基于空域滤波的雷达目标二维散射中心快速提取

张 肖 周建江 汪 飞



基于空域滤波的雷达目标二维散射中心快速提取

张 肖 周建江*汪 飞

(南京航空航天大学电子信息工程学院 南京 210016)

针对几何绕射(GTD)模型，该文提出一种基于空域滤波的2维散射中心参数快速提取方法。该方法利用空域滤波过程将2维散射中心参数提取问题分解为多个1维散射中心提取问题，并利用1维旋转不变技术(1D-ESPRIT)来估计散射中心各维参数，最后利用最小欧氏距离实现2维参数的配对。与基于2维旋转不变技术(2D-ESPRIT)的方法相比，该方法避免了高维数的特征值分解，因而可以显著地降低计算的复杂度。仿真实验表明，与2D-ESPRIT高分辨算法相比，该方法不仅能够显著降低计算量，并且还能获得较好的估计精度，可以有效地用于提取目标散射中心参数信息。

雷达；散射中心；几何绕射(GTD)模型；空域滤波；旋转不变技术

1 引言

本文主要针对几何绕射(GTD)模型[12]，提出了一种基于空域滤波的散射中心提取方法。该方法利用空域滤波将2维散射中心提取分解为多个1维散射中心提取的问题，并用1D-ESPRIT分别对各维参数进行估计，最后根据位置参数粗估计与精确估计之间的近似关系，通过最小欧氏距离实现配对。因此，本文方法无需构造高维数的增广矩阵，从而避免了高维数的特征值分解，大大降低了计算量。

2 2维GTD散射模型

以频率步进雷达为例，根据几何绕射理论(GTD)，在宽带小转角条件下，忽略角度依赖性，目标总的回波可以表示为[10]

经极坐标插值后回波数据可以近似为

3 基于GTD模型的2维散射中心快速提取方法

3.1 基于空域滤波的位置参数及类型参数的快速估计

由于在多数情况下，各散射中心在距离向或方位向上的位置相近，此时以上方法可能无法单独在距离向或方位向上分辨这些相近散射中心，从而导致无法获得精确的距离向或方位向位置参数估计。所以由式(5)得到的只是位置参数的粗估计，且不是一一对应的。

3.1.2空域滤波分组 根据式(5)得到的两组散射中心位置参数的粗估计，可以构造相应的空域滤波器组：

利用式(6)得到的空域滤波器组对原数据矩阵进行滤波分组，可得

3.2 算法流程以及计算量分析

综上所述，本文方法可以总结为以下几个步骤：

(4)利用式(10)，实现散射中心参数精确估计之间的配对；

(5)最后利用最小二乘法，得到散射中心散射强度的估计。

4 仿真实验及性能分析

为了验证本文方法的有效性，对本文方法和2D-ESPRIT方法[10]的估计性能作了仿真实验研究。

图1 复乘运算量比较

仿真1比较了在不同带宽、不同信噪比下两种方法的估计精度；仿真2验证了本文方法对复杂目标回波数据的有效性。

表1散射中心参数取值

序号距离向位置x(m)方位向位置y(m)散射中心类型参数散射强度A 1-1.00-1.00-1.01 2-0.950 1.01 3-1.00 1.00-1.01 4 1.00 1.08-0.51 5 1.05-1.00 0.51 6 3.00-1.0001 7-0.50 1.0301

仿真2 选取南京航空航天大学目标特性研究中心提供的AMG158导弹模型回波数据作为实验数据，测量条件为：起始频率为9 GHz，带宽为800 MHz，频率采样点数均为=51；观测方位角范围为12.5o~17.5o(机头方向为0o)，采样点数为=51。

图6所示为该模型的2维傅里叶变换成像结果。由于带宽和转角的限制，导致成像分辨率较低。图7和图8所示分别为采用2D-ESPRIT算法和本文方法得到的散射中心位置参数。从图7和图8不难看出，本文方法与2D-ESPRIT算法得到的散射中心位置基本一致，且两种方法得到的散射中心位置均与目标2维傅里叶变换成像结果吻合良好。表2所示为本文方法的估计结果，可见所提取的散射中心能较为准确地反映目标的尺寸以及强弱散射中心的分布。实验结果很好地验证了本文方法对复杂目标回波数据的有效性。

5 结论

本文采用了能够精确描述目标高频电磁散射特性的GTD模型来表征雷达目标的散射特性。并针对GTD模型，提出了一种高估计精度、低运算复杂度的散射中心参数快速提取方法。该方法利用1D-ESPRIT的高分辨特性和空域滤波分组技术实现了2维散射中心参数的估计，避免了高维数的特征值分解，实现了散射中心的位置、类型以及散射强度的快速估计。从仿真实验可以看出，相比2D- ESPRIT算法，本文方法不仅具有相似的估计性能，而且显著地降低了计算运算量，同时利用前后向空间平滑技术提高了方位向位置的估计精度，并且在遇到散射中心距离向位置或方位向位置重复或近似时，同样能够实现正确的配对。

图3 400 MHz和600 MHz带宽下方位向位置估计的平均均方根误差

图4 400 MHz和600 MHz带宽下类型参数估计的平均正确率

图5 400 MHz和600 MHz带宽下散射强度估计的平均均方根误差

图6 2维傅里叶变换成像结果

图7 2D-ESPRIT算法提取结果

图8 本文方法提取结果

表2本文方法的参数估计结果

序号123456789 距离向位置(m) 1.8596 1.7474 1.1741 0.7353 0.6548-1.1017-1.4333-1.9680-1.9273 方位向位置(m)-0.4722-0.2827-0.0546-0.2722-0.0850 0.4593 0.3532 0.5871 0.1583 归一化强度 0.4074 0.7869 0.6647 0.2640 0.7031 0.6534 0.5023 0.9866 1.0000

[1] 黄培康, 殷红成, 许小剑. 雷达目标特性[M]. 北京: 电子工业出版社, 2005, 3: 229-278.

[2] Zhou Jian-xiong, Shi Zhi-guang, Xiao Cheng,.. Automatic target recognition of SAR images based on global scattering center model[J]., 2011, 49(10): 3713-3729.

[3] 付强, 周剑雄, 秦敬喜, 等. 雷达目标散射中心模型反演及其在识别中的应用[J]. 系统工程与电子技术, 2011, 33(1): 48-52.

Fu Qiang, Zhou Jian-xiong, Qin Jing-xi,.. Global scattering center model extraction and its application in radar target recognition[J]., 2011, 33(1): 48-52.

[4] Gudnason J, Cui Jing-jing, and Brookes M. HRR automatic target recognition from superresolution scattering center features[J]., 2009, 54(4): 1512-1524.

[5] 唐涛, 粟毅. 散射中心特征序贯匹配的SAR图像目标识别方法[J]. 系统工程与电子技术, 2012, 34(6): 1131-1135.

Tang Tao and Su Yi. Object recognition in SAR imagery using sequential feature matching of scattering centers[J]., 2012, 34(6): 1131-1135.

[6] Ismail J. Scattering features for target recognition using finite rate of innovation model[C]. IEEE International Symposium on Antennas and Propagation (APSURSI2012), Chicago, 2012: 1-2.

[7] 叶矾, 何峰, 张永胜, 等. 基于GTD模型的多雷达信号二维融合[J]. 电子与信息学报, 2011, 33(1): 55-59.

Ye Fan, He Feng, Zhang Yong-sheng,.. Two-dimensional fusion of multi-radar signals based on GTD model[J].&, 2011, 33(1): 55-59.

[8] 周剑雄, 石志广, 胡磊, 等. 基于频率稀疏非均匀采样的雷达目标一维高分辨成像[J]. 电子学报, 2012, 40(5): 926-934.

Zhou Jian-xiong, Shi Zhi-guang, Hu Lei,.. Radar target one dimensional high resolution imaging based on sparse and non-uniform samplings in frequency domain[J]., 2012, 40(5): 926-934.

[9] Quinquis A, Radoi E,.. Some radar imagery results using superresolution techniques[J]., 2004, 52(5): 1230-1244.

[10] 王菁, 周建江, 汪飞. 基于GTD模型的目标二维散射中心提取[J]. 电子与信息学报, 2009, 31(4): 958-962.

Wang Jing, Zhou Jian-jiang, and Wang Fei. 2D scattering centers extraction of objects based on GTD model[J].&, 2009, 31(4): 958-962.

[11] Wei Shao-ming, Yu Juan,.. State space processing based approach for extracting scattering center parameters of high resolution SAR target[J]., 2012, 7(12): 43-51.

[12] Potter L C, Chiang Da-ming,A GTD-based parametric model for radar scattering[J]., 1995, 43(10): 1058-1067.

[13] Roy R and Kailath T. ESPRIT-estimation of signal parameters via rotational invariance techniques[J].,, 1989, 37(7): 984-995.

[14] Li Ming-hui and Lu Yi-long. Dimension reduction for array processing with robust interference cancellation[J]., 2006, 42(1): 103-112.

[15] Lin Jen-der, Fang Wen-hsien, Wang Yung-yi,.. FSF- MUSIC for joint DOA and frequency estimation[J]., 2006, 54(12): 4529-4542.

张 肖： 男，1985年生，博士生，研究方向为雷达信号处理等.

周建江： 男，1962年生，教授，博士生导师，主要研究方向为雷达信号处理、目标特征的提取与控制.

汪 飞： 男，1976年生，博士，副教授，研究方向为谱分析、信号特征参量估计等.

Fast Extraction of Radar Target 2D Scattering Centers Based on Spatial Filtering

Zhang Xiao Zhou Jian-jiang Wang Fei

(,,210016,)

For a model derived from the Geometrical Theory of Diffraction (GTD), a fast method based on spatial filtering is proposed to extract parameters of two-dimensionalscattering centers. The proposed method utilizes spatial filtering process todecompose two-dimensionalscattering centers extraction into several times of one-dimensional scattering centers extraction, in which the one-dimensional Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques (ESPRIT) is employed to estimate the parameters of scattering centers for each dimensional independently. Finally, the pair-matching of two-dimensional parameters is accomplished by searching the minimums of Euclidean distance. Compared with the method based on two-dimensional ESPRIT, the proposed method does not need high-dimensional eigenvalue decomposition, thus the computational complexity is significantly reduced.Simulation resultsshow that the proposed methodnot onlyreduces greatly thecomputational burden, but also keeps high accuracy of parameter estimation compared with 2D-ESPRIT algorithm, and it is proved to be effective in scattering center extraction.

Radar; Scattering center; Geometric Theory of Diffraction (GTD) model; Spatial filtering; Estimation of Signal Parameters viaRotational Invariance Techniques (ESPRIT)

TN957.51

A

1009-5896(2014)03-0523-06

10.3724/SP.J.1146.2013.00365

2013-03-22收到，2013-11-22改回

国家部级基金和江苏高校优势学科建设工程资助课题

周建江 zx6632910@hotmail.com