一种基于超宽带信号的运动目标长度估计方法

1.本发明属于雷达识别技术领域，具体涉及一种基于超宽带信号的运动目标长度估计方法。


背景技术：

2.从雷达成像的原理中，可以知道雷达的带宽(发射信号)对于雷达的距离分辨率具有重大影响，距离分辨率如果想要被提高，那么信号就需要带宽提高到很大。超宽带是就信号的相对带宽而言的，当信号的带宽与中心频率之比大于25％时称为超宽带(uwb)信号，在1％与25％之间为宽带(wb)，带宽与中心频率之比小于1％称为窄带(nb)。超宽带雷达目前属于一种新体制雷达，许多相关的目标信息在目标的电磁回波中存在，相对于传统体制雷达，可以利用许多信号分析的手段，从中获取到更加精准的目标特征，提取到相比传统体制雷达更加可靠的目标特征。
3.在军事方面，弹道导弹由于其具有的精度高，威力十分巨大以及射程可达上万公里这些优点，它毫无疑问是战争中威胁性十分高的武器之一，具有不可忽视的影响，目前随着科学技术的发展，包括战争形态的进步，弹道导弹制造已经扩散在全球范围内，为了维护国家安全，对于弹道导弹的防御研究需要更加广泛且深入。导弹防御系统一般由预警探测系统，拦截武器系统以及作战管理与通信系统组成，导弹在飞行过程中通常分为三个阶段，助推段，中段以及再入段，其中，导弹在目标轨道飞行的最长的阶段是中段，在预警系统中，最常见的也是在中段过程进行目标的探测，与诱饵的区分，并通过识别对弹头进行威胁性评估从而做出后续的拦截动作，对于弹头的识别一直是核心难题，目前针对真假弹头的区分对于预警系统中的传感器以及信号分析能力提出了更高的要求。
4.弹头在实际的飞行过程中速度快，在中段由于与母舱分离，弹头会受到横向力矩的影响，产生弹头类目标特有的进动现象，在提取目标的特征时，我们不可忽视其宏观运动以及微观运动带来的影响，因此有必要通过在运动模型中对弹头进行分析，研究基于超宽带雷达获取的目标回波特征，尽可能的获取目标更加精细的特征，用于导弹防御研究的威胁性评估阶段，从而做出最合理的防御决定。
5.宽带雷达的高距离分辨率使得其在目标检测上拥有许多特点和优势，通过其携带的丰富电磁回波信息，可以提取到更加稳健可靠的目标特征，高分辨一维距离像(hrrp)可以获得目标的结构信息。目标宽带一维距离像相当于目标对应的三维散射点在雷达射线上的投影，揭示了目标沿视线方向散射强度的分布，反映了目标精细的结构特征，是一种较好的目标识别特征。尽管现有的宽带雷达系统可以提供高范围的分辨率，但导弹，飞机和卫星的精细结构通常小于宽带雷达系统的范围分辨率。因此，现有的宽带雷达系统很难提取此类目标的精细结构，而建立物理uwb雷达可能会导致系统设计的复杂性增加以及硬件成本大幅增加。一种有效的选择是从多个频率子带合成uwb数据，而无需显着改善现有雷达系统的硬件。基于衍射几何理论(gtd)模型可以实现多个频率子带的合成。由于具有较高的计算精度和相对简单的计算过程，gtd模型在电磁散射问题上已有数十年的研究和应用。


技术实现要素：

6.本发明提出一种基于超宽带电磁散射特征的对同时进行微动和高速运动目标的长度估计方法，充分利用已知信息实现对目标结构信息更加精确的估计。与现有的只考虑目标高速运动或者只考虑目标进行微运动的模型相比，该方法中的目标运动模型同时考虑目标进行微运动和高速运动的状态，实现更贴近实际的目标长度估计，同时能验证该估计方法相比实际情况中忽略目标高速运动具有更好的准确性。
7.本发明的解决方案是：首先，建立目标的运动模型，分析目标的姿态角变化对目标上各散射中心之间的相对距离带来的影响。其次，根据目标衍射模型的几何理论，合成多个频率子带，和参数特征，其中，参数特征包括相对范围，幅度，频率响应参数和目标散射中心的数量。然后对目标高速运动造成的回波信号失真，进行速度补偿，再逆傅里叶变换得到不失真的hrrp。最后在已知目标微动周期和微动角度变化的情况下，对该周期内的目标姿态角变化情况进行查找，通过获取的目标径向与雷达视线之间的夹角联合目标hrrp里散射中心相对距离变化情况，分析计算得到目标长度信息。
8.本发明的技术方案是：
9.步骤1：对已知进动角和微动周期的运动目标建立运动模型，得到一个微动周期内目标上散射中心在雷达视线上相对距离变化情况，进行初步分析。
10.步骤2：根据不同波段的雷达的发射信号以及观测目标的运动信息，建立宽带雷达的目标基于几何绕射的回波信号模型获得子带回波信号(按照模型运动，抽样一个运动周期)。
11.步骤3：获取估计速度并对子带回波信号进行补偿，通过频带外推技术，将子带回波信号的频率范围扩展到全频带得到扩展后的回波信号
12.步骤4：对步骤3中获得的回波信号进行逆傅里叶变换即可得到hrrp。
13.步骤5：从步骤4中获取的hrrp中获得目标散射中心相对距离变化曲线
14.步骤6：遍历一周期内目标可以存在的初始姿态角，结合步骤五中获得的距离变化曲线寻找到目标的真实姿态角，并可获得目标估计长度。
15.本发明有益效果为：本发明是一种基于超宽带信号的雷达目标识别方法，目标既考虑了其微动特性，又考虑了高速运动，在未知目标初始姿态角和高速运动的速度时，对回波信号进行分析，利用子带hrrp数据信息得到目标散射中心的结构变化特征信息，即hrrp中目标长度变化曲线，再遍历目标可以作为初始姿态的角度，找寻一个周期内目标的径向与雷达视线夹角余弦值变化曲线，从而根据两者比值应为目标真实长度的关系，获得目标的长度估计值。因此，该方法能对更接近实际的弹头类运动模型，进行目标的长度信息进行估计。
附图说明
16.图1为本发明方法顶层结构示意图；
17.图2为目标运动模型示意图；
18.图3为目标一周期内进动时，两散射中心位置轨迹图
19.图4为hrrp获取的目标散射中心在雷达视线投影的相对距离，即目标在一周期内不同姿态角下的hrrp测试长度变化曲线
20.图5为分别仅考虑目标微动，和同时考虑目标进行高速运动和微运动的目标径向与雷达视线夹角余弦变化曲线。
具体实施方式
21.下面结合附图对本发明作进一步的阐述。
22.如图1所示，为本发明的流程，具体包括：
23.步骤1：对已知进动角和微动周期的运动目标建立运动模型，分析获得一个微动周期内目标上散射中心在雷达视线上相对距离变化情况。
24.步骤1-1：首先建立目标微动模型，如图2所示，图中雷达坐标系为(u,v,w)，原点即雷达所在位置为q。与雷达坐标系(u,v,w)平行的参考坐标系为(x,y,z)，其只随目标进行平动,原点为锥体底圆的中心s，描述目标上各点信息的目标坐标系为(x,y,z)，原点为质心o，锥体以底面s为中心，sn为进动轴，角速度ωc做锥旋运动，同时以oz为自旋轴，自旋角速度ωs开始进行微动。记s点在目标坐标系中的坐标为(0,0,z0)，则锥体上任一散射点p(x,y,z)在参考坐标系中的初始位置可表示为：
[0025][0026]
其中r为目标坐标系转换到参考坐标系的变换矩阵，由初始欧拉角确定，分别为x轴与x轴夹角，y与y轴夹角，z与z轴夹角。
[0027][0028]
在t时刻，散射点p(x,y,z)到雷达的径向距离为：
[0029][0030]
其中r
ω
为微动矩阵，为雷达视线单位矢量。
[0031]
弹头类目标微动通常包括绕自身对称轴旋转的自旋和绕一个方向固定轴sn进行旋转的锥旋，不过如果目标具有旋转对称特性，如弹头类的锥体目标，那么自旋并没有调制目标回波的作用，那么可以将自旋角速度视为0，锥旋运动是散射中心位置变化如下：
[0032]
在t时刻，由目标锥旋引起的变换矩阵可表示为：
[0033][0034]
其中，为角速度变化矢量，为某一单位方向矢量的反对称矩阵，即
[0035][0036]
根据rodrigues绕矢量旋转方程可知：
[0037]
r(t)＝i+esinωt+e2(1-cosωt)
[0038]
其中，i为3阶单位矩阵，ω为旋转角速度，为锥旋单位方向矢量，目标锥旋变换矩阵得到的反对称矩阵为：
[0039][0040]
(αn,βn)分别代表锥旋轴sn在参考坐标系中的方位角和俯仰角。
[0041]
在t时刻，散射点p的位置可以在参考坐标系中表示为：
[0042][0043]
步骤1-2：高速运动则表示为目标在某一方向以速度(v
x
,vy,vz)的运动，目标底面中心s在t时刻的p在雷达坐标系的位置可表示为(x0+v
x
t,y0+vyt,z0+vzt),其中(x0,y0,z0)表示p在雷达坐标系的初始时刻坐标位置，该运动会带来雷达视线角的变化；
[0044]
步骤1-3：将同时考虑微运动与高速运动的目标上一点散射中心p在雷达视线上的相对位置可表示为其中表示t时刻雷达视线单位向量。
[0045]
步骤2：根据不同波段的雷达的发射信号以及观测目标的运动信息，建立宽带雷达的目标基于几何绕射的回波信号模型获得子带回波信号：
[0046][0047]
其中y是雷达散射回波，rm代表第m个散射中心与参考点的相对距离，f为回波信号频率，f＝f0+n
·
δf，f0为信号起始频率，δf表示频率间隔，n为采样点数。m代表模型的阶数，也就是散射中心的数目，am表示幅度，为第m个散射中心的强度系数。αm表示频率依赖因子，也就是第m个散射中心的几何类型参数，c是空间中电磁波传播速度，v代表加性复高斯白噪声。
[0048]
步骤3：在目标速度范围v
min
～v
max
，以设定步进值v
step
求出用速度补偿后的目标一维距离像熵，并在所获得的目标一维距离像熵中搜索出最小熵值，最小熵值所对应的速度就是估计速度其中v
min
，v
max
分别是目标速度取值的上下限；
[0049]
所述目标一维距离像熵为：
[0050][0051]
其中为采样点的幅度分布，yi＝{yi(h)|h＝1，2,...,n}是yi(fi)通过逆快速傅里叶变换得到的一维距离像，yi(fi)为补偿后的回波信号，fi＝f0+niδfi，f0表示全频带的起始频率，δfi为第i部雷达的频率采样间隔，n1＝0,...,n
1-1，n2＝n-n2,...,n，n1，n2表示频率步进数，n为全频带的频率采样点的个数，i＝1,2，其中h,l＝1，2,...,l，l是速度取值区间的长度，补偿相位即：
[0052]
[0053]
其中，为估计的速度，k为调频斜率，f
ci
为频率间隔，rm为散射中心相对位置。
[0054]
步骤4：对步骤3中获得的回波信号进行逆傅里叶变换即可得到hrrp。
[0055]
步骤5：从步骤4中获取的hrrp中获得目标散射中心相对距离变化曲线，提取hrrp中目标散射中心长度使用门限阈值判断方法。
[0056]
假设用于筛选散射中心的门限阈值为h,则目标散射中心在采样点中区别于噪声的判决准则如下
[0057]
|x(k)|》h,k＝0,1,...,n-1
[0058]
其中，x(k)表示hrrp各采样点幅度，共有n个采样点，令矢量p＝{k||x(k)|≥h,k＝0,1,...,n-1}，n为采样点的个数，δf表示雷达信号的频率间隔，c是光速，那可以获取目标尺寸的估计值如下
[0059][0060]
步骤6：遍历一周期内目标可以存在的初始姿态角，并加上步骤3中的估计速度影响，结合步骤5中获得的距离变化曲线寻找到目标的真实姿态角，并可获得目标估计长度。由于目标在hrrp中的长度时目标径向在雷达视线上的投影长度，因此测试长度，与目标径向和雷达视线夹角余弦值的比值l’，应为目标真实长度l，在实际过程中，不知道目标的初始姿态角，通过遍历每一种姿态角可能性，代入运动模型，再计算目标真实长度，各时刻的计算结果应相同，所以我们可以认为一周期内计算长度均方差最小时为目标的初始姿态角，进而对获取到的一周期内的估计长度l’求均值，认为是最终目标估计长度。
[0061]
为了验证本方法求解的正确性，本发明进行了仿真实验。对目标发射雷达信号为3ghz起始的lfm，带宽1ghz，载频5ghz，利用gtd模型仿真，目标质心在参考坐标系中位置为(4000,9000,7000)，起始时刻，在目标坐标系中，目标顶点位置为(0,0,1.2)，两个散射中心分别为顶点和p(-0.1,0.1,-0.6)，目标底面圆心s坐标为(0,0,-0.6)，目标初始时刻欧拉角为(20
°
,30
°
,45
°
)，进动轴在参考坐标系中的方位角(60
°
,45
°
)，角速度4πrad/s，周期即为0.5秒。
[0062]
图2为目标一周期内两散射中心轨迹图，也表明目标进动轨迹符合理论设置。图3即为该周期内hrrp获取到的目标散射中心相对距离变化，即测试长度。图4为考虑高速运动与否获取到的目标径向与雷达视线夹角余弦值变化曲线，可以看到两者有一定差异，实际过程中不可忽略高速运动带来的影响。
[0063]
实验结果：表1说明了考虑目标高速运动与否的估计长度均值与方差：
[0064]
表1目标运动模型建立对长度估计的影响
[0065]
目标运动模型仅考虑微动同时高速运动和微动均值1.71.74方差0.150.03
[0066]
通过比较可以发现，实际情况中，将目标高速运动与微动都考虑后，估计目标初始姿态角，并获取到的测试长度序列方差更小，且均值更接近于真实值1.8m，故本文建立的模型和估计方法相比只考虑一种运动类型获得的结果更加准确，所获得目标长度估计值也与真实值差距不大，符合实验目标。

技术特征：
1.一种基于超宽带信号的运动目标长度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对已知进动角和微动周期的运动目标建立运动模型，得到一个微动周期内目标上散射中心在雷达视线上相对距离变化情况；具体方法为：步骤11：建立目标微动模型：定义雷达坐标系为(u,v,w)，原点即雷达所在位置为q；与雷达坐标系(u,v,w)平行的参考坐标系为(x,y,z)，只随目标进行平动,原点为锥体底圆的中心s，描述目标上各点信息的目标坐标系为(x,y,z)，原点为质心o，锥体以底面s为中心，sn为进动轴，角速度ω
c
做锥旋运动，同时以oz为自旋轴，自旋角速度ω
s
开始进行微动；记s点在目标坐标系中的坐标为(0,0,z0)，则锥体上任一散射点p(x,y,z)在参考坐标系中的初始位置表示为：其中r为目标坐标系转换到参考坐标系的变换矩阵，由初始欧拉角确定，分别为x轴与x轴夹角，y与y轴夹角，z与z轴夹角：在t时刻，散射点p(x,y,z)到雷达的径向距离为：其中r
ω
为微动矩阵，为雷达视线单位矢量；将弹头类目标的自旋角速度视为0，锥旋运动是散射中心位置变化如下：在t时刻，由目标锥旋引起的变换矩阵表示为：其中，为角速度变化矢量，为某一单位方向矢量的反对称矩阵，即根据rodrigues绕矢量旋转方程可知：r(t)＝i+esinωt+e2(1-cosωt)其中，i为3阶单位矩阵，ω为旋转角速度，为锥旋单位方向矢量，目标锥旋变换矩阵得到的反对称矩阵为：(a
n
,β
n
)分别代表锥旋轴sn在参考坐标系中的方位角和俯仰角；在t时刻，散射点p的位置在参考坐标系中表示为：
步骤12：将高速运动表示为目标在某一方向以速度(v
x
,v
y
,v
z
)的运动，目标底面中心s在t时刻的p在雷达坐标系的位置表示为(x0+v
x
t,y0+v
y
t,z0+v
z
t),其中(x0,y0,z0)表示p在雷达坐标系的初始时刻坐标位置，该运动会带来雷达视线角的变化；步骤13：将同时考虑微运动与高速运动的目标上一点散射中心p在雷达视线上的相对位置表示为其中表示t时刻雷达视线单位向量；步骤2：基于步骤1中建立的运动模型，根据不同波段的雷达的发射信号以及观测目标的运动信息，建立宽带雷达的目标基于几何绕射的回波信号模型获得子带回波信号：其中y是雷达散射回波，r
m
代表第m个散射中心与参考点的相对距离，f为回波信号频率，f＝f0+n
·
δf，f0为信号起始频率，δf表示频率间隔，n为采样点数。m代表模型的阶数，也就是散射中心的数目，a
m
表示幅度，为第m个散射中心的强度系数。a
m
表示频率依赖因子，也就是第m个散射中心的几何类型参数，c是空间中电磁波传播速度，v代表加性复高斯白噪声；步骤3：在目标速度范围v
min
～v
max
，以设定步进值v
step
求出用速度补偿后的目标一维距离像熵，并在所获得的目标一维距离像熵中搜索出最小熵值，最小熵值所对应的速度就是估计速度其中v
min
，v
max
分别是目标速度取值的上下限；所述目标一维距离像熵为：其中为采样点的幅度分布，y
i
＝{y
i
(h)|h＝1，2,...,n}是y
i
(f
i
)通过逆快速傅里叶变换得到的一维距离像，y
i
(f
i
)为补偿后的回波信号，f
i
＝f0+n
i
δf
i
，f0表示全频带的起始频率，δf
i
为第i部雷达的频率采样间隔，n1＝0,...,n
1-1，n2＝n-n2,...,n，n1，n2表示频率步进数，n为全频带的频率采样点的个数，i＝1,2，其中h,l＝1，2,...,l，l是速度取值区间的长度，补偿相位即：其中，为估计的速度，k为调频斜率，f
ci
为频率间隔，r
m
为散射中心相对位置；步骤4：对步骤3中获得的回波信号进行逆傅里叶变换即可得到hrrp；步骤5：从步骤4中获取的hrrp中获得目标散射中心相对距离变化曲线，提取hrrp中目标散射中心长度使用门限阈值判断方法：假设用于筛选散射中心的门限阈值为h,则目标散射中心在采样点中区别于噪声的判决准则如下
|x(k)|>h,k＝0,1,...,n-1其中，x(k)表示hrrp各采样点幅度，共有n个采样点，令矢量p＝{k||x(k)|≥h,k＝0,1,...,n-1}，n为采样点的个数，δf表示雷达信号的频率间隔，c是光速，获取目标尺寸的估计值如下：步骤6：遍历一周期内目标存在的初始姿态角，并加上步骤3中的估计速度影响，结合步骤5中获得的距离变化曲线寻找到目标的真实姿态角，获得目标估计长度。

技术总结
本发明属于雷达识别技术领域，具体涉及一种基于超宽带信号的运动目标长度估计方法。本发明提出一种基于超宽带电磁散射特征的对同时进行微动和高速运动目标的长度估计方法，充分利用已知信息实现对目标结构信息更加精确的估计。与现有的只考虑目标高速运动或者只考虑目标进行微运动的模型相比，该方法中的目标运动模型同时考虑目标进行微运动和高速运动的状态，实现更贴近实际的目标长度估计，同时能验证该估计方法相比实际情况中忽略目标高速运动具有更好的准确性。速运动具有更好的准确性。速运动具有更好的准确性。


技术研发人员：张瑛 文雨农 梁博轩 丁汀 胡亚捷
受保护的技术使用者：电子科技大学
技术研发日：2023.03.15
技术公布日：2023/7/12