基于实测数据的宽带雷达杂波模型分析与运动目标检测

刘劲 戴奉周 刘宏伟

(西安电子科技大学 雷达信号处理国家重点实验室,西安 710071)



基于实测数据的宽带雷达杂波模型分析与运动目标检测

刘劲 戴奉周 刘宏伟

(西安电子科技大学 雷达信号处理国家重点实验室,西安 710071)

给出了对一组实测宽带雷达回波的分析和处理,该宽带雷达回波数据是利用一部X波段1 GHz带宽的微型宽带雷达对城市中的某处立交桥观测得到的．分析了杂波幅度的分布和杂波的功率谱密度,得出了幂次函数形式的杂波经验谱．利用子带多普勒处理和Chirp-Z变换的方法对回波数据进行了杂波抑制,动目标回波多普勒色散补偿和相参积累处理．结果表明:该方法使杂波功率显著降低,而目标回波得到了增强．

宽带雷达;杂波抑制;相参积累

引 言

近年来,宽带雷达在许多民用和军事应用领域受到了广泛关注,并在宽带雷达成像方面取得了成功的应用．除雷达成像外,采用宽带信号的雷达系统还在许多其他方面具有优良的性能,诸如优良的探测性能、高距离分辨性能、抗干扰性能、高精度测量性能以及良好的抗杂波性能、低空及小目标探测测量性能等[1-3]．

当前,宽带雷达技术正处在快速发展之中,宽带雷达系统的发射接收技术也日臻完善,但在此过程中,宽带雷达信号处理的发展却比较缓慢,至今尚未形成比较完整的理论和技术体系．而在国内,由于宽带雷达回波数据的缺乏,宽带雷达杂波性能分析、宽带雷达杂波抑制和目标检测方法等方面的研究在过去几年中开展得较少,且以跟踪国外研究成果为主．

从理论模型出发,结合实测数据分析验证宽带雷达杂波和目标特性,研究宽带雷达杂波抑制,目标回波相参积累和目标检测对推进宽带雷达信号处理理论和技术的发展具有重要意义．本文将给出X波段宽带雷达实测回波的分析和处理结果,包括宽带地杂波幅度分布的统计分析,杂波多普勒谱分析以及地杂波抑制和地面运动目标相参积累的结果．

1 宽带雷达系统及实测数据介绍

实验中所采用的是一部微型X波段宽带雷达,如图1所示．该雷达采用了微带缝隙天线,发射信号是带宽为1 GHz的线性调频脉冲串;接收时采用了中频带通采样,采样频率为2 GHz．数据采集时,雷达架高大约56 m．数据采集在一个典型的城市场景中进行,场景中心是一座立交桥,上有较多车辆正在行驶中;此外场景内还有大量的建筑物和树木．

图1 实验宽带雷达

雷达的脉冲重复频率是2 kHz．录取的原始回波经过脉冲压缩后的结果在图2中给出,录取的时间长度为0.5 s．其中图2(a)是回波在时间-距离平面上的表示,显示动态范围40 dB．由于数据录取时间较长,而雷达的距离分辨率又很高(0.15 m),因此,动目标在录取时间内应存在明显的越距离单元走动,它们的回波在时间-距离平面上应当呈现出斜亮线．但是从图2(a)可以看到,除在径向距离750 m等少数几处区域外,回波呈现为观测时间内无距离变化的亮线,这是因为地杂波背景很强,绝大部分动目标回波淹没于其中．图2(b)给出了频率-多普勒二维平面上的回波,显示动态范围55 dB．

图2 脉冲压缩后的回波

由于雷达带宽很大,运动目标回波多普勒的线性色散不能忽略,在图2(b)中,亮线表示了杂波和目标的回波．场景中的杂波主要是静止的地物杂波,因此它们的回波能量呈现为一条以0多普勒为中心的,有所展宽的水平亮线,而运动目标回波的多普勒则偏离0多普勒,呈现为具有一定斜度的亮线．目标速度越大,多普勒色散效应也就越明显,亮线的斜率也就越大．

2 宽带雷达实测地杂波统计分析

杂波的统计特性,包括杂波的幅度分布和功率谱密度,对雷达系统设计和性能评估具有十分重要的意义和研究价值．传统窄带雷达的距离分辨率较低,一个距离单元中包含大量的杂波点,根据中心极限定理,窄带雷达杂波的幅度近似服从瑞利分布．而对于宽带雷达,距离分辨率较高,单个距离单元中包含的杂波散射点个数也较少,中心极限定理适用的条件往往不再满足,宽带雷达地杂波幅度的分布将显著偏离瑞利分布,且具有较长的拖尾．用来描述宽带雷达地杂波幅度概率分布的经验分布主要有Weibull分布、K分布和对数正态分布(Log-Normal),它们的概率密度函数分别为[4]

Weibull分布,

(1)

对数正态分布,

(2)

K分布,

(3)

利用Parzen窗法从实测宽带地杂波数据中估计出来的概率密度函数曲线和用以上三种经验分布分别对实测地杂波数据拟合的结果在图3中给出．杂波的幅度对其均值进行了归一．从图3可以看出:Weibull分布和K分布对描述实测数据幅度分布的长拖尾都是不够的;在归一化幅度小于15时,对数正态分布对实测宽带地杂波幅度的分布拟合效果较好,但是在大于15时,它仍不足以描述实测地杂波幅度分布的拖尾．实测地杂波数据的幅度分布具有如此长的拖尾说明实测数据中的强杂波点很多,这与我们录取数据时所选取的场景是吻合的,因为场景中有大量的树木和楼房．

除杂波的幅度分布外,杂波的功率谱密度也是反映杂波性质的一个重要的物理量．对于窄带雷达,杂波的功率谱密度通常用高斯谱或指数谱描述．宽带雷达杂波的功率谱较窄带雷达有明显的展宽,常用3次或4次幂函数来描述,文献[4-5]给出了对实测数据拟合的结果．这些文献中地杂波录取的地形都比较单一．而在我们录取数据的场景中,地杂波的组成较为复杂,主要包括地物、楼房和树木,上述文献中给出的经验谱都不再适用．图4给出了由实测杂波估计得到的功率谱,以及分别用幂次函数、高斯函数和指数函数对其拟合的结果．从图4可以看出:在功率较高处,杂波的谱较窄,用高斯函数和指数函数拟合的效果也都比较好;但是在功率较低处,杂波的谱展宽非常明显,利用式(4)给出的幂次函数才取得了较好的拟合效果．

图3 宽带地杂波幅度分布

图4 宽带地杂波功率谱密度

(4)

经过分析,在回波采集场景中杂波的能量大部分来自于地物和楼房对雷达信号的散射,它们不会展宽．而树木的回波功率较低,且在风速较大时功率谱会明显展宽,回波中杂波的功率谱呈现出以上性质．

3 宽带雷达地杂波抑制与动目标相参积累

在第2节的分析中,我们看到在实测数据中,运动目标的回波淹没在地杂波之中．利用宽带雷达距离高分辨的优势,对目标进行成像和识别之前必须抑制杂波．在传统的窄带雷达中,通常用动目标显示(MovingTargetIndication,MTI)或动目标检测(MovingTargetDetection,MTD)的方法抑制杂波,检测目标．但是对于宽带雷达,由于目标回波的多普勒色散效应,这些方法都不能直接使用．文献[6]给出了一种基于二维快速傅里叶变换(FastFourierTransform,FFT)的宽带雷达杂波抑制和目标回波相参积累方法．但由于采用FFT对宽带雷达信号回波进行子带分解时,等价于使用了正交镜像滤波器组,也即原型滤波器的冲激响应就是长度为K的矩形窗的复调制滤波器组[7],分解的信号各子带间的混叠十分严重．虽然经过逆快速傅里叶变换(Inverse Fast Fourier Transform,IFFT)对宽带回波信号进行重构时混叠可以被完全抵消,前提是每个子带内的信号经过的线性变换必须完全相同．正如我们在分析目标回波和杂波时所指出的,各个子带目标回波的多普勒和杂波的功率谱都不相同,进行杂波抑制和相参处理时的线性处理也是不同的．如果用FFT对宽带雷达回波进行分解,混叠成份将无法通过综合滤波组消除,在重构信号中产生较大的混叠失真．在文献[8-9]中我们研究了采用过采样滤波器组对宽带雷达信号进行子带分解和重构的方法,可以使重构信号的混叠失真很小,以至可以忽略．此外,在较短的观测时间内,目标近似服从匀速直线运动,此时的多普勒色散为线性色散,可通过Chirp-Z变换加以补偿．以上描述的宽带雷达回波杂波抑制与目标回波相参积累的过程可以用式(5)加以描述

(5)

(6)

子带域宽带雷达杂波抑制与目标回波相参积累的处理流程在图5中给出．其中D是子带内的抽取率,由于采用了过采样抽取,因此满足D

图5 子带域宽带雷达杂波抑制、多普勒色散补偿和目标回波相参积累处理框图

图6给出了实测宽带雷达回波经过杂波抑制和多普勒色散补偿后的结果在时间-距离平面上的显示．图6(a)是经过杂波抑制后的回波,图中的亮线表示运动目标的回波,与图2(a)中杂波抑制之前的回波相比,已几乎看不到与时间轴平行的表示地物杂波的亮线,而只剩下了距离随时间变化的运动目标的回波．图6(b)是补偿了多普勒色散后的回波．多普勒色散与目标包络的越距离单元走动是统一物理现象分别在频域和距离域的不同表示,因此补偿了多普勒色散也就是校正了回波包络的越距离单元走动,因此在图6(b)中表示运动目标回波的亮线也都与时间轴平行了．

图7给出了6个多普勒通道输出的运动目标相参积累后的结果．经过1 000个脉冲的相参积累后,目标回波的信噪比提高了30dB,目标的散射点特征得到了增强,可以用于后续的目标分类和识别．

图6 杂波抑制和多普勒色散补偿后的回波

图7 不同多普勒通道输出的目标回波相参积累的结果

4 结 论

本文给出了对一组X波段宽带雷达回波进行分析和处理的结果．雷达的带宽是1GHz,距离分辨率是0.15m左右．由于距离分辨率非常高,杂波幅度的分布和功率谱密度以及信号处理的方式都与传统的窄带雷达有很大不同,本文对这几个方面进行了分析和研究,并得到了以下结果:

1) 城市环境中地杂波中的强散射点较多,因而其宽带雷达回波幅度分布的拖尾也很长,即使用常用于描述非高斯杂波幅度分布的K分布,Weibull分布和对数正态分布也不足以描述它的长尾;

2) 楼房和地物形成的宽带雷达杂波的多普勒谱仍然较窄,但是树木形成的宽带雷达杂波的多普勒谱较宽,用传统的高斯谱和指数谱都无法描述,而需要用幂次功率谱模型描述,模型的参数因杂波环境的不同而相差较大;

3) 采用子带域处理的方法可以对宽带雷达回波处理,可以抑制杂波,补偿多普勒色散并实现目标的相参积累,最终得到具有高信杂噪比的目标回波,并可从中提取目标的散射点特征．

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刘劲 (1971-),男,四川人,西安电子科技大学博士研究生,主要研究方向为雷达信号处理和检测．

戴奉周 (1978-),男,山西人,西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室副教授,博士,硕士生导师,研究方向为雷达信号处理与检测．

刘宏伟 (1971-),男,河南人,西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室教授,博士,博士生导师,研究方向为雷达系统、雷达信号处理、雷达自动目标识别等．

Analysis of wideband radar clutter and moving target detection based on real data

LIU Jin DAI Fengzhou LIU Hongwei

(NationalLaboratoryofRadarSignalProcessing,XidianUniversity,Xi’an710071,China)

This paper presents the analysis and process of a set of actual wideband radar returns, which are collected by a high-resolution X-band radar with the bandwidth of 1GHz in a scenario of cloverleaf junction in a city. First, the amplitude distribution and Doppler spectrum of the clutter are analyzed, and a power-law form empirical Doppler spectrum is obtained. In the sequence, the wideband radar returns are processed by Doppler processing and Chirp-Z transform in sub-band domain for clutter suppression, Doppler dispersion compensation and coherent integration the target returns. The results show that this processing method reduced the clutter power significantly and enhanced the target returns.

wideband radar; clutter suppression; Doppler focusing; coherent integration

10.13443/j.cjors. 2014092801

2014-09-28

国家自然科学基金 (61201285)

TN958.93

A

1005-0388(2015)05-0884-06

刘劲, 戴奉周, 刘宏伟. 基于实测数据的宽带雷达杂波模型分析与运动目标检测[J]. 电波科学学报,2015,30(5):884-890.

LIU Jin, DAI Fengzhou, LIU Hongwei. Analysis of wideband radar clutter and moving target detection based on real data[J]. Chinese Journal of Radio Science,2015,30(5):884-890. (in Chinese). doi: 10.13443/j.cjors. 2014092801

联系人： 刘宏伟 E-mail: hwliu@xidian.edu.cn