基于稀疏频段合成的空间目标高分辨一维距离像提取技术

基于稀疏频段合成的空间目标高分辨一维距离像提取技术

杨利民[1],，何睿[2],，华煜明[3],，陈飞[4],，程鹏飞[4]

（1. 中国电子科技集团公司第三十八研究所，合肥；2. 中国人民解放军战略支援部队航

天系统部，北京；3.北京跟踪与通信技术研究所，北京；4.中国人民解放军63768 部队，西 安）

摘要：为适应空间目标识别中的一维距离像高分辨需求，本文通过稀疏频段合成获得 宽带或超宽带信号，对目标进行高精度一维距离像的提取；通过高低频段雷达的协同工作，结合低频段的搜索和高频段精确跟踪并成像的优势，本文基于S 和X 波段的双波段雷达， 探讨了超宽带信号的合成以及目标高分辨距离像提取的相关方法。仿真试验结果表明了相关

方法在一维距离像合成方面的有效性。

关键词：空间目标；稀疏合成；一维距离像

中图分类号：TN957        文献标识码：A

Space Target High Resolution One-dimensional Range Profile

Extraction Technology for based on Sparse Frequency Band

Synthesis

Abstract:  TosatisfytherequirementsofSpaceTargetOne-DimensionHighResolutionRangeProfile(ODHRRP)in targetidentification, this paperODHRRP areexerted throughsparse bandsynthesisforgettingwidebandorultra-widebandsignal.   Theadvantagesofthelower-band-radar  with  good  searchingand  theupper-band-radarwithprecisiontrackingandimaging are exerted via dual bands radarscooperationeach other. The paper researchthesynthesis of ultra-widebandsignalandtheestimationof highresolutionrangeprofileonthebasisofS/X dual-band radar. Thesimulated resultsdemonstratetheavailabilityofthecorrespondingsynthesis

ofone-dimension range profile.

Keywords: space target;sparse synthesis; sparse band; one-dimension range profile

1引言

为适应未来海上作战环境的要求，美国正在积极研究多种新型雷达。双波雷达系列就是其中海军雷达的典型代表，为美国下一代海军雷达的一个发展方向 [1,2]。与常规单波段雷达相比，双多波段雷达具有的独特优势体现为：(1)可实现 资源共享、一体化资源管理、通用处理；(2)系统应变能力和灵活性强，目标检 测概率高；(3)系统可靠性高，冗余设计保障了系统的工作可用度；(4)自动化程

度高，降低发生人为错误的可能性；(5)采用开放式结构，易于安装与维护。

双多波段雷达的典型代表为朱迪眼镜蛇(CJ)舰载雷达[3]，系统包含1 部S 波

段的无源相控阵雷达和1 部X 波段碟形雷达。后来，美国海军提出朱迪眼镜蛇 更换(CJR)项目[4]，包括设计、研制以及采购一艘功能替代舰和一套任务设备，

以替代目前的朱迪眼镜蛇雷达和观察岛号舰船。

双波段雷达的核心问题之一是不同频段雷达的共后端的协同工作[5]。而对双 波段雷达进行信号融合，以获得包括双波段在内的合成超宽带信号是该问题中亟 需解决的关键技术[6,7]。合成超宽带信号技术是指在信号级，利用融合低频段和 高频段信号数据，于低频带和高频段之间的空白频带进行插值和外推处理，最后 获得覆盖低频段、空白频段和高频段的超大宽带信号。针对空间目标高精度分辨 的需求，本文利用合成超宽带信号技术，对双波段雷达进行信号融合，并获得空

间目标一维高分辩距离像。

2  高分辨距离像合成处理

2.1回波频响模型

本文采用几何绕射(GTD)模型作为目标散射点频响模型[8]。根据GTD理论，

目标各散射点合成的频响模型可表示为

y(f) =aifξie一j2πfτi(1)

其中ai和τi分别为第i个散射中心的散射强度和时延；ξi 表示幅度的频率依赖因子，反映散射中心类型；P为目标散射中心数目。令ci= 一ξi/ f.ln(f/ fc)(其中fc为载频)，且若以Δf 进行等频率间隔，对式进行采样，同时考虑噪声的影响，

则式的离散形式可表示为

y(k) = aie一(ci+j2πτi)fk+w(k);k =1,...,N(2)

其中fk= fc+(k-1)Δf，w(k) 为加性复高斯白噪声。由式可得各散射点模型的指数部分描述了目标散射点的散射机理：散射类型ci和时延τi  。由此可知，通过

目标频响数据y(k)，便可以获得目标散射点的散射机理的精确描述。

2.2 模型参数估计

设雷达1和雷达2回波频谱数据长度均为N1，分别表示为

y1=[y(1)y(2) y(3)...y(N1)]

y2=[y(N一N1+1)y(N一N1+2) y(N一N1+3)...  y(N)]

(3)

则由雷达1和雷达2回波数据建立的Hankel矩阵表示为

「y(1)                   y(2)

1|......

|

以及

「y(N 一N1+1)y(N 一N1+2)    ...

H2= ......             ...

...     y(L1)]

...   y(L1+1)

......|

y(N一N1+L1)   ] y(N一N1+L1+1)...              |

|

(4)

(5)

其中L1为2N1/3的下取整。根据式和式，可建立频段1和频段2的公共Hankel

矩阵H, ，表示为

H,= [H1   H2 ](6)

对矩阵H,进行奇异分解，并估计散射点个数(设为P个)[8]，即可表示为

,=Us,Σs,Vs,H=,,(7)

当前开环矩阵A, 可由,表示为

A,= ,一c1,一cHl(,一cl ,一cHl)一1(8)

其中一,c1为删除矩阵,第一列和（L1+1）列；一,cl  为删除矩阵, 的L1 列和2 L1列。结合如式所示的矩阵A,特征值λi(i=1,…,P)及散射极点pi(i =1...P) ，可解

算出散射点频率依赖因子α和时延τ[8]：

ci=一;τi= 一.     i = 1,2,..., P(9)

其中ln(·)表示自然对数、|·|表示取模、φi为第i个特征值λi的相位以及△f为频率采样增量。以两个稀疏频段为例，基于状态空间处理算法的合成超宽

带信号模型参数估计的流程框图如图1所示。

图1 基于状态空间处理算法的双频段回波模型参数估计

2.3 高分辨距离像合成

现对两个稀疏频段之间的空白频谱插值进行分析。由式表示的目标回波频响数据，分别设低频段频响yL(k) 和高频段频响yH(k) 对应的离散点个数分别为N1和(N-N2)（不考虑低/高频段的非相干性），则可分别对两个子频带进行外推，即对低频带前向外推和高频带的后向外推[8] ，可获得相应的外推数据yL (k) ,N1  <k<N2  和yH(k) ,N1  <k<N2。由外推后数据，通过对其进行加权处理，

可最终获得空白频带的数据(k) ，表示为[10]

(k) =yL(k)+yH(k)        (10)

利用频谱外推算法处理后获得频谱更宽的数据，采用传统的脉冲压缩技术， 可获得高分辨的目标一维距离像。以单频段为例，利用状态空间处理算法进行频

谱外推后获得高分辨一维距离像流程框图如图2所示。

图2 频谱外推后一维距离像提取的流程框图

3  计算机仿真试验

设目标全频带回波频响的频率范围为 3GHz-10GHz，则其信号带宽为 Ball-band=7GHz，所以对应目标距离分辨单元△R=c/(2Ball-band)= 0.0214m。为了分析 频带融合前后目标距离像的变化，设某空间目标由3个散射点组成，且散射点相 对距离分别为△R=0.0214m、4△R=0.0857m和7△R=0.1500m。从而可得3个散射 点的相对回波时延分别为0.143ns、0.571ns和1.000ns。设目标散射类型参数、

时延与散射强度参数如表 1所示。

表 1空间目标散射点相对位置参数

当SNR为20dB时，目标散射点个数估计如图 3所示。

7000

6000

5000

4000

3000

2000

1000

0

0                  10                 20                 30                 40                 50                 60

目标散射点数目

图 3 信噪比为20dB情况下散射点数目估计结果

由图 3中误差函数值可知，当散射点个数为3时，其值达到最大，则估计

的目标散射点个数为3，与设置条件结果一致。

当SNR为20dB情况下，经过200次重复试验后，获得的目标散射类型参数(α)

和时延(τ)的测量相对误差分析如表 2所示。

表 2 经200次重复试验后参数平均值(

SNR=20dB)

下面分析信噪比为20dB时，低频段（3GHz-4GHz）、频带合成（由3GHz-4GHz 和9GHz-10GHz两个频带数据预测出4GHz-9GHz频带的数据，以获得合成后的 3GHz-10GHz的超宽带信号）以及全频带模型数据情况下的目标距离像。对应的

距离像如图 4所示。

-1.5              -1              -0.5                0               0.5                1               1.5

散 射 点相对距 离 (m)

图 4 信噪比为20dB时低频段、频带合成和全频带模型数据目标距离像比较

从图 4可知，在未经带宽合成处理前，从距离维，无法分辨目标散射点。 而经过带宽合成处理后，可从距离像上分辨出3个散射点。从图 4中的红色(合 成带宽后距离像)和黑色（全频带模型数据对应目标距离像）曲线进行比较可知，经过对空白频带的预测和内插处理后，获得的目标距离像与全频带模型数据对应

的距离像基本一致，能获得较带宽合成前更加细致的距离信息。

4结束语

本文基于分别工作在S 和X 波段的双波段雷达，采用超宽带合成技术，获 得覆盖S、C 和X 波段的合成超宽带信号，并合成出目标高分辨距离像。通过仿 真分析可知，对信号进行合成后，目标距离像分辨能力得到很大的提高。此外， 合成后的目标距离像与全频带对应的距离像基本保持一致。由此可知合成超宽带 技术在双波段雷达中的有效性。但是，由于本文未考虑雷达间的非相参性以及雷

达实际应用环境，该方法离实际应用还有待进一步研究。

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