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        一種基于時(shí)頻分解的多目標(biāo)速度估計(jì)方法

        2015-12-31 11:58:44譚姍姍王志誠(chéng)余渝生劉慶波
        上海航天 2015年5期
        關(guān)鍵詞:時(shí)頻特征值重構(gòu)

        譚姍姍,王志誠(chéng),余渝生,劉慶波

        (上海無線電設(shè)備研究所,上海 200090)

        0 引言

        頻率步進(jìn)信號(hào)是一種利用瞬時(shí)窄帶信號(hào)合成寬帶信號(hào),在獲得距離高分辨性能的同時(shí)降低了對(duì)接收機(jī)帶寬和采樣率的要求,易于工程實(shí)現(xiàn)。因存在距離-多普勒耦合,是一種多普勒敏感信號(hào),目標(biāo)徑向運(yùn)動(dòng)會(huì)造成距離走動(dòng)和波形發(fā)散,故必須進(jìn)行速度補(bǔ)償。傳統(tǒng)補(bǔ)償方法是對(duì)回波信號(hào)乘以相應(yīng)的補(bǔ)償因子,但當(dāng)多個(gè)目標(biāo)在距離維無法分辨時(shí),方法會(huì)失效,不能實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償[1-2]。文獻(xiàn)[3]用修正的多項(xiàng)相位變換方法對(duì)線性調(diào)頻連續(xù)波(LFMCW)雷達(dá)多目標(biāo)加速度和速度進(jìn)行估計(jì),但存在較嚴(yán)重的誤差積累效應(yīng),且對(duì)高階加速度的求取需要更高的信噪比,故其魯棒性尚需進(jìn)一步完善。文獻(xiàn)[4]用頻域補(bǔ)償方法實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)存在相對(duì)運(yùn)動(dòng)時(shí)的補(bǔ)償,但當(dāng)多個(gè)不同速度的目標(biāo)處于同一距離分辨單元時(shí)則難以分辨。針對(duì)多個(gè)不同速度的目標(biāo)在距離單元不能分辨的情況,本文研究了一種基于時(shí)頻分解的多目標(biāo)速度估計(jì)算法。

        1 多目標(biāo)回波信號(hào)分離和重構(gòu)

        1.1 S-method分布算法

        短時(shí)傅里葉變換是經(jīng)典的時(shí)頻分析算法,其計(jì)算可由窗函數(shù)沿信號(hào)滑動(dòng)實(shí)現(xiàn)。信號(hào)x(n)離散時(shí)間形式的短時(shí)傅里葉變換定義為

        式中:n為時(shí)間序號(hào);k為頻率序號(hào);N+1為信號(hào)x(n)的長(zhǎng)度;w(m)為窗函數(shù);j為虛數(shù)單位。w(m)的有效寬度越窄(有效時(shí)長(zhǎng)越短),其分析信號(hào)局部頻譜特性的能力就越強(qiáng),反之則越差。

        信號(hào)x(n)的S-Method分布定義為

        式中:L為計(jì)算S-Method分布的計(jì)算項(xiàng)數(shù)[5]。為更好地利用信號(hào)的能量,計(jì)算信號(hào)的S-Method分布時(shí),選取的L值應(yīng)大于信號(hào)帶寬對(duì)應(yīng)的數(shù)值。當(dāng)多個(gè)目標(biāo)在頻域上的間距小于目標(biāo)的帶寬時(shí),若按此原則選取L,會(huì)導(dǎo)致L大于目標(biāo)速度間距,出現(xiàn)交叉項(xiàng),導(dǎo)致兩個(gè)目標(biāo)無法分辨。若L選取過小,雖可將信號(hào)分離開,但不能充分利用信號(hào)的能量,導(dǎo)致信號(hào)能量不足,特征值過小,造成信號(hào)漏檢等問題。因此,應(yīng)根據(jù)實(shí)際和需求選擇合適的L值,具體可參考文獻(xiàn)[6]。

        S-method分布滿足多分量信號(hào)的線性可加性,同時(shí)通過選取適當(dāng)?shù)腖值可獲得較好的頻率分辨力,且信號(hào)的能量聚集度高。這是S-Method分布相對(duì)其他經(jīng)典時(shí)頻分布的優(yōu)勢(shì)。

        1.2 多目標(biāo)信號(hào)分離和重構(gòu)

        對(duì)一個(gè)包含p個(gè)不同速度的目標(biāo)的回波信號(hào)

        為對(duì)x(n)中每個(gè)不同速度的目標(biāo)的回波信號(hào)進(jìn)行分離和重構(gòu),按以下步驟進(jìn)行。此處:n=1,2,…,N-1,N。

        a)由式(2)計(jì)算x(n)的S-method時(shí)頻分布,構(gòu)造相關(guān)矩陣

        式中:n1,n2為時(shí)間序列,且n1,n2=1,2,…,N。

        b)對(duì)R作特征分解

        式中:λi為特征值;ui為λi對(duì)應(yīng)的特征向量;為ui的共軛向量。

        c)選取R的前p個(gè)最大特征值λi,1<i<p,并用其對(duì)應(yīng)的ui重構(gòu)目標(biāo)信號(hào)

        式中:xi=[xi(1)xi(2) …xi(N)]=xi(n)。xi即為所重構(gòu)的p個(gè)目標(biāo)的回波信號(hào)。

        2 多目標(biāo)速度估計(jì)方法

        2.1 利用相鄰幀相位差的單目標(biāo)速度估計(jì)算法

        設(shè)頻率步進(jìn)信號(hào)的起始載頻為f0,頻率步進(jìn)階梯為ΔF,頻率步進(jìn)脈沖數(shù)積累為N1,脈沖重復(fù)周期為Tr,脈沖寬度為τ。對(duì)一個(gè)初始徑向距離為R、速度為v的勻速運(yùn)動(dòng)目標(biāo),其回波經(jīng)由相參接收機(jī)后的輸出

        式中:c為光速;t為雷達(dá)對(duì)目標(biāo)的觀測(cè)時(shí)間。

        以一組N個(gè)脈沖為1幀,相鄰兩幀回波數(shù)據(jù)分別記為第1幀S1和第2幀S2,分別取S1,S2中對(duì)應(yīng)的第m個(gè)距離單元的N個(gè)采樣值,記為s1m,s2m。設(shè)第一幀對(duì)應(yīng)的時(shí)刻t=t1,則由式(7),s1m可表示為

        第二幀對(duì)應(yīng)的時(shí)刻t=t2,則s2m可表示為

        由式(7)、(8)可得相鄰兩幀同一距離單元的數(shù)據(jù)s1m,s2m間的相位差

        由圖1可知:t2-t1=NTr,則

        圖1中:ΔR=2vNTr。由式(10)可知:Δφ為由目標(biāo)在一幀時(shí)間NTr內(nèi)所運(yùn)動(dòng)的距離ΔR產(chǎn)生的相位差。

        圖1 目標(biāo)相鄰幀回波數(shù)據(jù)間的時(shí)間與距離的關(guān)系Fig.1 Relationship of time and distance of adjacent frames of target echo

        若將式(11)中的速度v作為一個(gè)已知常數(shù),積累脈沖數(shù)n為自變量,則式中的Δφ(n)是一個(gè)關(guān)于變量n的線性函數(shù),Δφ(n)滿足直線的斜截式方程

        式(11)中第一項(xiàng)4πΔFvNTrn/c是與n成正比的比例項(xiàng),其斜率k=-4πΔFvNTrn/c;第二項(xiàng)4πf0vNTr/c是常量,可視為直線的截距b。只要求解Δφ(n)的斜率k,便可反推得到

        實(shí)際應(yīng)用中,Δφ(n)并不是理想的直線。一方面,由于Δφ的取值范圍為[-π,π],當(dāng)目標(biāo)的速度較大時(shí),Δφ會(huì)在n=1,2,…,N間出現(xiàn)多次折疊;另一方面,由于噪聲的影響,Δφ會(huì)疊加噪聲相位,產(chǎn)生相位抖動(dòng)。由于上述因素的存在,難以直接由Δφ求解出其斜率k。對(duì)此,本文先對(duì)折疊的相位進(jìn)行相位解卷繞,使Δφ由折線變成直線,再用直線擬合的方式對(duì)整條直線進(jìn)行擬合,求解其斜率k[7-8]。相位解卷繞和直線擬合算法參見文獻(xiàn)[7-8]。

        綜上,對(duì)單目標(biāo)回波,基于相鄰幀相位差的速度估計(jì)算法的流程如圖2所示。

        2.2 多目標(biāo)速度估計(jì)算法流程

        對(duì)有p個(gè)目標(biāo)的頻率步進(jìn)回波信號(hào)進(jìn)行速度估計(jì)步驟如下。

        a)先用S-method時(shí)頻分解方法對(duì)回波進(jìn)行預(yù)處理,分離多目標(biāo)回波信號(hào),多目標(biāo)速度估計(jì)問題轉(zhuǎn)為單目標(biāo)速度估計(jì)問題。

        b)用本文的相鄰幀相位差的速度估計(jì)方法對(duì)分離的單個(gè)目標(biāo)逐一進(jìn)行速度估計(jì)。

        信號(hào)處理流程如圖3所示。

        3 仿真計(jì)算

        圖2 用信號(hào)相鄰幀相位差的單目標(biāo)速度估計(jì)算法流程Fig.2 Process for single target velocity estimating by phase differential of adjacent frame algorithm

        圖3 基于時(shí)頻特征分解的多目標(biāo)速度估計(jì)算法流程Fig.3 Process for multi-target velocity estimating based on time-frequency eigen decomposition

        設(shè)f0=10GHz,Tr=20μs,τ=2μs,ΔF=0.5MHz,N1=256,fs=10MHz?;夭ㄖ邪瑑蓚€(gè)目標(biāo):目標(biāo)1、2處于同一個(gè)距離分辨單元內(nèi),速度分別為v1=250m/s,v2=500m/s,時(shí)域信噪比-3dB,進(jìn)行仿真計(jì)算。

        相鄰兩幀的回波數(shù)據(jù)如圖4所示。搜索尋找目標(biāo)所在的距離單元的數(shù)據(jù),取第一、二幀回波數(shù)據(jù)目標(biāo)所在距離單元的數(shù)據(jù),分別記為S1,S2,作為待分析數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)長(zhǎng)度與相同。

        用S-method算法對(duì)S1,S2進(jìn)行時(shí)頻分析,所得結(jié)果XSM1,XSM2如圖5所示。

        XSM1,XSM2通過構(gòu)造R陣并進(jìn)行特征值分解后的特征值,結(jié)果如圖6所示。由圖6可知:前兩個(gè)特征值較大,其開根號(hào)值分別對(duì)應(yīng)目標(biāo)1、2的重構(gòu)信號(hào)幅值。由式(5),用這兩個(gè)較大的特征值及對(duì)應(yīng)的特征向量可分別重構(gòu)出兩個(gè)目標(biāo)的信號(hào)如圖7所示。

        求出圖7(a)、(b)中目標(biāo)1重構(gòu)信號(hào)的相位差,如圖8(a)所示,圖7(a)、(b)中目標(biāo)2重構(gòu)信號(hào)的相位差,如圖8(b)所示。用相位解卷繞和直線擬合算法分別對(duì)圖8中的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,結(jié)果如圖9所示。其中:目標(biāo)1、2的相位差的擬合直線斜率分別為0.026 2,0.055 5,用式(13)估計(jì)出的目標(biāo)1、2的速度分別為244.8,517.9m/s。

        圖4 頻率步進(jìn)信號(hào)相鄰兩幀回波數(shù)據(jù)Fig.4 Adjacent frame echo of stepped frequency signal

        4 性能分析

        4.1 多目標(biāo)分辨能力

        本文的多目標(biāo)速度估計(jì)方法對(duì)多目標(biāo)的分辨能力取決于S-method時(shí)頻分解對(duì)多目標(biāo)的分辨力。若目標(biāo)速度的差值大于一定的范圍時(shí),通過選取合適的L值,使兩個(gè)目標(biāo)在S-method分布的時(shí)頻域上的相互影響盡量小,使重構(gòu)信號(hào)的相位最大限度地保持線性特性,從而保證在對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行速度估計(jì)的精度。仿真試驗(yàn)表明,當(dāng)兩個(gè)目標(biāo)的速度差值大于50m/s時(shí),本文的多目標(biāo)速度估計(jì)方法能有效進(jìn)行速度估計(jì)。

        圖5 目標(biāo)所在距離單元數(shù)據(jù)S-method時(shí)頻分析結(jié)果Fig.5 S-method time-frequency analysis results of targets range cell

        圖6 時(shí)頻分解后的特征值Fig.6 Eigen values of time-frequency decomposition

        圖7 分離并重構(gòu)目標(biāo)1、2的信號(hào)Fig.7 Reconstruct signals of two targets

        圖8 目標(biāo)1、2的相鄰幀信號(hào)的相位差Fig.8 Phase differential of adjacent frame of two targets

        4.2 S-method時(shí)頻特征分解對(duì)測(cè)速性能的影響

        因S-method時(shí)頻分解所重構(gòu)的信號(hào)與實(shí)際單個(gè)目標(biāo)的回波信號(hào)間存在差異,并不能完全無失真地恢復(fù)單目標(biāo)信號(hào),因此用所重構(gòu)的單目標(biāo)信號(hào)進(jìn)行速度估計(jì)的誤差也大于直接對(duì)單目標(biāo)回波信號(hào)進(jìn)行速度估計(jì),且存在一個(gè)固定的差值,該固定差值源于重構(gòu)信號(hào)失真。在信噪比足夠的條件下,包含兩個(gè)目標(biāo)的多目標(biāo)回波信號(hào)進(jìn)行速度估計(jì)的蒙特卡洛試驗(yàn)的結(jié)果如圖10所示,目標(biāo)1的運(yùn)動(dòng)速度250m/s,蒙特卡洛試驗(yàn)的速度估計(jì)均值236.5m/s,速度估計(jì)均方差1.36m/s;目標(biāo)2的運(yùn)動(dòng)速度350m/s,蒙特卡洛試驗(yàn)的速度估計(jì)均值332.6m/s,速度估計(jì)均方差3.5m/s。

        信噪比相同時(shí),若雷達(dá)接收回波中只有一個(gè)速度250m/s的單目標(biāo),無需用S-method時(shí)頻分解進(jìn)行目標(biāo)分離預(yù)處理,可直接用相鄰幀相位差單目標(biāo)速度估計(jì)方法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行速度估計(jì),蒙特卡洛試驗(yàn)500次,結(jié)果如圖11所示,單目標(biāo)速度估計(jì)均值250m/s,速度估計(jì)均方差1.63m/s。

        根據(jù)以上分析,基于時(shí)頻分解的多目標(biāo)速度估計(jì)方法適于對(duì)頻率步進(jìn)信號(hào)體制雷達(dá)的多目標(biāo)回波進(jìn)行較粗略的速度估計(jì)。

        5 結(jié)束語(yǔ)

        圖10 多目標(biāo)回波的速度估計(jì)值Fig.10 Estimated value of velocity for multi-targets echo

        針對(duì)頻率步進(jìn)信號(hào)體制雷達(dá)中的同一距離分辨單元存在多目標(biāo)時(shí)的速度估計(jì)和補(bǔ)償?shù)膯栴},本文提出了一種可行的解決方案。用S-method時(shí)頻分解法將多目標(biāo)回波中的每個(gè)目標(biāo)進(jìn)行分離和重構(gòu),用重構(gòu)信號(hào)對(duì)每個(gè)目標(biāo)分別進(jìn)行速度估計(jì),可進(jìn)行速度補(bǔ)償?shù)群罄m(xù)信號(hào)處理,解決了多目標(biāo)速度估計(jì)的問題。利用頻率步進(jìn)信號(hào)的相鄰幀相位信息進(jìn)行速度估計(jì)的方法具有測(cè)速范圍大的優(yōu)點(diǎn),適于對(duì)多個(gè)勻速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行粗略速度估計(jì)。

        圖11 單目標(biāo)回波速度估值Fig.11 Estimated value of single target echo

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