
Figure BDA0003824052260000044
其中，
Figure BDA0003824052260000045
表示第i次迭代后的目标加速度的估计值，arg(·)表示复数辐角函数，
Figure BDA0003824052260000046
表示对以
Figure BDA0003824052260000047
为变量的函数取最小值操作，
Figure BDA0003824052260000048
表示被雷达探测到的目标的速度为
Figure BDA0003824052260000049
加速度为
Figure BDA00038240522600000410
时，该目标的ISAR图像矩阵的图像熵；当i＝1时，
Figure BDA00038240522600000411
表示由回波信号经过互相关算法处理后得到的被雷达探测到的目标的速度初始值，
Figure BDA00038240522600000412
amax表示被雷达探测到的目标加速度的最大值；当i＞1时，
Figure BDA00038240522600000413
表示第i-1次迭代后的目标速度的估计值，
Figure BDA00038240522600000414
Figure BDA00038240522600000415
表示第i-1迭代后目标加速度的估计值，α表示目标加速的最大变化值；
步骤3.4，按照下式，计算当前迭代更新后目标速度的估计值：
Figure BDA00038240522600000416
其中，
Figure BDA00038240522600000417
表示第i次迭代后目标速度的估计值，
Figure BDA00038240522600000418
表示对以
Figure BDA00038240522600000419
为变量的函数取最小值操作，
Figure BDA00038240522600000425
表示被雷达探测到的目标的速度为
Figure BDA00038240522600000421
加速度为
Figure BDA00038240522600000422
时，该目标的ISAR图像矩阵的图像熵，
Figure BDA00038240522600000423
Figure BDA00038240522600000424
表示第i-1次迭代后目标速度的估计值，β表示速度的最大变化量；
步骤3.5，判断当前迭代更新后目标速度的估计值是否满足终止条件，若是，则得到被雷达探测到的目标速度的准确值后执行步骤4，否则，执行步骤3.3；
步骤4，利用目标速度准确值对回波信号进行多普勒频偏补偿：
步骤4.1，采用距离向傅里叶变换，将时域的回波信号变换到二维频域后，再采用距离向脉冲压缩算法对二维频域的回波信号进行处理，得到距离压缩后的信号；
步骤4.2，采用距离徙动校正算法，对距离压缩后的信号处理，得到距离徙动校正后的信号；
步骤4.3，采用与步骤4.1相对应的距离向傅里叶反变换，将距离徙动校正后的信号变换到时域；
步骤4.4，利用公式
Figure BDA0003824052260000051
计算距离徙动校正后时域信号的多普勒频偏，其中，f′d表示回波信号中的多普勒频偏，vp表示目标速度的准确值，λ表示回波信号的波长；
步骤4.5，采用多普勒频偏补偿算法，对距离徙动校正后的时域回波信号进行处理，消除回波信号中的多普勒频偏f′d，得到不含有多普勒频偏的回波信号；
步骤5，对探测目标进行雷达成像：
步骤5.1，将不含有多普勒频偏的回波信号输入到方位向压缩匹配滤波器中，输出方位向压缩后的回波信号；
步骤5.2，采用方位向傅里叶反变换算法，对方位向压缩后的回波信号进行处理，得到目标在距离-方向平面的雷达成像点。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
第一，本发明在设计一体化信号中采用多载波滤波器组信号FBMC作为雷达通信一体化信号，由于FBMC信号本身不携带循环前缀，规避了传统OFDM信号携带的循环前缀导致占用通信资源的不足，使得本发明在信号传输过程中的通信资源能够完全用来传输有效的通信信息，提高了通信资源的利用率，降低了误码率。
第二，本发明在对设计的基于滤波器组多载波的一体化信号进行处理时，采用ISAR迭代熵算法估计雷达探测目标的运动参数，使目标运动引起的多普勒频移可以得到补偿，克服了传统SAR成像方法在探测运动目标时多普勒频移无法被补偿，导致雷达成像准确性降低的缺点，使得本发明在雷达成像时有较高的准确性。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明仿真实验中三种原型滤波器的频域结果仿真对比图；
图3是本发明仿真实验中OFDM信号与FBMC信号通信误码率结果仿真对比图；
图4是本发明仿真实验中OFDM信号与FBMC信号的模糊函数的距离切片及多普勒切片仿真对比图；
图5是本发明仿真实验OFDM信号以及FBMC信号的ISAR成像结果仿真对比图；
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明做进一步的描述。
参照图1和实施例，对本发明的实施步骤做进一步的描述。
步骤1，生成滤波器组多载波雷达通信一体化信号。
步骤1.1，生成与选取滤波器的阶数K相应的PHYDAYS滤波器组，计算PHYDYAS滤波器组在每个采样时刻的幅值，K的取值由待设计的一体化信号子载波间旁瓣的幅值选取得到，由于本发明实施例所设计的一体化信号需要-40dB左右的旁瓣衰减以满足性能要求，因此取K＝4。
按照下式，计算PHYDYAS滤波器组在每个采样时刻的幅值：
Figure BDA0003824052260000061
其中，p(t1)表示PHYDYAS滤波器组在第t1个采样时刻的幅值，K表示滤波器的阶数，i表示滤波器阶数的序号，l的取值与滤波器阶数序号i对应相等，bi表示第i阶滤波器的滤波器系数，cos(·)表示余弦函数，π表示圆周率，T0表示与FBMC信号周期T取值相等的时间缩放参数。
步骤1.2，按照下式，计算滤波器组多载波雷达通信一体化信号在每个采样时刻的幅值：
Figure BDA0003824052260000062
其中，S(t2)表示FBMC雷达通信一体化信号在第t2个采样时刻的幅值，t2的取值与t1对应相等，Re(·)表示取实部操作，M表示FBMC信号子载波的总数，k表示FBMC信号子载波的序号，Xk表示FBMC雷达通信一体化信号中的经过OQAM(Offset Quadrature AmplitudeModulation)调制的通信信息在第k个子载波上的调制复权重，p(t1)表示PHYDYAS滤波器组在第t1个采样时刻的幅值，exp(·)表示以自然数e为底的指数操作，j表示虚数单位符号，fk表示FBMC雷达通信一体化信号中第k个子载波的中心频率。
步骤2，将一体化信号辐射到信道中并得到回波信号。
步骤2.1，信道模型是描述包含L条路径的用来传输FBMC一体化信号的信道特性的表达式，包含信道路径总数，路径时延与频移等参数。
按照下式，计算信道模型在每个采样时刻的值：
Figure BDA0003824052260000071
其中，h(t3)表示信道模型在第t3个采样时刻的值，t3的取值与t2对应相等，L表示信道路径的总数，p表示信道路径的序号，ap表示第p条信道路径对应的信道系数，由该条信道路径的传输性能决定，δ(·)表示冲激函数，τp表示信号在第p条信道路径中传输产生的时延，fd(p)表示信号在第p条信道路径中传输产生的频移。
步骤2.2，将FBMC一体化信号辐射到信道模型的每条路径的信道中，得到探测目标反射后的回波信号。
步骤3，处理回波信号中的通信信息。
步骤3.1，在雷达接收端对回波信号进行符号同步。
步骤3.2，对符号同步后回波信号子载波含有的通信信号进行采样，得到采样后的通信信号。
步骤3.3，采用载波校正算法，对每个采样后的通信信号进行处理，得到该采样点的载波频率偏差CFO(Carrier Frequency Offset)值。
步骤3.4，用每个采样点的CFO值更新该采样后通信信号的载波频率，得到不含有偏移频率的校正后的通信信号。
步骤3.5，采用雷达信号的先验信息对信道进行估计，并在插值后得到通信信号的信道估计结果，实现信道均衡。
步骤3.6，将均衡后的通信信号解映射后再进行信道解码，得到原始通信信息。
步骤4，采用ISAR迭代熵算法估计雷达探测目标的运动参数。
步骤4.1，按照下式，计算雷达信号探测到的目标回波信号的功率归一化图像矩阵：
Figure BDA0003824052260000081
其中，
Figure BDA0003824052260000082
表示被雷达探测到的目标回波信号功率归一化矩阵，I表示被雷达探测目标的ISAR图像矩阵，该矩阵是由采用RD(Range Doppler)成像算法，对回波信号进行处理得到的，I′表示对矩阵I中每个元素值平方后得到的矩阵，M表示矩阵I中行的总数，N表示矩阵I中列的总数，m表示矩阵I中行的序号，n表示矩阵I中列的序号，|·|表示取绝对值操作，Im,n表示矩阵I中第m行，第n列的元素值。
步骤4.2，按照下式，计算被雷达探测到的目标ISAR图像矩阵的图像熵：
Figure BDA0003824052260000083
其中，IE表示被雷达探测到的目标ISAR图像矩阵的图像熵，ln(·)表示以自然数e为底的对数操作，
Figure BDA0003824052260000084
表示矩阵
Figure BDA0003824052260000085
中第m行，第n列的元素值。
步骤4.3，按照下式，计算当前迭代更新后的目标加速度估计值：
Figure BDA0003824052260000086
其中，
Figure BDA0003824052260000087
表示第i次迭代后的目标加速度的估计值，arg(·)表示复数辐角函数，
Figure BDA0003824052260000088
表示对以
Figure BDA0003824052260000089
为变量的函数取最小值操作，
Figure BDA00038240522600000810
表示被雷达探测到的目标的速度为
Figure BDA00038240522600000811
加速度为
Figure BDA00038240522600000812
时，该目标的ISAR图像矩阵的图像熵；当i＝1时，
Figure BDA00038240522600000813
表示由回波信号经过互相关算法处理后得到的被雷达探测到的目标的速度初始值，
Figure BDA00038240522600000814
amax表示被雷达探测到的目标加速度的最大值；当i＞1时，
Figure BDA00038240522600000815
表示第i-1次迭代后的目标速度的估计值，
Figure BDA00038240522600000816
Figure BDA00038240522600000817
表示第i-1迭代后目标加速度的估计值，α表示目标加速的最大变化值。
步骤4.4，按照下式，计算当前迭代更新后目标速度的估计值：
Figure BDA00038240522600000818
其中，
Figure BDA00038240522600000819
表示第i次迭代后目标速度的估计值，
Figure BDA00038240522600000820
表示对以
Figure BDA00038240522600000821
为变量的函数取最小值操作，
Figure BDA0003824052260000091
表示被雷达探测到的目标的速度为
Figure BDA0003824052260000092
加速度为
Figure BDA0003824052260000093
时，该目标的ISAR图像矩阵的图像熵，
Figure BDA0003824052260000094
Figure BDA0003824052260000095
表示第i-1次迭代后目标速度的估计值，β表示速度的最大变化量。
步骤4.5，判断当前迭代更新后目标速度的估计值是否满足终止条件，若是，则得到被雷达探测到的目标速度的准确值vp，然后执行步骤5，否则，执行步骤4.3。
所述终止条件为下式成立：
Figure BDA0003824052260000096
其中，max(·)表示取最大值操作，η表示雷达脉冲的慢时间，
Figure BDA0003824052260000097
表示第p次迭代更新后与第p-1次迭代更新后雷达脉冲的相位差，θ表示相位误差的准确度阈值。
步骤5，对回波信号进行多普勒频偏补偿。
步骤5.1，采用距离向傅里叶变换，将时域的回波信号变换到二维频域后，再采用距离向脉冲压缩算法对二维频域的回波信号进行处理，得到距离压缩后的信号。
步骤5.2，当目标处在运动状态时，回波信号的脉冲峰值会分布在几个相邻的距离门中，这会对成像质量带来较大影响，因此，采用距离徙动校正算法，对距离压缩后的信号处理，使得被雷达探测到的目标的回波信号的所有脉冲峰值分布在同一距离门上，得到距离徙动校正后的信号。
步骤5.3，采用与步骤5.1相对应的距离向傅里叶反变换，将距离徙动校正后的信号变换到时域。
步骤5.4，当被雷达探测到的目标处在运动状态时，会在回波信号中产生一个与运动速度相关的多普勒频偏，这会给成像质量带来影响。
利用公式
Figure BDA0003824052260000098
计算回波信号中的多普勒频偏，其中，f′d表示回波信号中的多普勒频偏，λ表示回波信号的波长。
步骤5.5，采用多普勒频偏补偿算法，对距离徙动校正后的时域回波信号进行处理，消除回波信号中的多普勒频偏f′d，得到不含有多普勒频偏的回波信号。
步骤6，对探测目标进行雷达成像。
步骤6.1，将不含有多普勒频偏的回波信号输入到方位向压缩匹配滤波器中，输出方位向压缩后的回波信号。
步骤6.2，采用方位向傅里叶反变换算法，对方位向压缩后的回波信号进行处理，得到目标在距离-方向平面的雷达成像点。
下面结合仿真实验对本发明做进一步的描述。
下面结合本发明的仿真实验对本发明的效果做进一步的描述。
1.仿真实验条件。
本发明的仿真实验的硬件平台：CPU为Intel Core i7-7700，RAM为8GB。
本发明的仿真实验的软件平台：Windows 10操作***和Matlab R2019a。
本发明的仿真为了验证基于FBMC波形的ISAR与通信一体化波形处理算法的有效性，一体化信号的仿真参数设定如下，信号的脉宽为4us，脉冲重复频率为800Hz，信号带宽为150MHz，子载波个数为512个；目标的初始距离为5km，移动速度为30m/s，加速度为-1.9m/s2。总共有512个回波脉冲，每个回波脉冲包含N＝512个子载波，距离单元数为74，子载波间隔为Δf＝B/N＝0.58MHz。
2.仿真内容与结果分析。
本发明的仿真实验是采用本发明提出的方法产生雷达通信一体化波形，模拟雷达、通信目标、探测目标三方之间信号的传输场景，随机生成一串二进制信号作为通信信息，发射调制后的共享波形信号，仿真雷达发射探测信号并处理含有点目标信息的期望回波，通信端对通信信号进行通信相关处理。通过Matlab R2019a仿真该流程，对比PHYDAYS滤波器、厄米特滤波器及矩形滤波器的频域波形图如图2所示；对比OFDM与FBMC两种信号在多径下的误码率图如图3所示；对比本发明雷达通信一体化波形和传统OFDM一体化波形的模糊函数图的距离切片及多普勒切片如图4所示；对比传统OFDM信号和FBMC信号的ISAR的成像结果如图5所示。
本发明的仿真实验中使用本发明方法，OFDM与FBMC的主要区别在于，前者采用矩形窗作为原型脉冲，其频域子带为Sinc函数，具有较高的旁瓣，而后者采用精心设计的滤波器作为原型脉冲，基本没有带外泄露。由此得到图2中所示PHYDAYS滤波器、厄米特滤波器及矩形滤波器频域响应对比图。由图2中可以看出矩形滤波器子载波的副瓣较高，为–13.26dB，通过Hermite原型滤波器的FBMC子载波副瓣为–34.30dB,通过PHYDYAS原型滤波器的FBMC子载波副瓣极低，为–39.86dB。因此，FBMC可提供更优秀的带外抑制。
本发明的仿真实验中使用本发明方法，由于一体化场景目标复杂，接收到的通信回波具有不同的时延，一体化平台在传输过程中将引入多径效应。仿真两种波形在多径效应下的误码率得到图3中所示的两种信号波形的误码率图。当OFDM波形发生频谱泄露时，由于其子载波带外干扰严重，会在展宽时对其余子载波形成严重干扰，从而影响波形正交性。FBMC具有良好的带外抑制，同时利用OQAM编码，可单独地在子载波上进行均衡，并利用接收端的分析滤波器避免子载波间的干扰，实现多径抑制。由图3中可以看出当时延超过CP长度时，OFDM无法抑制多径效应，误码率无法随信噪比的提升而减小。FBMC波形基于良好的带外抑制，通过子载波上的OQAM编码避免了载波间干扰，结合子载波均衡操作，可有效抑制多径现象。
本发明的仿真实验中使用本发明方法，仿真传统OFDM信号和FBMC信号的模糊函数的距离切片和多普勒切片，得到图4中的两种信号的模糊函数距离切片和多普勒切片对比图。图4(a)为OFDM信号的模糊函数距离切片和多普勒切片，图4(b)为FBMC一体化信号的模糊函数距离切片和多普勒切片结果图。由图4(b)可以看到，由于多载波调制信号结构，与图4(a)中OFDM类似，FBMC波形的模糊函数也呈图钉型。在时间维度上，OFDM波形与FBMC波形具有相同的距离分辨率，且皆取决于信号带宽，但OFDM的CP***导致在CP长度的位置存在两个旁瓣，这将影响成像质量，若要避免虚假目标的影响需要将回波最大时延限制在CP长度以内，这严重影响了成像结果的测绘带宽。在多普勒频移维度中，多普勒频移分辨率受CP长度和原型滤波器设计的影响。因此，FBMC的多普勒带宽大于OFDM和OFDM，但FBMC由于使用了专门设计的原型滤波器，保证不存在旁瓣。因此，FBMC波形与OFDM波形具有不同的方位分辨率，并且具有更宽的多普勒带宽和更低的带外泄露。
本发明的仿真实验中使用本发明方法，分别发射OFDM信号和FBMC信号对ISAR场景下的回波进行相关成像处理，由此得到图5中两种信号ISAR成像结果对比图。图5(a)为OFDM波形的ISAR成像结果，图5(b)为FBMC波形的成像结果。由图5(a)可见，由于OFDM对多普勒频偏和多径效应的敏感性，使得点目标的积分旁瓣比过低，出现明显的距离向旁瓣，这将导致弱目标被强目标的旁瓣掩盖，出现了较强的模糊能量。由图5(b)可见，由于FBMC波形基于良好的带外抑制，通过子载波上的OQAM编码避免了载波间干扰，结合子载波均衡操作，可有效抑制多径现象。此时距离向旁瓣极低，优于传统OFDM波形的ISAR成像结果，图像效果较好。

Claims (5)

1.一种基于滤波器组多载波的一体化信号设计方法，其特征在于，根据滤波器的阶数K生成相应的PHYDAYS滤波器组并计算一体化信号在每个采样时刻的幅值；该信号设计方法的步骤包括如下：
步骤1，生成与选取滤波器的阶数K相应的PHYDAYS滤波器组，计算PHYDYAS滤波器组在每个采样时刻的幅值，K的取值由待设计的一体化信号子载波间旁瓣的幅值选取；
步骤2，按照下式，计算滤波器组多载波雷达通信一体化信号在每个采样时刻的幅值：
Figure FDA0003824052250000011
其中，S(t2)表示滤波器组多载波雷达通信一体化信号在第t2个采样时刻的幅值，t2的取值与t1对应相等，Re(·)表示取实部操作，M表示滤波器组多载波信号子载波的总数，k表示滤波器组多载波信号子载波的序号，Xk表示滤波器组多载波雷达通信一体化信号中的经过OQAM(Offset Quadrature Amplitude Modulation)调制的通信信息在第k个子载波上的调制复权重，p(t1)表示PHYDYAS滤波器组在第t1个采样时刻的幅值，exp(·)表示以自然数e为底的指数操作，j表示虚数单位符号，fk表示滤波器组多载波雷达通信一体化信号中第k个子载波的中心频率。
2.根据权利要求1所述的基于滤波器组多载波的一体化信号设计方法，其特征在于，步骤1中所述的计算PHYDYAS滤波器组在每个采样时刻的幅值是由下式得到的：
Figure FDA0003824052250000012
其中，p(t1)表示PHYDYAS滤波器组在第t1个采样时刻的幅值，K表示滤波器的阶数，i表示滤波器阶数的序号，l的取值与滤波器阶数序号i对应相等，bi表示第i阶滤波器的滤波器系数，cos(·)表示余弦函数，π表示圆周率，T0表示与滤波器组多载波信号周期T取值相等的时间缩放参数。
3.根据权利要求1所述设计信号的一种基于滤波器组多载波的一体化信号处理方法，其特征在于，分别处理设计的发射信号在雷达接收端回波信号中通信信息及雷达信息,利用ISAR迭代熵算法估计雷达探测目标的运动参数并对探测目标进行雷达成像；该处理方法的步骤包括如下：
步骤1，获取探测目标反射后的回波信号：
步骤1.1，将设计的滤波器组多载波一体化信号辐射到信道模型的每条路径的信道中；
步骤1.2，计算信道模型在每条路径的信道中每个采样时刻的值，将所有通道每个采样时刻的值叠加后得到探测目标反射后的回波信号；
步骤2，处理回波信号中的通信信息：
步骤2.1，在雷达接收端对回波信号进行符号同步；
步骤2.2，对符号同步后回波信号子载波含有的通信信号进行采样，得到采样后的通信信号；
步骤2.3，采用载波校正算法，对每个采样后的通信信号进行处理，得到该采样点的载波频率偏差CFO值；
步骤2.4，用每个采样点的CFO值更新该采样后通信信号的载波频率，得到不含有偏移频率的校正后的通信信号；
步骤2.5，利用雷达信号的先验信息对信道响应进行估计，并对携带通信信息的回波信号插值后得到通信信号的信道响应估计结果，实现信道均衡；
步骤2.6，将均衡后的通信信号解映射后再进行信道解码，得到原始通信信息；
步骤3，采用ISAR迭代熵算法估计雷达探测目标的运动参数：
步骤3.1，按照下式，计算雷达信号探测到的目标回波信号的功率归一化图像矩阵：
Figure FDA0003824052250000021
其中，
Figure FDA0003824052250000022
表示被雷达探测到的目标回波信号功率归一化矩阵，I表示被雷达探测目标的ISAR图像矩阵，该矩阵是由采用RD(Range Doppler)成像算法，对回波信号进行处理得到的，I'表示对矩阵I中每个元素值平方后得到的矩阵，M表示矩阵I中行的总数，N表示矩阵I中列的总数，m表示矩阵I中行的序号，n表示矩阵I中列的序号，|·|表示取绝对值操作，Im,n表示矩阵I中第m行，第n列的元素值；
步骤3.2，按照下式，计算被雷达探测到的目标ISAR图像矩阵的图像熵：
Figure FDA0003824052250000031
其中，IE表示被雷达探测到的目标ISAR图像矩阵的图像熵，ln(·)表示以自然数e为底的对数操作，
Figure FDA0003824052250000032
表示矩阵
Figure FDA0003824052250000033
中第m行，第n列的元素值；
步骤3.3，按照下式，计算当前迭代更新后的目标加速度估计值：
Figure FDA0003824052250000034
其中，
Figure FDA0003824052250000035
表示第i次迭代后的目标加速度的估计值，arg(·)表示复数辐角函数，
Figure FDA0003824052250000036
表示对以
Figure FDA0003824052250000037
为变量的函数取最小值操作，
Figure FDA0003824052250000038
表示被雷达探测到的目标的速度为
Figure FDA0003824052250000039
加速度为
Figure FDA00038240522500000310
时，该目标的ISAR图像矩阵的图像熵；当i＝1时，
Figure FDA00038240522500000311
表示由回波信号经过互相关算法处理后得到的被雷达探测到的目标的速度初始值，
Figure FDA00038240522500000312
amax表示被雷达探测到的目标加速度的最大值；当i＞1时，
Figure FDA00038240522500000313
表示第i-1次迭代后的目标速度的估计值，
Figure FDA00038240522500000314
Figure FDA00038240522500000315
表示第i-1迭代后目标加速度的估计值，α表示目标加速的最大变化值；
步骤3.4，按照下式，计算当前迭代更新后目标速度的估计值：
Figure FDA00038240522500000316
其中，
Figure FDA00038240522500000317
表示第i次迭代后目标速度的估计值，
Figure FDA00038240522500000318
表示对以v为变量的函数取最小值操作，
Figure FDA00038240522500000319
表示被雷达探测到的目标的速度为
Figure FDA00038240522500000323
加速度为
Figure FDA00038240522500000320
时，该目标的ISAR图像矩阵的图像熵，
Figure FDA00038240522500000321
Figure FDA00038240522500000322
表示第i-1次迭代后目标速度的估计值，β表示速度的最大变化量；
步骤3.5，判断当前迭代更新后目标速度的估计值是否满足终止条件，若是，则得到被雷达探测到的目标速度的准确值后执行步骤4，否则，执行步骤3.3；
步骤4，利用目标速度准确值对回波信号进行多普勒频偏补偿：
步骤4.1，采用距离向傅里叶变换，将时域的回波信号变换到二维频域后，再采用距离向脉冲压缩算法对二维频域的回波信号进行处理，得到距离压缩后的信号；
步骤4.2，采用距离徙动校正算法，对距离压缩后的信号处理，得到距离徙动校正后的信号；
步骤4.3，采用与步骤4.1相对应的距离向傅里叶反变换，将距离徙动校正后的信号变换到时域；
步骤4.4，利用公式
Figure FDA0003824052250000041
计算距离徙动校正后时域信号的多普勒频偏，其中，f′d表示回波信号中的多普勒频偏，vp表示目标速度的准确值，λ表示回波信号的波长；
步骤4.5，采用多普勒频偏补偿算法，对距离徙动校正后的时域回波信号进行处理，消除回波信号中的多普勒频偏f′d，得到不含有多普勒频偏的回波信号；
步骤5，对探测目标进行雷达成像：
步骤5.1，将不含有多普勒频偏的回波信号输入到方位向压缩匹配滤波器中，输出方位向压缩后的回波信号；
步骤5.2，采用方位向傅里叶反变换算法，对方位向压缩后的回波信号进行处理，得到目标在距离-方向平面的雷达成像点。
4.根据权利要求2所述的基于滤波器组多载波的一体化信号处理方法，其特征在于，步骤1.2中所述的计算信道模型在每条路径的信道中每个采样时刻的值是由下式得到的：
hp(t3)＝apδ(t3-τp)·exp[j2πfd(p)t3]
其中，hp(t3)表示信道模型第p条路径在第t3个采样时刻的值，t3的取值与t2对应相等，p表示信道路径的序号，ap表示第p条信道路径对应的信道系数，由该条信道路径的传输性能决定，δ(·)表示冲激函数，τp表示信号在第p条信道路径中传输产生的时延，fd(p)表示信号在第p条信道路径中传输产生的频移。
5.根据权利要求2所述的基于滤波器组多载波的一体化信号处理方法，其特征在于，步骤3.5中所述的终止条件如下：
Figure FDA0003824052250000051
其中，max(·)表示取最大值操作，η表示雷达脉冲的慢时间，
Figure FDA0003824052250000052
表示第p次迭代更新后与第p-1次迭代更新后雷达脉冲的相位差，θ表示相位误差的准确度阈值。
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