張斕子 陸必應(yīng) 周智敏 孫 鑫

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基于空間特征的MIMO穿墻雷達墻雜波抑制

張斕子*陸必應(yīng) 周智敏 孫 鑫

(國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院 長沙 410073)

在穿墻成像中，墻體反射波相對于目標回波具有很強的能量，因此對目標的成像及檢測造成嚴重干擾。傳統(tǒng)的空域濾波方法基于單發(fā)單收陣列體制，利用墻體空間特征不變性有效地抑制墻體雜波。隨著MIMO技術(shù)越來越多的應(yīng)用于穿墻雷達，墻體空間特征發(fā)生變化，該方法不再適用于MIMO穿墻雷達回波。為解決這一問題，該文分析了MIMO穿墻雷達回波中墻體與目標回波的空間特征，參數(shù)化建模結(jié)果表明，墻體回波的空間特征與天線陣列的位置無關(guān)且具有對稱性，而目標回波不具有該特性。根據(jù)兩者的這一差異，該文提出對稱消去法來消除墻體回波。仿真結(jié)果表明該方法能夠有效地消除墻體雜波，且能夠保留目標的全部信息。

MIMO穿墻雷達；雜波抑制；空間特征；對稱消去法

1 引言

穿墻雷達成像(Through-the-Wall Radar Imaging, TWRI)技術(shù)利用電磁波的低頻穿透特性對非透明障礙物后的隱蔽目標進行穿透探測，從而獲得目標區(qū)域的高分辨圖像。TWRI作為新一代的透視成像技術(shù)，在城市巷戰(zhàn)、災(zāi)害救援等領(lǐng)域都有廣闊的應(yīng)用前景，成為近年來雷達領(lǐng)域的一個研究熱點[1]。由于穿墻雷達工作環(huán)境復(fù)雜，且大部分目標自身電磁散射特性較弱，加之電磁波的雙程衰減，使得目標信號往往淹沒在大量雜波中。其中，墻體雜波往往占有主體地位，造成目標信號被掩蓋而無法顯現(xiàn)，因此墻體雜波抑制成為TWRI中的一項關(guān)鍵技術(shù)。

抑制墻體雜波的方法主要包括背景對消[2]、墻體參數(shù)估計[3]、子空間法[4]、墻體圖像提取[5]以及空域濾波。其中，空域濾波技術(shù)能夠在無任何探測場景先驗信息的情況下有效地抑制墻體雜波，因此成為TWRI中的一個重要研究方向。傳統(tǒng)的空域濾波技術(shù)[6]基于單發(fā)單收陣列體制，認為墻體回波空間特征具有不變性，因此其空間頻譜可近似看作中心頻率為零的sinc脈沖，而目標回波空間頻譜卻明顯擴展，故可根據(jù)墻體和目標回波的空間特征差異采用具有窄過渡帶和線性相位特性或零相位特性的濾波器消除墻體回波。然而由于穿墻雷達多工作在時間、空間受限的城市環(huán)境，而單發(fā)單收陣列通常具有較大的體積且需要較長的掃描時間，阻礙了穿墻雷達的發(fā)展。新興的多輸入多輸出(MIMO)技術(shù)為這一難題提供了解決方法。MIMO技術(shù)通過合理配置收發(fā)天線陣列，在減少天線個數(shù)的同時大大降低了獲取一個成像孔徑的掃描時間，因此在穿墻雷達成像中得到了廣泛應(yīng)用。然而此時不同發(fā)射/接收天線對記錄的墻體回波不再相同，因此不能將其視為零頻信號，此時傳統(tǒng)的空域濾波技術(shù)就不再適用。為了解決這一問題，本文分析了MIMO穿墻雷達接收的墻體與目標回波的空間特征，依據(jù)兩者的差異，提出對稱消去法來抑制墻體回波。

鑒于以上研究背景，本文的章節(jié)安排如下：第2節(jié)簡單地討論了單發(fā)單收陣列下傳統(tǒng)的空域濾波技術(shù)；第3節(jié)從理論上分析了MIMO穿墻雷達回波中墻體與目標回波的空間特征，并進行了驗證；第4節(jié)分析了MIMO穿墻雷達成像中基于空間特征的墻雜波抑制方法；第5節(jié)利用本文算法對仿真數(shù)據(jù)進行處理，驗證方法的有效性；最后總結(jié)全文。

2 單發(fā)單收穿墻雷達回波空間特征分析

然而這一方法并不適用于收發(fā)分置的天線陣列，因為對于不同的發(fā)射/接收天線對，墻體回波不再具有相同的延時，而是出現(xiàn)在不同的距離延時上。故空間頻率變換后，墻體空間頻譜也會展寬，因此傳統(tǒng)的空域濾波方法并不適用于收發(fā)分置的天線陣列，這就需要對該陣列體制下墻體和目標的空間特征進行分析。

3 MIMO穿墻雷達回波空間特征分析

3.1 墻體和理想點目標空域特性分析

圖1 MIMO體制下的信號模型

由圖1可以看出，墻體回波不僅包含墻體內(nèi)表面(近天線)的反射，還有墻體內(nèi)部多次反射后的信號，可見墻體回波較為復(fù)雜。遠場條件下，正交混頻后的墻體回波近似為[12]

對于目標回波，發(fā)射信號經(jīng)墻后目標反射被接收天線所接收，信號在傳播過程中經(jīng)歷了兩次墻體透射。遠場條件下目標回波信號的時域表達式為

其中[13]

可以看出，與墻體回波不同，目標回波不僅與收發(fā)天線的絕對位置有關(guān)，還與目標位置有關(guān)。

假設(shè)天線陣列為2發(fā)21收，長度為3.6 m，發(fā)射信號是起始頻率為500 MHz，步進間隔為2 MHz的步進頻信號。理想點目標位于(0,14)處(單位為m，下同)，墻體距離天線7 m，介電常數(shù)為4.2，天線陣列中心位置分別處于(0,0)和(-1,0)，圖2和圖3給出了不同陣列位置時墻體和目標回波的空間特征。顯然，改變天線陣列位置，墻體空間特征未發(fā)生變化，但理想點目標的空間特征隨陣列中心位置的改變而改變。

3.2 典型面目標空域特性分析

在實際應(yīng)用中，目標并非是上文假設(shè)的理想點目標，此時其空間特征將如何變化，是否與上文結(jié)論一致，這就需要對不同類型的散射體進行分析。為了得到不同散射體的特性，需要在無電磁干擾下對其進行測量，然而散射體尺寸、方向等參數(shù)的差異使得這一工作量巨大，難以實現(xiàn)。因此通常采用對散射體建模的方式來進行理論分析。幾何繞射理論(Geometric Theory of Diffraction, GTD)表明，復(fù)雜散射體的高頻電磁散射特性可以看作是多個簡單散射體散射特性之和。而基于這一理論所建立的散射體模型易于實現(xiàn)且具有與實際情況相符的電磁響應(yīng)。文獻[14]給出了雙站SAR典型散射體(如二面角、三面角、圓柱體、圓帽和球體)的散射特性，實際中復(fù)雜散射體都可以分解為上述簡單散射體。

其中。為簡化分析，忽略極化方式對回波的影響，將上述模型代入式(12)即得到雙站回波。假設(shè)二面角中心位于(0,4)處，且，圖4為仿真場景示意圖。采用與3.1節(jié)相同的仿真參數(shù)和處理方法，便可得到二面角的空間特征(圖5)?？梢钥闯?，與理想點目標類似，其空間特征與陣列中心位置同樣密切相關(guān)。而對于其它類型的散射體，如三面角、圓柱體等，也有相同的特性。這就為基于空間特征差異的穿墻雷達的墻體雜波抑制提供了理論依據(jù)。

圖3 理想點目標空間特征

圖4 目標與陣列位置示意圖

圖5 二面角空間特征

4 墻體雜波抑制技術(shù)

根據(jù)上文的分析，采用單發(fā)單收陣列時，采用適當?shù)臑V波器便可有效地濾除墻體回波而保留目標回波，下面具體分析如何抑制MIMO TWR回波中的墻體信號。

值得注意的是，對于大多數(shù)MIMO雷達而言，均可將其分解為多個STVA的組合，可對每個STVA對應(yīng)的回波數(shù)據(jù)進行處理，再重構(gòu)完整的B-Scan矩陣，此時得到的即為墻體雜波抑制后的回波數(shù)據(jù)。

5 仿真結(jié)果及分析

5.1 簡單場景建模仿真結(jié)果

為驗證本文方法的有效性，本文采用電磁建模軟件(XFDTD)對穿墻場景進行仿真。首先考慮一個簡單場景，墻體與目標位置如圖6所示，陣列形式與上文一致，距離墻體1.7 m。

原始回波數(shù)據(jù)的空間特征如圖7(a)所示，可以看出墻體回波的空間特征具有對稱性，這與理論分析是一致的，而根據(jù)原始圖像(如圖7(b))顯然很難得到目標信息。采用傳統(tǒng)的空域濾波方法處理原始數(shù)據(jù)，其空間特征與成像結(jié)果如圖8所示，可以看出，目標信號仍然被墻體信號淹沒而無法顯現(xiàn)，圖8(a)也說明墻體回波空間頻率帶寬展寬，僅消除零頻信號并不能實現(xiàn)抑制墻體雜波的目的。圖9給出了采用對稱消去法處理回波后的結(jié)果，消除具有對稱性的空間特征后，目標得以凸顯，有效地抑制了墻體雜波。為說明圖像中的強散射點確實為目標，圖10給出了背景對消后的成像結(jié)果，而且由圖9(a)和圖10(a)可知，兩者的空間特征近似相同。顯然，采用對稱消去法能有效抑制墻體雜波，獲取目標信息。

5.2 復(fù)雜建筑物建模仿真結(jié)果

為進一步證明本文方法的有效性，采用相同參數(shù)對室內(nèi)人體目標探測場景進行仿真。建筑物長5m，寬3.7 m，兩個人體目標分別距離前墻1.2 m和1.5 m，且兩者方位向間距2.6 m，如圖11所示。原始圖像和處理后圖像分別如圖12和圖13所示，顯然，墻雜波抑制后，人體目標得以顯現(xiàn)。和背景對消后的成像結(jié)果(圖14)相比，并未出現(xiàn)方框中所示的虛假目標。這是因為雖然背景對消方法可以有效地消除前墻影響，而對于后墻，遮擋效應(yīng)的存在會導(dǎo)致部分墻體信號殘存。而對稱消去法是基于前墻的空間特征，并未對后墻信號進行處理，加之后墻信號通常比目標信號更弱故基本無法在成像結(jié)果中顯示，因此并不會出現(xiàn)如圖14中的虛假目標。

6 結(jié)論

本文分析了MIMO TWR回波中墻體與目標的空間特征差異，同時證明了無法采用傳統(tǒng)的空域濾波方法來抑制墻體雜波。進一步的分析表明，墻體空間特征具有對稱性，因此本文提出對稱消去法以消除回波空間特征中的對稱部分，從而抑制墻體雜波。此外，由于該方法基于陣列先驗知識，故而不會對目標信息造成影響。

圖6 仿真場景示意圖

圖7 原始回波數(shù)據(jù)

圖8 傳統(tǒng)方法處理后回波數(shù)據(jù)

圖9 對稱消去法處理后回波數(shù)據(jù)

圖10 背景對消后回波數(shù)據(jù)

圖11 FDTD仿真場景圖

圖12 原始圖像

圖13 對稱消去后的成像結(jié)果

圖14 背景對消后的成像結(jié)果

然而，當具有對稱電磁特性的目標處于陣列中垂線上時，目標的空間特征也會具有對稱性，此時對稱消去法不再適用，幸運的是，具有對稱電磁特性的目標在穿墻雷達的實際應(yīng)用中幾乎不存在。因此，總體而言，對于幾個或多個STVA組合而成的MIMO天線陣列，對稱消去法具有良好的墻雜波抑制效果。

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張斕子： 女，1988年生，碩士生，研究方向為穿墻雷達雜波抑制.

陸必應(yīng)： 男，1976年生，副教授，博士，主要研究方向為超寬帶雷達系統(tǒng)與信息處理.

周智敏： 男，1957年生，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向為先進探測系統(tǒng)和技術(shù)、合成孔徑雷達系統(tǒng)、合成孔徑雷達成像及目標檢測.

A Wall Clutter Suppression Method Based on Spatial Signature in MIMO Through-the-wall Radar Imaging

Zhang Lan-zi Lu Bi-ying Zhou Zhi-min Sun Xin

(,,410073,)

In Through-the Wall Imaging (TWI), wall reflections are often stronger than the target, hence they make great interference on the imaging and detection of the target. Spatial filtering based on single input and single output is a traditional method for wall-clutter mitigation, whereas it is not applicable to MIMO Through-the-Wall Radar (TWR). In this paper, the spatial signatures of wall and target from MIMO TWR measurements are analyzed respectively. The results based on parametric models show that the wall reflections not only have no relations with positions of antenna array, but also have symmetry properties, whereas the target reflections do not. According to the above difference, a new method called symmetry subtraction for suppressing wall reflections is introduced. Simulation results indicate that the proposed method can suppress efficiently the wall reflections without affecting target signal.

MIMO Through-the-Wall Radar (TWR); Clutter suppression; Spatial signature; Symmetry subtraction

TN957.52

A

1009-5896(2014)04-0946-07

10.3724/SP.J.1146.2013.00891

2013-06-24收到，2013-10-14改回

國家自然科學(xué)基金(61372161, 61271441)和全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文作者專項資金(201046)資助課題

張斕子 zhanglanzi5insist@aliyun.com