海軍蚌埠士官學(xué)校雷達(dá)教研室 趙朋亮 陳 珂 曾海兵

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基于GTD模型的雷達(dá)距離像特征提取算法研究

海軍蚌埠士官學(xué)校雷達(dá)教研室 趙朋亮 陳 珂 曾海兵

【摘要】幾何繞射模型（GTD模型）能精確的描述雷達(dá)目標(biāo)的電磁散射特性，由此模型可提取目標(biāo)的散射點特征（位置、幅度、類型），進(jìn)行可以進(jìn)行雷達(dá)目標(biāo)識別。本文在傳統(tǒng)空間譜估計算法GEESE算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合空間平滑技術(shù)和奇異值分解進(jìn)行改進(jìn)，估計效果得到了明顯提高。

【關(guān)鍵詞】雷達(dá)距離像；特征提取；GTD模型；GEESE算法

1　引言

理論計算與實驗測量均表明：在高頻區(qū)，目標(biāo)的電磁散射可以認(rèn)為是一些局部位置上的電磁散射源的相干合成，這些散射源通常被稱作等效散射中心，簡稱散射中心（或散射點）。雷達(dá)發(fā)射信號被目標(biāo)散射點延時和幅度調(diào)制后形成散射點子回波，目標(biāo)回波為各散射點子回波的向量和，這就是高分辨雷達(dá)目標(biāo)的散射點模型。該模型可提供提取散射中心的位置、幅度和類型等信息，對研究目標(biāo)RCS縮減、增強(qiáng)雷達(dá)對目標(biāo)的探測能力、目標(biāo)的隱身及反隱身技術(shù)都有著重要的作用，是雷達(dá)目標(biāo)特征信號控制領(lǐng)域的重要研究課題之一。

主要的雷達(dá)目標(biāo)散射中心模型有以下三種：簡單散射點模型、衰減指數(shù)和模型、幾何繞射模型（GTD模型）。前兩種模型可以由GTD模型簡化得到。本文算法以GTD模型為基礎(chǔ)，對散射中心的特征參數(shù)提取算法進(jìn)行了研究。GEESE算法只利用數(shù)據(jù)自相關(guān)矩陣的信號子空間特征向量處理后產(chǎn)生的廣義特征值就可估計出DOA，既保留了計算的簡單性又不損失估計的精度，但當(dāng)信號相關(guān)時估計性能會變壞，本文將GEESE算法及空間平滑處理技術(shù)結(jié)合在一起，對GTD模型參數(shù)進(jìn)行提取，同過仿真分析，取得了較好的效果。

2　GTD模型建立及簡化

的N個脈沖串，雷達(dá)目標(biāo)由M個散射中心組成，其回波表達(dá)式為：

以頻率步進(jìn)雷達(dá)為例，雷達(dá)發(fā)射初始頻率為f0，步長為是步長，n是頻率步進(jìn)數(shù)，M是散射中心個數(shù)，C是電磁波傳播速度。模型參數(shù)

由于：

故有：

則：

令：

則：

令：

3　GEESE算法基本原理

GEESE算法的基本步驟為：

（1）計算觀察數(shù)據(jù)的自相關(guān)矩陣：

（2）計算RY的特征值及特征向量分別為：

（3）構(gòu)造矩陣束：取矩陣S的第一行到第L行為S1，第二行到第L+1行為S2，則：，其中。可以證明矩陣束的廣義特征值。結(jié)合式：

可估計GTD模型的距離參數(shù)rm和類型參數(shù)am，大量仿真實驗證明，散射中心的類型估計偏差對散射中心位置估計的影響可以忽略，因此，可以先確定散射中心的位置，再計算類型參數(shù)am并按最近領(lǐng)域準(zhǔn)則進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和離散化。由于本文僅考的情況，那么，對于am＜-1的am值則估計為-1，am＞1的am值則估計為1。

（4）在求取距離參數(shù)rm和類型參數(shù)am后，利用最小二乘法對幅度參數(shù)Am進(jìn)行估計，。

其中：

4　GEESE算法的改進(jìn)

在GEESE算法中，對散射中心數(shù)目的估計是一個關(guān)鍵問題。只有完全去除了信號間的相關(guān)性，才能使用GEESE算法進(jìn)行參數(shù)估計。本文借鑒陣列信號處理中空間平滑方法得到RY的估計?？臻g平滑方法有三種：前向平滑、后向平滑、前后向平滑。其中前向平滑將自相關(guān)矩陣順序相加得到自相關(guān)矩陣的估計，對類型參數(shù)無影響；后向平滑采取置換矩陣處理子向量的自相關(guān)矩陣，類型參數(shù)與原類型參數(shù)符號相反；前后向平滑是前向平滑和后向平滑之和，類型參數(shù)始終為零。由于前后向平滑丟失了類型參數(shù)，因此本文不采用。而后向平滑在解相關(guān)性能方面，較前向平滑有一定的優(yōu)勢，因此本文采用后向平滑的方法計算自相關(guān)矩陣。

后向平滑自相關(guān)矩陣的計算步驟如下：

（1）將Y劃分為長度為W，相互重疊的P個向量：

（2）后向平滑自相關(guān)矩陣為：

圖1　GEESE算法及其改進(jìn)算法的計算結(jié)果比較

求取S1的奇異值分解：

5　仿真分析

仿真條件：f0=3.0GHz，△f=1MHz，帶寬B=200MHz，N=201。設(shè)目標(biāo)有5個散射點，參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1　目標(biāo)散射點參數(shù)設(shè)定

由于散射中心的類型估計偏差對散射中心位置估計的影響可以忽略，這里主要比較以下不同信噪比條件下，GEESE算法和改進(jìn)后算法對距離參數(shù)和幅度參數(shù)的估計性能。設(shè)信噪比為20dB、10dB、5dB，分別進(jìn)行50次仿真實驗，結(jié)果如圖1所示。

6　結(jié)論

本文在GEESE算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，通過仿真結(jié)果圖1可以看出，改進(jìn)后的GEESE算法在去相關(guān)，抗噪聲方面較之前有明顯的提出，距離參數(shù)、幅度參數(shù)的估計精度得到了有效改善，進(jìn)一步說明了本文方法的有效性。

參考文獻(xiàn)

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［3］姜衛(wèi)東.光學(xué)區(qū)雷達(dá)目標(biāo)結(jié)構(gòu)成像的理論及其在雷達(dá)目標(biāo)識別中的應(yīng)用［D］.國防科技大學(xué)，2000年11月：38-41.

作者簡介：

趙朋亮（1982—），男，河南許昌人，碩士，主要研究方向：雷達(dá)裝備保障、雷達(dá)目標(biāo)識別技術(shù)。