韓 勛 杜 蘭 劉宏偉

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基于窄帶雷達組網(wǎng)的空間錐體目標特征提取方法

韓 勛 杜 蘭*劉宏偉

(西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室 西安 710071)

進動引發(fā)的微多普勒調(diào)制可作為空間錐體目標識別的重要依據(jù)，針對此該文提出一種基于窄帶雷達組網(wǎng)的進動錐體目標特征提取方法。該文首先根據(jù)目標散射特性推導了進動引發(fā)的散射點理論瞬時頻率變化，并根據(jù)頻譜熵實現(xiàn)了多個雷達視角觀測下的散射點瞬時頻率變化的匹配；然后依據(jù)不同視角下錐頂與錐底散射點瞬時頻率變化關(guān)系，提出一種目標進動與尺寸特征聯(lián)合提取的新方法，實現(xiàn)了目標高度、底面半徑、質(zhì)心位置、進動角等參數(shù)的高精度估計。基于電磁計算數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果驗證了該文所提方法的有效性和精確性。

目標識別；微多普勒；特征提??；雷達組網(wǎng)；空間錐體目標

1 引言

文獻[5]系統(tǒng)地對微多普勒調(diào)制的成因進行了分析，并對進動引發(fā)的微多普勒調(diào)制進行了理論推導；文獻[6]基于回波時頻分布對有翼進動目標的自旋頻率，錐旋頻率，進動角等特征進行了提?。晃墨I[7,8]利用進動引起的高分辨距離像序列變化，實現(xiàn)了目標的進動特征和結(jié)構(gòu)特征的提?。欢诶走_組網(wǎng)的特征提取也得到了越來越多的研究，相比單基雷達，雷達組網(wǎng)可以提供多個視角下的微動信息，有利于目標的特征提取和識別。文獻[9]以錐形彈頭為研究對象，提出了一種利用多視角下時間-距離像分布對目標進動及結(jié)構(gòu)特征進行估計的算法；文獻[10]提出了一種基于分布式組網(wǎng)雷達的有翼彈頭的3維特征提取方法，并對目標運動特征與結(jié)構(gòu)特征進行重構(gòu)；文獻[11]利用三站1維距離像重構(gòu)了錐體彈頭上散射點的空間相對位置，并對錐體彈頭的各個參數(shù)進行了估計，這些工作體現(xiàn)了雷達組網(wǎng)在目標特征提取中的特點所在。需要指出的是，現(xiàn)有工作多是在高分辨雷達的基礎上利用目標距離像完成的，對于低分辨雷達，由于帶寬的限制，難以從目標距離像中獲得微動信息，而此時回波多普勒譜中包含的散射點微多普勒頻率變化同樣可以反應目標特性[12,13]，可供實現(xiàn)目標特征提取，因此研究基于窄帶微多普勒調(diào)制的特征提取是有必要的。綜合上述考慮，本文提出一種基于窄帶雷達組網(wǎng)的無翼錐體目標的特征提取方法，利用不同視角下目標散射點瞬時頻率變化關(guān)系，提取出了目標的進動與結(jié)構(gòu)特征。

本文的第2部節(jié)分對目標散射點進動微多普勒特性進行了分析，然后分析了不同視角下散射點的瞬時頻率變化關(guān)系；在此基礎上根據(jù)3個視角下目標雷達回波，提出了基于瞬時頻率變化的目標特征提取新方法，對目標高度，底面半徑，質(zhì)心位置，進動角等特征進行了提??；最后采用電磁計算數(shù)據(jù)進行了仿真實驗，實驗結(jié)果驗證了本方法的有效性與精確性。

2 進動目標微多普勒特性分析

圖1 錐體目標示意圖

3 組網(wǎng)條件下目標尺寸與進動特征提取

3.1 散射點瞬時頻率變化匹配

每部雷達回波包含兩個散射點的瞬時頻率變化，因此首先要對估計得到的不同雷達回波中瞬時頻率變化進行匹配。由于回波中只包含錐頂與錐底散射點頻率變化，只要判別估計得到的瞬時頻率變化為錐頂或錐底頻率分量即可。

3.2目標進動與尺寸特征提取

綜上所述，基于窄帶雷達組網(wǎng)的空間錐體目標特征提取流程如圖2所示。

圖2空間錐體目標特征提取流程

4 仿真實驗

經(jīng)過兩次循環(huán)迭代后得到的各組合最終雷達視線角估計值如表1所示。

圖3不同視角下回波瞬時頻率分量

圖4未被補償時不同組合雷達視線角估計值隨進動角變化

表1各組合雷達視線角最終估計值

估計值

圖6與圖4對比顯示，利用補償后的瞬時頻率變化估計得到的雷達視線角隨進動角變化較小且均在真值附近，對圖6中雷達視線估計結(jié)果取均值，得到每種組合下雷達視線角粗估計值如表2，可以看出其與真值差距并不大。

圖6補償后雷達視線角估計值隨進動角變化

表2各組合雷達視線角粗估計值

粗估計值

表3兩次循環(huán)迭代后的估計結(jié)果

估計值

表4各組合特征提取結(jié)果(m)

組合1組合2組合3平均結(jié)果 H0.97970.98780.99070.9848 r0.25870.26880.25950.2588 h0.14620.14750.14730.1470

圖7顯示了本文算法在估計精度在10 dB到15 dB時增加較快，而在15 dB后基本保持不變，這主要是由于15 dB以上時頻圖受噪聲影響較小，信噪比上升帶來的微多普勒提取精度變化不大，因此算法的估計精度增加也不明顯。而當信噪比低于10 dB時，由于錐底對應極值點的估計誤差增大，因此參數(shù)估計誤差也相應增大。同時也可以看出，在10 dB時算法平均估計精度已經(jīng)超過85%，這說明本文算法具有一定的抗噪性能。

5 結(jié)束語

為了進一步挖掘窄帶雷達在空間錐體目標識別中的潛力，本文提出一種基于窄帶雷達組網(wǎng)的錐體目標進動與尺寸特征提取方法。首先利用頻譜熵的概念完成了多視角下錐頂與錐底瞬時頻率分量的匹配，隨后根據(jù)錐頂與錐底瞬時頻率變化性質(zhì)對提出了目標進動與尺寸特征聯(lián)合提取的新方法。仿真實驗顯示本算法在一定信噪比條件下具有較高的特征提取精度。

圖7 目標參數(shù)估計精度

圖8 平均提取精度隨視線角間隔變化

圖9 特征提取精度圖

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韓 勛： 男，1990年生，博士生，研究方向為雷達目標識別、空間目標參數(shù)估計.

杜 蘭： 女，1980年生，教授，博士生導師，研究方向為統(tǒng)計信號處理、雷達信號處理、機器學習及其在雷達目標檢測與識別方面的應用.

劉宏偉： 男，1971年生，教授，博士生導師，研究方向為雷達信號處理、MIMO雷達、雷達目標識別.

Feature Extraction of Space Cone-shaped TargetBased on Narrow-band Radar Networks

Han Xun Du Lan Liu Hong-wei

(,,’710071,)

The micro-Doppler modulation caused by precession is considered as an important signature for the discrimination of space cone-shaped target. A novel feature extraction method for precessing cone-shaped target with narrow-band radar networks is proposed in this paper. Based on analysis of the scattering properties of the cone-shaped target, this paper first derives the scattering centers’ theoretical Instantaneous Frequency (IF) variations induced by precession, and the IF variations obtained from multiple radar aspects are matched according to their spectrum entropy. Then according to the properties of IF variations of the top and bottom scattering centers under different radar aspects, the precession and geometry feature extraction method is proposed for estimating the target’s parameters, such as height, bottom radius, location of barycentric, precession angle. Experiments based on the electromagnetic computation data verify the validness and accuracy of the proposed method.

Target recognition; Micro-Doppler; Feature extraction; Radar networks; Space cone-shaped target

TN95

A

1009-5896(2014)12-2956-07

10.3724/SP.J.1146.2013.02037

杜蘭 dulan@mail.xidian.edu.cn

2013-12-26收到，2014-05-09改回

國家自然科學基金(61271024, 61201296, 61322103)和全國優(yōu)秀博士學位論文作者專項資金(FANEDD-201156)資助課題