吳佳寧, 葛俊祥, 楊 帆
(南京信息工程大學(xué)電子信息技術(shù)與裝備研究院, 江蘇南京 210044)
目前飛行器種類繁多且機(jī)動(dòng)靈活,雷達(dá)探測(cè)環(huán)境愈發(fā)惡劣,因此提高雷達(dá)探測(cè)精度有助于發(fā)現(xiàn)并識(shí)別目標(biāo),在空間監(jiān)視和精確制導(dǎo)領(lǐng)域有極高的研究?jī)r(jià)值。另外目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)的精確測(cè)量能夠改善雷達(dá)對(duì)目標(biāo)細(xì)微運(yùn)動(dòng)的捕捉能力,進(jìn)而提取目標(biāo)的微動(dòng)特征。
鑒相測(cè)速是一種通過相鄰兩幀回波信號(hào)的相位差求解目標(biāo)速度的方法,能夠達(dá)到波長(zhǎng)級(jí)的測(cè)量精度。鑒相測(cè)速的研究重點(diǎn)包括相位提取和解相位模糊。文獻(xiàn)[3]介紹了一種改進(jìn)相位差測(cè)距算法,具有運(yùn)算量小、信噪比門限低的優(yōu)點(diǎn)。文獻(xiàn)[4]介紹了一種調(diào)頻步進(jìn)信號(hào)的鑒相測(cè)速方法,并利用最小波形熵法減小測(cè)速誤差。文獻(xiàn)[5]介紹了一種太赫茲高分辨鑒相測(cè)速方法,該方法可以在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的高精度測(cè)速。文獻(xiàn)[6]介紹了基于線性調(diào)頻信號(hào)的高速目標(biāo)鑒相測(cè)速模型,具有較高的測(cè)量精度。文獻(xiàn)[7]介紹了去斜線性調(diào)頻信號(hào)的鑒相測(cè)速模型,但是其研究對(duì)象為靜止目標(biāo),如果目標(biāo)發(fā)生運(yùn)動(dòng)時(shí),就需要較高的補(bǔ)償精度。文獻(xiàn)[8]介紹了基于寬帶步進(jìn)頻信號(hào)的鑒相測(cè)速技術(shù),提出了多幀解相位模糊法,該方法能夠顯著降低對(duì)信噪比的要求,但不適用于脈沖重復(fù)周期變化的波形。
在以上研究基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于調(diào)頻傅里葉變換的改進(jìn)型鑒相測(cè)速方法。首先對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行互相關(guān)FFT處理,提取峰值點(diǎn)得到模糊相位;其次對(duì)互相關(guān)FFT結(jié)果進(jìn)行調(diào)頻傅里葉變換,得到速度和加速度的粗估計(jì)值;然后根據(jù)單幀解相位模糊法,對(duì)模糊數(shù)修正值進(jìn)行遍歷,找出最優(yōu)解,得到優(yōu)化后的解模糊相位;最后采用鑒相測(cè)速,得到速度的精確值。
以線性調(diào)頻脈沖體制雷達(dá)為例,建立回波模型。假設(shè)發(fā)射的第幀信號(hào)為
jπ(-)]
(1)
已知光速為,則最大不模糊距離的表達(dá)式為
(2)
由式(2)可以看出,最大不模糊距離是由脈沖重復(fù)周期決定的。假設(shè)脈沖重復(fù)周期發(fā)生變化,且互為質(zhì)數(shù),則能夠有效改善距離模糊現(xiàn)象。
假設(shè)目標(biāo)沿著雷達(dá)發(fā)射方向運(yùn)動(dòng),初始距離為,初始速度為,加速度為。設(shè)置脈沖重復(fù)周期發(fā)生變化,令表示第幀信號(hào)的脈沖重復(fù)周期。對(duì)于第幀回波信號(hào),目標(biāo)相對(duì)雷達(dá)的瞬時(shí)距離和速度分別為
(3)
(4)
不考慮噪聲信號(hào)和外界干擾,則雷達(dá)接收到的基帶回波信號(hào)為
(5)
式中,為雷達(dá)散射系數(shù)。
對(duì)()進(jìn)行去斜處理,假設(shè)參考信號(hào)為
(6)
式中,為參考距離。
去斜處理后的混頻信號(hào)為
(7)
由式(7)可以看出,混頻信號(hào)中存在二次相位項(xiàng),在合成高分辨率距離像時(shí)會(huì)造成散焦現(xiàn)象,因此需要對(duì)其進(jìn)行補(bǔ)償處理。
對(duì)二次相位項(xiàng)進(jìn)行補(bǔ)償處理,并計(jì)算相鄰兩幀信號(hào)的互相關(guān)FFT結(jié)果為
FFT{+1()·()}=
(8)
由式(8)可以看出,互相關(guān)FFT結(jié)果的包絡(luò)為sinc函數(shù),其相位項(xiàng)包含速度和加速度信息。通過提取峰值點(diǎn),再進(jìn)行鑒相測(cè)速可以得到高精度的測(cè)量結(jié)果。
調(diào)頻傅里葉變換是匹配傅里葉變換的一種極坐標(biāo)形式,在低信噪比條件下具有良好的測(cè)量性能。由于其變換核是線性調(diào)頻函數(shù),故對(duì)于線性調(diào)頻信號(hào)來說是一種線性變換。
假設(shè)一個(gè)二次相位信號(hào)為
(9)
其調(diào)頻傅里葉變換為
(10)
式中,和為調(diào)頻傅里葉變換的參數(shù)。
由式(10)可以看出,當(dāng)=且=時(shí),在-二維圖譜中會(huì)出現(xiàn)相參積累峰值,其本質(zhì)是變換核的自動(dòng)匹配。如果能夠完全匹配,則信號(hào)能量達(dá)到峰值;反之如果沒有完全匹配,則信號(hào)能量相互抵消。
由于調(diào)頻傅里葉變換需要二維搜索,運(yùn)算效率低,可以對(duì)式(10)進(jìn)行修改:
FFT{()exp(-jπ)}
(11)
由式(11)可以看出,調(diào)頻傅里葉變換相當(dāng)于先對(duì)信號(hào)進(jìn)行解調(diào)頻處理,再進(jìn)行FFT操作,這樣能夠?qū)⒍S搜索簡(jiǎn)化為一維搜索,提高運(yùn)算效率。
已知相鄰兩幀回波信號(hào)的目標(biāo)距離為Δ,速度為,時(shí)間差為Δ,相位差為Δ,波長(zhǎng)為,則滿足以下關(guān)系式:
(12)
由式(12)可以看出,鑒相測(cè)速的測(cè)量精度可以達(dá)到波長(zhǎng)級(jí),目標(biāo)速度與相位息息相關(guān)。如果能夠提取到目標(biāo)的準(zhǔn)確相位,就可以計(jì)算出目標(biāo)速度的精確值。
分析式(8)中的峰值點(diǎn)相位:
(13)
通過化簡(jiǎn)可以得到鑒相測(cè)速結(jié)果:
(14)
由于從互相關(guān)FFT結(jié)果中提取到的是模糊相位,不能直接用于鑒相測(cè)速。因此,鑒相測(cè)速的關(guān)鍵是如何得到精確相位,即解相位模糊。假設(shè)Δ為模糊相位,Δ為解模糊相位,為模糊數(shù),則滿足以下關(guān)系式:
Δ=2π+Δ
(15)
目前,解相位模糊的方法主要包括單幀解相位模糊法和多幀解相位模糊法。其中,單幀解相位模糊法比較常用,且易于實(shí)現(xiàn),其具體流程為:
3) 最后計(jì)算得到精確相位Δ=2′+Δ。
多幀解相位模糊法利用多幀回波信號(hào)求解模糊數(shù),但該方法需要脈沖重復(fù)周期保持不變,限制了其應(yīng)用場(chǎng)景。因此,本文將采用單幀解相位模糊法。
在低信噪比的條件下,傳統(tǒng)鑒相測(cè)速的結(jié)果不理想。其主要原因是:第一,低信噪比造成峰值點(diǎn)提取不準(zhǔn)確,無法得到精確相位;第二,低信噪比導(dǎo)致傳統(tǒng)鑒幅測(cè)速精度較差,無法正確解相位模糊。針對(duì)在低信噪比條件下鑒相測(cè)速無法使用這一問題,可以引入模糊數(shù)修正值,通常∈[-2,-1,0,1,2],遍歷的每個(gè)取值,比較其對(duì)應(yīng)的測(cè)速誤差,找出最優(yōu)解′,這樣能夠降低鑒相測(cè)速對(duì)信噪比的要求。
1) 對(duì)第幀回波信號(hào)進(jìn)行互相關(guān)FFT處理,提取峰值點(diǎn),得到模糊相位Δ;
4) 引入模糊數(shù)修正值,修正后的模糊數(shù)為+,遍歷的每個(gè)取值,比較其對(duì)應(yīng)的測(cè)速誤差,找出最優(yōu)解′;
5) 優(yōu)化后的解模糊相位Δ=2π(+′)+Δ,根據(jù)式(14)計(jì)算出鑒相測(cè)速結(jié)果;
6) 對(duì)每幀回波重復(fù)步驟1)到步驟5),得到所有回波信號(hào)的改進(jìn)型鑒相測(cè)速結(jié)果。
改進(jìn)型鑒相測(cè)速方法流程如圖1所示。
圖1 改進(jìn)型鑒相測(cè)速方法流程
假定目標(biāo)沿著雷達(dá)徑向方向作勻加速直線運(yùn)動(dòng),初始距離為1 000 m,初始速度為50 m/s,加速度為20 m/s,一共產(chǎn)生200幀回波信號(hào)。雷達(dá)的具體參數(shù)如表1所示。
表1 雷達(dá)參數(shù)
將脈沖重復(fù)周期設(shè)置為逐漸增大,且互為質(zhì)數(shù),這樣能夠減小距離模糊的影響。由于目標(biāo)是逐漸遠(yuǎn)離雷達(dá),故將信噪比設(shè)置為逐漸減小,第1~20幀回波信噪比為0 dB,第21~80幀回波信噪比為-5 dB,第81~200幀回波信噪比為-10 dB,這樣更加符合實(shí)際測(cè)量情況。
實(shí)驗(yàn)1 互相關(guān)FFT法速度估計(jì)
回波信號(hào)的互相關(guān)FFT結(jié)果如圖2所示。由圖2可以看出,第1~20幀回波信噪比較高,此時(shí)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)路線比較清晰;隨著信噪比逐漸降低,目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)路線被噪聲所掩蓋。
圖2 回波信號(hào)的互相關(guān)FFT結(jié)果
因此,需要對(duì)互相關(guān)FFT結(jié)果進(jìn)行降噪處理。圖3為平滑濾波后提取峰值點(diǎn)的結(jié)果。平滑濾波可以改善提取峰值點(diǎn)的準(zhǔn)確性。
圖3 平滑濾波后的峰值點(diǎn)位置
圖4為互相關(guān)FFT法的測(cè)速結(jié)果及誤差。由圖4可以看出,當(dāng)信噪比為0 dB時(shí),測(cè)速誤差小于5 m/s;隨著信噪比不斷降低,測(cè)速誤差出現(xiàn)大幅度不規(guī)則波動(dòng),無法滿足精度需求。
(a) 互相關(guān)FFT法的測(cè)速結(jié)果
(b) 互相關(guān)FFT法的測(cè)速誤差圖4 互相關(guān)FFT法的測(cè)速結(jié)果及誤差
實(shí)驗(yàn)2 調(diào)頻傅里葉變換法速度估計(jì)
根據(jù)互相關(guān)FFT結(jié)果, 采用調(diào)頻傅里葉變換法對(duì)加速度和速度進(jìn)行粗估計(jì)。 表2和圖5為調(diào)頻傅里葉變換法的估計(jì)結(jié)果,加速度的粗估計(jì)值為21.1 m/s。圖6為調(diào)頻傅里葉變換法的測(cè)速誤差,可以看出相比于互相關(guān)FFT法測(cè)量精度有所提高,但是在低信噪比條件下誤差仍然較大,需要后續(xù)進(jìn)行鑒相測(cè)速加以改善。
表2 調(diào)頻傅里葉變換法的估計(jì)結(jié)果
(a) 加速度估計(jì),SNR=0 dB
(b) 第1幀回波速度估計(jì),SNR=0 dB
(c) 第50幀回波速度估計(jì),SNR=-5 dB
(d) 第100幀回波速度估計(jì),SNR=-10 dB圖5 不同信噪比條件下調(diào)頻傅里葉變換法的估計(jì)結(jié)果
圖6 調(diào)頻傅里葉變換法的測(cè)速誤差
實(shí)驗(yàn)3 改進(jìn)型鑒相測(cè)速法速度估計(jì)
根據(jù)速度和加速度的粗估計(jì)值,采用單幀解模糊相位法,對(duì)模糊數(shù)修正值進(jìn)行遍歷,找到最優(yōu)解。圖7為改進(jìn)型鑒相測(cè)速結(jié)果及誤差。將圖6和圖7(b)進(jìn)行比較,可以看出在低信噪比條件下,改進(jìn)型鑒相測(cè)速誤差小于2 m/s,測(cè)量精度顯著提高。
(a) 改進(jìn)型鑒相測(cè)速法的測(cè)速結(jié)果
(b) 改進(jìn)型鑒相測(cè)速法的測(cè)速誤差圖7 改進(jìn)型鑒相測(cè)速法的測(cè)速結(jié)果及誤差
圖8 不同方法的測(cè)速誤差
為了判斷在不同信噪比條件下本文所提方法的性能,進(jìn)行1 000次蒙特卡洛仿真實(shí)驗(yàn)。忽略提取峰值點(diǎn)的誤差,對(duì)比互相關(guān)FFT法、調(diào)頻傅里葉變換法和改進(jìn)型鑒相測(cè)速法。圖8為不同方法的測(cè)速誤差。由圖8可以看出,當(dāng)信噪比較高時(shí),三種方法的測(cè)量精度差距不大;當(dāng)信噪比較低時(shí),互相關(guān)FFT法誤差急劇增加,調(diào)頻傅里葉變換法誤差稍有增加,改進(jìn)型鑒相測(cè)速法誤差增加最少,仍然能夠提供高精度的測(cè)量結(jié)果,驗(yàn)證了其在低信噪比條件下的良好性能。
本文提出了一種基于調(diào)頻傅里葉變換的改進(jìn)型鑒相測(cè)速方法,該方法首先對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行互相關(guān)FFT處理,提取峰值點(diǎn)得到模糊相位;其次通過調(diào)頻傅里葉變換法得到速度和加速度的粗估計(jì)值;然后根據(jù)單幀解模糊相位法,對(duì)模糊數(shù)修正值進(jìn)行遍歷,找到最優(yōu)解,得到優(yōu)化后的解模糊相位;最后采用鑒相測(cè)速,得到速度的精確值。仿真實(shí)驗(yàn)證明,該方法具有測(cè)量精度高、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。為了進(jìn)一步降低鑒相測(cè)速誤差,下一步的工作是改進(jìn)峰值點(diǎn)提取算法,可以引入相參積累和濾波器技術(shù),以減小噪聲的干擾。